Tantangan penjualan terbesar bagi merek bahan bangunan
Di industri bahan bangunan, hari kerja seorang sales rep sulit direncanakan. Sales rep tidak hanya melayani satu jenis pelanggan. Dalam satu wilayah ada distributor, dealer, dan sub-dealer, ditambah kontraktor, tukang batu, tukang ledeng, dan arsitek yang memilih merek, ditambah lokasi proyek, serta prospek dari developer dan pertanyaan dari pemilik rumah. Sales rep dan manajernya biasanya menyusun rencana kunjungan sendiri untuk menjangkau semuanya.
Bahkan hasil sebuah kunjungan pun sulit dipastikan. Kunjungan yang produktif tidak selalu berakhir dengan pesanan, dan setiap perusahaan mendefinisikannya secara berbeda. Ketika kami bertanya kepada para pemimpin industri bahan bangunan di BeatRoute Elevate AI Summit for Building Materials di Gurugram tentang apa yang membuat kunjungan menjadi produktif, masing-masing memberikan jawaban yang berbeda.
Hasil yang paling jelas adalah pesanan yang Anda dapatkan, tetapi itu tidak akan terjadi di setiap kunjungan. Orang yang melakukan 10 kunjungan tidak akan mendapatkan pesanan di setiap lokasi atau setiap konter. Yang penting adalah menambahkan lini produk baru, menambahkan permintaan baru, atau terhubung dengan influencer yang dapat mendatangkan bisnis di masa depan.
Amit KumarHead, Sales Excellence, Birla NuBisnis seperti biasa bukanlah kunjungan yang produktif. Jika seseorang benar-benar membantu Anda meningkatkan share of wallet di sebuah konter, atau menambahkan lebih banyak SKU ke produk yang sudah dijual konter tersebut, itulah kunjungan yang produktif. Selebihnya hanyalah transaksi.
Ishang JawaManaging Director and Partner, BCGJadi sales rep harus menangani banyak jenis kunjungan, dan keberhasilannya dinilai secara berbeda dari satu perusahaan ke perusahaan lain, bahkan sering kali dari satu manajer ke manajer lain. Akibatnya, produktivitas lapangan sulit diukur dan lebih sulit lagi ditingkatkan. Survei ini mencerminkan hal tersebut: 61% responden menyebut produktivitas penjualan lapangan sebagai tantangan komersial terbesar di industri bahan bangunan, di atas semua tantangan proyek dan kanal dalam daftar.
Gambar 1
Produktivitas penjualan lapangan adalah tantangan utama
Pertanyaan yang diajukan: “Apa tantangan komersial terbesar yang dihadapi perusahaan bahan bangunan saat ini?”
Hampir setiap tantangan dalam daftar ini terjadi di lapangan. Seorang sales rep menghabiskan pagi di konter yang memang tidak akan memesan. Sebuah pertanyaan proyek menunggu seminggu untuk ditindaklanjuti. Saat itu, kontraktor sudah menyarankan merek lain.
Di BeatRoute, setelah bekerja dengan 200+ merek enterprise, kami melihat satu masalah yang umum. Sebagian besar merek berfokus melacak tim lapangan mereka, sehingga setiap kunjungan, check-in, dan laporan tercatat. Namun pelacakan tidak mengubah apa yang dibeli dealer atau berapa banyak yang mereka pesan. Yang meningkatkan produktivitas adalah memandu setiap sales rep tentang langkah berikutnya: dealer mana yang dikunjungi, apa yang dijual, dan agenda apa yang perlu didorong.
Bagaimana AI dapat meningkatkan produktivitas penjualan lapangan di industri bahan bangunan
61% responden menyebut produktivitas penjualan lapangan sebagai tantangan terbesar industri bahan bangunan, dan 79% mengatakan hal ini dapat diatasi dengan rekomendasi kunjungan berbasis AI. Ini menunjukkan bahwa hambatan terbesar industri bahan bangunan dapat diatasi dengan AI.
