What is a sales robot? – In the case of the DIVA project

While doing my literature review on sales robots, I first came across a physical sales robot that was working in a hardware store. The robot spoke and understood several languages and it was an expert in guiding customers to the right shelves in the huge store with very many small articles. It was called a sales robot, but it definitively had very little in common with the sales robot that we are developing in the DIVA-project. Our sales robot works in the virtual world. Its goal is to persuade the customer to buy the product. The robot does this by finding out the needs and wishes of the customer in order to be able to persuade him about the good features of the product that it is selling.

The sales robot in the DIVA project is a software robot that lives on a company’s web site and helps in all possible ways the potential customer to end up with a positive buying decision. This definition arises a new question: What is a software robot?

A software robot is a general term that means robots that have no physical components, or hardware. They consist solely of software. Software robots are sometimes also called software agents or bots. Some early software robots from the 1990s were also called softbots.

Now we know that the DIVA sales robot is a software agent that works on a company’s web site. But what does it do concretely? The software robot that we are building pursues a dialogue with the B2B customer. The sales robot asks questions and the potential customer answers them. The answer can be given very easily by selecting it from a predefined list.

This closed-world approach makes sure that the robot always understands the answer as there is no possibility for open answers. Based on the answer selected by the user, the robot proceeds to a new question. In every phase, the user may end the dialogue and buy the product.

The software robot is data-driven in the sense that it has lots of different sales dialogues inside it. The sales robot software is provided with analytical capabilities. At a given moment, tens of sales robots instantiated with different dialogues may be selling the same product to different customers. The robot software monitors the log data provided by each robot. It can tell in real time e.g. which robot is performing best, at which point in the dialogue the customer typically ends the conversation and which features of the product are the most popular among potential customers.

I hope that this description has shed light to what a sales robot in the DIVA project is. We have learned that the term sales robot may refer to very different agents: some have a physical dimension and assist customers in a physical store, some – like the one in the DIVA project – are software agents that sell a product on a company’s web site or a web store. We also have found out that the DIVA sales robot is able to sell one product in one language. However, this is not quite true. Using the DIVA sales robot to sell many different products in several languages is also possible. You just have to create many different instances of the robot – each using different dialogue data!

Lili Aunimo
DIVA project researcher at the Haaga-Helia University of Applied Sciences

Jenkeissä käytetään 24 biljoonaa dollaria myynnin kehittämiseen vuosittain!

15 vuoden valmennusurani aikana ennen siirtymistäni korkeakoulumaailmaan pohdin usein B2B-asiakaskohtaamisissa, että ymmärtääköhän asiakas nyt todella mille oppimiskäytännölle hänen valitsemansa osaamisen kehittämisen kokonaisuus rakentuu. Usein asiakas ei ollut edes kiinnostunut, että millaisin tavoin ja oppimiskäytäntein valmentajana uskon muutoksen tapahtuvan valmennuskokonaisuuden aikana. Toivottavasti viime vuosien aikana tähän on tullut muutoksia.

Erityisesti myyntivalmennusta ostavat asiakkaat haluavat monistaa menestyjämyyjien toimintaa mahdollisimman monelle. Suomalaisittain katsottuna myyntivalmentamiseen panostaminen on runsasta, mutta tutkimusten mukaan pelkästään Yhdysvalloissa myyntivalmennuksiin laitetaan rahaa noin 24 biljoonaa dollaria vuosittain ja tämä kuulostaa jo melko hurjalta. Ovatkohan siellä asiakkaat kiinnostuneita vaikuttavuudesta ja oppimiskäytänteistä sekä siitä, miten haluttuun vaikuttavuuteen päästään?

