AI generativa per le vendite

L'AI generativa (gen AI) sta rivoluzionando il processo di vendita sfruttando algoritmi avanzati e modelli di machine learning per creare contenuti, prevedere tendenze e automatizzare attività che tradizionalmente richiedevano l'intervento umano. Nel contesto delle vendite, l'AI generativa si riferisce ai sistemi di AI in grado di generare output utili come script di vendita, consigli sui prodotti e comunicazioni con i clienti per migliorare le prestazioni di vendita.

Negli ultimi dieci anni, i professionisti delle vendite hanno implementato automazione, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altre forme di intelligenza artificiale tradizionale per semplificare i processi di routine ed eseguire attività relativamente semplici come l'inserimento dei dati. Via via che l'AI generativa è diventata più precisa e potente, è stata adottata per ottimizzare le operazioni, aumentare il processo di generazione di lead, migliorare il coinvolgimento del cliente e aiutare gli agenti a concludere le trattative più velocemente. 

Gli utilizzi dell'AI generativa come strumento di vendita possono essere molto semplici, come per esempio l'uso di un assistente AI per scrivere un'e-mail. Tuttavia, questa tecnologia è spesso integrata più profondamente nel tessuto di un'organizzazione. Ad esempio, molti reparti vendite integrano strumenti di AI generativa nel software di gestione della relazione con il cliente (CRM) per rendere i workflow più fluidi e aumentare i tassi di conversione.

I reparti vendite in genere trattano grandi quantità di dati raccolti da più canali, tra cui telefonate, social media, appunti sulle riunioni, dati sui prezzi, registrazioni video, preferenze dei clienti nel tempo, dati storici sulle interazioni con i clienti e set di dati interni. Tutto questo prepara alla trasformazione della gen AI, poiché la tecnologia eccelle nell'analisi dei dati non strutturati. Man mano che i modelli di gen AI "apprendono" e migliorano nel tempo, i primi utenti ottengono un vantaggio competitivo notevole rispetto ai concorrenti. Ciò è particolarmente vero in contesti business-to-business (B2B), dove i cicli di vendita sono in genere più lunghi e il costo di beni e servizi tende a essere più elevato. Secondo la società di consulenza gestionale McKinsey, le aziende B2B basate sui dati che implementano l'AI generativa hanno 1,7 volte più probabilità di aumentare la quota di mercato rispetto a quelle che non lo fanno.¹  

Secondo un recente sondaggio di Salesforce, i rappresentanti di vendita dedicano meno del 30% del proprio tempo alla vendita di beni e servizi.² Man mano che le organizzazioni continuano a integrare la tecnologia di AI generativa più a fondo nelle operazioni di vendita, il ruolo del venditore cambia in modo significativo. Utilizzando l'automazione e l'AI generativa, i responsabili delle vendite si concentreranno probabilmente di più sulle interazioni umane e sulle relazioni con i clienti, delegando le attività meno creative all'AI.  

L'AI generativa offre numerosi vantaggi per i team di vendita, consentendo loro di lavorare in modo più intelligente, aumentare l'efficienza e concentrarsi sulla costruzione di relazioni piuttosto che sulle attività di routine. Un sondaggio condotto da IBV tra gli utenti di Salesforce ha rilevato che due terzi dei dirigenti che hanno introdotto l'AI nei workflow hanno conseguito un vantaggio rispetto ai colleghi in termini di valore del brand, fidelizzazione dei clienti, redditività e altre metriche. Nello stesso sondaggio, il numero di dirigenti aziendali che utilizzano l'AI che hanno dichiarato di poter prevedere le esigenze dei clienti meglio dei colleghi era di quattro volte superiore. Questi benefici non sono certamente limitati alle organizzazioni B2C. Secondo McKinsey, dei leader commerciali B2B che hanno adottato l'AI generativa nelle vendite, più dell'85% è "molto entusiasta" della capacità dell'AI di aumentare la crescita del fatturato e rivoluzionare l'esperienza del cliente.³

Ecco alcuni dei principali benefici dell'integrazione dell'AI generativa nelle vendite:

