Přeskočit na obsah
Zpět na blog
AI ve firmě

Hledání zákazníků a podklady pro poptávku pomocí AI

Než obchodník napíše první zprávu možnému zákazníkovi, hodí se vědět, komu píše a co nabídnout. Co k tomu model reálně zvládne a proč si první e-mail pořád píšete sami.

Autor
Miroslav Douda
Vyšlo
Čtení
6 min

Než padne první zpráva

Obchodník, který má oslovit novou firmu, obvykle stráví víc času přípravou než samotným psaním zprávy. Zjistit, čím se firma zabývá, jak je velká, jestli má problém, který nabídka řeší, a jak ji oslovit, aby to nevypadalo jako hromadný spam. Tahle příprava se dá zrychlit, ne úplně nahradit.

Co model zvládne

Rychlý přehled o firmě. Model s přístupem na web najde základní veřejné informace: obor, velikost, co firma o sobě píše na webu. Bez přístupu na web tohle nefunguje vůbec a model by na otázku o konkrétní firmě jen hádal, odpověď by zněla jistě a nemusela by být pravdivá. Jak si model pro tenhle typ práce vůbec nastavit, popisujeme v článku o nastavení ChatGPT pro práci.

Srovnání s nabídkou. Když dáte modelu, co firma veřejně řeší, a k tomu, co nabízíte, umí navrhnout, která část nabídky je pro ni relevantní. Tohle je práce, kde skutečně šetří čas, protože porovnávání dvou textů je přesně to, v čem je dobrý.

První návrh oslovení. Ne hotovou zprávu k odeslání, ale návrh, který obchodník upraví. Model nezná tón, jakým firma s klienty mluví, ani historii vztahu, pokud existuje.

Najít veřejné informace o firměAno, s ověřením zdrojeOvěří, že sedí
Srovnat s nabídkouAnoRozhodne, co z toho použít
Navrhnout první zprávuAno, jako návrhUpraví a rozhodne, jestli a jak oslovit
Rozhodnout, koho a kdy oslovitNeAno
Odeslat v souladu se zákonemNeAno

Co dělat, aby to nezničilo první dojem

Nejrizikovější chyba u tohohle použití je nechat model domyslet konkrétní detail, aby zpráva zněla osobněji. Modely to dělají rády, protože obecná zpráva vypadá jako selhání a konkrétní detail jako úspěch, i když si ho vymyslely.

Zadání, které tomuhle riziku brání: „Tady je, co jsem o firmě [název] ověřil z jejího webu: [fakta]. Napiš na základě těchhle faktů první zprávu, která nabízí [co nabízíte]. Nedoplňuj žádné další detaily o firmě, které jsem neuvedl. Když faktů málo, zprávu drž obecnější, ale pravdivou.“

Poslední věta je důležitá stejně jako zbytek. Obecná, ale pravdivá zpráva je lepší než konkrétní a vymyšlená.

Druhá polovina: když poptávku pošle zákazník sám

Hledání zákazníků je jedna strana práce. Druhá nastává v okamžiku, kdy poptávka přijde sama, e-mailem nebo přes formulář na webu, a obchodník potřebuje rychle připravit odpověď, která sedí na to, co zákazník skutečně napsal.

Tady je model užitečný jinak. Z poptávky, která bývá napsaná stručně a někdy nejasně, umí vytáhnout, co zákazník řeší, co konkrétně potřebuje a co v poptávce chybí a je potřeba se doptat. Když k tomu dostane přehled toho, co firma nabízí, umí navrhnout, která část nabídky na poptávku sedí nejlíp, a připravit první odpověď, která se ptá na chybějící detaily místo aby rovnou poslala celý ceník.

