AI per la ricerca di potenziali clienti

Dato il carattere altamente personalizzato del processo di vendita e considerate le grandi quantità di dati che i team di vendita ricavano nelle diverse piattaforme, gli strumenti con tecnologia AI sono diventati sempre più importanti in tutto processo di vendita. Nella ricerca di potenziali clienti, le organizzazioni in genere utilizzano l'AI per analizzare i dati di vendita allo scopo di individuare potenziali clienti di alto valore, ridurre le attività manuali che richiedono tempo e automatizzare le interazioni con determinati clienti. Considerato l'incremento dell'efficacia e dell'utilità dell' AI generativa, i professionisti delle vendite si affidano anche agli assistenti virtuali per aiutare a svolgere ricerche sui clienti o generare comunicazioni come e-mail di follow-up.

Se utilizzata con successo, l'utilità dell'AI nel processo di ricerca di potenziali clienti va oltre i singoli venditori, fornendo valore in tutta l'azienda. Ad esempio, l'AI aumenta la produttività degli sviluppatori gestendo attività ripetitive, rendendo gli stack tencologici più rapidi ed efficienti per i team di vendita. A livello dirigenziale, l'AI rivela insight generali su un'azienda, consentendo ai dirigenti di prendere decisioni più informate sulla relazione del processo di ricerca di potenziali clienti con gli obiettivi aziendali più ampi. Utilizzando piattaforme di governance dei dati con AI, i team di sicurezza garantiscono che i dati dei clienti siano gestiti in modo appropriato e rimangano sicuri.

La capacità dell'AI di avere un impatto positivo sulle prestazioni finanziarie, di aumentare i tassi di conversione, migliorare l'impegno delle vendite e ottimizzare le pratiche di generazione di lead nelle vendite B2B e B2C è diventata sempre più chiara negli ultimi anni. Ad esempio, secondo un sondaggio dell'anno scorso condotto dalla società di consulenza gestionale McKinsey,¹ team di vendita B2B basati sui dati che uniscono l'esperienza personalizzata del cliente con l'AI generativa hanno 1,7 volte più probabilità di aumentare la quota di mercato rispetto a quelli che non lo fanno. 

Nel corso dei decenni, una serie di progressi tecnologici in accelerazione hanno fornito ai team di vendita set di dati più granulari sui potenziali clienti e sul loro comportamento, oltre a opportunità quasi infinite per raggiungerli sui diversi canali. Agli albori della ricerca di potenziali clienti, le aziende si affidavano a metodi di ricerca in uscita relativamente poco efficienti, come le chiamate a freddo e la ricerca negli elenchi aziendali.

Con l'avvento di semplici sistemi di gestione delle relazioni con il cliente (CRM) negli anni '90, i venditori hanno utilizzato strumenti digitali per archiviare e gestire i dati dei clienti in modo più efficiente. Questa ricerca di potenziali clienti basata sui dati ha resa la ricerca dei lead più efficace e ricca di sfumature.

Nel corso degli anni, le aziende leader si sono basate su queste pratiche per integrare tecnologie come l'automazione, il machine learning e l'analytics dei dati. Queste tecniche riducono il tempo dedicato ad attività manuali, come l'immissione dei dati, e prevedono la probabilità di conversione in modo più efficiente. Ad esempio, molte aziende hanno adottato un'automazione semplice, come modelli di e-mail, per comunicare rapidamente con i potenziali clienti o hanno lanciato semplici chatbot per rispondere a domande comuni sui prodotti.

L'adozione diffusa dell'AI generativa (gen AI) per ottimizzare ulteriormente queste attività, in particolare dopo il rilascio di strumenti avanzati come ChatGPT, è stata rapida. Tra il 2023-2024, l'adozione della gen AI nelle funzioni di marketing e vendita è aumentata notevolmente più che in altri settori, secondo una recente ricerca.²

Oggi, gli strumenti di vendita di gen AI di nuova generazione aiutano i reparti ad analizzare i punti deboli per personalizzare le offerte per i clienti, ricercare i clienti per garantire che le proposte soddisfino efficacemente le loro esigenze, riassumere le riunioni di vendita e generare rapidamente comunicazioni di follow-up con i potenziali clienti.

