L’intelligenza artificiale semplifica, di fatto, il lavoro dei commerciali per attività di prospecting, outreach e creazione dei report.
Il suo utilizzo è diventato un must al punto che i reparti vendite non prevedono più di lavorare senza: secondo HubSpot, il 69% dei commerciali prevede che entro il 2024 la maggior parte dei software che utilizza avrà capacità di intelligenza artificiale integrate¹.
Infatti, così come ci si augurava, l’IA ha permesso un risparmio di tempo prezioso nell’operatività quotidiana in area sales pari, in media, a due ore e 15 minuti al giorno. Eliminando parte del loro effort sulle attività più ripetitive, i commerciali concordano di potersi dedicare maggiormente agli aspetti più critici del loro ruolo, che sono anche quelli che più apprezzano.
A ben vedere l’intelligenza artificiale aiuta chi vende ad essere più umano, proprio perché viene recuperato tempo da trascorrere parlando e coltivando le relazioni con i potenziali acquirenti.
7 modi per usare l’intelligenza artificiale nelle vendite
Non solo grazie all’IA i commerciali hanno più tempo per parlare con le persone, ma arrivano a questo momento di interazione in maniera più preparata. Grandi quantità di dati possono essere trasformate in insight azionabili, con cui diventa semplice prendere decisioni che rendono maggiormente efficace il processo di vendita.
L’uso dell’intelligenza artificiale ha un potenziale commerciale davvero molto ampio:
- Insight basati sui dati: l’IA aiuta i commerciali a trovare dati che prima di questa tecnologia non sarebbero stati in grado di reperire
- Insight sui clienti: grazie all’intelligenza artificiale i commerciali comprendono meglio gli utenti
- Personalizzazione: a fronte di una migliore comprensione degli utenti è anche più semplice migliorare la customer experience grazie a una maggiore personalizzazione
- Miglioramento dell’efficienza: grazie a software di sales automation evoluti, i processi organizzativi possono diventare più efficienti, consentendo ai team di concentrarsi su compiti di più alto valore strategico
- Riduzione delle attività amministrative: l’IA può automatizzare molte delle attività ripetitive e amministrative legate alle vendite
- Pianificazione e previsione delle vendite più precise: l’IA può analizzare dati complessi per fornire previsioni più accurate, consentendo alle aziende di pianificare meglio le attività legate alle vendite
- Aumento della soddisfazione professionale: poiché l’IA semplifica il lavoro dei commerciali, consente loro di concentrarsi su compiti che trovano più gratificanti e significativi
Secondo lo State of AI Report 2023 di HubSpot, i tre casi d’uso più popolari per l’IA nelle vendite sono l’automatizzazione delle attività manuali (35%), l’offerta di insight basati sui dati (34%) e l’aiuto nella scrittura di contenuti di vendita o messaggi di prospecting (31%).
I commerciali riconoscono la migliore capacità di personalizzazione del prospecting come un vantaggio significativo.
L’intelligenza artificiale studia prospect e clienti e ha la capacità di replicare quanto scoperto su quelli nuovi e potenziali, andando a perfezionare la ricerca dei lead di maggiore valore.
I software di IA possono anche aiutarti ad individuare il momento migliore per contattare un prospect, ad esempio quando ha letto la tua email, oppure puoi assicurarti di contattare tutti i tuoi lead chiedendo all’IA di mandarti un promemoria. Infine, questa tecnologia può aiutarti a rendere i dati più organizzati, condivisibili e, di conseguenza, più facilmente interpretabili.
Di seguito 6 tra i più importanti benefici nell’utilizzare l’intelligenza artificiale per evolvere la strategia di sviluppo commerciale della tua Organizzazione.
Accesso a potenziamento, analisi e applicazioni avanzate dei dati
L’intelligenza artificiale è diventata negli ultimi anni una potente alleata per i CRM, cioè un sistema in cui puoi archiviare tutte le informazioni dei tuoi contatti o dei tuoi processi.
