Creazione di uno stack di tecnologie di vendita basato su AI

I moderni team di vendita devono affrontare una serie di sfide: elevati volumi di interazioni con i clienti, vaste quantità di dati dei clienti distribuiti su tutte le piattaforme, una maggiore domanda di personalizzazione. E, naturalmente, la pressione onnipresente di essere presente con i clienti e concludere più trattative.

Ma come ha recentemente sottolineato Morgan Ingram, fondatore e CEO di AMP Creative nel podcast AI in azione di IBM, l'attuale tempo di vendita attivo per la maggior parte dei rappresentanti di vendita è solo di circa il 27%. "La maggior parte delle cose che fanno sono amministrazione", ha affermato. "È come se avessi assunto qualcuno per vendere, ma poi questa persona non vendesse."

Per cambiare questa dinamica, un numero crescente di leader delle vendite ha adottato iniziative di AI e automazione su larga scala, un investimento che probabilmente darà i suoi frutti, considerando che, secondo i report McKinsey, le vendite restano tra le aree più affidabili in cui le aziende aumentano i ricavi come risultato diretto dell'AI.

Detto questo, con la proliferazione di software e app di vendita, cresce anche l'espansione tecnologica. I team di marketing e vendita fanno fatica a sincronizzare dati e workflow tra sistemi eterogenei. Oggi, il portfolio tecnologico medio è cresciuto fino a una media di nove strumenti, un numero che è raddoppiato negli ultimi due anni, secondo l'IBM Institute of Business Value.

Uno stack tecnologico di vendita basato sull'AI e progettato con cura non si limita ad aiutare i rappresentanti di vendita a raggiungere le proprie quote. Semplifica quella vasta infrastruttura in un ecosistema interconnesso, che automatizza compiti ripetitivi, fa emergere informazioni attuabili in tempo reale e mantiene i rappresentanti di vendita concentrati sull'avanzare degli accordi. Quando gli strumenti giusti sono collegati e funzionano in modo sincrono, i miglioramenti delle prestazioni si accumulano su tutto il funnel.

La conclusione principale? Un solido stack tecnologico di vendita basato su AI consente alle aziende di liberare le iniziative dal "purgatorio pilota" e di migliorare continuamente i processi, dalla comunicazione alle trattative concluse. 

All'interno delle organizzazioni di vendita, uno stack tecnologico si riferisce all'insieme integrato di software, piattaforme di abilitazione e altri strumenti che un'organizzazione utilizza per gestire, automatizzare e ottimizzare l'intero processo di ricavi. Lo stack di strumenti tecnologici per le vendite comprende ogni fase del ciclo, dall'identificazione dei potenziali clienti e dal primo contatto al monitoraggio delle relazioni, fino alla gestione dei contenuti e alla previsione dei ricavi.

I migliori stack, invece di essere una raccolta di strumenti isolati, creano un ecosistema connesso in cui i dati fluiscono liberamente tra i sistemi. Una raccolta coesa e basata sui dati di strumenti di vendita offre sempre una visione unificata della pipeline di vendita.

Integrare l’AI nello stack tecnologico commerciale permette un'integrazione più fluida delle tecnologie all'avanguardia, soprattutto perché molti cercano di semplificare la propria infrastruttura di marketing e vendita. Secondo McKinsey, la metà di tutti gli high performer dell'AI intende utilizzare l'AI per trasformare la propria attività, e la maggior parte sta riprogettando i workflow interamente intorno a questa tecnologia. Dato il rapido tasso di adozione dell'AI durante il processo di vendita, dare priorità ai sistemi intelligenti è fondamentale affinché le funzioni di vendita possano realizzare un valore nel lungo termine. 

I sistemi CRM come Salesforce e Hubspot sono spesso il nodo centrale di uno stack di vendite. Memorizzano le informazioni di contatto dei clienti e i dati degli account, tengono traccia dei dati di interazione, tutto in uno, e fungono da "singola fonte affidabile" per i team addetti alle vendite. Alcuni dei CRM potenziati dall'AI di oggi valutano proattivamente i contatti, segnalano le operazioni a rischio, creano preventivi e generano previsioni automaticamente. La maggior parte viene offerta come software-as-a-service (SaaS). 

Gli strumenti di ricerca dei potenziali clienti e di intelligence aiutano i rappresentanti di vendita a ricercare e dare priorità agli account target. Queste piattaforme aiutano a catturare e analizzare i segnali di intenzione, sia che provengano dalle informazioni dei clienti di un'azienda, sia che provengano da fornitori di dati terzi. Utilizzando i dati firmografici e tecnografici, alcuni strumenti possono arricchire automaticamente ogni record di potenziali clienti. Sempre più spesso, i team di vendita utilizzano l'AI per la generazione di lead e per indirizzare opportunità qualificate ai rappresentanti giusti. 

