Quello dell’intelligenza artificiale (AI) è un argomento sempre molto dibattuto. Non si contano più gli autori che ritraggono mondi distopici in cui l’intelligenza artificiale ha permesso la diffusione di robot senzienti e antropomorfi, più o meno devoti all’uomo. I pro e i contro dell'AI sono dibattuti soprattutto a livello etico, più che pratico o tecnologico. Anche se può suonare strano, questo ha portato il mercato a guardare all’intelligenza artificiale con un poco di diffidenza. Ma d’altra parte ha fatto sì che i fornitori cominciassero a presentare i propri prodotti di AI alla stregua di magici elisir, validi per ogni esigenza.
La realtà è che la maggior parte delle aziende non ha al momento alcun bisogno dell’AI, e in particolare per quanto riguarda i CRM (customer relationship management). L’intelligenza artificiale non è la risposta a tutto, e in certi casi (attenzione, non in tutti) può persino diventare un problema.
In questo contenuto cercheremo di esaminare quando questo può accadere, e quando l’AI può invece rivelarsi decisiva.
- La tua azienda ha davvero bisogno dell'intelligenza artificiale (AI)?
- 5 Modi in cui l'intelligenza artificiale trasformerà i CRM (customer relationship management)
- 11 Suggerimenti per implementare al meglio l'intelligenza artificiale e il CRM (customer relationship management)
La tua azienda ha davvero bisogno dell’intelligenza artificiale (AI)?
Qual è la realtà riguardo alla necessità dell’AI all’interno delle organizzazioni aziendali?
Nell'indagine di IDC su AI e CRM dal nome “Economic Impact 2017”, il 28% degli intervistati ha affermato che la propria azienda ha già iniziato ad utilizzare l'intelligenza artificiale, mentre il 41% ha dichiarato di volerla adottare nel prossimo biennio.
Ma siamo sicuri che tutte queste aziende ne abbiano davvero bisogno?
Nel mid-market, ma anche a livello di grosse realtà aziendali, molte informazioni sui clienti non sono contenute in un unico luogo.
Ad esempio, i dati finanziari possono essere su una piattaforma e i dati operativi su un'altra (e così via…), nell’ottica di una frammentazione inutile ed esasperante. Questo rende l’implementazione di soluzioni avanzate di AI praticamente impossibile, a meno che non si riuniscano preliminarmente tutti questi diversi dati in un solo contenitore, cosa che ad esempio può essere fatta attraverso l’adozione di un CRM.
Anche questa soluzione ha a che fare con l’AI ed è in particolare molto efficace per quel che concerne il settore marketing, poiché il CRM consente di analizzare in modo abbastanza efficace le interazioni con il cliente, le aperture delle email, i percorsi web e quant’altro.
Può inoltre utilizzare tali dati per formare alcune analisi su percorsi e flussi di lavoro tipici dei clienti.
L’obiettivo del CRM (customer relationship management)
La mancanza di unificazione dei dati del cliente può inibire (e di molto) il marketing. Ma prima di investire nell’AI, nonostante l’hype che si è creato attorno alla materia, è necessario valutare in che modo lo si debba fare.
Uno studio di Forbes Insight del 2018 ha intervistato oltre 400 leader di team di marketing e ha scoperto che, pur in un settore fortemente innovato dell’AI, solo il 12% di loro era fiducioso di poter utilizzare in maniera efficace l’insieme dei dati del cliente
Prima di esaminare il ruolo dell'AI in riferimento al CRM, devi pertanto chiederti quale sia l'obiettivo di quest’ultimo all’interno della tua attività.
Gli scopi da tenere in considerazione sono quattro:
- Crescita dei ricavi: come puoi vendere di più ai clienti acquisiti e concludere nuovi affari?
- Riduzione dei costi operativi: semplificare è in questo caso la parola chiave
- Miglioramento del customer experience
- Ottenere informazioni migliori per prendere decisioni aziendali più pertinenti
È dimostrato che l'AI può potenzialmente essere efficace per ognuno di questo aspetti ma la realtà è che, affinché lo sia davvero, ha bisogno di enormi set di dati. Le piattaforme CRM delle aziende spesso non contengono dati sufficienti per rendere fruttuosa l’implementazione. Il problema sarebbe dunque a monte.
Ma allora come fare per unificare in maniera efficace i dati dei clienti? Non è certo impresa facile.
Le aziende devono sforzarsi di suddividere il più possibile le proprie piattaforme in un numero inferiore di sottosistemi, di modo che i dati possano essere molti ed eterogenei, e fluire agilmente e liberamente attraverso i diversi reparti e team.
In molti casi questo può portare al raggiungimento di molti degli obiettivi previsti dall’implementazione dell’AI.
Il fattore umano è ancora importante
Secondo Sales Hacker, il dipendente medio trascorre quattro ore alla settimana (pari a 25 giorni all’anno) inserendo dati nel CRM.
Tuttavia, molti autorevoli studi hanno rilevato tassi di insuccesso del CRM compresi tra il 30% e il 70%. Una delle cause di fallimento più comuni rimane ancora la mancanza di utilizzo dello strumento a livello generale, e in particolare al di fuori del team di vendita.
