在过去的几年里，我们听说人工智能是改变游戏规则的东西，它能让人们更有效率地工作。我们明白，人工智能将为企业创造更多机会，让它们成为各自领域的数字领袖。创造机会对销售组织来说尤其如此。但是，人工智能不是销售的圣杯，至少现在还不是。

在客户关系中追求卓越是人工智能对销售行业如此具有吸引力的原因。人工智能可以帮助销售代表发掘客户的需求，通过向需要更多关注的地区和客户发出销售预警，发现覆盖区域的缺口。

从业绩的角度来看，人工智能可以帮助销售部门发现哪些销售代表表现不佳，以及需要什么样的薪酬策略来提高业绩。但人工智能的潜力并不像看上去那么大。事实上，销售数据正在下降，特别是在买方数据和情报方面——一个对销售策略有很大影响的关键指标。

现实情况是，人工智能的强大程度取决于组织首先向其系统中输入的数据。不幸的是，数据可能不是很好。如果人工智能的承诺能够实现，它所需要的时间将比大多数人认为的要长。

为了让人工智能真正成为商业变革的力量，销售组织应该集中精力在基础上，建立更准确地收集、存储和分析数据的流程。通过正确的方法，人工智能有可能对他们的业务运作产生真正的影响。对于许多组织来说，这些数据已经存在于他们的销售业绩补偿系统中——只是他们还没有意识到而已。

对于组织来说，第一步是用合并和协调数据的自动化流程替换遗留系统。实现此目的的一种方法是使用无代码提取、转换和加载(ETL)工具。

这些工具使销售人员能够快速验证和预处理数据，从而使他们能够在不需要专家开发人员或IT团队参与的情况下对数据管理过程进行更改或添加。

无代码工具还可以用集成的数据来武装销售，这些数据可以被快速分析，从而发现可执行的见解，这对于领导者做出更明智、更有影响力的决策，帮助销售代表专注于正确的机会是非常必要的。

更换遗留的基础设施说起来容易做起来难，因为更新这些系统需要时间和人力资源。长期的回报值得最初的头痛。

自动化系统可以释放资源，这样销售人员就可以专注于执行他们的策略来满足公司的目标，而不是浪费时间来更新手动数据表。

毫无疑问，销售创造了大量的数据。数据以各种格式存储在不同的存储库中。销售人员需要将这些来源联系起来，形成一个“单一的真理来源”。真正的故事并不难发现，因为它已经存在于每个组织的销售业绩管理(SPM)系统中。

为了得到唯一的真实来源，sales应该实现一个自动化的数据管理框架，以确保数据收集过程得到持续的更新和清理。数据管理系统使销售代表更容易报告他们的数据，从而形成更完整和准确的数据集。

与货币相关的数据是最准确的，因为它是最受审查和监管的，这一点才有意义。通过从他们的SPM平台收集到的见解，销售人员可以做出及时的、可操作的见解来实现他们的目标。

一旦数据被收集到一个集中的位置，销售团队就需要方便地从数据中收集可操作的信息。不干净、无组织和分散的数据对销售组织来说是无用的。糟糕的数据，会对薪酬和销售操作流程产生负面影响，更不用说其他重要的业务决策了。清洗和集中数据可能是一项高度技术性和非常密集的任务。

存储相关数据的关键不是通过存储方法，而是通过处理数据的方式。自动化集中化和其他相关数据集的技术可以提高数据处理的速度，以确保销售始终能够访问最相关、最准确、最全面的数据集。

干净的数据将允许销售为他们的战略的所有方面建模预测场景。它还为该领域的销售人员提供他们需要的信息，以抓住高潜在机会，更成功地完成交易。

在销售自动化、组织和清理所有数据之后，他们必须集中精力设定公司目标，精确到精确到精确，让人工智能真正为他们的组织工作。

销售人员应该清楚地定义这些目标，并通过将其缩小为一个问题来简化这些目标:过去发生的哪些事件或行为应该在未来重复或避免?

例如，销售数据可以处理大量有关公司交易的历史数据。大量的历史数据有助于销售人员了解当前哪些交易最有可能完成。

利用广泛的信息，销售代表可以发现他们的最高收入机会。专注于交易，他们可以赢，并使他们提供最高的投资回报率。

在组织能够获得AI承诺的任何奖励之前，它们必须首先学会访问精确的、最新的宏观和微观级别的数据。遵循以上步骤是打开关键业务指标的关键，这些业务指标将导致明智的战略决策，从而最大限度地增加销售机会。