Aumentare vendite usando l'intelligenza artificiale e il machine learning

Questo articolo non è dedicato solo alle grandi aziende o multinazionali, ma soprattutto a medie e piccole imprese, alle quali risulta anche più facile inserire gli spunti che troverai nell'articolo nella propria realtà aziendale.

+ Vendite con l'I.A.

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per potenziare la business intelligence e le campagne di marketing cambierà la tua analisi da Descrittiva a Predittiva, portando infiniti vantaggi al tuo business.

Se la tua è come la maggior parte delle aziende, stai annegando nei dati provenienti da sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), piattaforme ERP (Enterprise Resource Planning), ricerche di mercato, interazione con i clienti e altre fonti...


Hai i dati grezzi, ma come trasformare quei dati in decisioni che possono aiutare a incrementare le vendite?

Utilizzando l'intelligenza artificiale (I.A.), puoi creare modelli predittivi che ti dicono di più sul comportamento dei tuoi clienti, sulle tendenze di mercato e sulle nuove opportunità di vendita.


Se non hai chiaro il concetto di Analisi Predittiva o modelli predittivi immaginali cosi :


L'analisi predittiva è uno strumento di vendita incredibilmente potente che utilizza dati storici, algoritmi statistici e apprendimento automatico per anticipare i risultati in base a modelli storici.

Questa non è certamente una nuova disciplina (i bookmakers lo fanno da anni), ma il crescente volume di dati disponibili e la crescente sofisticazione dei modelli di Machine Learning stanno rendendo l'analisi predittiva delle vendite più accurata e più preziosa per migliorare il business sotto tanti punti di vista .

Se vuoi sfruttare l' intelligenza artificiale per le vendite , devi iniziare filtrando gli oceani di dati.


Le tecniche dei big data possono aiutarti a vagliare le informazioni disponibili, ma invece di smuovere l'oceano alla ricerca di bocconcini, vuoi determinare dove e come raccogliere i dati giusti.

L'automazione è un ottimo strumento per la raccolta di dati, l'archiviazione di dati normalizzati da fonti affidabili come CRM e altri strumenti nello stack tecnologico di vendita. I dati automatizzati sono generalmente dati di qualità migliore ed è certamente meno costoso da raccogliere. Raccogliendo i dati giusti e assicurandoti che siano strutturati e interconnessi, puoi utilizzare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per rivelare le tendenze ed evidenziare le opportunità. Abbiamo scoperto che l'intelligenza artificiale e l'analisi predittiva svolgono un ruolo particolarmente utile in quattro aree di vendita.


Dopo un attenta analisi su queste aree abbiamo raccolto per te i punti principali su come utilizzando l'I.A. in questi quattro settori incrementerai sicuramente le tue vendite.


Mi raccomando leggili con attenzione e prova a riportarli nella tua realtà aziendale, perchè un utilizzo sbagliato potrebbe invece portare ad altri tipi di risultati meno piacevoli...


1) Valutazione dei lead più accurata

La profilazione delle vendite è più precisa con delle predizioni.

Il social selling genera più richieste di informazioni in entrata, ma è difficile determinare quale di questi potenziali clienti è pronto a prendere una decisione di acquisto.

Con l'analisi predittiva, puoi assimilare dati come background aziendale, dati demografici e altro per creare buyer personas (acquirenti) ben definiti. Utilizzando profili di clienti simili già memorizzati nel database, è più facile fare confronti e identificare le caratteristiche che indicano una probabile vendita. Ancora più importante, puoi utilizzare l'analisi per prevedere quando chiudere le vendite. L'analisi può rivelare le esigenze del cliente in relazione al tuo prodotto o servizio e persino creare una probabile tempistica per una chiusura finale. Più preciso è il profilo predittivo, maggiore è il tasso di chiusura di vendita.


2) Prospettive di vendita

La personalizzazione è diventata una parte vitale del percorso di vendita del cliente e l'analisi predittiva può aiutare a stimolare le risposte alle domande. Applicando l'apprendimento automatico, è possibile programmare passaggi specifici per automatizzare la formazione e la qualificazione dei lead, fornendo un'esperienza personalizzata e persino gestendo le obiezioni fino a quando il rappresentante di vendita non è pronto a intervenire.

L'analisi predittiva può anche essere utilizzata per monitorare i progressi e aiutare a identificare quando il potenziale cliente è pronto per l'acquisto.

Il modo in cui ti avvicini a un potenziale cliente è importante per sapere quando e se acquisterà, e la raccolta e l'analisi dei dati possono migliorare le presentazioni di vendita, mostrando quali argomenti o pubblicità funzionano meglio. L'analisi può anche aiutare a creare la giusta offerta di vendita in base alle target, al budget e alle esigenze dell'azienda.