• Interazioni personalizzate con i clienti
• Migliore generazione di lead
• Comunicazioni e follow-up automatizzati
• Creazione di contenuti ottimizzata
• Insight e analytics migliori
• Previsioni di vendita migliorate
• Maggiore efficienza
• Disponibilità e scalabilità 24 ore su 24
• Maggiore innovazione

L'AI generativa può analizzare il comportamento, le metriche e i pattern dei clienti per generare contenuti, e-mail o risposte su misura, consentendo alle organizzazioni di ottenere una personalizzazione su larga scala. Ciò consente ai team di vendita di creare una comunicazione altamente pertinente per ogni potenziale cliente, aumentando le probabilità di conversione. 

Utilizzando gli strumenti di vendita basati su AI, i team di vendita possono identificare con maggiore precisione i potenziali lead analizzando varie fonti di dati, tra cui attività online, informazioni demografiche e comportamenti di acquisto. L'AI può generare automaticamente elenchi mirati di lead ad alto potenziale, riducendo il tempo dedicato al prospecting manuale.

L'AI generativa può aiutare ad automatizzare la creazione di e-mail di sensibilizzazione, messaggi o promemoria di follow-up, consentendo ai team di vendita di interagire con i potenziali clienti in modo più efficiente. L'AI può anche determinare le tempistiche e la frequenza migliori per i follow-up, migliorare i tassi di risposta e coinvolgere i potenziali clienti senza richiedere un costante input manuale. 

L'AI generativa può produrre testi di vendita convincenti, descrizioni dei prodotti e proposte su misura per clienti o settori specifici. Ciò riduce il tempo dedicato alla creazione di contenuti e aiuta a garantire che le comunicazioni siano unificate, pertinenti e allineate con la voce del brand su tutti i canali. 

L'AI può analizzare grandi quantità di dati sulle vendite per generare insight fruibili, come identificare i modelli di comportamento dei clienti, prevedere le tendenze future delle vendite e consigliare strategie di vendita specifiche. Questo approccio basato sui dati consente ai responsabili delle vendite di prendere decisioni più informate e di ottimizzare il processo di vendita. 

Con la sua capacità di elaborare grandi set di dati, l'AI generativa può migliorare il forecasting delle vendite, prevedendo quali lead abbiano maggiori probabilità di conversione e stimando il fatturato futuro. Questo aiuta i responsabili delle vendite a fare proiezioni più accurate, così come ad allocare le risorse in modo più efficiente e a modificare le strategie in tempo reale. 

Automatizzando le attività ripetitive, come la qualificazione dei lead, l'immissione dei dati e la generazione di report, l'AI generativa consente ai rappresentanti di vendita di concentrarsi su attività di maggiore valore come l'avvio di relazioni e la chiusura di contratti. Tutto questo porta a un aumento della produttività e a una riduzione del workload amministrativo. 

Gli strumenti basati su AI possono assistere i team di vendita 24 ore su 24, fornendo supporto clienti, rispondendo alle domande più comuni e gestendo le richieste iniziali anche quando i rappresentanti di vendita umani non sono disponibili. Questi strumenti sono inoltre altamente scalabili e consentono alle aziende di gestire un volume elevato di lead senza sacrificarne la qualità. 

Le organizzazioni con set di dati di grandi dimensioni e analytics avanzata utilizzano l'AI non solo per prevedere eventi futuri, ma per informare su quali prodotti e servizi offrono e su come vengono commercializzati. L'AI generativa può aiutare a stabilire in che modo viene assegnata la priorità ai lead, in quali segmenti investire risorse e quali innovazioni di prodotto hanno maggiori probabilità di produrre risultati positivi. 

L'AI generativa può potenziare i chatbot e gli assistenti AI virtuali che aiutano nelle attività di risposta alle domande dei clienti, qualificazione dei lead e persino chiusura delle vendite. Questi sistemi basati su AI possono simulare conversazioni simili a quelle umane, rispondere alle domande in tempo reale e guidando i clienti nel processo di acquisto. Utilizzando la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), questi strumenti possono comprendere e rispondere alle esigenze complesse dei clienti, garantendo un'esperienza ottimale sia per i clienti che per i team di vendita.