All’interno di questi database l’IA può utilizzare la sua capacità predittiva per identificare lead di alta qualità, come fa HubSpot. Naturalmente, l’intervento umano resta strategico: sono i tuoi reparti marketing e sales che dovranno definire i criteri che identificano un lead di valore.
Avvio processi di lead scoring basati sui dati
Ogni email, ogni messaggio vocale, ogni incontro che hai fissato con un lead genera in risposta una qualunque forma di reazione o comportamento. A loro volta questi si tramutano in dati, in informazioni utili che, una volta processate grazie l’IA, possono essere classificate per ordine di priorità. Assegnando un punteggio ad ogni lead, grazie al quale efficientare il lavoro dell’area marketing e sales, concentrandosi su coloro realmente interessati ad una chiusura dell’affare.
Migliori performance con l’intelligenza artificiale conversazionale
Possiamo definire l’intelligenza artificiale (IA) conversazionale come una tecnologia che rende il software in grado di comprendere e rispondere a conversazioni umane basate sulla voce o sul testo. Grazie a tale dinamica, l’IA può apprendere in maniera automatica le informazioni ricevute, supportando l’azienda e l’area commerciale in una relazione “real time” e ultra personalizzata con lead e prospect. Software che offrono tale tecnologia sono sempre più avanzati, basti pensare al chatbot di HubSpot o a Chorus che identifica momenti chiave nelle chiamate su cui costruire i follow-up annotando persino le menzioni di aziende competitor.
Piattaforme vocali e SMS
Il tuo CRM può essere collegato a piattaforme vocali e di SMS che possono accelerare e ottimizzare i tentativi di contatto (outreach) con i prospect.
Questo tipo di tecnologie riesce a velocizzare il processo di contatto con l’utente garantendo livelli di personalizzazione davvero sorprendenti. Più il software che scegli è avanzato, più sarà concreta la possibilità che il tuo contatto non si accorga che si sta interfacciando con una macchina!
Automatizza e ottimizza il sales enablement
Il sales enablement è il processo con cui ai tuoi commerciali vengono forniti le risorse e gli strumenti giusti per consentire loro di chiudere più opportunità.
Uno degli ambiti del sales enablement può essere, ad esempio, la risposta alle richieste di proposte (Request for Proposals, RFP). Secondo la definizione di Martech Zone, una RFP è un documento formale utilizzato dalle organizzazioni per sollecitare offerte da potenziali fornitori o fornitori di servizi per un progetto, prodotto o servizio specifico.
Poiché la creazione e l’invio di risposte efficaci possono richiedere molto tempo, l’IA diventa un valido strumento per ottimizzare e semplificare questo processo. Ad esempio, è possibile utilizzare dei software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) per comprendere e interpretare il linguaggio umano in un RFP, permettendo di estrarre concetti chiave e requisiti importanti in modo efficiente. O ancora, grazie a strumenti di analisi predittiva è possibile ottenere previsioni sulla probabilità di successo di una RFP basandosi su pattern e risultati di proposte passate. E vale proprio la pena di considerare questa implementazione: infatti, il sondaggio del 2021 “Tendenze nella risposta alle RFP” di Loopio ha rilevato che le aziende inviano in media 150 risposte alle RFP all’anno e queste gli accordi derivanti da queste risposte generano il 35% del loro fatturato.
Migliorare la gestione e la previsione della pipeline
Sebbene la maggior parte dei commerciali segua le migliori pratiche ed esegua periodicamente previsioni di vendita, recenti ricerche hanno rilevato una poca accuratezza nella gestione delle proprie pipeline di vendita. L’IA può migliorare tale accuratezza di vari tipologie di previsioni, riducendone il margine di errore:
- Previsioni di opportunità chiuse. A ogni lead viene attribuito un punteggio che rappresenta la probabilità di chiudere con successo una trattativa su cui costruire forecasting piuttosto veritieri di crescita aziendale
- Previsioni basate sull’IA. Possono essere utilizzate per prevedere il numero totale di nuove trattative, rinnovi e cancellazioni entro un dato periodo
- Previsioni basate su scenari. Queste previsioni dinamiche tengono conto del possibile avverarsi di determinate condizioni
- Suggerimenti basati sull’IA. Questi insights considerano le performance storiche e attuali del reparto vendite che aiutano il team a creare previsioni e prendere decisioni
Piattaforme di Account-Based Marketing
In una strategia di account based marketing – o Account-Based Growth – , marketing e vendite collaborano per creare esperienze di acquisto personalizzate per un insieme di account ad alto valore.
