Vendere nell'era dell'IA

Non c'è dubbio che l'aumento degli strumenti di intelligenza artificiale nelle vendite abbia il potenziale per rivoluzionare il settore. E che ci piaccia o no, l'IA è qui per restare per un po'. Sembra che la maggior parte delle organizzazioni di vendita ad alte prestazioni (57%) utilizza la tecnologia per migliorare i processi interni e l'esperienza del cliente e lo studio del rapporto "State Of" di Salesforce dimostra che questo numero è in aumento.

La capacità dell'IA di trasformare il settore delle vendite è vasta e la sua adozione è destinata ad aumentare. Man mano che le aziende diventano più orientate ai dati e incentrate sul cliente, aumenta la necessità di strumenti di intelligenza artificiale per gestire e analizzare i dati dei clienti in tempo reale. E con il mercato del software AI che dovrebbe raggiungere i 37 miliardi di dollari entro il 2025, non c'è dubbio che il settore delle vendite sarà uno dei principali motori di questa crescita. Tuttavia, il potenziale dell'IA va ben oltre ciò che abbiamo visto finora. Man mano che la tecnologia continua ad evolversi, possiamo aspettarci di vedere emergere applicazioni ancora più innovative, da complesse analisi predittive delle vendite a un servizio clienti automatizzato ancora più sviluppato. Oggi, con Chat GTP di Open.ai che scrive testi lunghi una pagina in pochi secondi e algoritmi che inventano molecole di farmaci per curare il disturbo ossessivo compulsivo, la gamma di capacità dell'IA sembra infinita, così come le opportunità di sfruttare l'intelligenza artificiale.

Comprendere le differenze: automazione, intelligenza artificiale, deep learning, machine learning e rete neutra

Il confine tra tutti i concetti appare sfocato e sebbene tutti siano correlati, ci sono grandi differenze tra loro. Avere una migliore comprensione delle diverse tecnologie ci consente di prendere decisioni più informate quando si tratta dell'uso dell'IA.

L'automazione si riferisce all'uso della tecnologia per eseguire compiti che altrimenti sarebbero svolti dagli esseri umani. Ciò può includere attività semplici e ripetitive che seguono regole pre-programmate come l'inserimento dei dati, la personalizzazione o attività più complesse come la produzione e la logistica. La maggior parte dell'automazione utilizza software tradizionali che si limitano a spostare i dati, mentre l'intelligenza artificiale ha la capacità di comprendere tali dati.

L'Intelligenza Artificiale (AI) , d'altra parte, si riferisce specificamente alla capacità delle macchine di apprendere dai dati storici ed eseguire attività che imiterebbero o andrebbero oltre le capacità umane come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la traduzione linguistica . L'intelligenza artificiale utilizza algoritmi di apprendimento automatico, modelli statistici e reti neurali per elaborare e analizzare i dati, apprendere da essi e fare previsioni o decisioni.

Machine Learning (ML) è una delle sottocategorie dell'intelligenza artificiale che apprende automaticamente le intuizioni, riconosce i modelli dai dati e applica tale apprendimento per prendere decisioni. Offre ai sistemi la capacità di apprendere senza essere programmati per farlo e si concentra sull'utilizzo di tecniche statistiche per consentire il miglioramento delle prestazioni su un'attività specifica imparando dai dati. L'apprendimento automatico viene utilizzato in un'ampia gamma di applicazioni, tra cui il riconoscimento di immagini e parole, l'elaborazione del linguaggio naturale, il rilevamento di frodi e la diagnosi medica.

Il deep learning (DL) è un approccio specializzato di machine learning che esegue molte applicazioni e servizi di intelligenza artificiale. Estrae e apprende dai dati per creare più modelli comprendendo modelli e tendenze che vengono poi tradotti in informazioni. Sebbene sia ispirato alle funzioni del cervello umano, supera già le capacità umane analizzando i dati a livelli estremamente astratti. Gli algoritmi DL sono utilizzati nella nostra vita quotidiana, da Alexa e Siri al rilevamento di oggetti nell'assistente di corsia nelle auto.