I rappresentanti di vendita hanno storicamente dedicato molto tempo alle attività di routine e a tutta la documentazione necessaria. L'AI generativa automatizza queste attività ripetitive, consentendo ai team di vendita di concentrarsi su attività di maggiore valore, come l'avvio di relazioni e la chiusura di contratti. Ciò potrebbe includere l'inserimento dei dati e gli aggiornamenti CRM, la pianificazione delle riunioni, la trascrizione delle chiamate di vendita e la generazione di report. Automatizzando queste attività, i team di vendita e marketing possono concentrare i propri sforzi sulla creazione di relazioni più orientate all'essere umano. 

L'AI generativa è particolarmente potente nelle prime fasi del ciclo di vendita, dove può aiutare a identificare i lead ad alto potenziale e a raccogliere informazioni d'importanza chiave sull'account. Gli strumenti di AI possono fornire ai nuovi dipendenti insight che avrebbero altrimenti richiesto anni. Possono anche effettuare ricerche critiche in diverse aree geografiche e culture, fornendo informazioni agli agenti in tempo reale. Ad esempio, gli strumenti di AI possono eseguire analisi della concorrenza, analizzare le interazioni passate per creare profili completi dei clienti, aiutare nella definizione delle priorità dei lead per un gran numero di clienti e identificare i potenziali clienti che hanno maggiori probabilità di convertirsi in account redditizi. 

L'AI generativa può analizzare grandi quantità di dati sui clienti, come la cronologia degli acquisti passati, le modalità di navigazione e le informazioni demografiche, al fine di creare messaggi altamente personalizzati. I team di vendita utilizzano modelli di e-mail generati dall'AI o risposte alle chat su misura per ogni singolo lead, aumentando le possibilità di coinvolgimento e conversione.

Ad esempio, un'AI potrebbe suggerire un'e-mail di follow-up con consigli sui prodotti in base alle precedenti interazioni di un cliente con il brand. Ciò consente di risparmiare tempo e aiuta a garantire che ogni cliente riceva un messaggio pertinente e tempestivo. L'AI generativa può anche creare proposte e presentazioni di vendita iperpersonalizzate per ogni cliente in base alle sue esigenze e preferenze specifiche, aumentando i tassi di conversione. 

I rappresentanti di vendita hanno tradizionalmente dedicato una notevole quantità di tempo alla creazione di proposte, e-mail di vendita, presentazioni e contenuti per l'attività di lead nurturing. L'IA generativa può aiutare a generare automaticamente questi documenti in base a parametri predefiniti e agli insight dei clienti. Questo permette ai team di vendita di concentrarsi maggiormente su attività di alto valore, come l'avvio di relazioni.

L'AI può anche creare campagne drip, in cui una serie di messaggi automatici e personalizzati vengono inviati nel tempo e su più canali, mantenendo i lead coinvolti senza attività manuali. L'AI può modificare la messaggistica in base al modo in cui i lead interagiscono con i contenuti, aiutare nella valutazione dei lead e contribuire a garantire che i contenuti rimangano pertinenti durante il percorso del cliente. 

Una delle caratteristiche più potenti dell'AI generativa è la sua capacità di analizzare i dati storici e di generare insight predittivi. Analizzando i modelli di vendita, i comportamenti dei clienti e i fattori esterni, l'AI può prevedere le tendenze future delle vendite, prevedere quali lead hanno maggiori probabilità di conversione e aiutare nella definizione delle priorità delle attività di vendita. Ciò consente ai team di vendita di essere più strategici nel processo decisionale, rivolgendosi a potenziali clienti di alto valore, identificando i problemi nella pipeline di vendita e allocando le risorse in modo efficiente. Gli strumenti di AI possono anche eseguire un'analisi del sentiment per vedere quali sono le proposte più risonanti durante le chiamate di vendita, ottimizzando le strategie di vendita complessive. Inoltre, utilizzando questi strumenti di forecasting, le aziende possono prevedere le esigenze dei clienti, ad esempio, nel contesto delle vendite B2B, segnalando la possibile domanda futura in base al lancio di un nuovo prodotto di un cliente o ai probabili cambiamenti del mercato. 