Tänä päivänä oppimiskäytäntöjen lisäksi myyntivalmennusta ostettaessa olisi hyvä varmistua siitä, että myyntivalmennusorganisaatiolla on tietoa ja osaamista siitä, miten B2B-myynti on viime vuosien aikana muuttunut. Jokainen myyntivalmennusta ostava henkilö tietää itsekin omasta kokemuksestaan, että häntä ei sinänsä tarvitse enää ostovaiheessa oivalluttaa myyntivalmentamisen tärkeydestä, vaan hän tietää kyllä jo paljon ennen myyjien kohtaamista yritykset, jotka kyseistä osaamisen kehittämistä tarjoavat. Tätä kautta myyntivalmennuksen ostaja tietää, että päivän sana on kyvykkyys rakentaa arvoa asiakkaalle ja usein yhteistyösopimuksen saa arvoa asiakkaalle rakentava myyntiorganisaatio. CSO Insightin 2015 tehdyn tutkimuksen mukaan organisaation tuottama sisältö ostettavaan aihealueeseen on 82%:sti suurimpia ostamisen motivaattoreita. Nopea tulkinta voisi olla, että usein tämä sisältö löytyy tänä päivänä digikanavista.

SiriousDecisionin 2015 B2B-ostajia koskevan tutkimuksen mukaan myyjävuorovaikutus tapahtuu 50%:sti digikanavissa ja 50%:sti kasvokkain vuorovaikutuksessa B2B-myyjien kanssa. Viime aikoina siis paljon puhuttu CEBin tutkimus siitä, että asiakas on 58%:sti tehnyt ostopäätöksen ennen kuin tapaa myyjän saattanee jo ollakin vanhaa tietoa etenkin B2B-arvomyynnissä.

SiriusDecisionSiriusDecisionin B2B-ostaja 2015 -tutkimuksen mukaan (katso kuva) myyjät ovat ostajien ostopäätösprosessin muutoksesta johtuen osallisina vuorovaikutustilanteissa jo heti ostoprosessin käynnistyttyä. Heidän mukaansa aikaisemmissa tutkimuksissa myynnin osallistuminen oli noin 50%:n luokkaa, kun tänä päivänä osallistuminen on 66%:n luokkaa. Heidän tutkimuksensa mukaan myyjä on siis mukana vuorovaikutuksessa sekä ihan ostoprosessin alussa (lisääntyvässä määrin), ostoprosessin edetessä (kuten aikaisemminkin) ja myös ostoprosessin loppuvaiheessa (kuten aikaisemmin).

Kyse tämän päivän B2B-myyntityössä onkin, että miten tuotan myyjänä yhteistyössä asiakkaan kanssa arvoa heidän liiketoiminnalleen jo heti ostoprosessin alussa? Ja miten vuorovaikutustilanteet ovat myyntiorganisaation kanssa niin vaikuttavia, että kyseinen myyntiorganisaatio pääsee jatkamaan asiakkaan ostoprosessia ostopäätökseen saakka ja tietenkin siitä eteenpäin pitkäjänteiseen kumppanuuteen?

Toimin myynnin tutkijana Haaga-Helia ammattikorkeakoulussa DIVA-projektissa, joka tutkii B2B-asiakkaan odotuksia liittyen B2B-palveluiden ostamiseen. Tutkimuksessa keskitytään siis arvomyyntiin, ei niinkään tuotemyyntiin joka muutenkin on transaktionaalisen luonteensa puolesta siirtynyt suoraan digitaaliseen ostamiseen. Voin jo tällä hetkellä kertoa, että tutkimustuloksemme antavat samanlaista suuntaa kuin SiriusDecisionin tutkimustulokset. Tänä päivänä pärjää B2B-myyjä, joka osaa toimia muutoksen arkkitehtinä, osallistuu asiakkaan toimialalla käytävään keskusteluun, tuottaa sisältöä substanssiosaamisestaan, osaa haastaa asiakkaan totuttuja toimintatapoja sekä omaamalla asiakkaan toimialan syvän tuntemuksen, osaa myös rakentaa asiakkaalle arvoa tuottavia innovatiivisia näkökulmia ja ratkaisuja.

Miten hyvin sinun organisaatiosi myyntivalmentaja tuntee B2B-myynnin transformaatiota? Millaisella toiminnalla hän uskoo teidän myyntiorganisaation pääsevän tuloksiin? Millainen näkökulma hänellä on tämän päivän markkinoinnin ja myynnin transformaatiosta ja teknologioista? Millaisiin oppimiskäytänteisiin hän uskoo? Ja mitä tapahtuu osaamisen kehittämisen jälkeen?

B2B-myynti on muuttunut. Kannattaa varmistaa, että myös osaamisen kehittämisen kumppanit ovat osaavia.

