Satış Ekipleri İçin ChatGPT Prompt Kütüphanesi: Teklif, E-posta ve İtirazlar

İyi satış prompt'unun yapısı

Satışta modelin elindeki en büyük eksik, müşterinizi ve ürününüzü bilmemesidir. "Satış e-postası yaz" demek, herkese gidebilecek ve kimseyi ikna etmeyen bir metin getirir. İyi prompt, işi tarif eden kısa bir brief gibi yazılır ve şu parçaları içerir:

• Rol: Modelin hangi uzman gibi davranacağı. "Kurumsal yazılım satışında deneyimli bir satış danışmanısın."
• Bağlam: Müşteri kim, ne yapıyor, ürünle ilişkisi ne, süreç nerede.
• Görev: Tam olarak ne üretilecek: ilk temas e-postası, teklif özeti, itiraz cevabı.
• Kısıt: Uzunluk, ton, yasaklar, kullanılmaması gereken ifadeler.
• Çıktı biçimi: Konu satırı ve gövde, madde madde, kısa paragraf.

Bir de kalite sigortası ekleyin: "Bilmediğin bilgiyi uydurma, eksik bilgi varsa soru sor." Bu cümle, modelin müşteri adına yanlış vaatte bulunmasını önler.

Aşağıdaki şablonlarda köşeli parantez içindeki alanlar her müşteri için doldurulur. Şablonun yapısını koruyup içeriğini değiştirmek, hem hız hem tutarlılık sağlar.

İlk temas ve müşteri e-postası şablonları

İlk temas e-postasında amaç satış yapmak değil, ilgi uyandırıp kısa bir görüşme için kapı aralamaktır. Şablon:

"Rolün: kurumsal satış danışmanı. Alıcı: [unvan], [sektör]. Bildiğimiz sorun ya da bağlam: [kısa not]. Ürünümüzün bu soruna katkısı: [tek cümle]. Görev: Kısa bir ilk temas e-postası yaz. Kısıtlar: Samimi ama profesyonel ton, abartılı vaat yok, tek bir net eylem çağrısı, kısa paragraflar. Çıktı: Konu satırı ve e-posta gövdesi. Bilmediğin bilgiyi uydurma."

Görüşme sonrası takip e-postası için aynı yapı kullanılır, ancak bağlam bölümüne görüşmede konuşulanları ekleyin: "Görüşmede şu konular konuşuldu: [maddeler]. Müşterinin ifade ettiği öncelik: [öncelik]. Görev: Teşekkür eden, konuşulanları özetleyen ve bir sonraki adımı öneren kısa bir takip e-postası yaz."

Teklif özeti için ise teklifin kendisini değil, müşteri odaklı özetini isteyin: "Müşterinin hedefi [hedef]. Önerilen çözüm [çözüm]. Müşteri için beklenen fayda [fayda]. Bu bilgilere dayanarak teklifin yönetici özetini, müşteri diliyle ve teknik jargon kullanmadan yaz." Fiyat ve koşullar gibi bağlayıcı bilgileri modele yazdırmayın, kendiniz ekleyin.

İtiraz hazırlığı için şablonlar

İtirazlar çoğunlukla tahmin edilebilir: fiyat, zamanlama, mevcut tedarikçiyle çalışma, karar vericiyi ikna etme, risk. Satışçı bunları görüşmeden önce hazırlıkla karşılayabilir. Şablon:

"Rolün: satış koçu. Ürün: [ürün özeti]. Müşteri: [profil]. Görev: Bu müşterinin ileri sürebileceği en olası itirazları listele. Her itiraz için müşterinin arkasındaki gerçek kaygıyı, önce soru sorarak anlamamı sağlayacak bir cümleyi ve dürüst, baskısız bir cevap taslağını yaz. Kısıt: Rakipleri kötüleme, doğrulanamayan vaat verme."

Bu yaklaşımda önemli olan, cevabı ezberlemek değil, itirazın altındaki kaygıyı anlamak ve soruyla başlamaktır. Model, olası itirazları ve cevap çerçevelerini hızla çıkarır; hangisinin gerçekten geçerli olduğunu müşteriyi dinleyerek siz anlarsınız.

