Yapay Zekâ Kullanan Satış Ekipleri Temsilci Başına %77 Daha Fazla Gelir Elde Ediyor
Yapay Zekâ Kullanan Satış Ekipleri Temsilci Başına %77 Daha Fazla Gelir Elde Ediyor
Gong’un yeni araştırmasına göre, satış ekiplerinde düzenli olarak yapay zekâ kullanan şirketler temsilci başına %77 daha fazla gelir sağlıyor.
Önemli Noktalar
- Yapay zekâ kullanan satış ekipleri, temsilci başına %77 daha fazla gelir elde ediyor.
- ABD’li şirketler, Avrupa’daki rakiplerine göre yapay zekâyı 18 ay daha erken benimsiyor.
- Yapay zekâ, satış liderlerinin çoğu için işleri dönüştürüyor, ancak istihdamı azaltmıyor.
Yapay Zekânın Satış Dünyasındaki Yükselişi
Şirketlerin yönetim kadrolarında yapay zekânın yeriyle ilgili tartışmalar sona ermiş görünüyor. Gong’un Perşembe günü yayımladığı kapsamlı bir araştırmaya göre, büyük ölçekli şirketlerde gelirden sorumlu yöneticilerin %70’i artık iş kararlarını düzenli olarak yapay zekâya danışarak alıyor. Bu oran, iki yıl önce çoğu şirketin yapay zekâyı yalnızca deneme aşamasında kullandığı döneme göre büyük bir değişimi gösteriyor.
3.600’den fazla şirket ve 3.000’den fazla küresel gelir lideriyle yapılan anket ve 7,1 milyon satış fırsatının analizine dayanan araştırma, sektörün hızla dönüşmekte olduğunu ortaya koyuyor. Yapay zekâyı temel stratejilerinin bir parçası haline getiren şirketler, teknolojiyi isteğe bağlı gören rakiplerine kıyasla kazanma oranlarını artırmada %65 daha başarılı oluyor.
Gong’un kurucu ortağı ve CEO’su Amit Bendov, “İnsanlar kararları tamamen yapay zekâya bırakmıyor, ancak karar süreçlerinde ona güveniyor” diyor. Yapay zekâ, insan sezgisine dayalı tahminlerin yanında “ikinci bir görüş” olarak öne çıkıyor.
Satışta Büyüme Yavaşlarken Verimlilik Öne Çıkıyor
Araştırma, 2024’te toparlanan şirket gelirlerinin 2025’te yıllık %16 büyümeye gerilediğini ve bunun bir önceki yıla göre üç puanlık bir düşüş anlamına geldiğini gösteriyor. Aynı dönemde satış temsilcilerinin kota karşılama oranı %52’den %46’ya düştü. Sorun, temsilcilerin daha az fırsatla ilgilenmesi; bu da operasyonel verimsizliklerin satışa ayrılan zamanı azalttığını gösteriyor.
Bu nedenle, mevcut ekiplerin verimliliğini artırmak 2026 için bir numaralı büyüme stratejisi olarak öne çıkıyor. Düzenli olarak yapay zekâ araçları kullanan ekipler, kullanmayanlara kıyasla temsilci başına %77 daha fazla gelir elde ediyor. Gong, bunun temsilci başına yıllık altı haneli bir fark yarattığını belirtiyor.
Temel Otomasyondan Stratejik Kararlara: Yapay Zekâ Kullanımı Evriliyor
2024’te çoğu satış ekibi yapay zekâyı çağrı dökümlerini çıkarmak, e-posta taslakları oluşturmak ve CRM kayıtlarını güncellemek için kullanıyordu. Ancak 2025’te otomasyondan zekâya geçiş yaşandı. ABD’de stratejik inisiyatifleri ölçmek ve tahmin yapmak için yapay zekâ kullanan şirketlerin sayısı yıldan yıla %50 arttı.
Anlamlı sonuçlar sunan bu gelişmiş uygulamalar, satış fırsatlarının sonucunu tahmin etmekten riskli hesapları belirlemeye ve farklı müşteri profillerine hangi değer önerilerinin hitap ettiğini ölçmeye kadar uzanıyor. Araştırmaya göre, yapay zekâdan en fazla ticari fayda sağlayan şirketler, bu stratejik kullanım alanlarını hayata geçirme konusunda 2 ila 4 kat daha ileride.