Le piattaforme ABM potenziate dall’IA possono aiutarti a ottimizzare i tuoi sforzi di vendita, individuare da dove proviene l’interesse per la tua azienda e come i tuoi team di vendita e marketing possono trasformarlo in trattative chiuse. Possono, inoltre, validare la profilazione dei tuoi lead e prospect e rendere il tuo processo di vendita più fluido e facilmente tracciabile. Un esempio di piattaforma account based marketing potenziata da IA è 6Sense.
In questo processo tieni a mente che l’IA può aiutarti, ma il contatto umano offerto da un commerciale a un potenziale utente non può essere sostituito.
Piattaforme di sales engagement
Le piattaforme di sales engagement tracciano tutte le tue chiamate, email e altre attività di contatto per identificare cosa funziona e cosa non funziona in queste attività, in modo da ricalibrarle se necessario. Avere questo tipo di informazioni a supporto del tuo processo di vendita può alleviare notevolmente la pressione sul tuo team di vendita e l’incertezza dei tuoi sforzi. Se stai cercando una piattaforma con questa capacità, Groove, SalesLoft e Outreach possono fare al caso tuo.
Razionalizzare e ottimizzare l’engagement delle vendite
Tra i principali vantaggi dell’intelligenza artificiale applicati alle vendite c’è una maggiore capacità di coinvolgimento (engagement) del cliente. In ambito commerciale, l’engagement comprende tutte le interazioni acquirente-commerciale all’interno del processo di vendita, dall’iniziale contatto all’onboarding del cliente. L’IA può aiutarti a comprendere le esigenze e i punti critici dei clienti.
Il principale caso d’uso per l’IA nelle vendite è aiutare i commerciali a capire le esigenze dei clienti. In secondo luogo grazie a questa tecnologia è possibile personalizzare e automatizzare le interazioni con i clienti.
Grazie a strumenti come Apollo potrai configurare messaggi di outreach automatizzati utilizzando campi di personalizzazione predefiniti, monitorare il livello di interesse di un lead, ottimizzare le performance delle tue outreach eseguendo test A/B e molto altro ancora.
11 trend di intelligenza artificiale nelle vendite nel 2024
Nel 2024 e negli anni a venire il futuro delle vendite sarà sempre più legato all’intelligenza artificiale. Forrester prevede che le piattaforme potenziate dall’IA raggiungeranno i 37 milioni di dollari entro il 2025. Ciò significa che l’IA avrà un impatto significativo anche nell’industria delle vendite (Forrester, The AI Software Market Will Grow To $37 Billion Globally By 2025).
Osserveremo un’adozione sempre più sistematica di strumenti di intelligenza artificiale all’interno di processi di qualificazione dei lead, personalizzazione delle interazioni con lead e prospect e ottimizzazione delle tempistiche legate ai processi di vendita.
HubSpot² ci offre 11 previsioni sull’IA nelle vendite.
Riconoscimento delle espressioni facciali
Quello dei software di riconoscimento facciale è un mercato in forte espansione, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 12,62% dal 2022 al 2030.
Quando ci interfacciamo con un potenziale cliente non dobbiamo dimenticare che stiamo avendo a che fare con un essere umano le cui scelte non sono interamente razionali. Perciò considerare il ruolo delle emozioni in un processo di vendita è indispensabile al successo di una trattativa.
