Generativna umetna inteligenca v B2B prodaji

Kako danes hitreje in bolje prodajati v kompleksnih prodajnih okoljih

O programu

Kdaj: 3. junij 2026, od 9:00 do 14:30 ure
Kje: Ekonomska fakulteta v Ljubljani

V sodobni B2B prodaji kupci večino svoje nakupne odločitve oblikujejo že pred prvim stikom s prodajo – pogosto s pomočjo Googla, primerjav, priporočil in vse pogosteje tudi generativne umetne inteligence. Ko prodajnik vstopi v proces, kupec praviloma ne išče več informacij, temveč relevantnost, razumevanje svojega konteksta in jasen, smiseln pogovor.

Zato sodobni prodajniki generativne umetne inteligence ne uporabljajo zato, da bi govorili več, temveč zato, da govorijo bolj relevantno, bolj pravočasno in bolj premišljeno. GenAI v tem kontekstu ne nadomešča prodajnika, temveč mu pomaga bolje razumeti kupca, se kakovostneje pripraviti na prodajne pogovore, zmanjšati improvizacijo v procesu ter sprejemati boljše odločitve o tem, katere priložnosti je smiselno razvijati naprej.

Na tej praktično zasnovani delavnici boste spoznali, kako sodobni, AI-pismeni prodajniki uporabljajo generativno umetno inteligenco skozi celoten B2B prodajni proces – od priprave na stranko in prvega stika do vodenja prodajnega pogovora, follow-upov, kvalifikacije in go/no-go odločitev. Poudarek ni na avtomatizaciji komunikacije ali pisanju prodajnih besedil, temveč na boljši pripravi, boljših pogovorih in boljšem odločanju v prodaji.

Zakaj?

Na delavnici boste:

  • razumeli, kako se danes B2B kupci pripravljajo na prodajne pogovore in kaj to pomeni za sodobno prodajno vlogo,
  • spoznali, kako uporabljati generativno umetno inteligenco kot podporo razmišljanju in odločanju – ne kot nadomestek odnosa,
  • izboljšali relevantnost prvega stika, prodajnih pogovorov in follow-upov,
  • zmanjšali improvizacijo, prazne priložnosti in izgubljen čas v prodajnem procesu,
  • okrepili sposobnost realne presoje, katere prodajne priložnosti imajo dejanski potencial.

Za koga?

Delavnica je primerna za:

  • B2B prodajnike in vodje prodaje,
  • skrbnike ključnih kupcev in svetovalno prodajo,
  • podjetnike in startup ekipe, ki prodajajo zahtevnejšim kupcem,
  • marketinške in prodajne ekipe, ki želijo marketing in prodajo povezati v bolj usklajen prodajni proces.

Kako?

Delavnica je zasnovana okoli realnih prodajnih scenarijev, s katerimi se prodajniki srečujejo vsak dan. Udeleženci bodo na praktičnih primerih spoznali:

  • kako se pripraviti na stranko še preden pride do prvega klica,
  • kako strukturirati outreach in prvi stik brez generičnih sporočil,
  • kako s pomočjo AI oblikovati hipoteze o potrebah in možnih ugovorih kupca,
  • kako uporabljati AI kot podporo razmišljanju med prodajnim pogovorom,
  • kako pripraviti jasne, smiselne in prodajno učinkovite follow-upe,
  • kako na podlagi podatkov, pogovorov in konteksta realno oceniti, katere priložnosti je smiselno nadaljevati – in katere ne.

Vsebina programa

  • sodobna realnost B2B prodaje in vloga prodajnika po marketingu,
  • uvod v generativno umetno inteligenco in njeno vlogo pri prodaji: kaj orodja GAI so in kaj niso,
  • uporaba generativne umetne inteligence skozi celoten B2B prodajni proces,
  • buyer intelligence: razumevanje, kaj je kupec že raziskal in kako razmišlja,
  • prodajni pogovori, ki vodijo do razumevanja problema in odločanja,
  • GenAI kot podpora follow-upom, pipeline-u in kvalifikaciji prodajnih priložnosti,
  • AI kot pomoč pri go/no-go odločitvah in deal reviewju,
  • odgovorna in smiselna uporaba GenAI v prodajnih procesih.

Orodja, ki jih boste lahko v praksi preizkusili

  • ChatGPT in prilagojeni prodajni asistenti (Custom GPTs),
  • Google NotebookLM za simulacijo kupčevega raziskovanja, razmišljanja in ugovorov,
  • LinkedIn v kombinaciji z GenAI za razumevanje kupcev in pripravo na prvi stik,
  • AI note-takerji (npr. Spinach.ai) za sintezo prodajnih klicev in podporo pri follow-upih,
  • CRM podatki + GenAI za pregled, prioritizacijo in oceno prodajnih priložnosti.

(Nabor orodij je podporen – fokus delavnice je na prodajnem razmišljanju in procesu, ne na posameznih orodjih.)

 

Delavnica tudi po meri vašega podjetja!

Izobraževalne programe izvajamo tudi po meri za podjetja in organizacije, ki želite svoje sodelavce osebno in strokovno razvijati. Za več informacij vam je na voljo Monika Zalokar, vodja programov po meri: monika.zalokar@ef.uni-lj.si.

Predavatelja

Petra Wagner

SalesBooster

Luka Tomat

Ekonomska fakulteta v Ljubljani

Kotizacija in prijava

Začetek: 3. junij 2026
Rok za prijavo: 27. maj 2026

Kotizacija za program znaša 290 EUR (brez DDV).

Popusti:

  • 10% popust: za 3 ali več udeležencev, ki se prijavljajo iz istega podjetja.
  • 20% popust: v primeru, da je plačnik fizična oseba.

Popusti se med seboj ne seštevajo.

Kotizacija vsebuje:

V primeru odjave manj kot osem dni pred pričetkom programa vam bomo zaračunali celotno kotizacijo, kot tudi v primeru, da ste prijavljeni in se programa ne udeležite.

Po izpolnitvi prijavnega obrazca boste prejeli potrditev o prijavi na vaš e-poštni naslov.

Račun bo izdan ob pričetku programa na naslov, ki ga boste vpisali v prijavni obrazec.

    Plačnik kotizacije je:

    Število udeležencev iz podjetja:

    Osnovni podatki: (*vsa polja so obvezna)


    Udeleženec 2
    Osnovni podatki:


    Udeleženec 3
    Osnovni podatki:


    Udeleženec 4
    Osnovni podatki:


    Udeleženec 5
    Osnovni podatki:


    Udeleženec 6
    Osnovni podatki:


    Udeleženec 7
    Osnovni podatki:


    Udeleženec 8
    Osnovni podatki:


    Udeleženec 9
    Osnovni podatki:

    Podatki podjetja:


    Prijavnico izpolnil (če ste prijavo izvedli za druge osebe):

    Podatki za izdajo računa:

















    Mogoče bi vas zanimalo tudi:


    Prijavi se na naše novice in ostani obveščen

      S prijavo se strinjam s politiko varovanja podatkov in podajam soglasje, da CPOEF do preklica hrani in obdeluje moje osebne podatke za obveščanje o aktualnih izobraževalnih programih, konferencah in dogodkih preko elektronske pošte. Preklic soglasja je možno opraviti s poslanim sporočilom na elektronski naslov cpoef@ef.uni-lj.si.