Le piattaforme di coinvolgimento delle vendite possono orchestrare attività di contatto multicanale tramite e-mail, telefono, social media come LinkedIn e SMS. L'AI potrebbe ottimizzare i tempi di invio o suggerire le azioni successive più appropriate. Questa tecnologia eccelle anche nella personalizzazione dei messaggi su larga scala, garantendo che nessun potenziale cliente venga trascurato. In tutto lo stack tecnologico di vendita, le automazioni aiutano anche a pianificare le riunioni, a fornire promemoria per i follow-up e a trascrivere le conversazioni. 

Gli strumenti di intelligenza della conversazione utilizzano l'AI per la registrazione, la trascrizione e l'analisi delle chiamate di vendita e delle riunioni, facendo emergere segnali chiave come rischi o prossimi passi per aiutare i rappresentanti a rimanere aggiornati su ogni azione. Alcune piattaforme di intelligence conversazionale forniscono raccomandazioni post-call o programmano automaticamente i follow-up in base a un incontro. Questi strumenti offrono inoltre un'ampia visibilità sull'intera pipeline di vendita, mantenendo tutti gli stakeholder costantemente allineati. 

Gli strumenti di gestione delle proposte e dei contratti basati su AI generano proposte accurate e personalizzate con prezzi dinamici in pochi minuti. Possono inoltre monitorare il document engagement e semplificare i workflow contrattuali. Spesso integrate con altre piattaforme in uno stack tecnologico, queste tecnologie di vendita risolvono i colli di bottiglia in fase avanzata. Aumentano inoltre la produttività riducendo il carico amministrativo sui team di vendita. 

Gli agenti AI intraprendono azioni autonome per conto dei rappresentanti, in genere sulla base di obiettivi programmati. Gli agenti possono anche utilizzare strumenti esterni o API, rendendoli un asset potente nei reparti vendite. L'agentic AI potrebbe individuare nuovi potenziali clienti, prenotare riunioni, aggiornare i record CRM o eseguire sequenze di outreach a più fasi con un minimo input. Secondo l'IBM Institute for Business Value, l'83% dei dirigenti prevede che gli agenti AI eseguiranno autonomamente azioni basate su metriche operative e cronologie delle transazioni.

Gli assistenti AI sono copiloti interattivi che possono essere integrati negli strumenti di vendita. Rispondono alle domande, fanno emergere il contesto pertinente delle trattative e forniscono coaching in tempo reale durante le chiamate. 

Gli LLM gestiscono la stesura delle e-mail, la sintesi delle chiamate e gli assistenti basati su chat. Queste tecnologie comprendono e generano il linguaggio naturale su larga scala, consentendo ai rappresentanti di produrre comunicazioni personalizzate in pochi secondi. 

I modelli di apprendimento automatico (ML) analizzano i dati storici delle transazioni per prevedere i risultati futuri, individuare il rischio di abbandono e suggerire le azioni successive. Migliorano continuamente man mano che si inseriscono più dati, rendendo la previsione delle vendite sempre più accurata nel tempo. 

I motori NLP analizzano e interpretano testo e voce non strutturati. Ad esempio, possono estrarre sentimenti o intenzioni da e-mail e chiamate, potenziando gli strumenti di intelligence delle conversazioni e aiutando i reparti vendite a raccogliere dati sulle interazioni attraverso la pipeline di vendita. 

Le API agiscono come un tessuto connettivo all'interno di uno stack tecnologico di vendita. Consentono il flusso dei dati tra CRM, piattaforme di coinvolgimento e strumenti di intelligence, oltre a garantire che ogni sistema rimanga aggiornato. 

L'RPA gestisce compiti ripetitivi basati su regole, come l'aggiornamento dei campi del CRM o l'instradamento dei contatti. In combinazione con l'AI, l'RPA consente strumenti di automazione più sofisticati. 

Secondo una ricerca IBM, i team di vendita prevedono di aumentare il Net Promoter Score (NPS) dal 16% nel 2024 al 51% quest'anno, guidati principalmente dal coinvolgimento e dal supporto abilitati dall'AI. L'AI consente tempi di risposta più rapidi, una comunicazione più pertinente e un'interazione personalizzata. Inoltre, in modo critico, riduce l'onere amministrativo dei rappresentanti di vendita, consentendo loro di creare fiducia con i potenziali clienti e di concentrarsi sulla costruzione di relazioni sul campo. 

Automatizzare l'inserimento manuale dei dati, i follow-up, la programmazione e la ricerca di potenziali clienti consente ai rappresentanti di dedicare meno tempo al lavoro di routine e aumenta la produttività delle vendite. L'AI e l'automazione favoriscono inoltre una partnership uomo-macchina in grado di ottenere più di quanto entrambi possano fare da soli. Ad esempio, un agente AI per l'abilitazione alle vendite può estrarre autonomamente case study pertinenti e personalizzare le presentazioni per un rappresentante umano prima ancora di partecipare a una riunione, risparmiando tempo e fornendo le ricerche più pertinenti possibili. 