Tempo risparmiato per i commerciali
L’utente oggi ha sempre meno tempo per ricercare su un website le informazioni di cui ha bisogno, quindi le aziende dovranno venire incontro alle sue esigenze tramite strumenti come i chatbot, che possono automatizzare azioni come la prenotazione di una call con l’utente oppure rispondere alle FAQ. Liberandosi da questi compiti, i commerciali possono svolgere attività più complesse e significative.
Una scelta, sembra, molto redditizia: le aziende hanno registrato un aumento delle vendite del 67% dopo l’implementazione dei chatbot (Outgrow, Stay Ahead of the Curve: 50 Chatbot Statistics Every Marketer Should Know).
Naturalmente, molte persone preferiscono comunque parlare con una persona, quindi è necessario comunque assicurarsi che ci siano dei dipendenti pronti ad assistere gli utenti in caso di bisogno.
Migliore qualificazione dei lead
Solo pochi lead qualificati per il marketing (Marketing Qualified Leads, MQL) si trasformano in lead qualificati per le vendite (Sales Qualified Leads, SQL) e ancor meno si convertono in accordi effettivi.
Proprio per questo nel 2024 sarà decisivo qualificare al meglio i contatti, così da permettere a entrambi i reparti di concentrare i propri sforzi su quelli più promettenti.
Ancora una volta, la chiave sarà studiare le “tracce” lasciate dagli utenti nel buyers journey, cioè dati come interazioni, sentiment e coinvolgimento.
Dubbi etici e attenzione alla privacy
A fronte della grande mole di dati elaborata dall’IA, le aziende dovranno valutare come raccolgono, conservano e utilizzano i dati dei consumatori e dei clienti.
Chiunque abbia un business sa bene che tradire la fiducia degli utenti su questo versante può seriamente compromettere la relazione utente-azienda e in molti casi a perdere un potenziale cliente.
Il management di un’azienda dovrà informarsi costantemente su nuove regolamentazione per difendersi da potenziali minacce di informatica e violazioni della privacy e dovrà assicurarsi che i team di marketing e vendite rispettino queste disposizioni.
Migliore comprensione delle preferenze degli utenti e raccomandazioni di prodotti altamente pertinenti
Un’esperienza di shopping fortemente personalizzata non solo converte di più, ma fidelizza i tuoi clienti.
Un utente potrebbe, ad esempio, visitare il tuo eCommerce. Durante la sua esperienza di navigazione gli strumenti di vendita basati sull’IA raccolgono e analizzano il suo comportamento di acquisto, il comportamento di navigazione e le interazioni di supporto per rilevare modelli e tendenze. Successivamente, questi tool suggeriscono elenchi di prodotti pertinenti, fortemente aderenti ai gusti dei tuoi utenti. In questo modo puoi favorire processi di cross-selling.
Previsioni di vendita estremamente accurate
Secondo una ricerca di HubSpot, il 53% dei professionisti delle vendite che hanno implementato l’IA la utilizza per la previsione delle vendite. Con l’analisi predittiva, i team di vendita possono valutare il futuro fatturato con una precisione del 96%². Questo consente di modificare la strategia di vendite qualora i risultati di tale analisi non si rivelassero soddisfacenti.
Creazione di email ed esperienze iper-personalizzate
Non solo i website, ma anche le email richiedono un forte livello di personalizzazione per rispettare gli standard degli utenti. Ogni giorno la loro casella di posta elettronica è inondata di comunicazioni e messaggi, in cui raramente trovano prodotti che davvero rispondono ai loro gusti e bisogni.
Se conquistare i tuoi lead e prospect è una priorità per il tuo reparto vendite, considera l’acquisto di un assistente di scrittura per le vendite. Questi tool generano email personalizzate basate sui dati sull’intento di acquisto dell’acquirente.
L’IA può aiutarti a creare gli oggetti, le CTA e il corpo del testo più efficaci.
Nel complesso, ciò riduce notevolmente il tempo dedicato alla ricerca dei prospect e alla personalizzazione, migliorando le conversioni lungo il processo di vendita.