3) Riduzione del tasso di abbandono e dell'upselling

È risaputo che il costo per mantenere un cliente attuale è una frazione del costo per acquisire un nuovo cliente.


Sempre più aziende si stanno ristrutturando per trarre vantaggio dai ricavi ricorrenti, quindi la fidelizzazione e l'espansione dei clienti sono cruciali. L'analisi predittiva può dirti molto sulla soddisfazione del cliente. Ad esempio, può mostrare se il cliente sta sottoutilizzando il tuo servizio, ha problemi con il supporto o cerca nuove funzionalità. L'attività di monitoraggio può rivelare quando potresti essere pronto a perdere clienti. Puoi anche creare modelli predittivi per identificare i clienti pronti ad acquistare di più. Puoi sapere il modo in cui utilizzano un prodotto o un servizio oppure analizzare con il sentiment analysis le recensioni di ciò che stai proponendo al mercato.

Una tecnica che spesso usano le grandi aziende, anche se può sembrare controproducente. La tecnica è quella di rilasciare buoni al cliente in cambio di risposte ad alcune domande, e fin qui nulla di anomalo, solo che queste domande non avranno lo scopo di mettere in evidenza i tuoi lati positivi, ma quelli che al cliente non piacciono. Una sequenza di domande molto usata è questa .


  1. Pensi che il nostro prodotto/servizio possa essere migliorato ? Se SI come ?

  2. Consiglieresti un nostro prodotto/servizio ad amici,collegi o sui social? Se Non lo faresti spiegaci il motivo

  3. Se per un giorno fossi a capo della nostra azienda cambieresti qualcosa ? Se si cosa cambieresti?

Effettuando questa tecnica su un campione di clienti attualmente non entusiasti del prodotto/servizio potresti ottenere i tre seguenti benefici :


  1. Conosce o approfondire i "punti deboli" dell'azienda o del prodotto, ciò che non rende felice il nostro cliente.

  2. Effettuare una Retention ( ulteriore fedelizzazione ad un cliente insoddisfatto ) con il buono.

  3. Una volta lavorato sui punti emersi dall'indagine intelligente, potrai ricontattare gli stessi clienti ( via email o telefonica ) e fargli notare che l'azienda ha ascoltato i loro "consigli" arrivando così al grado massimo di fedelizzazzione, ossia la partecipazione attiva non retribuita all'interno dell'azienda.

Cosa significa partecipazione attiva non retribuita all'interno dell'azienda?

Vuol dire che il cliente si sente importante e vorrà un domani rispondere nuovamente ad altre domande anche senza la necessità del buono.


4) Migliorare la gestione delle vendite

L'analisi predittiva si è anche dimostrata uno strumento inestimabile per la gestione delle vendite, non solo migliorando le previsioni di vendita ma aggiungendo informazioni sulla strutturazione dei team di vendita:

  • Quote di vendita più precise: l' incorporazione di fattori oltre alle prestazioni del rappresentante di vendita consente di creare quote di vendita più precise e più aggressive che sono ancora realizzabili.

  • Ottimizzazione dei territori di vendita: indipendentemente dal fatto che tu venda per territori o verticali, l'analisi può aiutarti ad allineare le competenze e le risorse di vendita con i territori per fornire risultati ottimali.

  • Riallineamento delle politiche di vendita e dei compensi : l'analisi predittiva può anche indicare nuovi modelli di vendita, inclusa la distribuzione dei ricavi. Ad esempio, Microsoft ha ristrutturato la retribuzione delle vendite premiando i livelli di consumo di servizi piuttosto che le commissioni dirette.

  • Revisione del personale : l'analisi predittiva può indicare probabili cambiamenti nelle richieste di personale nel prossimo trimestre o anno. Poiché occorre tempo per trovare nuove risorse di vendita, anticipare la domanda può guidare le strategie di assunzione, fornendo tempo sufficiente per l'assunzione e la formazione per ottimizzare la produttività delle vendite.

  • Proiezione dell'impatto delle modifiche ai prodotti: nuovi prodotti, rilasci, funzionalità e modelli di prezzo avranno un impatto diretto sulle vendite. L'analisi predittiva può aiutare a scoprire il potenziale impatto delle modifiche ai prodotti e ridurre al minimo l'impatto sulle vendite.

Sebbene l'analisi predittiva sia chiaramente uno strumento potente, trovare il modo più efficace per implementarli è ancora una sfida. Potresti assumere programmatori per sviluppare i tuoi modelli di analisi predittiva, ma più aziende trovano più conveniente affidare l' analisi delle vendite e la modellazione predittiva a società di consulenza. Qualunque sia il tuo approccio, l'analisi predittiva può trasformare il modo in cui ti avvicini alle vendite, offrendoti maggiore precisione, maggiore controllo e maggiori entrate.



Grazie mille della lettura, commenta e condividi l'articolo.

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