Intelligenza artificiale e marketing: come l’AI fa vendere di più

Intelligenza artificiale e marketing : l’ AI fa vendere di più, analizzando i dati provenineti dal marketing e correlandoli al business: ecco come funziona

Intelligenza artificiale e marketing : l’ AI fa vendere di più, lo sapevate? Le aziende ormai utilizzano l’AI in molte attività, così intelligenza artificiale e business sono sempre più legati.

Intelligenza artificiale e business: esempi

Se hai mai cercato su Netflix un film da guardare, l’AI (tramite un algoritmo per i suggerimenti) è stato senza dubbio utilizzato nell’indirizzare la tua decisione su cosa guardare. Se hai fatto acquisti su Amazon, la tua decisione su cosa acquistare è stata influenzata da un attento lavoro combinato di intelligenza artificiale e marketing (tramite un algoritmo di associazione). Se hai mai chiamato un Uber, è stato utilizzata l’AI (con un algoritmo di localizzazione) per far arrivare rapidamente un’auto nelle tue vicinanze. Se hai mai pensato a un prodotto o a una vacanza e all’improvviso ti è apparso sulla tua pagina di ricerca o nella tua casella di posta elettronica, è sicuro che si trattasse di AI (basata su un algoritmo di classificazione) che stava monitorando la tua attività online e l’intelligenza artificiale e marketing applicato hanno compiuto la magia di leggerti nel pensiero.

Intelligenza artificiale e marketing

Questi stessi tipi di algoritmi AI possono essere utilizzati per alimentare il processo decisionale di qualsiasi azienda, aiutando a fare previsioni di business migliori. Come riportato nel libro di Victor Antonio su come l’AI sta cambiando il processo di vendita e le attività correlate, ecco, di seguito, cinque specifiche aree in cui gli algoritmi AI possono essere sfruttati per aiutare le aziende a crescere aiutando i team di vendita a vendere di più.

Intelligenza artificiale e vendite : ottimizzazione dei prezzi

Sapere quale sconto, sempre che sia il caso, concedere a un cliente è sempre una situazione complicata. Vuoi raggiungere l’affare, ma allo stesso tempo non vuoi “lasciare i soldi sul tavolo”. Oggi, un algoritmo di AI potrebbe dire quale dovrebbe essere il tasso di sconto ideale per una proposta per assicurare che si abbia più probabilità di ottenere una vendita vantaggiosa, osservando le caratteristiche specifiche di ogni vendita passata. Le caratteristiche potrebbero comprendere: dimensioni dell’affare in termini di importo in euro, conformità delle specifiche di prodotto, numero di concorrenti, dimensioni dell’azienda, territorio/regione, settore del cliente, fatturato annuale del cliente, azienda pubblica o privata, livello di decisori (influencer) coinvolti , tempistica (ad es. Q2 vs Q4), cliente nuovo o esistente, ecc.

Intelligenza artificiale per fare i Forecast

I responsabili delle vendite devono affrontare la difficile sfida di cercare di prevedere dove i numeri di vendita totali della loro squadra potrebbero diminuire su base trimestrale. Utilizzando un algoritmo AI, i manager sono ora in grado di prevedere con un alto grado di accuratezza le entrate del trimestre successivo, il che a sua volta può aiutare l’azienda, da un punto di vista operativo, a gestire meglio l’inventario e le risorse.

Intelligenza artificiale e marketing : Upselling e Cross-Selling

il modo più rapido ed economico per far crescere i profitti è vendere di più alla base clienti esistente. Ma la “domanda da un milione di dollari” è, chi è più propenso a comprare di più? Puoi spendere molti soldi in marketing per coloro che non compreranno, oppure puoi usare un algoritmo AI per aiutarti a identificare quali degli attuali clienti hanno maggiori probabilità di acquistare una versione migliore di ciò che possiedono attualmente (up-sell) e/o che sono più propensi a volere un’offerta di prodotti completamente nuova (cross-sell). L’effetto è un aumento delle entrate e un calo dei costi di marketing.

