Jak wykorzystać AI w sprzedaży i marketingu w polskiej firmie? Wnioski z AI for Growth: lepsze dane, trafny follow-up i miejsce dla człowieka.
Masz kolejne narzędzie AI, szybciej piszesz wiadomości i przygotowujesz oferty. A potem klient milczy, zespół sprawdza wygenerowane materiały, a informacje o rozmowie nadal są w kilku miejscach. W takiej sytuacji warto przyjrzeć się całemu procesowi, zanim dołożysz następną automatyzację.
Podczas AI for Growth rozmawialiśmy o tym, jak wykorzystać AI w sprzedaży i marketingu w firmach w Polsce. AutomateNow połączyło praktyczne przykłady i pokaz HubSpot z otwartą rozmową przedsiębiorców. Pytania dotyczyły codziennej pracy: pozyskiwania klientów, ponownego kontaktu, porządkowania danych i odpowiedzialności za wyniki AI.
Z tej rozmowy wybraliśmy wnioski, które możesz sprawdzić we własnej firmie. Bez obietnic, że samo uruchomienie agenta rozwiąże problemy ze sprzedażą.
W rozmowie uczestników powracały cztery przeszkody: nadmiar możliwości, brak czasu na naukę, rozproszone informacje i konieczność weryfikowania wyników. To problemy zgłoszone podczas spotkania, a nie badanie całego polskiego rynku.
Jedna osoba próbuje nowego narzędzia, druga tworzy własne szablony, trzecia trzyma ustalenia w skrzynce pocztowej. Klient może wtedy otrzymywać różne informacje od tej samej firmy. Zanim zaczniesz automatyzować komunikację, uzgodnij z zespołem, co ma być wspólne.
Podczas dyskusji pojawił się też przykład działu, który dzięki AI pracował szybciej, podczas gdy osoby sprawdzające jego pracę nie miały większych możliwości. Wniosek jest praktyczny: projektując automatyzację sprzedaży, uwzględnij również to, kto odbiera jej wyniki.
AI potrzebuje informacji o firmie i kliencie, żeby przygotować odpowiedź pasującą do konkretnej sytuacji. Samo imię, adres e-mail i nazwa stanowiska nie wyjaśniają, dlaczego ktoś rozważa zakup ani co ustaliliście podczas rozmowy.
Przed przygotowaniem wiadomości warto zebrać: potrzebę klienta, wcześniejsze ustalenia, termin decyzji, osoby zaangażowane w zakup i następny krok. Nie dopisuj brakujących informacji na podstawie domysłów. Jeśli czegoś nie wiesz, zaznacz to albo zapytaj klienta.
„Dane mówią, co się wydarzyło. Kontekst wyjaśnia dlaczego. AI pomaga zdecydować, co dalej.”
Bartłomiej Kowalczyk, CEO AutomateNow
Taki kontekst powinien być dostępny zespołowi, a nie tylko jednej osobie. Pomaga w tym uporządkowany system sprzedaży, w którym zapisujesz ustalenia i aktualizujesz je po kolejnych rozmowach.
AI może pomóc przygotować się do kontaktu, ale sposób rozmowy powinien zależeć od tego, czy znasz już odbiorcę. Podczas AI for Growth rozróżnialiśmy trzy sytuacje:
W prospectingu B2B, czyli aktywnym pozyskiwaniu klientów, warto wykorzystać również istniejące relacje i polecenia. Lista nowych firm nie powinna przesłaniać osób, które już Ci ufają.
Trafny follow-up, czyli ponowny kontakt, odnosi się do wcześniejszej rozmowy i ułatwia klientowi następny krok. Samo przypomnienie „czy udało się zapoznać z ofertą?” nie wyjaśnia, dlaczego warto odpowiedzieć właśnie teraz.
Przykładowo: klient poprosił o wyjaśnienie, jak wygląda przekazanie zapytania od marketingu do sprzedaży. Zamiast wysyłać cały katalog usług, przygotuj krótką odpowiedź na to pytanie i zaproponuj omówienie jego procesu. To przykład zastosowania, nie wynik konkretnego wdrożenia.
Podczas pokazu agenta prospectingowego rozmawialiśmy o tworzeniu wiadomości z uwzględnieniem kontekstu. Na początek sprawdzaj szkice przed wysłaniem. Wybierz jeden oczekiwany krok: odpowiedź na pytanie, potwierdzenie ustaleń albo rozmowę. Nie każ klientowi wybierać między kilkoma linkami.
Do pierwszych testów warto wybrać przygotowanie podsumowania, zebranie informacji przed rozmową lub szkic wiadomości. Oferty, zobowiązania i delikatne sytuacje wymagają ustalonej odpowiedzialności oraz sprawdzenia treści.
AI może przygotować notatkę na podstawie udostępnionego materiału. Osoba prowadząca rozmowę powinna potwierdzić, czy potrzeby, terminy i zakres zostały zapisane poprawnie. Szybko wygenerowana oferta nadal wymaga sprawdzenia ceny, wykonalności i obietnic składanych klientowi.
