AI per la generazione di lead

L'uso dell'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando il modo in cui le aziende identificano e qualificano i potenziali clienti, ovvero una parte integrante dello sviluppo del business. L'AI per la generazione di lead, talvolta abbreviata in "AI lead gen", si riferisce all'uso di strumenti e tecnologie di AI per aiutare le aziende a trovare potenziali clienti di alta qualità in modo rapido ed efficiente.

Le aziende utilizzano attualmente algoritmi di AI per analizzare set di dati di grandi dimensioni, prevedere il comportamento dei clienti e creare campagne di sensibilizzazione personalizzate. L'AI migliora la generazione di lead utilizzando il machine learning (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'analytics predittiva per trovare potenziali lead in modo più preciso e per raggiungere un pubblico target più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali.

Gli strumenti di generazione di lead basati su AI possono spesso essere integrati direttamente nei sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) per il punteggio dei lead e per le comunicazioni personalizzate. Questo tipo di automazione può semplificare il processo di generazione di lead e ottimizzare i team di vendita, al fine di concentrarsi sul consolidamento delle relazioni e sulla chiusura delle vendite.

I metodi tradizionali di generazione di lead utilizzano solitamente strategie generiche per raggiungere un destinatario e si affidano a metodi di comunicazione manuali. Le tattiche di generazione di lead basate su AI aiutano invece i team di vendita a indirizzare i lead con maggiore precisione e possono generare tassi di conversione più elevati.

Prima di lanciarsi in un nuovo strumento di AI, un'azienda dovrebbe valutare il suo attuale processo di generazione di lead, analizzando tutte le funzionalità esistenti al fine di identificare le opportunità di miglioramento. Poiché non tutti gli strumenti di AI vanno bene tutti, un'azienda deve valutare quali caratteristiche si adattano meglio alle sue esigenze.

Una volta scelto lo strumento di AI, spetta all'azienda addestrare i dipendenti. Questo è il motivo per cui è importante trovare una soluzione come IBM watsonx Orchestrate, in grado di adattarsi perfettamente ai processi o ai workflow già esistenti all'interno di un'azienda. Le organizzazioni dovrebbero assicurarsi che i dipendenti si sentano a proprio agio con gli strumenti prima del lancio, il che potrebbe richiedere formazione o upskilling.

Dopo l'implementazione è necessario monitorare i risultati dell'aggiunta dell'AI al processo di generazione di lead. Le aziende dovrebbero monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI), come i tassi di conversione e i livelli di coinvolgimento. Questi dati possono aiutare a determinare cosa funziona e dove è possibile apportare miglioramenti.

Grazie a una partnership tra Salesforce Marketing Cloud e IBM Consulting, un'organizzazione di servizi finanziari Fortune 100 ha migliorato del 3% -5% il suo obiettivo di conversione attraverso una maggiore segmentazione e personalizzazione. Il case study, esplorato nel rapporto State of Salesforce più recente, spiega come Salesforce e IBM hanno collaborato alla realizzazione di un nuovo modello operativo e di un processo che coinvolge tecnologia di marketing, operazioni e IT.

Collaborando con IBM Consulting, l'azienda di servizi finanziari ha sviluppato una strategia tecnologica olistica di marketing e dati, orientata al cliente, così come una soluzione che supporta una strategia marketing personalizzata. Quando si tratta di generazione di lead B2B, le aziende devono essere aperte a trovare una soluzione che arricchisca i propri dipendenti e promuova relazioni più solide con i clienti attuali e futuri.

IBM watsonx Orchestrate per le vendite utilizza invece LLM, AI generativa e automazione per contribuire a semplificare il processo di vendita nella sua interezza. Watsonx Orchestrate sta aiutando i professionisti delle vendite a comprendere meglio le opzioni di prodotto e a trovare le soluzioni giuste per le esigenze dei clienti. I sistemi di vendita basati su AI possono eliminare i ritardi e semplificare l'accesso ai dati dei clienti.