Migliore monitoraggio delle performance
L’IA aiuta a monitorare KPI come il numero di opportunità chiuse, la durata del ciclo di vendita, le conversazioni peggiori e il feedback dei clienti. Grazie a questi insight, i direttori commerciali possono individuare specifiche aree in cui i commerciali stanno avendo difficoltà così da supportare i dipendenti in maniera tempestiva.
Migliore collaborazione tra marketing e vendite
I reparti marketing e vendite dovranno essere sempre più coordinati nel 2024, ma questo non sarà più problematico come prima, data l’esistenza di CRM basati sull’IA abbinati a strumenti di sales enablement. Un esempio è Seismic.
Con uno smarketing efficace, i team di marketing possono utilizzare l’IA per generare e valutare i lead e quindi passare i MQL al reparto vendite, inglobando tutte le informazioni più significative sul contatto. Ciò consentirà ai commerciali di personalizzare i follow-up e fornire un approccio personalizzato ai potenziali clienti, aumentando così le possibilità di vendita.
Dal canto loro, i team di vendita possono a loro volta trasmettere informazioni sul processo di vendita (ad esempio quali materiali sono stati più utili per la conversione) al reparto marketing in modo da ottimizzare i messaggi per ottenere migliori conversioni e un costo per lead inferiore.
Implementazione delle attività di upselling e cross-selling
Secondo il 2023 Sales Strategy & Trends Report di HubSpot, quasi la metà delle aziende ottiene dall’11% al 30% delle proprie entrate dall’upselling.
Il compito chiave dell’intelligenza artificiale nel 2024 sarà capire quali sono gli utenti più portati a rispondere positivamente ad attività di upselling, analizzando il comportamento degli utenti del database che hanno un comportamento sul website simile.
A questo punto, la sfida più significativa ritornerà al reparto vendite: creare offerte di cross-selling o upselling altamente personalizzate in modo da ottenere più conversioni.
Ottimizzazione della strategia di pricing
Piattaforme di pricing basate su IA come Competera semplificano i processi inerenti alla definizione degli sconti analizzando le tendenze di mercato, i prezzi dei concorrenti, il comportamento d’acquisto dei clienti e i dati storici delle vendite per predire il giusto tasso di sconto o offerte limitate. Ciò permetterà alle aziende di regolare il proprio pricing su larga scala e concludere più vendite senza compromettere la redditività.
Inoltre, gli algoritmi basati su IA possono modificare il pricing in tempo reale in base alla stagionalità, alla domanda o all’offerta.
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L’intelligenza artificiale si è affermata come elemento trasformativo nei reparti vendite, offrendo soluzioni per ottimizzare i processi e incrementare l’efficienza. Come abbiamo visto, l’IA aiuta i team di vendita a risparmiare tempo prezioso, indirizzando gli sforzi verso i contatti più promettenti e personalizzando le offerte in base alle preferenze specifiche di ogni potenziale cliente. Inoltre, la capacità predittiva dell’IA riduce il margine di errore durante le trattative, fornendo ai venditori informazioni e insight che possono influenzare positivamente l’esito delle negoziazioni.
Tuttavia, l’IA non agisce indipendentemente. Affinché il suo impiego sia davvero efficace, deve essere integrata all’interno di una strategia di vendita ben definita e supportata da esperti e professionisti del settore. È necessario che i team vendita interpretino i dati forniti dall’IA e li traducano in azioni concrete. Infine, spetta ancora al tuo team commerciale restituire al lead quel tocco umano che è insostituibile in molte fasi della vendita, come la costruzione di rapporti di fiducia e la costruzione di una soluzione personalizzata basata sulle esigenze individuali dei clienti.
Bibliografia:
¹ HubSpot, The Power of AI in Sales & 5 Ways You Can Use It
² HubSpot, 11 AI Predictions in Sales for the Next Year [Data + Expert Tips]
³ How AI Saves Time in Sales & Where to Use Extra Hours [New Data]
