• Menggunakan aplikasi sales tracking membuat perusahaan dapat mengetahui aktivitas tim sales di lapangan, mulai dari absensi, jadwal kunjungan, lokasi GPS, aktivitas pelanggan hingga sales order. Namun ketika jumlah sales, pelanggan dan transaksi semakin besar, tantangan berikutnya adalah bagaimana manajemen dapat membaca seluruh data tersebut dengan cepat dan menemukan informasi yang benar-benar membutuhkan perhatian.
• Sales Force Indonesia mengembangkan AI Analysis yang terintegrasi dengan aplikasi Sales Force Automation (SFA) untuk membantu manajemen mengubah data aktivitas sales menjadi analisis yang lebih mudah dipahami dan ditindaklanjuti.
• AI tidak hanya memberikan ringkasan umum. Analisis dilakukan berdasarkan data aktual yang tersimpan di dalam sistem, kemudian dipisahkan berdasarkan jenis aktivitas agar hasil analisis lebih fokus.
• Aplikasi monitoring sales konvensional umumnya menampilkan data dalam bentuk tabel, dashboard dan laporan. Manajemen kemudian harus membaca dan membandingkan data tersebut untuk menemukan pola atau aktivitas yang memerlukan perhatian.
• Dengan AI Analysis, data yang sudah dikumpulkan oleh aplikasi sales dapat dianalisis untuk membantu menjawab pertanyaan yang lebih spesifik, seperti:
• Apakah terdapat aktivitas kunjungan sales yang perlu diperiksa?
• Customer mana yang sudah dan belum dikunjungi?
• Apakah lokasi penyelesaian kunjungan sesuai dengan lokasi customer?
• Apa hasil pembicaraan sales dengan customer?
• Apakah terdapat peluang order yang perlu segera ditindaklanjuti?
• Produk apa yang telah dipesan customer?
• Bagaimana kondisi stok terakhir di customer?
• Apakah terdapat sales return yang perlu menjadi perhatian?
• Kompetitor apa yang ditemukan sales di lapangan?
• Dengan demikian, sales tracking tidak berhenti pada pengumpulan data, tetapi berkembang menjadi sumber informasi bagi manajemen dalam melakukan evaluasi dan mengambil keputusan.
• Kedisiplinan sales lapangan dapat dilihat dari data attendance yang terintegrasi dengan aktivitas kerja.
• AI Analysis membantu membaca data Check In dan Check Out, termasuk waktu dan informasi jarak lokasi apabila tersedia.
• Manajemen dapat lebih cepat menemukan data yang memerlukan pemeriksaan, misalnya lokasi Check In atau Check Out yang berada cukup jauh dari titik yang seharusnya.
• Analisis dilakukan berdasarkan data attendance yang benar-benar tercatat di dalam sistem. Tanggal yang tidak mempunyai data aktivitas tidak otomatis dianggap sebagai ketidakhadiran.
• Pendekatan ini membuat monitoring attendance sales lebih objektif karena analisis didasarkan pada data yang tersedia, bukan asumsi.
• Aktivitas kunjungan merupakan salah satu bagian terpenting dalam aplikasi sales lapangan.
• Setiap aktivitas dapat mempunyai informasi seperti:
• Task Date dan Time
• Customer atau Client
• Task ID
• Jenis aktivitas
• Start Date dan Time
• Arrived Date dan Time
• Finished Date dan Time
• Lokasi dan jarak terhadap customer
• Status kunjungan
• Notes atau hasil aktivitas
• AI Analysis mengolah informasi tersebut untuk memberikan gambaran aktivitas sales secara lebih terstruktur.
• AI dapat mengelompokkan aktivitas berdasarkan data aktual menjadi beberapa kondisi, antara lain:
• Scheduled
• Customer yang telah mempunyai jadwal kunjungan untuk tanggal mendatang.
• Visited
• Customer dengan aktivitas kunjungan yang telah selesai.
• Not Visited
• Customer yang sudah dijadwalkan pada hari ini atau sebelumnya tetapi aktivitasnya belum diselesaikan.
• Visit Outside Plan
• Sistem juga dapat membantu mengidentifikasi kunjungan yang tercatat selesai dengan waktu pembuatan jadwal yang sangat berdekatan dengan waktu dimulainya aktivitas sehingga dapat menjadi informasi tambahan bagi manajemen.
• Tujuannya bukan untuk langsung menyimpulkan adanya pelanggaran, tetapi untuk membantu supervisor menemukan aktivitas yang layak diperiksa lebih lanjut.
• Salah satu keunggulan aplikasi sales tracking adalah kemampuan menghubungkan aktivitas dengan lokasi GPS sales dan lokasi customer.
• AI Analysis dapat membantu menemukan kunjungan dengan jarak penyelesaian aktivitas yang berada di luar radius yang ditentukan.