La rete neurale svolge un ruolo fondamentale nell'intelligenza artificiale. Questo algoritmo sta crescendo a un tasso del 40% ogni anno e dovrebbe raggiungere i 163 trilioni di gigabyte entro il 2025 ed è progettato per imitare il funzionamento di un cervello umano. Costituito da strati di neuroni artificiali, inserisce una previsione basata sui valori all'interno del suo algoritmo. La rete neurale è un algoritmo composto da pochi strati di nodi, mentre DL è una tecnica composta da più strati di rete neurale.

Sia l'apprendimento automatico che l'intelligenza artificiale possono essere estremamente utili in molti settori se utilizzati correttamente. Fornendo loro dati corretti e completi e sapendo quando e come utilizzarli, una collaborazione tra cervello umano e intelligenza artificiale ha il potenziale per ottenere risultati notevoli.

Che ruolo gioca l'IA nelle vendite?  

In questo momento, l'intelligenza artificiale può essere inclusa in ogni fase del ciclo di vendita. Tuttavia, nonostante le sue capacità, non esclude e potrebbe mai escludere del tutto l'input umano, ma piuttosto cambiare il modo in cui lavoriamo. E con l'automazione delle attività ripetitive e l'analisi di grandi quantità di dati, l'IA può aiutare i rappresentanti di vendita a lavorare in modo più efficiente, fornendo al contempo preziose informazioni che possono aiutarli a prendere decisioni più informate.

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono anche aiutare a semplificare il processo di vendita, occupandosi delle domande dei clienti e liberando i rappresentanti di vendita per concentrarsi su attività di alto livello come la creazione di relazioni e la conclusione di affari. Identificando modelli e tendenze nel comportamento dei clienti, l'IA può aiutare le organizzazioni di vendita a prevedere le esigenze e le preferenze dei clienti, consentendo loro di adattare il loro approccio e fornire un servizio più personalizzato.

Ecco alcuni esempi di come l'IA può aumentare la produttività, migliorare il processo decisionale e guidare la crescita dei ricavi:

Lead generation e qualificazione:

La generazione di lead è complessa, soprattutto nell'ecosistema B2B. La lead generation e la ricerca da sole consumano circa il 21% del tempo di un rappresentante di vendita B2B e almeno la metà del budget della maggior parte dei marketer. E nonostante i migliori sforzi, quasi il 79% dei lead non si converte mai . Non c'è da meravigliarsi che le soluzioni Demand Gen AI siano fiorenti e assistiamo a un aumento del numero di piattaforme che semplificano i processi di lead generation. Ad esempio, uno degli obiettivi principali di 6sense è l'analisi predittiva: acquisire dati rilevanti da potenziali acquirenti, mappare il comportamento dei decisori, scoprire intenzioni e prevedere gli account in-market. Ciò consente ai team di vendita di dedicare i propri sforzi ai lead che molto probabilmente convertiranno, eliminando le congetture.

Il coinvolgimento del cliente:

Personalizzazione: la personalizzazione dell'IA va oltre ciò che può fare la semplice automazione. Oggi, l'intelligenza artificiale combinata con CDP (Customer Data Platform) può parlare la lingua del tuo pubblico e aiutare i rappresentanti di vendita ad adattare il loro approccio a ogni singolo cliente, utilizzando i dati sul loro comportamento e le loro preferenze per fornire un'esperienza personalizzata. Questi dati possono quindi essere utilizzati per creare esperienze personalizzate per ciascun cliente, personalizzando il discorso di vendita e la messaggistica in base alle loro esigenze e interessi specifici.

Soluzioni come Nytro.ai utilizzano l'intelligenza artificiale per valutare e analizzare le registrazioni delle presentazioni dimostrative dei rappresentanti a contatto con i clienti. Utilizzando più tecniche di apprendimento automatico, la piattaforma può determinare rapidamente le prestazioni del tono di un rappresentante.