Gambar 2
Rekomendasi kunjungan berbasis AI adalah kasus penggunaan AI utama di industri bahan bangunan
Pertanyaan yang diajukan: “Di mana AI dapat memberikan dampak praktis terbesar dalam 2–3 tahun ke depan?”
Rekomendasi kunjungan berbasis AI
- Keterlibatan influencer63%
- Pelaporan dan tindak lanjut47%
- Identifikasi prospek proyek47%
Saat ini, AI dapat menentukan outlet mana yang perlu diprioritaskan berdasarkan tujuan bisnis sebuah merek. AI dapat mengenali dealer yang penjualannya menurun dan memutuskan dealer serta lokasi proyek mana yang perlu dikunjungi setiap sales rep.
Jadi bagi merek bahan bangunan, peluangnya adalah menggunakan Scheduling AI Agent dari BeatRoute untuk mengirim sales rep ke tempat yang tepat pada waktu yang tepat, dan mendapatkan hasil maksimal dari setiap dealer, influencer, dan proyek.
Apa yang harus dibenahi merek bahan bangunan sebelum AI dapat memberikan hasil
Merek bahan bangunan beroperasi dengan sistem teknologi yang sangat terfragmentasi di seluruh operasi penjualan dan distribusinya. Pengaturan yang umum mencakup aplikasi terpisah untuk penjualan lapangan (SFA), manajemen prospek, portal dealer, dan program loyalitas, ditambah lembar Excel dan WhatsApp untuk berbagi informasi sehari-hari. SAP atau sistem ERP lain mengelola operasi bisnis inti, tetapi data penjualan dan distribusi sering kali tetap tersebar di berbagai alat tersebut.
Gambar 3
Fragmentasi data, rendahnya adopsi di lapangan, dan integrasi sistem adalah hambatan adopsi AI yang saling terkait
Pertanyaan yang diajukan: “Apa hambatan terbesar untuk mencapai nilai bisnis yang terukur dari AI?”
- 63%Data terfragmentasi atau tidak andal
- 53%Rendahnya adopsi tim lapangan
- 37%Integrasi sistem
Tantangan-tantangan ini saling berkaitan erat. Ketika informasi dealer, prospek, data influencer, dan aktivitas lapangan berada di sistem yang berbeda, gambaran utuh tentang penjualan dan distribusi menjadi sulit diperoleh. Hal ini juga menyulitkan AI untuk menyatukan informasi dan memberikan panduan yang relevan.
Bayangkan seorang sales rep yang perlu menjalin hubungan dengan beberapa influencer penggerak bisnis, memprioritaskan 5–6 dealer yang penjualannya menurun di wilayahnya, atau menindaklanjuti beberapa prospek lokasi konstruksi yang berpotensi tinggi. Jika informasi ini tersebar di berbagai aplikasi, di mana AI akan menyampaikan rekomendasinya? Dan dapatkah sales rep mengakses informasi yang relevan serta menindaklanjuti rekomendasi tersebut tanpa harus berpindah-pindah sistem?
Hal ini menimbulkan tantangan lain bagi adopsi di lapangan. Sales rep sudah harus menggunakan banyak aplikasi untuk menyelesaikan tugas harian mereka. Menambahkan rekomendasi AI ke pengalaman yang terfragmentasi ini hanya menambah kerumitan. Agar AI menjadi bagian dari eksekusi penjualan sehari-hari, sales rep membutuhkan satu antarmuka yang mulus untuk menerima panduan, mengakses informasi yang relevan, dan mengambil tindakan.
Jadi, tantangannya bukan sekadar data yang terfragmentasi atau adopsi yang rendah secara terpisah. Masalahnya adalah tidak adanya data yang terhubung, alur kerja yang terintegrasi, dan antarmuka yang mulus bagi tim lapangan. Merek bahan bangunan perlu menyatukan alur kerja penjualan dan distribusi mereka agar AI tidak berhenti pada menghasilkan wawasan, tetapi juga memandu dan mendorong eksekusi di lapangan.