AutomateNow projektuje procesy sprzedaży i marketingu w HubSpot, uwzględniając pracę zespołów. Przy porządkowaniu codziennej pracy handlowców warto ustalić zarówno zadanie dla AI, jak i moment decyzji człowieka.
Zaoszczędzony czas możesz przeznaczyć na rozmowę z klientem, poznanie kolejnej osoby zaangażowanej w zakup lub spotkanie z partnerem. To jeden z ważnych wątków AI for Growth: wykorzystać technologię także po to, żeby mieć więcej przestrzeni na relacje.
Przygotowanie zespołu zacznij od wspólnego standardu informacji i osoby odpowiedzialnej za jego utrzymanie. Ustalcie, co zapisujecie po rozmowie, gdzie znajduje się aktualna oferta i kto zatwierdza zmiany.
„Ważne jest to, żeby rozmawiać o tym AI otwarcie w zespołach, ustalać pewne schematy, standardy i dopiero później działać.”
Bartłomiej Kowalczyk, CEO AutomateNow
Prosta notatka może zawierać potrzebę klienta, ustalenia, otwarte pytania oraz następne działanie z terminem i osobą odpowiedzialną. Zacznij od danych potrzebnych do tego procesu, zamiast próbować od razu uporządkować każdy rekord w bazie.
Ustal również zasady korzystania z AI: zatwierdzone narzędzia, dostęp do danych i informacje, których nie należy udostępniać. Przy nagrywaniu rozmów uwzględnij obowiązki informacyjne i odpowiednią podstawę prawną. Sam zakaz używania AI nie zastąpi jasnych zasad dla zespołu.
AEO, czyli Answer Engine Optimization, dotyczy widoczności w odpowiedziach narzędzi AI. Dla firmy w Polsce sensownym punktem wyjścia są konkretne pytania klientów i odpowiedzi napisane naturalnym polskim językiem.
Na przykład: „Jak wykorzystać AI w sprzedaży B2B?”, „Co zapisywać w CRM po rozmowie?” albo „Jak poprawić follow-up po wysłaniu oferty?”. To propozycje pytań do sprawdzenia z klientami, nie potwierdzona lista najpopularniejszych wyszukiwań.
Rozwijając widoczność w AI, wykorzystaj własne doświadczenie: problem, sposób rozwiązania i ograniczenia. Nagranie eksperta może dostarczyć materiału na artykuł, krótkie wideo i odpowiedzi na pytania. Zdjęcia ze spotkania dodają mu rzeczywistego kontekstu.
Wskazówki Google podkreślają znaczenie przydatnych treści, dostępu do tekstu i podstaw SEO również dla odpowiedzi AI w wyszukiwarce. Żaden układ nagłówków ani regularność publikacji nie gwarantują cytowania. Oceniaj także, czy treść prowadzi do wartościowych rozmów.
Zacznij od jednego procesu i małego testu, którego efekt potrafisz ocenić. Możesz na przykład sprawdzić przygotowanie notatki i szkicu wiadomości po spotkaniu sprzedażowym.
Najpierw zapisz, jak wygląda obecna praca i ile trwa. Potem ustal źródła danych, sposób sprawdzania wyniku i osobę odpowiedzialną. Po testach porównaj czas całej pracy, łącznie z poprawkami, oraz jakość ustaleń i reakcje klientów.
AutomateNow pomaga firmom łączyć procesy, dane i HubSpot. Jeśli chcesz wybrać pierwszy obszar do poprawy, zacznij od rozmowy z zespołem AutomateNow o konkretnym problemie. Łatwiej wtedy ustalić zakres, odpowiedzialność i sposób oceny efektu.
Tak, może zacząć od jednego zadania, na przykład przygotowania notatki lub szkicu wiadomości. Wybierz proces, którego dane i wynik możesz sprawdzić. Nie musisz uruchamiać całej serii automatyzacji, żeby ocenić przydatność AI w codziennej pracy.
Najbardziej przydatne są wcześniejsze ustalenia, potrzeba klienta i kolejny krok z terminem. Dodaj aktualny status rozmowy oraz otwarte pytania. AutomateNow pomaga porządkować dane i procesy w HubSpot, żeby zespół mógł korzystać ze wspólnego obrazu relacji z klientem.
Na początku testów warto sprawdzać każdą wiadomość, zanim otrzyma ją klient. Zwróć uwagę na fakty, ton, obietnice i oczekiwany następny krok. Dopiero po ocenie wyników określ, które zadania mogą działać automatycznie i w jakich sytuacjach potrzebna jest kontrola.
Nie, kontekst możesz przekazać również przez uporządkowane notatki i potwierdzone ustalenia mailowe. Wybór źródła powinien uwzględniać proces, prywatność i dostępne narzędzia. AutomateNow pomaga projektować pracę z danymi w HubSpot; nagrywanie każdej rozmowy nie jest warunkiem takiego podejścia.
Nie, publikacja nie daje gwarancji cytowania ani polecenia firmy. Warto tworzyć rzetelne odpowiedzi na pytania klientów i monitorować efekty. AutomateNow łączy wsparcie marketingowe z pracą nad procesem sprzedaży, dlatego widoczność warto rozpatrywać razem z jakością pozyskiwanych rozmów.