Por que a Inteligência Artificial está se tornando indispensável nas vendas?
As equipes de vendas não podem permitir tempos de resposta atrasados, recomendações independentes de contexto ou tempo gasto em atividades administrativas.É aqui que a IA se torna crítica nas vendas.De acordo com o McKinsey Global Institute, a IA automatizará 45% do trabalho mundano que os associados de vendas fazem todos os dias.Além disso, a IA enfrenta facilmente desafios relacionados à criação de arremessos de vendas atraentes, priorização de negócios e contato no momento certo.
Aqui estão algumas maneiras de como a IA permitirá vendas mais inteligentes:
Automação de atividades de vendas repetitivas:
Coleta de dados: os chatbots em sites e assistentes de voz como Siri e Alexa podem coletar dados básicos do cliente enquanto interagem com as marcas sem qualquer intervenção humana.
Qualificação do lead: a IA ajuda a vasculhar o perfil de mídia social, alertas do Google e outros pontos de dados para analisar os dados e decidir se a conversa com o lead deve continuar, terminar ou ser devolvida aos cuidados.
Agendamento de compromissos: assistentes pessoais que utilizam técnicas de IA no reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural podem agendar automaticamente horários e locais de reunião com base nas preferências dos atendentes.
Escrevendo e-mails: se você estiver familiarizado com a resposta inteligente do Gmail, terá uma ideia de como as sugestões automáticas baseadas em IA podem reduzir o tempo que as pessoas passam redigindo e-mails.
Análise de dados para insights de superfície:
Identificação de oportunidades de vendas: analisando dados de toda a empresa, as soluções de IA podem identificar oportunidades de vendas potencialmente negligenciadas e criar novas oportunidades em seu CRM com produtos recomendados e preços adequados ao cliente.
Priorização de negócios: a AI ajuda a analisar toneladas de dados relacionados a negócios, incluindo telefonemas ou e-mails, para entender quais comportamentos e ações impulsionam as vendas. Com base na análise, a IA terá como alvo e priorizará acordos de engajamento.
Previsão e previsões:
Previsão de fechamento de negócio: a IA usa o aprendizado de máquina para analisar dados históricos de vendas para encontrar a correlação entre a persona do cliente, suas interações com o cliente em potencial para prever o resultado do negócio.
Oportunidades de venda cruzada e vendas cruzadas: os algoritmos de IA ajudam a identificar clientes existentes com maior probabilidade de comprar um produto final mais alto do que eles possuem atualmente (venda adicional) e / ou com maior probabilidade de querer um novo produto para complementar sua compra atual (venda cruzada).
As marcas estão cada vez mais usando a IA para atingir os clientes certos e fornecer serviços e recomendações personalizadas. Aqui estão 5 exemplos de IA que estão mudando a maneira como as marcas interagem com os clientes:
Facebook: Usando algoritmos de IA e aprendizado de máquina, o Facebook está permitindo que suas máquinas aprendam o máximo possível sobre seus usuários a criar grupos de maneiras mais esclarecedoras para exibir feeds de notícias e anúncios personalizados.
Netflix: todas as recomendações de programas pop-ups na tela são direcionadas pela IA. A Netflix utiliza algoritmos para analisar o histórico de visualização de bilhões de horas de conteúdo transmitido por mês para não apenas recomendar programas, mas também criar novos.
Amazon: usando dados de preferências e compras individuais do cliente, histórico de navegação e itens relacionados e comprados regularmente juntos, a Amazon cria uma lista personalizada de produtos que os clientes realmente desejam comprar.
Harley Davidson: O fabricante americano de motocicletas usa um programa de IA chamado Albert para identificar e qualificar os leads antes de repassá-los a um representante de vendas.
Gogo Air: Uma empresa que fornece tecnologia de entretenimento a bordo usa IA e aprendizado de máquina para entender quais produtos os clientes mais usam e como serão usados no futuro para prever tendências e demandas dos clientes.