Zadání, které funguje: „Tady je poptávka od zákazníka: [text]. Tady je přehled toho, co nabízíme: [seznam]. Napiš, co zákazník řeší, co mu chybí uvést, aby šlo připravit nabídku, a navrhni odpověď, která se na chybějící věci zeptá. Nenabízej konkrétní cenu, tu doplním sám.“

Poslední věta je záměrně přísná. Cena a konkrétní podmínky patří k rozhodnutím, která model dělat nemá, protože nezná marži, vytížení kapacity ani to, jak moc firma o tuhle konkrétní zakázku stojí.

Jeden příklad na obě strany

Menší firma, která dodává úklidové služby firmám, chce oslovit provozovny v okolí, které dosud nemá jako zákazníky. Obchodnice si najde deset firem, u každé nechá modelem shrnout, co je z webu vidět: obor, přibližnou velikost provozovny, případně zmínku, že hledají posilu do úklidu. U firem, kde se taková zmínka objeví, je první zpráva konkrétnější, u ostatních obecnější, ale pravdivá.

O týden později jedna z oslovených firem odpoví s poptávkou: kolik by stálo pravidelné čištění dvou pater kanceláří. Obchodnice vloží poptávku a přehled služeb modelu, dostane návrh odpovědi, která se doptá na rozlohu a frekvenci úklidu, a teprve s těmihle údaji připraví cenovou nabídku sama.

Pravidlo, které se týká oslovení, ne modelu

Zasílání obchodních sdělení upravuje zákon o některých službách informační společnosti. U firem, které u vás dosud nenakupují, jde o režim souhlasu předem, tedy takzvaný opt-in. U vlastních zákazníků zákon umožňuje nabízet podobné produkty či služby, pokud mají jednoduchou možnost to kdykoli odmítnout.

Tohle pravidlo se netýká toho, jak zprávu napíšete, ale jestli a komu ji smíte poslat. Model vám ho nepřipomene sám a je to na vás, ne na nástroj, který zprávu formuloval.

Stojí za to rozlišovat kanál. Pravidlo o souhlasu předem se vztahuje na obchodní sdělení zasílaná elektronicky, typicky e-mailem. Oslovení přes LinkedIn nebo telefonát mají jiná pravidla a jinou míru společenské zvyklosti, protože jde o veřejně nabídnutý kontakt na pracovní síti, případně o přímý rozhovor, ne o hromadně rozesílaný text. U plánovaného hromadného e-mailového oslovení nových firem se přesto vyplatí probrat konkrétní postup s právníkem, protože výklad zákona se v praxi mezi obory liší a spoléhat na to, že to takhle dělá i konkurence, není záruka souladu se zákonem.

Kde to jinak selhává

Firma se mezitím změnila. Vlastník se vyměnil, obor podnikání se posunul, kontaktní osoba už tam nepracuje. Model tohle nemá jak vědět, pokud se změna nedostala do zdrojů, ze kterých čerpá. U firem, které obchodník osloví jen jednou za čas, se vyplatí před odesláním zprávy ještě jednou letmo zkontrolovat, že základní fakta pořád platí.

Zastaralé informace. I s přístupem na web může model narazit na starší verzi stránky nebo na obsah, který firma mezitím změnila. U důležitého faktu, třeba jména kontaktní osoby, se vyplatí ověřit datum a otevřít zdroj přímo.

Přílišná personalizace ze slabých podkladů. Když je o firmě na webu jen pár vět, model se je snadno pokusí rozvést domněnkou. Méně známá firma potřebuje obecnější, ale pravdivou zprávu, ne vynucenou konkrétnost.

Kontaktní údaje a poznámky o zákaznících ve veřejném nástroji. Seznam firem, které plánujete oslovit, a poznámky z předchozích jednání jsou obchodní data. Co do veřejné verze nástroje nepatří, jsme popsali v článku o tom, co do ChatGPT nepatří.

