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.