Eksempler på bruk av Sales MCP Server med AI-agenter og assistenter

La oss utforske noen eksempelscenarioer for å forstå hvordan du kan bruke Sales MCP-serveren til å forbedre salgsprosessene med KI-agenter eller -assistenter.

Eksempel 1: Generer skript for salgsanrop for hvert kundeemne

Omgående: Slå opp alle kundeemnene for , samle inn konto- og konkurrentundersøkelser, og skriv meg salgstelefonskript for kenny.smith@contoso.comå selge GPU-er til hver av disse kundeemnene

Følgende tekst inneholder den avkortede versjonen av utdataene fra Visual Studio Code + Claude:

Basert på den omfattende kontoforskningen jeg samlet inn, kan jeg nå opprette detaljerte salgstelefonskript for hvert kundeemne. Her er skriptene:

Salgstelefonskript for GPU-salg – kenny.smith@contoso.com basert på omfattende kontoundersøkelser, her er skreddersydde salgstelefonskript for hvert kundeemne:

Lead 1: Microsoft - Kenny Smith (100 GPU-enheter) Lead ID: 32e354c2-3b06-44fd-b722-9422e1b2c422 Mål Antall: 100 GPU-enheter Selskap: Microsoft Selskapets økonomiske helse: Utmerket ($281,7 milliarder inntekt, $101,8 milliarder nettoinntekt)

Sales Phone Script:Opening: "Hei Kenny, dette er [Ditt navn] fra [Firmaet]. Jeg håper du har en flott dag. Jeg ringer om din forespørsel for 100 GPUer. Gitt Microsofts massive investeringsplan på $ 80 milliarder for AI-infrastruktur som ble annonsert i år, ønsket jeg å diskutere hvordan vi kan støtte dine spesifikke GPU-krav.»

Forskningsbaserte innsikter: "Jeg har fulgt Microsofts utrolige veksthistorie - $281,7 milliarder i omsetning med $32,5 milliarder i F&U-investering viser din forpliktelse til innovasjon. Azure-distribusjonen av Nvidia Hopper GPU-er for store språkmodeller fanget oppmerksomheten vår, og vi vil gjerne være en del av Microsofts fortsatte utvidelse av AI-infrastruktur.»

Oppdagelsesspørsmål:

«Er disse 100 GPU-ene beregnet for utvidelse av AI-tjenester for Azure, eller kanskje interne forskningsprosjekter for Microsoft AI?» «Gitt Microsofts fokus på spesialbygd maskinvare for skalerbare AI-programmer, hvilke spesifikke ytelseskrav er du rettet mot?» «Hvordan passer denne anskaffelsen inn i Microsofts bredere infrastrukturplaner for kunstig intelligens?»

Verdiforslag: «Microsofts oppgave om å «styrke hver person og organisasjon til å oppnå mer» samsvarer perfekt med gpu-løsningene våre:

Pålitelighet i bedriftsklasse for driftskritiske Azure arbeidsbelastninger Sømløs integrasjon med eksisterende ytelsesoptimalisering for Microsoft AI-infrastruktur for Microsofts AI-fokuserte programmer Skalerbar arkitektur som støtter fremtidige utvidelsesplaner»

Økonomisk justering: «Med Microsofts sterke finansielle posisjon og 16% år-over-år-vekst drevet av AI-fokusert Azure, vet jeg at du har kjøpekraften til premiumløsninger. Våre konkurransedyktige priser for virksomhetsdistribusjoner sikrer optimal avkastning på ai-investeringene dine.»

Neste trinn: «Jeg vil gjerne planlegge en teknisk konsultasjon med azure-infrastrukturteamet ditt. Gitt Microsofts aggressive ai tidslinje, vil du være tilgjengelig for en 45-minutters diskusjon denne uken for å utforske hvordan våre GPUer kan akselerere ai-initiativene dine?"

Eksempel 2: Del kontoundersøkelses- og engasjementssammendrag for en potensiell kunde med kolleger

Spørsmål: Kan du få kontoanalyse og engasjementsoppsummering for lead 'Gregory House'. Lagre dem i to separate dokumenter, og send Word-dokumentet til kenny.smith@contoso.com

Andre servere må konfigureres som forutsetninger: mcp_WordServer, mcp_MailTools.

Følgende skjermbilde viser utdataene fra Visual Studio Code + Claude:
Skjermbilde av varselet om fullføring av oppgaver fra Visual Studio Code + Claude som viser Word-dokumentet som er lagret og sendt e-postbekreftelse.

Eksempel 3: Salgsteamet laster opp kundeemner (arrangementsdeltakere) fra Excel til Dynamics 365 Sales

Dette eksemplet illustrerer hvordan en egendefinert agent kan bygges ved hjelp av Sales MCP-serververktøyene for å automatisere oppsøkende og oppfølging for deltakere som lastes opp som kundeemner i Dynamics 365 Sales.

