Vender na era da IA

Não há dúvida de que o surgimento de ferramentas de IA nas vendas tem o potencial de revolucionar o setor. E gostemos ou não, a IA está aqui para ficar por um tempo. Parece que a maioria das organizações de vendas de alto desempenho (57%) está usando a tecnologia para melhorar os processos internos e a experiência do cliente e o estudo do relatório “State Of” da Salesforce prova que esse número está aumentando.

A capacidade da IA ​​para transformar o setor de vendas é vasta e sua adoção só deve aumentar. À medida que as empresas se tornam mais orientadas a dados e centradas no cliente, há um aumento na necessidade de ferramentas de IA para gerenciar e analisar os dados do cliente em tempo real. E com o mercado de software de IA previsto para atingir US$ 37 bilhões até 2025, não há dúvida de que o setor de vendas será um dos principais impulsionadores desse crescimento. No entanto, o potencial da IA ​​vai muito além do que vimos até agora. À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar o surgimento de aplicativos ainda mais inovadores, desde análises de vendas preditivas complexas até atendimento ao cliente automatizado ainda mais desenvolvido. Hoje, com o Chat GTP da Open.ai escrevendo textos de páginas inteiras em segundos e algoritmos inventando moléculas de drogas para curar o TOC, a variedade de recursos de IA parece infinita, assim como as oportunidades de alavancar a inteligência artificial.

Entendendo as diferenças: automação, IA, aprendizado profundo, aprendizado de máquina e rede neutra

A linha entre todos os conceitos parece tênue e, embora todos estejam relacionados, existem grandes diferenças entre eles. Ter uma melhor compreensão das diferentes tecnologias nos permite tomar decisões mais informadas quando se trata do uso da IA.

Automação refere-se ao uso de tecnologia para executar tarefas que, de outra forma, seriam realizadas por humanos. Isso pode incluir tarefas simples e repetitivas que seguem regras pré-programadas, como entrada de dados, personalização ou mais complexas, como fabricação e logística. A maioria da automação usa software tradicional que simplesmente move dados, enquanto a IA tem a capacidade de entender esses dados.

A Inteligência Artificial (IA) , por outro lado, refere-se especificamente à capacidade das máquinas de aprender com dados históricos e executar tarefas que imitam ou vão além das capacidades humanas , como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas . A IA usa algoritmos de aprendizado de máquina, modelos estatísticos e redes neurais para processar e analisar dados, aprender com eles e fazer previsões ou decisões.

Machine Learning (ML) é uma das subcategorias de inteligência artificial que aprende insights automaticamente, reconhece padrões de dados e aplica esse aprendizado para tomar decisões. Ele dá aos sistemas a capacidade de aprender sem ser programado para isso e é focado no uso de técnicas estatísticas para permitir a melhoria do desempenho em uma tarefa específica, aprendendo com os dados. O aprendizado de máquina é usado em uma ampla gama de aplicações, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural, detecção de fraude e diagnóstico médico.

Deep Learning (DL) é uma abordagem especializada de aprendizado de máquina que executa muitos aplicativos e serviços de IA. Ele extrai e aprende com os dados para criar vários modelos, compreendendo padrões e tendências que são então traduzidos em informações. Embora seja inspirado nas funções do cérebro humano, já supera as capacidades humanas ao analisar dados em níveis extremamente abstratos. Os algoritmos DL são usados ​​em nossa vida cotidiana, desde Alexa e Siri até a detecção de objetos na assistência de faixa em carros.

A Rede Neural desempenha um papel fundamental na inteligência artificial. Esse algoritmo está crescendo a uma taxa de 40% a cada ano e deve atingir 163 trilhões de gigabytes até 2025 e foi projetado para imitar o funcionamento do cérebro humano. Composto por camadas de neurônios artificiais, ele insere uma previsão baseada em valores dentro de seu algoritmo. A rede neural é um algoritmo composto por algumas camadas de nós, enquanto a DL é uma técnica que consiste em várias camadas de rede neural.

Tanto o aprendizado de máquina quanto a IA podem ser extremamente benéficos em muitos setores, se usados ​​corretamente. Ao alimentá-los com dados corretos e completos, e sabendo quando e como usá-los, uma colaboração entre o cérebro humano e a inteligência artificial tem o potencial de alcançar resultados notáveis.

Que papel a IA desempenha nas vendas?  

No momento, a IA pode ser incluída em todas as etapas do ciclo de vendas. No entanto, apesar de suas capacidades, ele não exclui e nunca pode excluir totalmente a entrada humana, mas sim mudar a maneira como trabalhamos. E ao automatizar tarefas repetitivas e analisar grandes quantidades de dados, a IA pode ajudar os representantes de vendas a trabalhar com mais eficiência, além de fornecer informações valiosas que podem ajudá-los a tomar decisões mais informadas.

Os chatbots com tecnologia de IA também podem ajudar a simplificar o processo de vendas, atendendo às dúvidas dos clientes e liberando os representantes de vendas para se concentrarem em tarefas de alto nível, como construção de relacionamento e fechamento de negócios. Ao identificar padrões e tendências no comportamento do cliente, a IA pode ajudar as organizações de vendas a prever as necessidades e preferências do cliente, permitindo que adaptem sua abordagem e forneçam um serviço mais personalizado.