Gli strumenti AI raccolgono dati da siti Web, social media e sistemi CRM per fornire profili di lead completi, riducendo il tempo necessario per eseguire ricerche manuali. Alcuni strumenti possono arricchire automaticamente i dati dei clienti raccogliendo i dati dell'azienda, dei prezzi o di contatto in tempo reale.

Gli strumenti basati sull'AI analizzano i dati storici delle vendite, i dati sui potenziali clienti e il comportamento dei clienti per classificare i potenziali clienti in base alla loro probabilità di conversione, aiutando i team di vendita a concentrarsi sui lead più promettenti. Ad esempio, l'AI potrebbe utilizzare l'analytics predittiva per valutare i lead e individuare i clienti futuri di alto valore in base a segnali intenzionali come le visite al sito web.

L'AI prevede i modelli di acquisto e il comportamento, consentendo ai team di vendita di anticipare le esigenze dei clienti e di adattare il loro approccio di vendita di conseguenza. Spesso, i leader delle vendite adottano questi strumenti per prevedere la domanda del mercato o quali potenziali clienti hanno maggiori probabilità di conversione. Questi insight basati sui dati consentono alle organizzazioni di unificare le informazioni di vendita e di marketing, trasformando grandi quantità di input multipiattaforma in insight attuabili.

La capacità dell'AI di automatizzare attività ripetitive, come l'invio di e-mail a freddo, i follow-up, l'immissione dei dati e la pianificazione, aumenta drasticamente la produttività dei team di vendita. L'AI può aiutare nella ricerca e nel controllo delle fonti, trascrivere e annotare automaticamente le riunioni in tempo reale e generare contenuti personalizzati per i clienti sulla base di un minimo input umano. Ciò significa che i rappresentanti di vendita possono raggiungere un numero esponenziale di potenziali clienti, concentrando la maggior parte dell'attenzione sulla promozione delle relazioni e sulla conclusione di accordi. Questo spesso si trasforma direttamente in conversioni di vendita, generando più ricavi e, in ultima analisi, consentendo a un'azienda di scalare in modo più efficace.

L'AI migliora la pipeline di vendita creando messaggi o proposte personalizzati, aumentando i tassi di risposta e il potenziale coinvolgimento del cliente. L'AI potrebbe estrarre dettagli pertinenti sui prezzi per un determinato cliente, suggerire servizi che hanno maggiori probabilità di suscitare l'interesse di un utente o personalizzare le sequenze di e-mail in base al comportamento del cliente. Spesso, per mantenere il tocco personale necessario a promuovere un'autentica fiducia dei clienti, i professionisti delle vendite combinano comunicazioni con tecnologia AI con relazioni umane.

Gli agenti basati su AI svolgono diverse attività per i team di vendita, per uso interno ed esterno. Gli agenti rivolti ai clienti, ad esempio, possono interpretare le esigenze di un cliente in base alla cronologia di navigazione o ad altri input. Nel frattempo, gli assistenti coinvolgono i potenziali clienti in tempo reale, rispondendo alle domande e qualificando i lead prima di trasmetterli a un rappresentante di vendita.

Spesso, questi strumenti filtrano i lead più qualificati e individuano in modo intelligente il momento in cui è più utile coinvolgere un agente umano. Internamente, agenti e assistenti collaborativi e progettati appositamente aiutano i team di vendita a ricercare domande complesse dei clienti e forniscono ai rappresentanti di vendita informazioni intelligenti prima di una riunione o di una chiamata di vendita.