• Yang membedakan analisis ini dari summary biasa adalah manajemen tidak hanya mendapatkan angka atau persentase.
• Untuk aktivitas yang memerlukan perhatian, laporan dapat menyertakan:
• tanggal dan waktu kunjungan;
• nama customer;
• Task ID;
• jarak terhadap lokasi customer;
• alasan aktivitas ditandai; dan
• tautan langsung menuju detail serta bukti kunjungan.
• Supervisor dapat langsung membuka aktivitas terkait tanpa harus mencari ulang Task ID dari ribuan histori aktivitas.
• Jumlah kunjungan tidak selalu menggambarkan kualitas aktivitas seorang sales.
• Karena itu AI Analysis juga membaca Notes atau catatan aktivitas yang dibuat sales setelah berinteraksi dengan customer.
• Berdasarkan informasi yang tersedia, AI dapat membantu manajemen merangkum:
• customer yang dikunjungi;
• tujuan kunjungan;
• hasil pembicaraan;
• kendala yang ditemukan;
• peluang order;
• kebutuhan customer; dan
• tindak lanjut yang perlu dilakukan.
• Dengan pendekatan ini, supervisor tidak hanya mengetahui bahwa seorang sales melakukan sejumlah kunjungan, tetapi juga dapat memahami apa hasil dari kunjungan tersebut.
• Data aktivitas sales menjadi semakin bernilai ketika terhubung langsung dengan transaksi.
• AI Analysis pada Sales Order History membantu manajemen melihat hubungan antara aktivitas kunjungan dengan order yang dihasilkan.
• Analisis dapat mencakup:
• customer yang melakukan order;
• produk yang dipesan;
• kategori produk;
• jumlah atau quantity;
• nilai order;
• pola pemesanan; dan
• catatan aktivitas terkait.
• Informasi ini membantu perusahaan melihat aktivitas sales tidak hanya dari jumlah kunjungan, tetapi juga dari hasil penjualan yang dihasilkan dari aktivitas lapangan.
• Bagi perusahaan distributor, informasi stok di customer dapat menjadi indikator penting untuk menentukan waktu follow-up berikutnya.
• Data stok terakhir yang dikumpulkan sales dapat dianalisis bersama informasi produk dan customer.
• AI membantu memberikan perhatian pada produk atau customer yang berpotensi membutuhkan replenishment atau tindak lanjut.
• Dengan demikian, data customer stock bukan sekadar laporan stok, tetapi dapat menjadi salah satu sumber informasi untuk menemukan peluang sales order berikutnya.
• Return merupakan informasi penting dalam evaluasi penjualan.
• AI Analysis dapat membantu manajemen membaca pola sales order return berdasarkan customer, produk, jumlah barang, nilai dan catatan aktivitas yang tersedia.
• Jika ditemukan pola tertentu, manajemen dapat menentukan data mana yang perlu diperiksa lebih lanjut.
• AI tidak membuat asumsi mengenai penyebab retur apabila alasannya tidak tersedia pada data. Hal ini penting agar hasil analisis tetap berdasarkan fakta yang tercatat di sistem.
• Sales lapangan merupakan salah satu sumber informasi penting mengenai kondisi pasar.
• Melalui fitur Competitor Monitoring, sales dapat mencatat keberadaan merek kompetitor, harga, satuan produk dan informasi lain yang ditemukan ketika melakukan kunjungan customer.
• AI Analysis membantu mengubah data tersebut menjadi informasi yang lebih mudah dibaca oleh manajemen, misalnya:
• kompetitor yang ditemukan pada customer;
• harga yang tercatat di lapangan;
• customer atau area terkait;
• catatan mengenai aktivitas kompetitor;
• potensi ancaman terhadap penjualan; dan
• peluang tindak lanjut bagi tim sales atau marketing.
• Informasi kompetitor yang sebelumnya tersebar pada banyak laporan aktivitas dapat dirangkum menjadi sales insight yang lebih mudah digunakan untuk menentukan strategi.
• Salah satu prinsip utama AI Analysis pada Sales Force Indonesia adalah analisis menggunakan actual data yang tersimpan pada database aplikasi.
• Data numerik penting dihitung oleh sistem dan digunakan sebagai fakta yang menjadi dasar analisis.
• Dengan pendekatan ini, AI berfungsi untuk membantu:
• membaca → mengelompokkan → menjelaskan → menemukan pola → memberikan insight
• bukan menggantikan data transaksi yang menjadi sumber informasi utama.
• Hal ini penting karena keputusan manajemen membutuhkan data yang dapat ditelusuri kembali ke aktivitas sebenarnya.
• Daripada mengirim seluruh histori sales menjadi satu laporan AI yang sangat panjang, analisis dibagi berdasarkan section:
• Attendance
• Task Activity History
• Customer / Client Sales Order History
• Customer / Client's Last Stock
• Sales Order Return
• Competitors for This Customer / Client
• Setiap bagian dapat dianalisis secara independen.
• Pendekatan ini membuat hasil AI lebih fokus sekaligus memungkinkan user memilih data mana yang memang perlu dianalisis.
• Tidak semua data membutuhkan AI Analysis setiap saat.
• Karena itu sistem menampilkan informasi AI Usage Today dan Remaining sebelum pengguna menjalankan analisis.
• User dapat menentukan apakah suatu section memang membutuhkan analisis AI sebelum menggunakan kuota yang tersedia.
• Pendekatan ini membantu perusahaan menggunakan AI secara lebih efisien dan sesuai kebutuhan.
• Hasil AI Analysis dapat diekspor ke Excel sehingga lebih mudah digunakan untuk:
• laporan supervisor;
• sales performance review;
• meeting manajemen;
• evaluasi individual sales;
• tindak lanjut customer;
• dokumentasi aktivitas; dan
• analisis periodik.
• Dengan demikian, insight yang dihasilkan tidak berhenti di dashboard tetapi dapat digunakan sebagai bagian dari proses evaluasi perusahaan.
• AI Analysis bukan pengganti fungsi utama aplikasi sales tracking.
• AI justru bekerja berdasarkan data yang dikumpulkan oleh sistem Sales Force Automation, seperti GPS, attendance, call plan, kunjungan customer, sales order, stok, retur dan aktivitas kompetitor.
• Alurnya menjadi:
• Aktivitas Sales → Data Aktual → Sales Tracking → AI Analysis → Management Insight → Tindak Lanjut
• Semakin lengkap dan akurat data aktivitas yang dicatat, semakin banyak konteks yang dapat digunakan untuk menghasilkan analisis yang relevan.
• Dengan kombinasi aplikasi monitoring sales dan AI, perusahaan dapat mempercepat proses evaluasi tanpa harus membaca seluruh laporan aktivitas satu per satu.
• Manajemen dapat lebih mudah:
• memonitor kinerja sales lapangan;
• menemukan aktivitas yang membutuhkan perhatian;
• mengevaluasi kunjungan customer;
• memvalidasi lokasi aktivitas;
• memahami hasil kunjungan;
• menemukan peluang order;
• mengevaluasi sales return;
• melihat informasi kompetitor;
• menentukan prioritas follow-up; dan
• mengambil keputusan berdasarkan data aktual.
• Transformasi digital tim sales tidak cukup hanya dengan mengetahui lokasi seorang sales.
• Perusahaan membutuhkan sistem yang mampu menghubungkan aktivitas, customer, GPS, order, stok, return dan informasi kompetitor menjadi satu histori yang dapat dianalisis.
• Dengan AI Analysis pada Sales Force Indonesia, data aktivitas lapangan yang sebelumnya harus diperiksa satu per satu dapat diubah menjadi insight yang lebih cepat dipahami dan lebih mudah ditindaklanjuti.
• Bagi perusahaan yang memiliki tim sales lapangan, distributor, principal maupun organisasi dengan aktivitas kunjungan customer yang tinggi, kombinasi Sales Force Automation, aplikasi sales tracking, monitoring sales dan AI Analysis dapat membantu manajemen mendapatkan gambaran aktivitas dan performa tim secara lebih menyeluruh.
• Ingin mengetahui bagaimana AI Analysis dapat diterapkan pada proses sales perusahaan Anda?
• Hubungi Sales Force Indonesia untuk mendapatkan demo dan mendiskusikan kebutuhan aplikasi sales tracking, sales monitoring, Sales Force Automation serta pengembangan AI Analysis yang dapat disesuaikan dengan proses bisnis perusahaan Anda.

Dari Sales Tracking Menjadi Sales Intelligence

1. AI Analysis untuk Attendance Sales

2. AI Analysis untuk Task Activity dan Kunjungan Sales

Mengetahui Customer yang Dijadwalkan, Sudah dan Belum Dikunjungi

Validasi Lokasi Kunjungan Sales dengan GPS

Memahami Hasil Kunjungan, Bukan Hanya Jumlah Kunjungan

3. AI Analysis Customer / Client Sales Order History

4. AI Analysis Customer / Client's Last Stock

5. AI Analysis Sales Order Return

6. AI Analysis Kompetitor di Customer

AI Analysis Menggunakan Data Aktual dari Sistem

Analisis Terpisah agar Lebih Fokus

Penggunaan AI yang Terkontrol

Export AI Analysis ke Excel

Menggabungkan GPS Sales Tracking, Sales Performance dan AI

Manfaat AI Analysis untuk Supervisor dan Manajemen

Dari Monitoring Sales Menuju Pengambilan Keputusan Berbasis Data