Bendov, “Eskiden satış tahminleri tamamen insan hissiyatına dayanıyordu; bu yüzden şirketler çoğu zaman hedeflerini tutturamıyordu” diyor. Yapay zekâ, kanıta dayalı tahminlerle doğruluğu %10-15 artırıyor.
Satışa Özel Yapay Zekâ Araçları Genel Amaçlı Alternatifleri Geride Bırakıyor
Araştırmanın çarpıcı bulgularından biri de, satış süreçlerine özel geliştirilmiş yapay zekâ araçlarının genel amaçlı platformlardan (ör. ChatGPT) daha yüksek gelir artışı sağladığı. Satışa özel yapay zekâ kullanan ekipler, genel araçlara göre %13 daha fazla gelir büyümesi ve %85 daha yüksek ticari etki bildiriyor. Ayrıca, bu sistemler tahmin ve öngörüleme alanında iki kat daha fazla kullanılıyor.
Ancak genel amaçlı yapay zekâ araçlarının yaygın kullanımı, güvenlik riskleri ve parçalı teknoloji altyapısı gibi sorunlara yol açabiliyor. MIT araştırmasına göre, çalışanların %59’u ChatGPT gibi kişisel yapay zekâ araçlarını kullandığını belirtirken, gerçek oranın %90’a yakın olduğu tahmin ediliyor.
Yapay Zekâ Satışta İşleri Yeniden Şekillendiriyor, İstihdamı Azaltmıyor
Yapay zekânın istihdama etkisiyle ilgili endişeler sürerken, Gong’un araştırması daha dengeli bir tablo sunuyor. Katılımcıların %43’ü, yapay zekânın önümüzdeki üç yıl içinde işleri dönüştüreceğini ancak istihdamı azaltmayacağını düşünüyor. %28’i bazı pozisyonların ortadan kalkmasını beklerken, %21’i yeni iş alanlarının doğacağını öngörüyor.
Forrester araştırmasına göre, bir satış temsilcisinin zamanının %77’si müşteriyle doğrudan temas dışında kalan idari işler, hazırlık ve iç yazışmalarla geçiyor. Bendov, yapay zekânın bu alanları otomatikleştirerek temsilcilerin tam kapasiteyle çalışmasını sağlayabileceğini belirtiyor.
Son yıllarda satış ekiplerinde görevler oldukça uzmanlaşmıştı. Ancak yapay zekâ ile bir kişi, müşteri yolculuğunun büyük bölümünü üstlenebiliyor. Gong’da temsilciler, randevularının %80’ini artık kendileri oluşturuyor; çünkü yapay zekâ potansiyel müşteri bulma işini üstlenmiş durumda.
ABD Şirketleri Yapay Zekâda Avrupa’nın 18 Ay Önünde
Araştırma, ABD ve Avrupa arasında yapay zekâ adaptasyonu konusunda belirgin bir fark olduğunu gösteriyor. ABD’de şirketlerin %87’si gelir operasyonlarında yapay zekâ kullanıyor; %9’u ise önümüzdeki yıl içinde uygulamayı planlıyor. Birleşik Krallık’ta bu oran %70’te kalırken, %22’si yakın vadede geçiş yapmayı hedefliyor. Bu rakamlar, ABD’nin 2024’teki seviyelerini yansıtıyor.
Bendov, bu farkın teknoloji trendlerinin Atlantik’i geçerken gecikmesiyle ilgili olduğunu, ancak bunun kalıcı olmadığını belirtiyor. Mobil ödeme ve mesajlaşma uygulamalarında Avrupa’nın önde olduğu örnekleri hatırlatıyor; fakat yapay zekâda ABD halen lider.
Gong, Salesforce ve Microsoft’a Karşı 10 Yıllık Yapay Zekâ Tecrübesine Güveniyor
Gong, yıllık yinelenen geliri 300 milyon doları aşan bir şirket olarak, Salesforce ve Microsoft gibi devlerin rekabetine karşı avantajını on yıllık yapay zekâ geliştirme deneyiminde görüyor. Şirketin altyapısı; CRM, e-posta, çağrı, video ve web sinyallerinden müşteri verilerini toplayan “gelir grafiği”, büyük dil modelleriyle entegre yaklaşık
Kaynak: venturebeat.com