IA marketing: come sfruttare l’intelligenza artificiale nella vendita
Il mondo cambia a una velocità sempre più rapida e perfino uno strumento così potente come il marketing fatica a starci dietro. Se in passato la pubblicità sembrava un’arma invincibile, capace di pilotare, se non addirittura manipolare, i gusti e i desideri del pubblico, oggi sono proprio gli acquirenti ad avere una marcia in più rispetto ai venditori. La diffusione di internet, infatti, ha reso
facilmente accessibili a tutti numerosi strumenti gratuiti e facili da utilizzare che consentono di confrontare e valutare a fondo prodotti e servizi. Ciò significa che l’acquirente arriva dal venditore già preparato.
E cosa fanno i venditori per tutta risposta? Ad oggi, ben poco. Infatti, secondo un’indagine dell’istituto di ricerca Sales Mastery in media i venditori dedicano solo il 32% del loro tempo alla vendita e il 68% ad attività che non producono ricavi.
Eppure, una risorsa cui fare affidamento c’è e, con l’avvento dell’intelligenza artificiale, il suo potenziale è destinato ad aumentare sempre di più: si tratta dei dati.
Machine learning e dati: il futuro della vendita
I dati sono da sempre alla base dei processi di vendita, ma l’uomo da solo non era finora stato in grado di sfruttarli al massimo. In questo ci può ora aiutare il machine learning, una branchia dell’intelligenza artificiale capace di migliorare le nostre performance mediante una raccolta e un’analisi capillare dei dati.
Attenzione, questo non significa che la figura umana diventerà obsoleta, ma che i professionisti del marketing disporranno di maggiori e migliori dati su cui costruire strategie di vendita più mirate ed efficaci. In pratica, non dovranno più perdere tempo nella ricerca di dati, ma potranno concentrarsi interamente su ciò che solo un essere umano può fare: creare connessioni con le persone e fornire loro soluzioni personalizzate.
Vantaggi del machine learning nel marketing
Ecco quali sono nel dettaglio le risorse che l’intelligenza artificiale offre ai venditori:
– Interpretazione di dati: ordina in modo chiaro e strutturato i dati raccolti sui clienti;
– Miglioramento delle previsioni di vendita: confronta i dati relativi agli obiettivi futuri (dimensioni dell’azienda, stakeholder, soluzioni desiderate) con le precedenti strategie di vendita e fornisce previsioni accurate relative alle offerte più efficaci, alle probabilità di concludere la vendita e alle relative tempistiche;– Automatizzazione di attività secondarie: svolge in automatico azioni ripetitive come acquisizione di dati, attività di programmazione e follow-up, sgravandone così l’uomo;
– Comunicazione: utilizza algoritmi per creare chatbot capaci di rispondere in modo rapido e preciso a domande di routine come prezzi, caratteristiche dei prodotti e termini contrattuali, migliorando l’esperienza dell’acquirente e velocizzando le vendite.