AI e marketing: Lead Scoring

Un venditore con una ricca pipeline di potenziali clienti qualificati deve prendere decisioni su base giornaliera, o anche ogni ora, su dove concentrare il proprio tempo quando si tratta di concludere le vendite per raggiungere la quota mensile o trimestrale. Spesso, questo processo decisionale si basa sull’istinto e informazioni incomplete. Con l’intelligenza artificiale, l’algoritmo può compilare informazioni storiche su un cliente, insieme alle pubblicazioni sui social media e alla cronologia delle interazioni del venditore (ad esempio, e-mail inviate, messaggi vocali lasciati, messaggi di testo inviati, ecc.) e classificare le opportunità o i lead nella pipeline in base alle loro possibilità di chiusura ottimale della vendita.

AI e vendite : gestione per performance

Ogni mese, i direttori marketing e commerciali devono valutare i ricavi di ciascuno dei loro venditori con un occhio verso trattative che potrebbero rimanere in sospeso o, peggio, fallire. Con l’intelligenza artificiale, i responsabili delle vendite possono ora utilizzare dashboard per vedere in maniera visuale quali venditori potrebbero raggiungere i loro obiettivi e quali trattative in sospeso hanno buone possibilità di essere chiuse positivamente. Ciò consentirà a un manager di concentrare la propria attenzione sui venditori chiave e sulle vendite associate che aiuteranno l’azienda a raggiungere la propria quota.

In ciascuno dei cinque esempi sopra riportati, la quantità di dati raccolti utilizzati aumenterà la capacità dell’intelligenza artificiale applicata al marketing e vendite di fornire una previsione più accurata, che a sua volta determinerà il comportamento più efficace. Questa è la chiave: il valore di qualsiasi previsione si trova nel modo in cui può essere utilizzata per guidare il comportamento di un venditore o di un manager per migliorare la bottom line dell’azienda.

Intelligenza artificiale e marketing come fare

Innanzitutto, per correlare efficacemente intelligenza artificiale e marketing bisogna identificare i diversi tipi di serie di dati esistenti all’interno dell’azienda che possono essere combinati per fornire un quadro più completo della base clienti. Ad esempio, il reparto vendite ha ovviamente dati storici di acquisti e il reparto marketing dispone di analisi dei dati del sito web e dati provenienti da campagne promozionali (ad es. tassi di risposta dei clienti).

La combinazione di questi set di dati può consentire ad un algoritmo di intelligenza artificiale di fare previsioni migliori su attività di marketing e vendite, individuando chi è più propenso a rispondere a un’offerta.

Questi set di dati devono quindi essere combinati con una piattaforma di Customer Relationship Management (CRM) (ad esempio, Saleforce.com, Microsoft 365, Zoho e molti altri) che servirà da repository per tutte le transazioni e interazioni con i clienti. Queste piattaforme CRM dispongono di strumenti che consentono di analizzare i set di dati per trovare modelli e generare i tipi di previsioni menzionati nei cinque esempi precedenti.

Sempre più aziende CRM aggiungono l’intelligenza artificiale come parte delle loro opzioni. Ad esempio, Salesforce adesso dispone di un’AppExchange in cui è possibile acquistare plug-in AI come Neuralytics di InsideSales per registrare, archiviare e analizzare le chiamate telefoniche.

La sfida per qualsiasi azienda è sempre quella di trovare nuovi modi per aumentare le proprie entrate, ridurre i costi ed espandere la quota di mercato, riducendo al contempo i rischi. È diventato evidente per le aziende all’avanguardia che è vitale sfruttare il database interno esistente e scavare in esso per trovare nuove opportunità usando l’intelligenza artificiale. L’unione di intelligenza artificiale e marketing sembra l’unica combinazione che possa davvero ottenere tutti questi risultati insieme Se i dati sono davvero il nuovo petrolio, le aziende che possono acquisire i dati, analizzarli e generare informazioni utili avranno venditori che saranno in grado di chiudere più affari, più spesso.