Görüşme sonrası kullanım: Görüşme notlarını (kişisel bilgileri çıkararak) modele verip, "müşterinin dile getirdiği itirazlar ve çözülmemiş sorular" listesi isteyebilirsiniz. Böylece bir sonraki temas, aynı sorulara yeniden dönmeden hazırlanır. Satış sürecinin genel çerçevesi, yapay zekanın satışın neresine dokunduğu ayrı bir konudur; burada hazır prompt'lar ele alınır.

Zayıf prompt ile güçlü prompt arasındaki fark

Aynı iş için yazılan farklı prompt'lar çok farklı sonuç üretir. Kurgusal bir senaryo: bir yazılım şirketinin satışçısı, lojistik sektöründeki bir müşteriye takip e-postası göndermek istiyor.

Zayıf prompt kısadır ve modelin tahmin yapmasına bırakır. Güçlü prompt ise müşterinin sektörünü, görüşmede konuşulan konuları, müşterinin dile getirdiği önceliği, istenen ton ve uzunluğu, tek bir eylem çağrısını ve modelin uydurma yapmamasını içerir. Güçlü prompt daha uzundur ama ortaya çıkan e-posta daha az düzeltme gerektirir; toplam zaman tasarrufu da buradan gelir.

Sonuç metnini her zaman satışçı olarak yeniden okuyun: müşterinin adı, şirketi, söz verilen tarihler ve rakamlar doğru mu? Ton sizin sesinizle uyumlu mu? Müşteriye gitmeyecek bir ifade var mı? Taslağın sorumluluğu, göndereni olan sizdedir.

Müşteri verisi, gizlilik ve doğruluk

Satış promptlarında en sık risk, müşteri bilgisini düşünmeden araca yapıştırmaktır. Ad, e-posta, telefon, sözleşme ya da fiyat bilgisi içeren metinleri yapay zeka aracına vermeden önce kurumunuzun yapay zeka ve veri koruma kurallarına bakın. Mümkünse kişisel bilgileri çıkarın ya da yer tutucu kullanın: "Müşteri A", "[şirket adı]". Kişisel verilerin korunması mevzuatı, bu verilerin nereye aktarıldığına dair yükümlülükler getirebilir.

Doğruluk konusunda: model ürününüzün özellikleri, fiyatı, kampanyası ya da sözleşme şartları hakkında bilgi uydurabilir. Ürün bilgisini siz verin ve "yalnızca verdiğim bilgilere dayan" kısıtını ekleyin. Rakam, tarih ve vaatleri gönderimden önce doğrulayın.

Etik açıdan da çizgiyi çekin: müşteriyi yanıltacak, baskı kuracak ya da acil olmayan bir durumu acil gösterecek metin üretilmesini istemeyin. Satış ikna sanatıdır, ama güvene dayanır.

Ekip için prompt kütüphanesi kurmak

Bireysel denemeler değerlidir ama ekipte asıl kazanç, işe yarayanı paylaşmaktan gelir. Her şablon için bir kayıt tutun: prompt'un metni, hangi durumda kullanıldığı, doldurulacak alanlar, iyi bir örnek çıktı ve bilinen sınırları. Bu kayıtlar ortak bir belgede ya da ekip aracında toplanabilir.

Şablonları düzenli olarak gözden geçirin: hangileri işe yarıyor, hangilerinde ton tutmuyor, hangilerinin ürün bilgisi eskidi? Satış kapanışları ve müşteri geri bildirimleri bu gözden geçirmeyi besler. Yeni çalışanlar için kütüphane, ekibin dilini ve yaklaşımını öğreten bir kaynak olur.

Kurumsal ölçekte bir kütüphane kurmanın yöntemi ayrı bir konudur; burada satış ekibine özgü şablonlar ele alınır.

Bu beceriyi Mindset programlarında nerede çalışırsınız?

Prompt Mühendisliği: Kurumsal Verimlilik Programı, Departmana Özel Prompt Uygulamaları ve Kurumsal Prompt Kütüphanesi başlıklarıyla bu çalışmanın çerçevesini kapsar. Satış Ekipleri için Yapay Zeka programı ise teklif hazırlama ve kişiselleştirme ile satış görüşmesi analizi ve itiraz yönetimi başlıklarını ayrı modüller olarak işler.