Aqui estão alguns exemplos de como a IA pode aumentar a produtividade, melhorar a tomada de decisões e impulsionar o crescimento da receita:

Geração e qualificação de leads:

A geração de leads é complexa, especialmente no ecossistema B2B. A geração de leads e a pesquisa sozinhas consomem cerca de 21% do tempo de um representante de vendas B2B e pelo menos metade do orçamento da maioria dos profissionais de marketing. E apesar dos melhores esforços, quase 79% dos leads nunca convertem . Não é de admirar que as soluções Demand Gen AI estejam prosperando, e vemos um aumento no número de plataformas que simplificam os processos de geração de leads. Por exemplo, um dos focos principais da 6sense é a análise preditiva - captura de dados relevantes de potenciais compradores, mapeamento do comportamento do tomador de decisão, descoberta de intenções e previsão de contas no mercado. Isso permite que as equipes de vendas se esforcem nos leads com maior probabilidade de conversão, eliminando suposições.

O envolvimento do cliente:

Personalização: a personalização da IA ​​vai além do que a automação simples pode fazer. Hoje, a IA combinada com o CDP (Customer Data Platform) pode falar a língua do seu público e ajudar os representantes de vendas a adaptar sua abordagem a cada cliente individual, usando dados sobre seu comportamento e preferências para fornecer uma experiência personalizada. Esses dados podem ser usados ​​para criar experiências personalizadas para cada cliente, adaptando o discurso de vendas e as mensagens para atender às suas necessidades e interesses específicos.

Soluções como Nytro.ai usam inteligência artificial para avaliar e analisar gravações de demonstração de representantes que lidam com o cliente. Usando várias técnicas de aprendizado de máquina, a plataforma pode determinar rapidamente o desempenho do pitch de um representante.

Chatbots, assistentes de voz, agendadores de compromissos: os chatbots de hoje percorreram um longo caminho desde que os chatbots (chatterbots) foram introduzidos pela primeira vez em 1966, ou mesmo os que lembramos de alguns anos atrás. O processamento de linguagem natural (NLP) usado hoje permite que chatbots e assistentes de voz entendam e interpretem mensagens complexas e respondam com precisão. Além de um dos principais benefícios que é liberar o tempo dos representantes de vendas e dos agentes de atendimento ao cliente, eles também melhoram muito o tempo de resposta e aumentam o envolvimento do cliente.

De acordo com a Conversica “34% dos contatos não conseguem encontrar respostas para perguntas simples, então eles recorrem a um chatbot, mas 87% dos usuários estão insatisfeitos com os chatbots com script.” A IA generativa fica longe de respostas com script e, em vez disso, oferece uma experiência autêntica por meio do envolvimento dinâmico ao capturar dados e insights ao longo do caminho.

Análise de sentimento: em marketing, a análise de sentimento (ou mineração de opinião) é usada como uma forma de escuta social para avaliar as percepções do público sobre uma marca, produto ou serviço. Ele monitora canais de mídia social e análises online para identificar possíveis problemas e resolvê-los de forma proativa. No atendimento ao cliente, a análise de sentimento pode ser usada para categorizar o feedback do cliente e priorizar as respostas com base no nível de urgência. Ao entender o sentimento do cliente, as equipes de vendas podem adaptar sua abordagem e mensagens para atender às preocupações do cliente e melhorar a satisfação geral.

Análise e previsão de vendas :

Os representantes de vendas que se afogam em dados parecem estar desatualizados. A IA ajuda na criação de previsões precisas, desde a criação de previsões precisas até atualizações em tempo real sobre o desempenho de vendas. Isso permite que as equipes de vendas reajam rapidamente às mudanças no mercado ou no comportamento do cliente e reconheçam as oportunidades de vendas. A identificação de padrões e tendências nos dados pode revelar insights sobre a dinâmica do mercado que podem não ser aparentes ao olho humano. Automatizar o processo de previsão é especialmente valioso no setor de vendas, onde há uma grande quantidade de dados para filtrar, incluindo dados demográficos de clientes, números de vendas, tendências de mercado e muito mais.

A IA também pode ajudar a identificar anomalias nos dados, como clientes em risco de abandono e, com a ênfase atual na retenção de clientes, isso é considerado um dos usos mais valiosos da IA. Plataformas como Gong.io permitem a identificação rápida de riscos legítimos em seu pipeline, rastreamento de iniciativas estratégicas, bem como a transformação de tarefas diárias em uma lista automatizada ao vivo de movimentos vencedores de negócios nos quais você pode agir.

Ficar à frente da concorrência

Embora a IA tenha um enorme potencial para transformar negócios, ainda existem barreiras para sua adoção. Custos associados à implementação de tecnologias baseadas em IA, falta de compreensão ou experiência e desafios de dados estão entre as preocupações mais comuns que nossos clientes mencionam aos nossos especialistas.

Mas esses desafios não significam necessariamente que as portas da IA ​​estejam fechadas para eles. A terceirização é uma das melhores soluções para ainda utilizar o poder das ferramentas de IA em seu ciclo de vendas e uma maneira de testar tecnologias inovadoras e, ao mesmo tempo, ter confiança para experimentar em um ambiente regulatório e de dados seguro. Na MarketStar, trabalhamos e entendemos o setor, as últimas tendências e ferramentas. Na verdade, trabalhamos ativamente para encontrar as melhores soluções para fornecer receita lucrativa para nossos clientes. Manter uma posição de liderança sem o uso de automação ou IA mostra-se mais desafiador a cada ano, mas utilizar um terceirizado que usa tecnologia de ponta está se tornando mais acessível e uma receita comprovada de crescimento.