Best 2 AI Giọng nói AI tools for Bán hàng

Một Giám đốc Kinh doanh (AE) thường cần theo dõi hàng chục khách hàng tiềm năng sau các buổi giới thiệu sản phẩm, một công việc thủ công tốn thời gian. Bằng cách sử dụng công cụ AI Giọng nói với trình quay số AI và nhân bản giọng nói, AE có thể tự động hóa quy trình này. Họ ghi âm một tin nhắn thư thoại có âm thanh tự nhiên một lần. Sau đó, công cụ sẽ tự động gọi cho các khách hàng tiềm năng không trả lời và để lại một phiên bản cá nhân hóa của tin nhắn, chèn tên của khách hàng tiềm năng. Điều này đảm bảo tính nhất quán trong việc theo dõi 100%, tiết kiệm hàng giờ làm việc lặp đi lặp lại và có thể tăng đáng kể tỷ lệ gọi lại so với thư thoại chung chung hoặc không theo dõi gì cả.

Một quản lý bán hàng cần đào tạo các Đại diện Phát triển Bán hàng (SDR) mới một cách hiệu quả. Thay vì chỉ nghe lại các bản ghi âm cuộc gọi sau khi kết thúc, người quản lý sử dụng một công cụ AI Giọng nói có tính năng huấn luyện thời gian thực. Khi một SDR mới đang trong một cuộc gọi trực tiếp, AI sẽ lắng nghe các từ khóa và cụm từ cụ thể. Nếu một khách hàng tiềm năng đưa ra một phản đối phổ biến, AI sẽ ngay lập tức hiển thị một câu trả lời đã được chứng minh trên màn hình của SDR. Nó cũng có thể nhắc họ đặt các câu hỏi đánh giá quan trọng mà họ có thể đã bỏ lỡ. Điều này giúp tăng tốc quá trình học hỏi, giảm thời gian can thiệp của quản lý và đảm bảo thông điệp nhất quán ngay từ ngày đầu tiên, có khả năng rút ngắn thời gian làm quen công việc hơn 30%.

Một giám đốc marketing sản phẩm muốn hiểu cách đối thủ cạnh tranh được nhìn nhận trên thị trường. Họ sử dụng tính năng trí tuệ hội thoại của nền tảng AI Giọng nói để quét hàng nghìn giờ ghi âm cuộc gọi bán hàng. Họ thiết lập các trình theo dõi cho tên đối thủ cạnh tranh và các thuật ngữ liên quan. AI tự động xác định, phiên âm và phân loại mọi đề cập. Sau đó, người quản lý có thể tạo báo cáo cho thấy đối thủ cạnh tranh nào được đề cập thường xuyên nhất, trong bối cảnh nào (ví dụ: giá cả, tính năng) và cảm xúc liên quan đến những đề cập đó. Điều này cung cấp thông tin thị trường vô giá, chưa qua sàng lọc trực tiếp từ giọng nói của khách hàng, giúp tinh chỉnh các tài liệu đối phó bán hàng và chiến lược sản phẩm.

Một Trưởng phòng Kinh doanh muốn hiểu điều gì làm cho những nhân viên bán hàng hàng đầu của họ thành công đến vậy và nhân rộng điều đó trong toàn đội. Họ sử dụng nền tảng AI Giọng nói để phân tích các bản ghi âm cuộc gọi của 5 nhân viên có hiệu suất cao nhất so với phần còn lại của đội. AI cung cấp các phân tích so sánh về các chỉ số như tỷ lệ nói-nghe, số lượng câu hỏi được đặt ra và thời gian dành để thảo luận về giá cả. Nó cũng có thể xác định các cụm từ hoặc kỹ thuật phổ biến được các nhân viên hàng đầu sử dụng dẫn đến kết quả thành công. Dữ liệu này cho phép người lãnh đạo bán hàng tạo ra một cẩm nang về các phương pháp hay nhất dựa trên dữ liệu để đào tạo toàn bộ lực lượng bán hàng, vượt ra ngoài những lời khuyên mang tính giai thoại để đến với các chiến lược có thể mở rộng và đã được chứng minh.

Một Quản lý Tài khoản chịu trách nhiệm giữ chân khách hàng và cần chủ động xác định các tài khoản có nguy cơ. Họ sử dụng một công cụ AI Giọng nói thực hiện phân tích cảm xúc trên tất cả các cuộc gọi kiểm tra với khách hàng. Hệ thống sẽ gắn cờ các cuộc trò chuyện có cảm xúc tiêu cực kéo dài hoặc cảm xúc tích cực giảm mạnh theo thời gian. Điều này cung cấp một tín hiệu cảnh báo sớm, cho phép người quản lý điều tra vấn đề, chuyển lên bộ phận hỗ trợ hoặc lên lịch một cuộc đánh giá chiến lược với khách hàng rất lâu trước khi họ chính thức bày tỏ mong muốn rời đi. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này đối với sức khỏe tài khoản giúp ưu tiên các nỗ lực giữ chân và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ.

Một nhóm Đại diện Phát triển Bán hàng (SDR) đang gặp khó khăn với tỷ lệ đặt cuộc hẹn thấp từ các cuộc gọi lạnh. Trưởng nhóm sử dụng nền tảng AI Giọng nói để kiểm tra A/B các câu mở đầu và đề xuất giá trị khác nhau. Nền tảng không chỉ theo dõi cuộc gọi nào dẫn đến một cuộc hẹn được đặt mà còn phân tích động lực của cuộc trò chuyện. Nó có thể xác định chính xác các cụm từ khiến khách hàng tiềm năng tương tác (ví dụ: thời gian nói chuyện dài hơn, cảm xúc tích cực) so với những cụm từ dẫn đến sự từ chối nhanh chóng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ hàng trăm cuộc gọi, nhóm có thể lặp đi lặp lại việc tinh chỉnh kịch bản của mình dựa trên bằng chứng thực tế, dẫn đến sự cải thiện có thể đo lường được trong tỷ lệ chuyển đổi của họ.