Un assistente alle vendite AI potrebbe abbinare rapidamente le offerte dell'azienda a un cliente specifico, offrire insight sui potenziali clienti o suggerire offerte personalizzate in linguaggio naturale. L'intelligenza critica fornita dagli assistenti e dagli agenti AI può aiutare un agente di vendita umano a prepararsi rapidamente ed efficacemente per le chiamate di vendita.

L'AI personalizza e ottimizza i risultati di sensibilizzazione per le vendite, in genere e-mail di vendita, comunicazioni sui social media o messaggi di testo. I rappresentanti dello sviluppo delle vendite (SDR) potrebbero utilizzare l'AI per analizzare le interazioni passate via e-mail e suggerire la messaggistica e la tempistica migliori. Potrebbero anche potenziare l'impegno di ricerca di potenziali clienti analizzando le interazioni sui social media per individuare potenziali clienti in base al loro coinvolgimento con contenuti correlati al settore. Strumenti di ricerca di potenziali clienti analoghi potrebbero individuare i lead analizzando i visitatori del sito web, le tendenze di crescita dell'azienda e i segnali di acquisto, per aiutare i team di vendita a creare elenchi di lead più accurati.

L'analisi del sentiment e l'analisi vocale possono aiutare le organizzazioni a migliorare le prestazioni di vendita, individuare il potenziale sentiment dei clienti e dare consigli per migliorare l'efficacia delle proposte. Questi strumenti possono migliorare l'impegno di vendita monitorando, creando riepiloghi e analizzando le chiamate di vendita in tempo reale, individuando i modelli che indicano tattiche efficaci o potenziali rischi commerciali.

L'AI prevede le tendenze future delle vendite analizzando i dati storici, le condizioni di mercato e i comportamenti dei clienti, aiutando i team a prendere decisioni basate sui dati e a elaborare strategie più efficaci nei mercati in evoluzione. Utilizzando la modellazione predittiva, questi strumenti AI di ricerca di potenziali clienti aiutano i team di vendita a garantire che le risorse siano impiegate in modo efficiente per l'impatto più tangibile.

Nelle implementazioni più semplici, l'AI aumenta e migliora il processo base di ricerca di potenziali clienti, aiutando i professionisti delle vendite a definire i clienti di alto valore e ad automatizzare le comunicazioni selezionate.

Tuttavia, una trasformazione AI aziendale potrebbe comportare l'integrazione della tecnologia nei diversi reparti e ruoli, migliorando le operazioni quotidiane e il processo di ricerca di potenziali clienti. Ciò potrebbe comportare un aumento della produttività degli sviluppatori con l'AI per migliorare l'efficienza nella ricerca dei potenziali clienti, fornire ai leader dati di previsione più granulari o aumentare le pratiche di sicurezza e governance dei dati utilizzando l'AI.

Sebbene il livello di implementazione vari a seconda delle aziende, alcuni passaggi fondamentali allo scopo di implementare l'AI per migliorare le prospettive di vendita includono:

Prima dell'implementazione, è importante che un'azienda definisca obiettivi, traguardi e metriche chiari per il successo. Ciò potrebbe comportare un'acquisizione di insight più granulare sul profilo del cliente ideale (ICP), un incremento della generazione di lead o un miglioramento del coinvolgimento del cliente.

Un tool AI è utile solo quanto i dati che assorbe. Durante questa fase, un'azienda protegge le informazioni da cui vorrebbe che l'AI "imparasse" assicurando che siano appropriate per l'attività da svolgere e prive di errori.

Durante questa fase, un'azienda sceglie il modello AI più appropriato per raggiungere gli obiettivi predefiniti.

In genere, gli strumenti di AI sono integrati nei sistemi di gestione delle relazioni con il cliente (CRM) o nelle piattaforme di automazione del marketing per garantire la sintesi più perfetta tra gli strumenti di AI e i workflow già in uso.

Durante la fase di test e convalida, gli sviluppatori controllano la trasparenza e le prestazioni degli strumenti di AI integrati.

Una volta distribuiti, in particolare nelle fasi iniziali, gli strumenti di AI dovrebbero essere monitorati attentamente per garantire che raggiungano obiettivi mirati.