Di BeatRoute, kami percaya AI harus bekerja di dalam alur eksekusi penjualan. Platform kami yang terpadu dan berorientasi pada tujuan menghubungkan aktivitas penjualan dan distribusi, sehingga membantu merek menerjemahkan tujuan bisnis menjadi panduan yang dapat ditindaklanjuti oleh tim lapangan mereka.
Seberapa cepat AI dapat menjadi bagian dari penjualan dan distribusi bahan bangunan sehari-hari
Perusahaan bahan bangunan sudah mulai memasukkan AI ke dalam operasi mereka, menggunakannya untuk menganalisis kinerja bisnis, menghasilkan wawasan, dan membangun dashboard khusus. Peluang berikutnya adalah menjadikan AI bagian tak terpisahkan dari penjualan dan distribusi, tempat AI dapat memandu keputusan dan mendorong eksekusi di tingkat wilayah.
Kami membangunnya selama tiga bulan dengan langganan Claude seharga $200. Penyedia SAP kami mengatakan mereka akan membuat API-nya dengan biaya 30 hingga 40 lakh, dan tim lain mengatakan mereka akan membuat dashboard-nya dengan biaya 30 hingga 40 lakh. Enam ratus dolar kemudian, saya memiliki sistem dashboard yang berjalan sempurna dan luar biasa, dan keputusan diambil lebih cepat dan lebih baik.
Shrivatsa SomanyHead, Bathware, Somany CeramicsGambar 4
95% mengatakan AI sudah menjadi rutinitas atau akan menjadi rutinitas dalam tiga tahun
Pertanyaan yang diajukan: “Seberapa cepat Anda memperkirakan AI akan menjadi bagian rutin dari operasi penjualan dan distribusi di industri bahan bangunan?”
95% sudah menggunakan AI atau memperkirakan AI akan menjadi rutinitas dalam tiga tahun
- 35%Sudah rutin
- 22%Dalam 1 tahun
- 38%Dalam 2 hingga 3 tahun
Sisanya, 5%, memperkirakan AI akan menjadi rutinitas dalam 4 hingga 5 tahun.
Survei ini menunjukkan penerimaan AI yang terus tumbuh di seluruh industri. Namun, nilai sesungguhnya akan bergantung pada seberapa efektif AI menerjemahkan tujuan bisnis menjadi tindakan. Sistem penjualan tradisional mencatat kunjungan, pesanan, dan check-in, lalu membiarkan manajer menafsirkan data dan memutuskan langkah berikutnya. AI dapat melangkah lebih jauh dengan membantu sales rep menentukan dealer mana yang perlu dikunjungi, apa yang perlu dibahas, produk mana yang perlu direkomendasikan, dan tindakan apa yang perlu diambil untuk mencapai target mereka.
Lebih dari sekadar industri yang menerima AI, yang akan menentukan adalah pemain SaaS yang mengintegrasikannya ke dalam rangkaian produk mereka yang sudah ada.
Artinya, AI perlu ditanamkan ke dalam sistem yang sudah digunakan tim penjualan, bukan hadir sebagai alat terpisah yang berdiri sendiri. Goal-Driven AI Agents dari BeatRoute mengikuti pendekatan ini, menerjemahkan tujuan bisnis menjadi panduan lapangan yang dapat ditindaklanjuti melalui prioritas dealer, perencanaan kunjungan, agenda kunjungan, dan rekomendasi SKU.
Lihat bagaimana BeatRoute mentransformasi RTM bahan bangunan
Pertanyaan tentang AI dalam penjualan bahan bangunan
Apa arti rute ke pasar di industri bahan bangunan?