Chatbot, assistenti vocali, pianificatori di appuntamenti: i chatbot di oggi hanno fatto molta strada da quando i chatbot (chatterbot) sono stati introdotti per la prima volta nel 1966, o anche quelli che ricordiamo da qualche anno fa. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzata oggi consente ai chatbot e agli assistenti vocali di comprendere e interpretare messaggi complessi e rispondere con precisione. In cima a uno dei principali vantaggi che è la liberazione del tempo dei rappresentanti di vendita e degli agenti del servizio clienti, migliorano anche notevolmente i tempi di risposta aumentando al contempo il coinvolgimento dei clienti.

Secondo Conversica "il 34% dei contatti non riesce a trovare risposte a domande semplici, quindi si rivolge a un chatbot, ma l'87% degli utenti è insoddisfatto dei chatbot con script". L'IA generativa si tiene lontana dalle risposte programmate e offre invece un'esperienza autentica attraverso un coinvolgimento dinamico durante l'acquisizione di dati e approfondimenti lungo il percorso.

Analisi del sentimento: nel marketing, l'analisi del sentimento (o opinion mining) viene utilizzata come forma di ascolto sociale per valutare le percezioni del pubblico su un marchio, prodotto o servizio. Monitora i canali dei social media e le recensioni online per identificare potenziali problemi e affrontarli in modo proattivo. Nel servizio clienti, l'analisi del sentiment può essere utilizzata per classificare il feedback dei clienti e dare priorità alle risposte in base al livello di urgenza. Comprendendo il sentimento del cliente, i team di vendita possono personalizzare il loro approccio e la messaggistica per affrontare le preoccupazioni dei clienti e migliorare la soddisfazione generale.

Analisi delle vendite e previsioni:

I rappresentanti di vendita annegati nei dati sembrano essere obsoleti. L'intelligenza artificiale aiuta a creare previsioni precise dalla creazione di previsioni accurate agli aggiornamenti in tempo reale sulle prestazioni di vendita. Ciò consente ai team di vendita di reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato o del comportamento dei clienti e di riconoscere le opportunità di vendita. L'identificazione di modelli e tendenze nei dati può rivelare approfondimenti sulle dinamiche di mercato che potrebbero non essere evidenti all'occhio umano. L'automazione del processo di previsione è particolarmente preziosa nel settore delle vendite, dove è necessario filtrare una grande quantità di dati, inclusi i dati demografici dei clienti, i dati sulle vendite, le tendenze del mercato e altro ancora.

L'intelligenza artificiale può anche aiutare a identificare le anomalie nei dati, come i clienti che sono a rischio di abbandono, e con l'enfasi odierna sulla fidelizzazione dei clienti, questo conta come uno degli usi più preziosi dell'IA. Piattaforme come Gong.io consentono una rapida identificazione dei rischi legittimi nella tua pipeline, il monitoraggio delle iniziative strategiche e la trasformazione delle attività quotidiane in un elenco live automatizzato di mosse vincenti su cui puoi agire.

Stare davanti alla concorrenza

Anche se l'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per trasformare le aziende, esistono ancora ostacoli alla sua adozione. I costi associati all'implementazione di tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, la mancanza di comprensione o competenza e le sfide relative ai dati sono tra le preoccupazioni più comuni che i nostri clienti menzionano ai nostri esperti.

Ma queste sfide non significano necessariamente che le porte dell'IA siano chiuse per loro. L'outsourcing è una delle migliori soluzioni per utilizzare ancora la potenza degli strumenti di intelligenza artificiale nel tuo ciclo di vendita e un modo per testare tecnologie innovative pur avendo la sicurezza di sperimentare in un ambiente normativo e di dati sicuro. In MarketStar, lavoriamo e comprendiamo il settore, le ultime tendenze e gli strumenti. Infatti, lavoriamo attivamente per trovare le migliori soluzioni per fornire redditi redditizi ai nostri clienti. Mantenere una posizione di leadership senza l'uso dell'automazione o dell'intelligenza artificiale si rivela ogni anno più impegnativo, ma l'utilizzo di un outsourcer che utilizza la tecnologia più recente sta diventando più accessibile e una ricetta collaudata per la crescita.