Utilizzando algoritmi di ML, le aziende possono prevedere quali utenti hanno maggiori probabilità di acquistare il bene o il servizio offerto dall'azienda. Questo sistema si basa in gran parte sull'analytics predittiva da vasti set di dati e sui comportamenti in tempo reale. I modelli di ML scoprono quali comportamenti segnalano lead di alta qualità e classificano automaticamente i potenziali utenti. Il modello è in grado di richiamare competenze avanzate che hanno utilizzato la gen AI e l'automazione per aiutare i team di vendita a identificare i potenziali clienti, automatizzando la qualificazione dei lead.

I modelli di qualificazione e punteggio dei lead automatizzati sono dinamici e apprendono sempre da nuovi dati. A differenza dei criteri statici basati su regole, i modelli AI si adattano sempre. L'AI per la generazione di lead offre una funzionalità superiore e un sistema fluido che aiutano i team di vendita a raggiungere più velocemente lead qualificati.

Le aziende che desiderano ottenere un punteggio automatico dei lead dovrebbero implementare una strategia di automazione delle vendite e utilizzare strumenti di automazione delle vendite per automatizzare quello che spesso può essere un processo noioso. Gli strumenti di automazione delle vendite possono prendere le nuove informazioni sui lead e analizzarle per produrre il punteggio corretto per ogni potenziale cliente. Un esempio diretto è IBM watsonx Orchestrate, che offre una tecnologia in grado di automatizzare le attività di vendita ripetitive attraverso l'AI conversazionale, consentendo ai team di vendita di dedicarsi alla creazione di solide relazioni con i clienti.

Le campagne di marketing generiche tramite e-mail o social media appartengono ormai al passato. L'AI può aiutare i team di marketing a creare messaggi diretti e personalizzati per i potenziali clienti, non limitandosi al titolo professionale e ai settori. Tutto inizia con la creazione del profilo cliente ideale. La creazione di questo profilo può aiutare i team di marketing e vendita a individuare i modelli e a identificare i più probabili potenziali clienti. Una volta creato questo profilo cliente, è possibile utilizzare un approccio personalizzato ai contenuti per le iniziative di generazione di lead.

Alcuni esempi specifici includono e-mail, pubblicità, pagine di destinazione e altro, tutti personalizzati per un utente. L'oggetto e il testo dell'e-mail potrebbero essere basati sulle interazioni passate dei destinatari, sui settori in cui lavorano o su dati demografici. Ne risulta una comunicazione altamente mirata, in cui i destinatari ricevono solo annunci di prodotti o servizi pertinenti. Se un destinatario è spesso su Linkedin ed è alla ricerca di lavoro nel settore alimentare, può ricevere annunci di lavoro personalizzati inviati direttamente alla sua e-mail come follow-up.

In modo simile al lead scoring automatizzato, lead mirati possono essere ottenuti introducendo una strategia e delle tecnologie di automazione delle vendite. Gli strumenti di automazione delle vendite possono essere implementati per gestire meglio i lead in entrata e i potenziali clienti in uscita. Invece di utilizzare fogli di calcolo e altri strumenti desktop per svolgere attività che richiedono molto tempo, come il monitoraggio dei potenziali clienti, i professionisti delle vendite possono ora utilizzare una piattaforma condivisa con altri professionisti delle vendite.

I chatbot si sono evoluti enormemente negli ultimi anni. La versione più aggiornata e sofisticata è costituita da agenti e assistenti AI, chiamati anche chatbot basati su AI. Gli agenti AI sono in grado di svolgere autonomamente delle attività per un utente, progettando il proprio workflow e utilizzando gli strumenti disponibili. Possono svolgere compiti complessi e possono adattarsi alle aspettative degli utenti nel tempo. Gli agenti AI stanno aiutando i rappresentanti di vendita a gestire i workflow in uscita e persino a comunicare con i potenziali clienti per valutare quanto i loro profili siano allineati al business.

Gli assistenti AI sono simili agli agenti AI, ma sono reattivi e svolgono attività dietro richiesta da parte dell'utente. Comprendono i comandi in linguaggio naturale e utilizzano un'interfaccia di AI conversazionale per svolgere le attività al posto dell'utente. Si pensi ad Alexa di Amazon e Siri di Apple.

I chatbot non-agentic sono uno strumento per la qualificazione dei lead e per la creazione di contatti personalizzati, tuttavia possono raggiungere solo obiettivi a breve termine. I chatbot non-agentic possono essere utili per produrre risposte generali a prompt comuni, ma funzionano male quando le domande diventano troppo specifiche per un utente e per i suoi dati.