Dopo la sua integrazione nel processo di ricerca dei potenziali clienti e nei relativi workflow, l'AI deve essere continuamente ottimizzata per evolversi con il cambiamento degli obiettivi aziendali. Durante questa fase, gli strumenti basati su AI vengono aggiornati regolarmente, mentre i team di vendita vengono continuamente formati per utilizzarli nel modo più efficace.

Come per molte tecnologie integrate nella pipeline di vendita, l'AI viene implementata meglio nell'ambito di una strategia chiara con obiettivi specifici. Il suo successo dipende in modo significativo dalla qualità dei dati che gli strumenti AI inseriscono. Prestando molta attenzione all'efficacia con cui i dipendenti integrano questi strumenti nei propri workflow, le aziende aumentano le loro possibilità di successo. Tra le best practice per integrare l'AI nel processo di ricerca dei potenziali clienti ricordiamo:

Definire obiettivi specifici e KPI chiave che un'organizzazione intende raggiungere con la ricerca di potenziali clienti basata su AI può essere fondamentale. Ciò potrebbe significare che un'azienda attribuisce priorità all'analisi dell'AI per migliorare i tassi di conversione dei lead, all'analisi del sentiment per migliorare le prestazioni del team di vendita o agli agenti per ridurre l'impegno manuale e aumentare la scalabilità. Sebbene queste strategie e casi d'uso per l'AI spesso funzionino in modo più efficiente insieme, disporre di benchmark misurabili prima di implementare un progetto può agevolare una gestione del cambiamento più fluida. Potrebbe anche consentire ai dirigenti di valutare i risultati.

Un tool di AI è utile solo se basato sui dati giusti. Ciò significa che i CRM e i database di ricerca dei potenziali clienti devono essere il più accurati e pertinenti possibile. Un'organizzazione potrebbe decidere di investire in dati affidabili di terze parti per aumentare e migliorare i propri dati sulla ricerca di potenziali clienti. Inoltre, per assicurarsi la fiducia dei clienti, molte aziende che utilizzano l'AI sviluppano pratiche specifiche di governance dei dati, adottando un approccio trasparente basato sui sistemi all'uso e allo storage dei dati.

Negli ultimi anni sono stati lanciati numerosi strumenti di ricerca dei potenziali clienti basati su AI, tra cui gli strumenti di vendita basati su AI di Salesforce e LinkedIn. Le migliori tecnologie di AI che un'azienda può utilizzare sono spesso quelle che si integrano senza soluzione di continuità con il suo attuale stack tecnologico.

Quando gli strumenti di ricerca di potenziali clienti AI si allineano alle strategie e ai workflow di vendita che un'azienda sta già utilizzando, spesso è più facile per i team ricavare valore senza una curva di apprendimento ripida. Ciò consente inoltre a un'azienda di sfruttare i propri punti di forza senza ricominciare da zero con un set di strumenti completamente nuovo.

Per utilizzare gli strumenti di AI è necessaria ulteriore formazione. Spesso, queste tecnologie possono modificare aspetti fondamentali del lavoro di un membro del team. Gestire le aspettative su come utilizzare questi strumenti nel modo più efficace e indicarne il valore in tutta l'organizzazione è cruciale per il successo di un progetto. La formazione spesso implica anche insegnare ai dipendenti come inviare prompt appropriati all'AI, esaminarne le risposte e riconoscere quando l'input umano è più prezioso di quello di una macchina. I responsabili delle vendite potrebbero valutare come formare il team di vendita in modo che raggiunga le competenze più elevate per sfruttare i potenziali aumenti di produttività o fornire ulteriori indicazioni su nuovi aspetti del loro lavoro, ad esempio, ottenere più insight possibili dai dati di ricerca di potenziali clienti facilitati dall'AI o aggiungere un tocco personale alle comunicazioni generate dall'AI, per mantenere la fiducia dei clienti.