Kurs AI w sprzedaży – moc sztucznej inteligencji dla sprzedaży i wsparcia procesów biznesowych

1. AI jako wsparcie nowoczesnej sprzedaży

• najważniejsze możliwości AI w procesie sprzedaży B2B,
• przegląd dostępnych modeli i narzędzi AI wykorzystywanych w sprzedaży,
• jak dobierać narzędzia AI do konkretnych zadań handlowych,
• porównanie modeli AI pod kątem jakości, kosztów i możliwości wykorzystania biznesowego,
• jak rozumieć modele rozliczeń i cenniki narzędzi AI oraz właściwie budżetować ich wykorzystanie,
• przykłady zastosowania AI na poszczególnych etapach lejka sprzedażowego,
• studia przypadków wykorzystania AI przez zespoły handlowe,
• ćwiczenia praktyczne z wykorzystaniem wybranych narzędzi AI.

2. Lead Generation – wyszukiwanie i kwalifikacja potencjalnych klientów

• wykorzystanie AI do identyfikacji nowych segmentów klientów i rynków,
• budowanie profilu idealnego klienta – ICP z wykorzystaniem AI,
• wyszukiwanie firm spełniających określone kryteria sprzedażowe,
• analiza stron internetowych, informacji o firmach i dostępnych danych biznesowych,
• tworzenie list potencjalnych klientów B2B,
• wyszukiwanie osób decyzyjnych i określanie ich potencjalnych potrzeb,
• automatyczne porządkowanie i wzbogacanie informacji o leadach,
• Lead scoring – ocena potencjału sprzedażowego klienta przy wsparciu AI,
• identyfikowanie sygnałów zakupowych i wydarzeń mogących inicjować kontakt handlowy,
• priorytetyzacja leadów i określanie kolejności działań handlowych,
• ćwiczenie: przygotowanie listy potencjalnych klientów oraz modelu ich scoringu.

3. AI w przygotowaniu kontaktu z klientem

• wykorzystanie AI do przygotowania się do rozmowy handlowej,
• szybki research klienta przed kontaktem lub spotkaniem,
• analiza działalności klienta, jego rynku, potencjalnych potrzeb i problemów,
• generowanie hipotez dotyczących potrzeb biznesowych klienta,
• przygotowanie argumentacji sprzedażowej dopasowanej do konkretnego odbiorcy,
• personalizacja komunikacji w zależności od branży, stanowiska i etapu procesu sprzedażowego,
• tworzenie pytań do rozmowy discovery,
• przygotowanie scenariusza rozmowy telefonicznej lub spotkania,
• identyfikacja potencjalnych obiekcji klienta i przygotowanie odpowiedzi,
• ćwiczenie: przygotowanie kompletnego briefu przed spotkaniem z klientem.

4. Automatyzacja komunikacji sprzedażowej

• generowanie spersonalizowanych wiadomości prospectingowych,
• tworzenie wiadomości e-mail inicjujących kontakt,
• przygotowywanie follow-upów po rozmowach i spotkaniach,
• tworzenie sekwencji kontaktu z potencjalnym klientem,
• dopasowanie języka wiadomości do stanowiska i profilu odbiorcy,
• personalizacja komunikacji przy większej liczbie klientów,
• tworzenie wiadomości przypominających i reaktywujących nieaktywnych klientów,
• automatyczne przygotowywanie podsumowań spotkań i rekomendowanych kolejnych działań,
• wykorzystanie AI jako asystenta handlowca w codziennej pracy,
• ćwiczenie: przygotowanie wieloetapowej kampanii kontaktu z klientem B2B.

5. Generowanie ofert i materiałów handlowych z wykorzystaniem AI

• tworzenie ofert handlowych na podstawie informacji zebranych podczas rozmowy z klientem,
• personalizacja ofert pod kątem potrzeb konkretnej firmy,
• przekształcanie danych produktowych i technicznych w język korzyści biznesowych,
• przygotowywanie propozycji wartości dla różnych grup klientów,
• tworzenie opisów produktów i usług,
• przygotowywanie argumentacji sprzedażowej,
• generowanie porównań wariantów oferty,
• tworzenie prezentacji sprzedażowych i materiałów wspierających spotkania,
• kontrola jakości treści generowanych przez AI,
• ćwiczenie: przygotowanie spersonalizowanej oferty dla wybranego klienta.