Watsonx Orchestrate offre un potente software basato su agenti AI che consente di aumentare velocemente la generazione di lead. Può fornire esperienze di acquisto altamente personalizzate e contestualmente pertinenti, con supporto omnicanale per i clienti. L'AI utilizza l'AI conversazionale per raccogliere informazioni di contatto dagli utenti e seguire nuovi lead per garantire che continuino a interagire con l'azienda.

L'analisi dei dati basata sull'AI può rappresentare un punto di svolta nel modo in cui i team di vendita e marketing affrontano l'e-mail marketing, la definizione dei prezzi, le campagne e-mail e i percorsi di crescita complessiva del business. Utilizzando strumenti basati su AI, i team possono ottenere di più dai propri dati, così come una roadmap chiara per interagire con i potenziali clienti. Gli strumenti di AI analizzano, ad esempio, i visitatori del sito web, le visite alle app e i pattern di acquisto, per fornire insight fruibili che consentono di personalizzare il funnel di vendita e/o le iniziative di marketing.

watsonx Orchestrate di IBM può aiutare i team di vendita ad abbinare automaticamente i clienti ai nuovi prodotti e a ridurre il tempo necessario per esaminare più offerte di prodotti. L'esperienza di AI conversazionale offerta da watsonx Orchestrate può aiutare a promuovere interazioni intelligenti per i clienti e a fornire risposte immediate alle richieste dei clienti. La particolarità di watsonx Orchestrate risiede nella sua competenze personalizzate e nella vista a 360 gradi sui dati dei clienti, che aiuta a instaurare relazioni solide con questi ultimi e a massimizzare gli insight raccolti durante le interazioni con loro.

I metodi tradizionali di generazione di lead spesso comportano attività che richiedono molto tempo, come l'immissione manuale dei dati, la ricerca e la divulgazione, potenzialmente soggette a errori umani e incongruenze. Utilizzando l'AI e gli strumenti di automazione, le aziende possono semplificare i processi, così da concentrarsi su attività a più alto valore. Il software di generazione di lead può valutare i modelli di comportamento dei clienti, segmentare il pubblico e prevedere quali lead abbiano maggiori probabilità di conversione. Questo tipo di precisione riduce gli sforzi inutili per potenziali clienti di bassa qualità, assicurando che i team di marketing e vendita dedichino il proprio tempo ai lead che generano valore.

Watsonx Orchestrate è un buon esempio di soluzione di AI in grado di semplificare il processo di vendita sia per il dipendente che per il cliente. Utilizzando qualsiasi OpenAPI, un'azienda può creare e pubblicare automazioni sotto forma di competenze in watsonx Orchestrate. Da lì un team è in grado di utilizzare l'NLP per accedere ed eseguire automazioni su larga scala, realizzando infiniti casi d'uso in tutta l'azienda.

L'AI consente la distribuzione personalizzata su larga scala. I chatbot, l'automazione delle e-mail e l'analytics predittiva possono coinvolgere i lead con messaggi personalizzati, migliorando l'esperienza del cliente e aumentando il coinvolgimento. I leader delle vendite possono concentrarsi su attività più complesse e strategiche, come guidare i propri team e coltivare le relazioni con dipendenti e clienti. I metodi tradizionali spesso si traducono in lead ampi e generici che potrebbero non essere molto rilevanti per il prodotto o il servizio di un'azienda. L'AI utilizza algoritmi avanzati di analisi dei dati e di machine learning per identificare con maggiore precisione i lead ad alto potenziale.

Con gli strumenti di vendita basati su AI, i team di vendita possono creare elenchi di lead segmentati in categories altamente specifiche, in base a caratteristiche condivise. Ciò garantisce che i team di marketing e vendita si concentrino sui lead che corrispondono al profilo del cliente ideale, migliorando le possibilità di conversioni andate a buon fine. Gli strumenti AI possono prevedere quali lead hanno maggiori probabilità di effettuare un acquisto, consentendo alle aziende di dare priorità a coloro che mostrano intenzioni più elevate.