L'AI generativa può anche svolgere un ruolo nella formazione dei team di vendita analizzando le conversazioni di successo e generando feedback. Nell'ambito di un programma di coaching di vendita, può suggerire miglioramenti nella comunicazione, evidenziare strategie efficaci e identificare potenziali punti deboli nell'approccio di un rappresentante. Gli strumenti di formazione basati sull'AI possono anche simulare scenari di vendita realistici, consentendo ai nuovi assunti di mettere in pratica le proprie competenze e di ricevere un feedback immediato. Inoltre, le soluzioni di AI generativa possono essere critiche nel processo di abilitazione delle vendite, creando programmi di formazione personalizzati per i singoli agenti. 

Utilizzando l'AI generativa per automatizzare e personalizzare le interazioni di vendita, le aziende possono fornire un'esperienza del cliente più reattiva e su misura. I clienti si sentono più apprezzati quando ricevono offerte e comunicazioni pertinenti e tempestive. L'AI aiuta anche a garantire che nessun lead venga trascurato, automatizzando i follow-up e mantenendo il coinvolgimento in ogni fase del funnel di vendita. Implementata correttamente, l'AI incoraggia il coinvolgimento umano esattamente al momento giusto, favorendo relazioni durature con i potenziali clienti. 

Implementare con successo la potenza dell'AI generativa per il processo di vendita può portare a miglioramenti significativi in termini di efficienza e ROI. Tuttavia, ecco alcune best practice comuni per aumentare al massimo i benefici:

In genere, prima di implementare strumenti di AI, le organizzazioni definiscono chiaramente in che modo l'AI generativa si allinea agli obiettivi aziendali più ampi. Ciò potrebbe includere l'obiettivo di migliorare la generazione di lead, migliorare la personalizzazione, migliorare la formazione degli agenti o automatizzare le attività amministrative. Questo allineamento aiuta a garantire che l'AI sia un asset strategico che supporta direttamente gli obiettivi generali del team di vendita. Idealmente, un'organizzazione capirà non solo come spera che l'AI generativa operi nel breve termine, ma come scalerà la propria attività in tutta l'azienda nel tempo. 

L'AI generativa si basa su dati di alta qualità per generare insight significativi e guidare azioni personalizzate. Dati puliti, accurati e ben strutturati sono essenziali per il funzionamento efficace dei modelli AI. Un'organizzazione potrebbe contribuire a garantire che i suoi sistemi CRM, i database di vendita e altre fonti di dati siano ben integrati e gestiti prima di impegnarsi in un progetto di AI. I silos di dati e i record non uniformi possono limitare la capacità dell'AI di funzionare al meglio. Per implementare l'AI nelle vendite, un'organizzazione potrebbe anche dovere investire in un'infrastruttura più solida per proteggere i dati. 

L'introduzione di strumenti di AI richiede la formazione e l'aggiornamento dei team di vendita, che potrebbero vedere i propri ruoli cambiare in modo significativo. L'AI può cambiare notevolmente la cultura di un'organizzazione: gli agenti di vendita emotivamente intelligenti e orientati alle relazioni prospereranno in un reparto potenziato con strumenti di AI. Un'organizzazione può scegliere di sottolineare come gli strumenti di AI generativa possano essere utilizzati in modo efficace e come integreranno il lavoro degli agenti umani. 

L'AI generativa nelle vendite funziona al meglio quando integra e ottimizza gli strumenti e i workflow che una forza lavoro potrebbe già utilizzare. Una corretta integrazione dell'AI nelle vendite potrebbe comportare la necessità di assicurarsi che i nuovi strumenti si integrino in modo ottimale con altre piattaforme come sistemi CRM, strumenti di automazione del marketing e software di analytics. Queste integrazioni aiutano a semplificare i workflow, così come a ridurre la duplicazione degli sforzi e a fornire una visione più coesa della pipeline di vendita.