Rute ke pasar adalah jalur yang ditempuh produk dari pabrik hingga ke orang yang menggunakannya. Di industri bahan bangunan, jalur ini melewati distributor, dealer, dan sub-dealer, serta para influencer seperti kontraktor, tukang batu, tukang ledeng, teknisi listrik, dan arsitek, yang sering kali menentukan merek. Rute ke pasar juga mencakup penjualan proyek kepada developer dan lokasi konstruksi. Itulah sebabnya tim lapangan menghabiskan sebagian besar waktunya bersama dealer, influencer, dan lokasi proyek, bukan dengan pembeli akhir.
Bagaimana perusahaan bahan bangunan sebaiknya mulai menggunakan AI?
Mulailah dari satu kebocoran, bukan dari satu alat. Tentukan titik tempat Anda paling banyak kehilangan penjualan, pilih satu angka yang menunjukkannya, dan catat nilainya saat ini. Lalu gunakan AI untuk satu keputusan itu selama satu kuartal, misalnya dealer dan lokasi proyek mana yang dikunjungi sales rep setiap hari. Dalam survei BeatRoute, perencanaan kunjungan adalah penggunaan AI yang paling diinginkan. Bandingkan angkanya sebelum dan sesudah, lalu lanjutkan ke kebocoran berikutnya.
Seberapa andal survei AI bahan bangunan dari BeatRoute?
Survei ini memberikan gambaran arah dari para praktisi berpengalaman. Sebanyak 125 responden dari merek bahan bangunan menjawab tujuh pertanyaan secara tertulis di BeatRoute Elevate, the AI Summit for Building Materials Route to Market, di Gurugram pada 23 Oktober 2026. Temuannya menunjukkan pandangan para pelaku penjualan dan distribusi tentang AI. Temuan ini merupakan sinyal kuat untuk diuji dengan data Anda sendiri, bukan estimasi statistik untuk seluruh industri.
Bolehkah saya menggunakan data dari laporan ini?
Ya. Hasilnya tersedia dalam gambar-gambar di halaman ini, masing-masing dengan pertanyaan dan ukuran sampelnya. Anda dapat mengutip dan menggunakan kembali angka-angka tersebut dengan mencantumkan BeatRoute sebagai sumber, menyebutkan judul laporan, tanggal survei 23 Oktober 2026, sampel 125 responden, dan tautan halaman. Responden hanya disebutkan namanya jika mereka menyetujuinya di formulir.
Apa yang dilakukan BeatRoute untuk perusahaan bahan bangunan?
BeatRoute adalah platform AI SaaS enterprise yang menggabungkan otomatisasi tenaga penjualan, manajemen distributor, dan Goal-Driven AI Agents. Merek bahan bangunan menggunakannya untuk merencanakan kunjungan ke dealer, kontraktor, dan lokasi proyek, memantau prospek proyek, menjalankan program loyalitas untuk kontraktor dan influencer lainnya, serta mencatat penjualan sekunder. BeatRoute digunakan oleh 200+ merek enterprise di 20+ negara dan 10 vertikal industri.
Tentang survei
| Laporan | AI dalam Rute ke Pasar Bahan Bangunan: Laporan 2027 |
|---|---|
| Diselenggarakan oleh | BeatRoute, di BeatRoute Elevate, the AI Summit for Building Materials Route to Market, Gurugram, 23 Oktober 2026 |
| Ukuran sampel | 125 responden dari merek bahan bangunan |
| Fokus | AI dalam penjualan dan distribusi bahan bangunan |
| Interpretasi | Temuan survei yang bersifat indikatif |
Semua persentase menggunakan 125 responden sebagai dasar dan dibulatkan ke bilangan bulat. Beberapa pertanyaan memungkinkan atau mencatat lebih dari satu jawaban, sehingga total persentasenya melebihi 100%. Temuan ini menggambarkan pandangan para praktisi berpengalaman dan bukan estimasi yang mewakili seluruh industri bahan bangunan.