La messaggistica personalizzata è un aspetto importante della qualità dei lead, in quanto consente alle aziende di fornire contenuti pertinenti e altamente personalizzati ai potenziali clienti. Invece di inviare messaggi standardizzati, l'AI per la generazione di lead consente alle aziende di personalizzare i messaggi in base alle caratteristiche dei singoli lead. Con i dati provenienti dalle interazioni, dalla cronologia di navigazione e dall'attività sui social media, l'AI può creare messaggi in sintonia con le esigenze e gli interessi specifici di ogni lead.

Le aziende possono utilizzare software e strumenti per la creazione di contenuti, come ChatGPT, per creare questi contenuti. Sia che si tratti di un e-mail personalizzata o di un annuncio dinamico, l'AI può regolare automaticamente il tono, il contenuto e l'offerta per soddisfare le esigenze del lead e farlo sentire compreso e apprezzato. La messaggistica basata sull'AI ottimizza i tempi delle comunicazioni, assicurando che i messaggi siano recapitati quando è più probabile che vengano notati. I messaggi personalizzati tramite AI migliorano l'efficacia delle attività di generazione di lead garantendo che ogni punto di contatto sia pertinente, tempestivo e altamente personalizzato per l'individuo, migliorando i tassi di conversione e consolidando le relazioni con il cliente.

L'AI consente alle aziende di gestire grandi quantità di lead senza compromettere la qualità o l'efficienza. Via via che un'azienda o una startup SaaS si espandono, la gestione manuale di un numero crescente di lead può diventare troppo complicata e inefficiente. Tuttavia, l'AI può automatizzare e semplificare i processi di generazione di lead, garantendo che la scalabilità sia raggiunta senza risorse umane aggiuntive. Gli strumenti basati su AI possono analizzare ed elaborare dati provenienti da più fonti, come social media, visite ai siti web e sistemi CRM. Su larga scala, sarebbe impossibile per un team umano eguagliare tale risultato.

Questi tipi di strumenti possono raccogliere e valutare continuamente i lead in tempo reale, garantendo che non si perdano delle opportunità. Di conseguenza, le aziende possono gestire volumi maggiori di lead su diversi canali mantenendo la personalizzazione e il coinvolgimento. L'AI consente alle aziende di ampliare le proprie iniziative di sensibilizzazione anche attraverso comunicazioni automatizzate e personalizzate, come campagne e-mail e interazioni con i social media. Ciò permette loro di interagire con un pubblico più vasto, senza sacrificare l'esperienza personalizzata che i lead si aspettano.

La generazione di lead guidata dall'AI sta trasformando il modo in cui le aziende trovano, coinvolgono e convertono i potenziali clienti. Con la continua evoluzione delle tecnologie AI, le aziende si affideranno sempre più ad algoritmi avanzati per prevedere il comportamento dei clienti, personalizzare le interazioni e automatizzare i processi, portando a una maggiore efficienza e a tassi di conversione più elevati. È ormai chiaro che l'AI generativa abbia dato il via a una rivoluzione.

L'ultima ricerca dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che i più importanti dirigenti globali sono più concentrati sul valore aziendale complessivo rispetto agli anni precedenti, con uno spostamento dell'attenzione dal ROI di una singola tecnologia al modo in cui le varie tecnologie collaborano per reinventare il business.

Nel rapporto 2024-2025 State of Salesforce, il 72% dei leader afferma che migliorare almeno del 25% il ROI del portfolio è un obiettivo aziendale critico. L'AI per la generazione di lead è una delle priorità su cui le aziende possono concentrarsi per aumentare il ROI e continuare a mantenere il business orientato al futuro nello spazio dell'AI.

Con l'AI, le aziende sono in grado di elaborare e analizzare i dati a una velocità senza precedenti, così da poter creare campagne iper-mirate, raggiungendo il cliente giusto con il messaggio giusto al momento giusto. L'analytics predittiva perfezionerà ulteriormente queste strategie prevedendo le azioni dei clienti e consentendo alle aziende di dare priorità ai lead più esposti alla conversione. I team di marketing e vendita devono allinearsi con l'intera organizzazione e dare priorità a questi strumenti basati sull'AI per raggiungere il successo.