A Modulo Értékesítés egy helyen kezeli az érdeklődőket, a partnereket és az ajánlatokat. Szól, kit kell ma keresni és kivel érdemes kezdeni, így nem marad el utánkövetés, az ajánlat pedig korábbi kérésből vagy katalógusból, árréssel áll össze – a cég saját Microsoft 365-környezetében.
Minden érdeklődőnél és partnernél ott a következő lépés határidővel; ami lejár vagy kimarad, azt a rendszer elöl mutatja.
AI-prioritás indoklással az érdeklődőknél, „Kit hívjunk ma?” a partnereknél – okkal együtt.
Korábbi kérésből vagy katalógusból, beszerzési árból vagy árrésből kiszámolva, jóváhagyással – újragépelés nélkül.
Vásáron vagy telefon után elég lefotózni a névjegyet és bediktálni, miről volt szó – az AI kitölti az érdeklődőt a következő lépéssel együtt. Az érdeklődők táblája elöl mutatja, kinél jár le a lépés, és kivel nem volt kapcsolat 14 napja.
Modulo Leads adatlap →
A beszélgetésből az AI Hot, Average vagy Cold prioritást javasol, indoklással. A döntés az értékesítőé – de reggel már látszik, hol a legnagyobb esély.
Modulo Leads adatlap →
A Radar figyeli, kivel mikor volt utoljára kapcsolat, és ha valaki kicsúszik a megszokott ritmusból, teendőt ad – okkal, számokkal. Hívás előtt az AI felkészít: mit érdemes tudni a partnerről.
Modulo Radar adatlap →
A tételek egy korábbi hasonló kérésből vagy a katalógusból jönnek, a csomagok az elemeikkel és egységárral. Az AI a korábbi kérések alapján tételt és mennyiséget is javasol.
Modulo Quote adatlap →
Elég a beszerzési árat vagy az árrést megadni, a rendszer kiszámolja a másikat, és szól, ha az árrés a minimum alá esik. A verziózott ajánlatot Teamsben hagyják jóvá, a kísérőlevél tervezetét az AI írja meg.
Modulo Quote adatlap →
Az AI kitölti és rangsorol, az értékesítő dönt. Az AI a névjegyfotóból és a diktált szövegből előkészíti a leadet, megjelöli a bizonytalan mezőket, és indoklással prioritást javasol. A mentésről és a minősítésről az értékesítő dönt.
Az AI megmutatja, kit érdemes keresni és miért, a döntés az értékesítőé. A rangsort a szabályok számolják, az AI ebből fogalmaz: elmondja, miért került valaki az élre, és a hívás előtt felkészítőt ad. Kit hív, és mi megy ki, arról az értékesítő dönt.
Az AI előkészíti az ajánlatot, az értékesítő hagyja jóvá. Az értékesítő leírja, mit kér az ügyfél, vagy behúzza a kérés e-mailjét. Az AI megkeresi a hasonló korábbi ajánlatokat, összeállítja a tételsort, és árat javasol az előzményekből.
Az AI előkészíti a napot és a következő lépést, az üzletkötő dönt. Az úton az üzletkötő magyarul kérdezhet, írva vagy diktálva, és a rendszer felolvassa a választ. Csak a CRM-ből lekért tényekből dolgozik: a számokat a rendszer számolja, a modell fogalmaz.
Az AI javasol és rendet tesz a válaszok között, a kiküldést a marketinges hagyja jóvá. Az AI a kampány célja és a korábbi eredmények alapján szöveget javasol, és a beérkező válaszokat besorolja. Levél csak a marketinges jóváhagyása után megy ki.
Az AI a célokat, a nyitott ajánlatokat és a bónuszszinteket együtt nézi, és rövid fókuszlistát ad: melyik ajánlatot érdemes megnyomni, melyik partner van közel a következő szinthez, és mit érdemes mondani neki. A döntés az értékesítőé.
Pár sor elég, és egyeztetünk egy bemutatót a saját folyamaton.