Intelligenza artificiale e machine learning nelle vendite: cosa devi sapere per il futuro

"L'innovazione distingue tra un leader e un seguace."

Steve Jobs

Le organizzazioni stanno trasformando le loro funzioni di vendita con l'intelligenza artificiale per stare al passo con i tempi. Se non hai ancora abbracciato la tendenza, ti stai perdendo un vantaggio competitivo cruciale.

L'emergere di grandi quantità di dati da più fonti e piattaforme, che generano nuove informazioni ogni minuto, ha fornito alle aziende più informazioni sui consumatori di quante ne abbiano mai avute prima. La tecnologia sta diventando più intelligente mentre continua ad apprendere e ottimizzare i consigli. Uno studio pubblicato su MIT Sloan Management Review rivela che "il 76% dei primi utenti punta a una maggiore crescita delle vendite con l'apprendimento automatico".

Intelligenza artificiale e machine learning nelle vendite: una spiegazione

L'intelligenza artificiale è il concetto più ampio di macchine che prendono decisioni o eseguono processi come farebbe un essere umano. L'apprendimento automatico è un'applicazione dell'intelligenza artificiale che consente ai modelli di computer di riconoscere forme, progetti e modelli nei dati esistenti, consentendo alle macchine di apprendere da sole come intraprendere l'azione successiva o fare previsioni aziendali.

Ogni nuovo dato ricevuto consente alla macchina di apprendere ancora di più, aggiornare le informazioni, cercare nuovi modelli e ottimizzare continuamente i consigli. Ad esempio, ogni volta che Alexa non riceve il comando giusto, o Netflix manca la raccomandazione del film, il modello impara da questi nuovi dati e altera il suo processo di riconoscimento per adattarsi e rispondere meglio, o fornire suggerimenti migliori la prossima volta.

Vendite intelligenti: dal potenziale cliente al cliente, l'IA sarà la migliore amica delle vendite

Stiamo assistendo a un cambiamento di paradigma nelle vendite da reattivo a proattivo e da istinto a insight e data driven. L'intelligenza artificiale può guidare il percorso di vendita dall'identificazione alla fidelizzazione dei clienti. Le applicazioni di vendita possono raccogliere ogni singolo segnale, sotto forma di qualsiasi azione, da qualsiasi cliente, comunità o partner, mentre l'apprendimento automatico può migliorare continuamente azioni, offerte e processi per la tua organizzazione di vendita.

Prospezione

Le organizzazioni dispongono di ampie raccolte di dati relativi agli acquisti e ai modelli comportamentali dei clienti. L'apprendimento automatico può identificare questi modelli per fornire informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti nel tempo. Può generare modelli per correlare i segnali quando un cliente ha effettuato acquisti e quando non lo ha fatto. Questi modelli possono quindi riconoscere i segnali dei futuri clienti, identificando i potenziali clienti su dove potrebbero trovarsi nel ciclo di vendita.

Il machine learning può analizzare i dati sui lead che sono già stati convertiti per riconoscere i segnali di come potrebbe apparire un lead convertito. Una volta che l'algoritmo è stato addestrato, il punteggio dei lead può essere utilizzato per identificare i lead che probabilmente verranno convertiti. In assenza di dati categorizzati, l'apprendimento non supervisionato consente all'algoritmo di identificare i modelli da solo. Il punteggio dei lead consente al team di vendita di realizzare più vendite ed evitare di perdere tempo con lead che probabilmente non verrebbero mai convertiti.

Coltivare e posizionare

Grazie al machine learning, siamo diretti verso la drammatica trasformazione della comunicazione dei consumatori e della customer experience. Molteplici ricerche hanno suggerito che "il 57% del processo di acquisto viene completato prima di una prima interazione con le vendite". I robot di vendita IA possono concentrarsi sui segnali di "intenzione" dei clienti e avere risposte proattive alle domande iniziali su prezzi, caratteristiche del prodotto o condizioni contrattuali.

Il machine learning offrirà alle organizzazioni la possibilità di confrontare gli sforzi di vendita storici con i dati dei potenziali clienti (dimensioni dell'azienda, stakeholder, soluzioni che desiderano) e quindi collegare i punti per prevedere meglio quali soluzioni sarebbero efficaci, chi può influenzare l'affare, quali attività potrebbero aumentare il probabilità di concludere l'affare, quanto tempo ci vorrà e cosa vendere in aumento o in cross-sell.

Il punteggio delle opportunità (modello basato sulle opportunità storiche di vittorie/sconfitte) accelererà l'esecuzione delle vendite allineando gli sforzi del team di vendita alle offerte con punteggi elevati, migliorando le percentuali di vincita. Unendo l'intelligenza artificiale con la realtà virtuale, le vendite possono ricevere potenziali clienti virtualmente, visitare una fabbrica e visualizzare il processo di produzione, nonché fornire dimostrazioni e tenere riunioni iniziali con rappresentanti di vendita virtuali. I risultati saranno più efficienti e sistematici perché la discussione con i potenziali clienti si concentrerà sulle aree che hanno maggiori probabilità di essere rilevanti per loro.

Esecuzione

L'intelligenza artificiale è in grado di generare previsioni accurate di previsione delle entrate a livello macro per i responsabili delle vendite fornendo informazioni dettagliate sulle tendenze di vendita segmentate da organizzazioni di vendita, rappresentanti di vendita, ecc. Ciò può aiutare a ottimizzare l'allocazione delle risorse per costruire una pipeline sana, analizzare le prestazioni del team ed essere conveniente. Con informazioni prescrittive, i manager possono ottenere una prospettiva sui motivi alla base delle tendenze di vendita, nonché sulle azioni necessarie per migliorare le vendite.

Il machine learning può guidare i manager con il coaching delle vendite, che è la chiave per costruire un team forte. Allo stesso tempo, l'IA può generare un piano di formazione analizzando i processi seguiti da artisti di punta. L'intelligenza artificiale può anche aiutare a migliorare la produttività dei rappresentanti di vendita riducendo il tempo dedicato alle attività amministrative banali che possono essere automatizzate, come l'invio di messaggi personalizzati basati su comunicazioni precedenti, le risposte sui social media e gli aggiornamenti del profilo CRM.

Chiusura

Dalla generazione di prezzi accurati agli sconti, i processi che richiedono decine di migliaia di ore possono essere automatizzati con l'apprendimento automatico. Sulla base dei dati di vendita passati, un modello può consigliare prezzi personalizzati per aiutare i rappresentanti di vendita a firmare l'accordo.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nelle vendite possono fornire indicazioni su sconti e commissioni analizzando il successo di vari sconti precedentemente utilizzati dai migliori rappresentanti e dalle commissioni guadagnate. Nel prossimo futuro, sofisticate applicazioni di intelligenza artificiale scriveranno preventivi e potrebbero essere generati contratti e inviati ai clienti.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nelle vendite renderanno le vendite più intelligenti

L'intelligenza artificiale non può sostituire il valore dell'interazione umana quando si tratta di costruire relazioni con i clienti, ma può renderli più intelligenti e produttivi attraverso la vendita guidata e automatizzando il lavoro operativo, consentendo ai rappresentanti di vendita di concentrarsi sul loro lavoro principale: fornire valore a clienti e fidelizzare che porta a una crescita organica dei ricavi.

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