L'AI fa emergere i modelli di migliaia di interazioni, fornendo insight attuabili. Ad esempio, gli strumenti di AI potrebbero identificare quali potenziali clienti hanno maggiori probabilità di convertire, quali messaggi hanno maggiori probabilità di risuonare o dove gli accordi sono più propensi allo stallo, migliorando infine il processo decisionale in tutta l'organizzazione. Uno stack tecnologico unificato in cui i dati si spostano senza interruzioni tra le funzioni produce inoltre una visione più olistica della strategia di vendita e commercializzazione di un'organizzazione. 

I dati di customer relationship management (CRM) condivisi e gli strumenti di comunicazione integrati aiutano i team eterogenei a rimanere allineati. Questo elimina l'attrito tra i team di marketing e di vendita e migliora l'esperienza dell'acquirente. Diverse piattaforme di abilitazione alle vendite danno priorità alla visibilità in tempo reale su più reparti. Quando i membri del team hanno un accesso intuitivo a tutte le informazioni pertinenti, sono più propensi a innovare e scoprire nuovi modi per migliorare i profitti di un'azienda. 

Prima di aggiungere qualsiasi nuovo strumento, può essere utile documentare la strategia di vendita esistente e le tecnologie che un'azienda già implementa per raggiungerla. Questo approccio aiuta i responsabili delle vendite e altri stakeholder a individuare ridondanze e piattaforme sottoutilizzate. Definire una base di riferimento chiara aiuta a evitare di acquisire strumenti che duplicano funzionalità già esistenti. 

La creazione di una chiara mappa del percorso dall'inizio alla fine consente alle organizzazioni di progettare stack tecnologici precisi. Comprendere come si svolge effettivamente il flusso di lavoro rivela dove AI e automazione possono avere il maggiore impatto. Le organizzazioni che scelgono di intraprendere trasformazioni su larga scala possono anche mappare competenze e descrizioni di ruoli lavorativi in un dipartimento per comprendere come possano cambiare con l'implementazione degli strumenti di AI. 

Uno stack è solido tanto quanto lo sono le sue connessioni. In genere le organizzazioni di successo danno la priorità alle integrazioni native e alle API che consentono ai dati di spostarsi senza problemi tra le piattaforme. Strumenti isolati creano silos di dati, minando la visibilità. Ad esempio, molte piattaforme di sales enablement offrono integrazioni con Slack che vanno oltre i semplici avvisi, segnalando in modo proattivo i rischi delle trattative o attivando i workflow in un CRM. 

Quando i rappresentanti delle vendite passano da una piattaforma all'altra e da un servizio all'altro, è il segnale di uno stack tecnologico frammentato. Centralizzare le azioni chiave aumenta la produttività: ad esempio, i rappresentanti di vendita dovrebbero poter registrare le chiamate, aggiornare i record e inviare follow-up senza dover saltare tra decine di schede. 

Gli account manager e i rappresentanti per lo sviluppo delle vendite (SDR) presentano in genere workflow diversi. Piuttosto che imporre una configurazione unica, è meglio configurare dashboard e strumenti AI per ogni ruolo. Il software dovrebbe essere posizionato per svolgere un compito specifico. Ad esempio, un agente AI potrebbe essere programmato per aggiornare un CRM, mentre un altro si occupa della comunicazione con i clienti. 

L'automazione dovrebbe amplificare, piuttosto che sostituire, la connessione umana autentica. "Bisogna pensare a come si può essere più umani se deve esserci l'AI," ha detto Morgan Ingram a IBM. Una best practice è quella di riservare i momenti ad alta interazione, come il contatto con i dirigenti o le trattative complesse, a rappresentanti umani qualificati. Un'altra è quella di garantire che gli strumenti di AI segnalino gli scenari rischiosi che potrebbero richiedere un intervento e trasmettano senza problemi i dati dei clienti al rappresentante appropriato. 

La tecnologia è preziosa solo quanto il modo in cui viene utilizzata. Le organizzazioni orientate al valore investono nella formazione di abilitazione, nell'onboarding e forniscono una documentazione chiara sui nuovi strumenti. Molti spesso designano degli interni per sostenere l'adozione in tutto il team. Alcuni strumenti abilitati all'AI offrono corsi di formazione per l'abilitazione alle vendite all'interno della piattaforma, fornendo un aggiornamento regolare in base all'evoluzione delle esigenze. 

Metriche come i tassi di utilizzo e le metriche di adozione contribuiscono a monitorare come vengono utilizzati gli strumenti, mentre numeri predefiniti come NPS o KPI misurano le prestazioni delle vendite complessive. Uno stack tecnologico non è mai finito. Idealmente, dovrebbe essere sottoposto a verifiche periodiche e evolversi di pari passo con il team di vendita.