Co z toho firma reálně má

Ne víc zákazníků samo o sobě. To pořád závisí na kvalitě nabídky a na tom, jak dobře obchodník umí jednat. Reálný přínos je v čase: příprava, která dřív zabrala prohledávání webu firmy a přemýšlení, jak ji oslovit, se zkrátí na pár minut u každé firmy, takže obchodník stihne oslovit víc firem stejně kvalitně připraven, místo aby u prvních deseti byl důkladný a u zbylých třiceti už jen kopíroval stejnou obecnou větu.

Kde v tom stojíme my

Zákazníky za firmy nehledáme a obchodní strategii neděláme. Učíme obchodníky a jednatele, jak si přípravu na oslovení postavit tak, aby ušetřila čas a přitom nestavěla na vymyšlených detailech, které první kontakt spíš pokazí.

V padesátihodinovém kurzu AI pro zaměstnance je příprava podkladů pro poptávku jedno z cvičení a jede se na reálných firmách, které účastník skutečně plánuje oslovit. Cvičí se obě strany práce, tedy příprava na oslovení i odpověď na poptávku, která přijde sama, protože obchodníci ve firmách, se kterými pracujeme, obvykle řeší obojí.

Při schválené žádosti kurz hradí program Úřadu práce. Kolik z ceny pokryje ve vašem případě, spočítáme písemně dopředu.

Zdroje

Časté dotazy

Umí AI najít nové zákazníky za nás?

Umí připravit podklad: rychlý přehled o firmě, srovnání s tím, co nabízíte, a návrh první zprávy. Rozhodnutí, koho oslovit a v jakém pořadí, dělá obchodník, protože zná kontext, který v žádném veřejném zdroji není, třeba předchozí kontakt nebo doporučení. Model práci zrychlí, nenahradí ji.

Smíme oslovit firmu, kterou jsme si takhle našli, e-mailem?

Záleží na tom, jestli s vámi má, nebo nemá vztah zákazníka. Zákon o některých službách informační společnosti staví zasílání obchodních sdělení nezákazníkům na souhlasu předem, tedy na takzvaném opt-in režimu. U firem, které u vás už nakupují, je situace jiná a zákon umožňuje nabízet jim podobné produkty či služby, pokud mají jednoduchou možnost to odmítnout. U hromadného oslovování nových firem e-mailem se vyplatí probrat postup s právníkem, ne spoléhat na to, že to udělal někdo jiný taky.

Proč nemám modelu nechat vymyslet, čím firmu oslovit?

Protože si při nedostatku podkladů rád domyslí konkrétní detail, aby zpráva zněla osobně, třeba že firma nedávno expandovala nebo otevřela pobočku. Když detail nesedí, adresát to pozná okamžitě a první dojem je zničený hůř, než kdyby zpráva byla obecná. Cokoli konkrétního o oslovované firmě musí pocházet z ověřeného zdroje, ne z odhadu.

Jak model použít na přípravu podkladů pro poptávku?

Dobře funguje srovnání: co firma zveřejnila o svém provozu nebo problému, a co z vaší nabídky na to sedí. Model z toho sestaví krátký podklad, se kterým jde obchodník do prvního kontaktu připravený, místo aby nabízel všechno najednou. Ověření, že se veřejné informace o firmě nezměnily, je pořád na člověku.

Co s tím, když model firmu nezná nebo o ní najde málo?

Přiznejte si to a nevyplňujte to odhadem. Malé a méně známé firmy mají na webu často jen pár vět, a model se je v takovém případě snadněji pokusí doplnit domněnkou. Když je zdrojů málo, první zpráva se opře o to, co víte jistě, třeba obor podnikání, ne o detaily, které si někdo domyslel.

Nezávazně a zdarma

Tohle se dá naučit na vašich vlastních dokumentech

Padesátihodinový kurz AI pro zaměstnance stavíme na procesech konkrétní firmy. Cvičí se na vašich fakturách, nabídkách a zápisech, ne na obecných příkladech. Při schválené žádosti ho hradí program Úřadu práce.

Autor článku

Miroslav Douda

Lektor firemních kurzů AI

miroslav.douda@pecka.ai