6. Optymalizacja procesów sprzedażowych za pomocą AI

• identyfikowanie powtarzalnych zadań, które można usprawnić lub zautomatyzować,
• automatyzacja pracy związanej z pozyskiwaniem i obsługą leadów,
• wykorzystanie AI w zarządzaniu relacjami z klientami,
• praktyczne zastosowania AI w środowisku CRM,
• automatyczne tworzenie notatek, podsumowań i rekomendacji dalszych działań,
• klasyfikowanie zapytań klientów i określanie ich priorytetu,
• wspieranie zespołu handlowego w zarządzaniu zadaniami i pipeline'em,
• koordynacja działań sprzedażowych przy pomocy AI,
• projektowanie prostych procesów automatyzujących codzienną pracę handlowców,
• ćwiczenie: analiza wybranego procesu sprzedażowego i zaprojektowanie jego usprawnienia z wykorzystaniem AI.

7. Analiza danych sprzedażowych i prognozowanie

• wykorzystanie AI do analizy danych sprzedażowych,
• zadawanie pytań do danych językiem naturalnym,
• identyfikowanie trendów, sezonowości i zmian zachowań klientów,
• analiza wyników sprzedaży według klientów, produktów, regionów i handlowców,
• wyszukiwanie zależności i anomalii w danych,
• analiza lejka sprzedażowego oraz przyczyn utraty szans sprzedażowych,
• segmentacja klientów na podstawie danych historycznych,
• prognozowanie sprzedaży przy wsparciu AI,
• tworzenie scenariuszy sprzedażowych: optymistycznego, bazowego i pesymistycznego,
• wykorzystanie prognoz do planowania zasobów, zapasów i aktywności zespołu sprzedaży,
• generowanie raportów zarządczych i komentarzy do wyników,
• ćwiczenie: przygotowanie analizy danych sprzedażowych oraz prognozy na kolejny okres.

8. Chatboty i agenci AI we wsparciu sprzedaży

• rola chatbotów i agentów AI w nowoczesnym procesie sprzedażowym,
• najczęstsze scenariusze zastosowania chatbotów w sprzedaży B2B,
• automatyczna obsługa podstawowych zapytań klientów,
• kwalifikacja leadów przy pomocy chatbota,
• zbieranie informacji niezbędnych do przygotowania oferty,
• wspieranie klientów w wyborze produktów lub usług,
• integracja chatbotów z CRM i innymi systemami organizacji,
• przykładowe technologie i architektury rozwiązań konwersacyjnych,
• analiza efektywności chatbotów i podstawowe wskaźniki skuteczności,
• proces wdrażania chatbota lub agenta AI w organizacji,
• obszary, w których automatyzacja konwersacyjna może przynieść największe korzyści,
• ograniczenia oraz ryzyka związane z automatyzacją kontaktu z klientem.

9. Prompt engineering dla handlowców

• jak formułować skuteczne polecenia dla AI,
• budowa dobrego promptu: kontekst, rola, zadanie, dane i oczekiwany rezultat,
• prompty do researchu klientów,
• prompty do lead generation i scoringu,
• prompty do przygotowania wiadomości sprzedażowych,
• prompty do analizy potrzeb klienta,
• prompty do przygotowania ofert handlowych,
• prompty do analizy danych i prognozowania,
• budowanie własnej biblioteki promptów dla zespołu sprzedażowego,
• ćwiczenia praktyczne na rzeczywistych scenariuszach sprzedażowych.

10. Bezpieczeństwo, prywatność i odpowiedzialne wykorzystanie AI w sprzedaży

• zasady bezpiecznego korzystania z narzędzi AI,
• jakich danych dotyczących klientów i organizacji nie należy przekazywać do publicznych narzędzi AI,
• ochrona informacji handlowych i danych poufnych,
• ochrona danych osobowych i prywatności klientów,
• ryzyko błędnych lub nieaktualnych informacji generowanych przez AI,
• weryfikowanie treści przygotowanych przez modele AI,
• ryzyko uprzedzeń i błędnej segmentacji klientów,
• transparentność wykorzystania AI w komunikacji z klientem,
• zasady odpowiedzialnego wykorzystania automatyzacji w sprzedaży i marketingu,
• dobre praktyki dotyczące korzystania z AI przez zespoły handlowe.