Handling utført Verktøy brukt MCP-server brukt
For hver arrangementsdeltaker får agenten kundeemneregistreringen og bruker salgskvalifikasjonsagentens kundeemneundersøkelse for å vurdere om de er en god match read_query, mcp_sales-mcp-ser_get_lead_research Datavers MCP-server, Sales MCP Server
For hver potensielle kunder som passer godt, utarbeides det en oppsøkende e-post mcp_sales-mcp-ser_draft_outreach_email Sales MCP-server
Når en potensiell kunde svarer, konverterer du den potensielle kunden til en ny salgsmulighet create_record, update_record Dataverse MCP-server
Hvis kundeemnet bekrefter interessen, oppretter du et tilbud i Dynamics 365 Sales create_record Dataverse MCP-server
Ved godkjenning av kunde/selger oppretter du ordre i Dynamics 365 Sales create_record Dataverse MCP-server

Eksempel 4: Et kundeemne kommer fra en markedsføringskampanje til nettstedet

Den potensielle kunden starter en nettprat: «Jeg leter etter metallemballasje for kaldpresset olivenolje. Kan du fortelle meg hvilke alternativer du har?»

Handling utført Verktøy brukt MCP-server brukt
Agenten kontrollerer om de er et eksisterende kundeemne, henter kundeemneposten og får kontoundersøkelser fra Dynamics 365 Sales. Gjennom forskningen lærer agenten at selskapet er en ideell kunde for produktene og foretrekker bærekraftig emballasje. read_query, mcp_sales-mcp-ser_get_account_research Datavers MCP Server, Sales MCP Server
Agent søker på nettet for å forstå hvilken type emballasjeattributter olivenolje krever og finner at ugjennomsiktige og smale flasker fungerer best. Ingen påkrevd; agent bruker Bing-søk fra Copilot Studio Ikke i bruk
Basert på dette henter agenten de riktige produktene fra Dynamics 365 og foreslår dem til kunden, og sender dem i en e-postmelding. retrieve_knowledge, mcp_sales-mcp-ser_draft_outreach_email Datavers MCP Server, Sales MCP Server
Agenten sender et sammendrag av kundeemnets forhandlingshistorikk (inkludert deres svar på den oppsøkende e-postmeldingen som ble sendt tidligere og deres hensikt å kjøpe) til kontoansvarlig mcp_sales-mcp-ser_get_engage_summary, SendEmailWithAttachmentsAsync Sales MCP-server, MCP Server for e-post

Eksempel 5: Klargjøre en avtaleorientering før en kundesamtale

Scenario: En selger er i ferd med å bli med i en kundesamtale og ønsker en konsis, men omfattende forståelse av muligheten.

Spørsmål: Gi meg en fullstendig avtaleorientering for salgsmuligheten Customer Engagement Platform for Fabrikam Retail. Inkluder avtalemål, gjeldende status, helse, interessenter, risikoer og nylige signaler.

Verktøy brukt:

Handling utført Verktøy brukt MCP-server brukt
Agent henter all salgsmulighetsinnsikt fra salgsagenten i én enkelt samtale read_query, get_opportunity_deal_overview Datavers MCP Server, Sales MCP Server
Agent oppsummerer utdataene i en strukturert orientering som passer for forberedelser før samtalen get_opportunity_deal_overview McP-server for salg

Eksempelutdata:

Følgende skjermbilde inneholder den avkortede versjonen av utdataene fra Visual Studio Code + Claude:

Skjermbilde av avtaleorienteringsdataene generert av Visual Studio Code + Claude, som viser et strukturert sammendrag av muligheten, inkludert avtalemål, nåværende status, helse, interessenter, risikoer og nylige signaler.

Eksempel 6: Identifisere risikoer og hull som blokkerer avtalefremdrift

Scenario: En salgssjef ønsker å forstå hvorfor en avtale er stoppet og hvilke hull som må løses.

Spørsmål: Analyser tilstanden og risikoene for salgsmuligheten Contoso – FY26 Renewal, og fortell meg hva som mangler for å flytte denne avtalen fremover.

Handling utført Verktøy brukt MCP-server brukt
Agent henter helsetilstandssignaler for muligheter og risikovurdering read_query, get_opportunity_health, get_opportunity_top_risks Datavers MCP Server, Sales MCP Server
Agent analyserer MEDDPICC-rammeverkelementer og identifiserer kritiske hull get_opportunity_health, get_opportunity_top_risks McP-server for salg
Agent korrelerer helsehull med risikoer og genererer handlingsbar innsikt get_opportunity_top_risks McP-server for salg

Utdata: Følgende skjermbilde inneholder den avkortede versjonen av utdataene fra Visual Studio Code + Claude:

Skjermbilde av risikoanalyseutdataene for avtalen generert av Visual Studio Code + Claude, som viser en analyse av mulighetstilstand og risikoer med identifiserte hull og handlingsbar innsikt.

  • Last updated on