Ps. Jos teillä on myyntiorganisaation osaamisen kehittämisen tarpeita, ota yhteyttä – meillä on tälläkin hetkellä yli 300 henkilöä oppimassa B2B-myyntiä Haaga-Helia ammattikorkeakoulussa!

Jatketaan keskustelua!

 

Myynnin tutkija ja opettaja,

Pia Hautamäki

Haaga-Helia ammattikorkeakoulu

Implementation and use of online chats

The five different online chat provider’s softwares; LiveZhat, Zopim, Olark Chat, LiveChat and ClickDesk were analyzed, implemented and tested in the bachelor’s thesis done for the DIVA-project. In the thesis, the online chat is defined as an application that allows conversing via internet protocols.

This thesis covers background information on online chats and their security, as well as information on the implementation and uses of online chats. The thesis also provides information on things to be considered before choosing to implement an online chat, as well as on benefits and challenges an online chat might make for a company.

Analyzing, testing and evaluation of five online chats

The thesis was made using the qualitative research method. The thesis uses web sources as the main source, and the background information on online chats and their security is based on these sources. The empirical part of the thesis is the implementation and testing of the chosen software.

A table (p. 35) that summarizes the features of these five software was made according to the features found within the testing phase. The table includes also the description of each feature (p. 36). The five different software tested had the same core functionality and features, but also had many differences in both the user interface level and additional features. It is important to take notes on a company’s needs from an online chat before starting to gauge the online chat market’s products.

Things to be considered when choosing online chat

There are many things to consider when choosing an online chat. As every online chat has the basic functionality, some are simple, offering the core features while others offer some extra features, such as Voice over IP. It is also important to consider the visitor base of the website: do the visitors come to the website with mobile devices or computers? Some online chat software offer mobile interface chats while others do not.

Before choosing what online chat to use, it is important to survey possibilities and to take notes of what the company needs from the online chat software. For example all that an Internet based store that sells digital products, such as game cd-keys for Steam or Origin, would need from online chat software is to be able to answer queries or complaints from their customers. It would also be nice to have some analytics and chat history so that it would be possible to survey the queries made by visitors, and for example to find some features to improve on their own website.

A company dealing with other businesses however might want to have a VoIP feature as well as a webcam conversation feature, making them seem more trustworthy to the potential new customers by being able to show themselves in the chat.

It is important to note that the online chats also have different pricing options. Olark Chat offers for example four different payment options, the cheaper ones being directed to smaller companies while the more expensive ones are for enterprises.

Implementing online chat

There are no real challenges in the implementation of an online chat. If a company has direct access to their HTML pages, it is just a simple matter of copying and pasting a piece of code into the master page, or if there is no master page, to all the HTML pages that are supposed to have the chat available.

Read more from the Thesis report: http://www.theseus.fi/handle/10024/99202

Eero Kolehmainen is studying in the Business Information Technology program at Haaga-Helia University of Applied Sciences, and he finished his thesis “Implementation and use of online chats in Internet based business models” in November 2015. The thesis was supervised by Ari Alamäki.

1596 responses so far! A status update from the University of Eastern Finland

The autumn has been busy with planning, implementing and conducting data collection related to DIVA’s quantitative work package aiming to learn more about digitalization during B2B purchase process. Data collection in Finland started during the first week of October, and to date we have collected almost 1600 responses among the B2B customers of three co-operating companies: Martela, Terveystalo and Teliasonera. We implemented data collection in phases, due to both practical and technical reasons, and data collection is still on-going among the customers of Digia and G4S.

So far an invitation to participate in the DIVA questionnaire has been emailed to more than 20 000 decision makers in Finnish organizations, and some more are yet to come. In return, we have received delightful number of responses, constructive feedback and comments, and a huge amount of delivery failure and out-of-office emails.

At the same time we’ve been co-operating with colleagues at Vlerick Business School and planned the coming data collection in Belgium. DIVA data collection in Belgium is planned to happen during early 2016. There is still lots of work to do before the fun part starts and we get to analysing the results. My preliminary feeling is that we may find some interesting differences for example among the responding industries. Stay tuned for more detailed results!

Heli Hallikainen
DIVA project researcher at the University of Eastern Finland