Sembrerebbe che molti dipendenti preferiscano continuare a gestire i propri contatti in maniera tradizionale, via email, mantenendo ed aggiornando le loro informazioni su fogli di calcolo. Non sarebbero cioè disposti a liberarsi delle vecchie abitudini di lavoro, creando spesso più problemi che altro.
Compito delle aziende è pertanto quello di far sì che tutti i membri dell’organizzazione abbiano accesso agli stessi dati in maniera fluida.
Si tratta in definitiva di costruire una cultura che insegni ad ogni team l’importanza dello sviluppo di un progetto CRM in comune, in grado di rappresentare le diverse esigenze di un’azienda, ma anche di sorpassare anacronistiche strategie a silos, incapaci di offrire un’ottimale condivisione delle informazioni.
Anche il ragionamento riguardo la collaborazione tra fattore umano ed AI dev’essere prioritario rispetto all’implementazione di quest’ultima nei processi aziendali.
Insomma, sembra in definitiva che l’AI offrirà molto poco valore alle organizzazioni nel breve periodo. È solo sul lungo termine (e solo dopo che le aziende apporteranno cambiamenti significativi) che potremmo valutare il suo valore reale.
5 Modi in cui l'intelligenza artificiale trasformerà i CRM (customer relationship management)
Dal 2020, l'intelligenza artificiale svolgerà sempre più un ruolo di vitale importanza nelle organizzazioni di vendita. Una delle implicazioni più profonde sarà nel contesto dei CRM. Meno del 40% delle aziende dichiara un tasso di adozione di CRM superiore al 90%.
Da quest’anno in poi, siamo sicuri di assistere ad un matrimonio riuscito tra intelligenza artificiale e CRM, una trasformazione epocale che amplificherà in maniera esponenziale le capacità e l'efficacia di questi potenti strumenti.
Vediamo ora in che modo l’AI sta incidendo sulla trasformazione dei CRM, esaminando gli aspetti principali di questo processo.
1. Raccolta, gestione e centralizzazione dei dati
In molti hanno sostenuto che l'avvento dell'AI nel panorama delle vendite rappresenta una minaccia per coloro che svolgono la professione dal vivo. È tremendamente miope chi pensa che l'intelligenza artificiale porterà alla scomparsa e alla sostituzione della funzione di vendita umana.
L'intelligenza artificiale promette di valorizzare, non sostituire, la componente umana. I professionisti delle vendite del futuro utilizzeranno l'intelligenza artificiale per ottimizzare sforzi e competenze.
Allo stato attuale delle cose, i professionisti delle vendite trascorrono il 16% del loro tempo inserendo dati nel CRM. Questo significa che spendono l'equivalente di un giorno lavorativo alla settimana a occuparsene. Chi è dell’ambiente sa molto bene che l'immissione manuale dei dati è l'ostacolo principale all'adozione dei CRM.
L’AI consente inoltre di centralizzare i dati relativi ai diversi clienti e di acquisire il loro intero ciclo di vita, che questo emerga da email, conversazioni telefoniche, chatbot o altro.
CallMiner Eureka utilizza ad esempio l'intelligenza artificiale e il linguaggio-macchina per acquisire e trascrivere tutte le interazioni con i clienti. Le trascrizioni sono contrassegnate in base ad argomenti chiave e ad uno schema di categorizzazione avanzato. Quando questi dati vengono inseriti in un CRM, possono emergere informazioni chiave, tra cui obiezioni, dati specifici rispetto ai concorrenti e casi d'uso ideali. I venditori possono inoltre cercare i metadati della trascrizione per parole chiave e persino tramite criteri acustici, ad esempio sfruttando intonazioni vocali che denotano eccitazione o delusione.
2. Analisi dello spettro emotivo dei clienti
È fondamentale che i venditori sviluppino alti livelli di fiducia nei propri clienti. Secondo una ricerca di Salesforce, il 79% degli acquirenti afferma che è fondamentale interagire con un venditore che è nello stesso momento un consulente fidato.
Le interazioni virtuali nascondono mimica, gesti ed espressioni facciali, ed è diventato sempre più difficile per il venditore far nascere e mantenere nel cliente la fiducia necessaria al raggiungimento degli obiettivi.
L'AI offre un potente antidoto.
Utilizzando taluni strumenti, è possibile cogliere al meglio le variazioni dello stato emotivo del cliente. Pensa ad esempio al software Cogito. Il suo funzionamento è semplice: se un cliente reagisce troppo bruscamente, il colore cambia dal verde al giallo, fino ad arrivare a rosso in situazioni di tensione incontrollata. Cogito valuta diversi aspetti chiave di una determinata conversazione, tra cui energia, interruzione, empatia, partecipazione, tono e ritmo, permettendo ai venditori di gestire in modo proattivo le telefonate.
Quando tutti questi dati vanno ad integrarsi con i CRM, i vantaggi sono di vasta portata.
3. Integrità dei dati
Secondo una ricerca di Dun & Bradstreet, il 91% dei dati inseriti nei sistemi CRM è incompleto, il 18% è duplicato e il 70% diventa irrimediabilmente obsoleto dopo appena un anno. 8 aziende su 10 ritengono che questi errori e mancanze influiscano assai negativamente sulle pipeline di vendita e sulla reputazione dell’azienda.
L'efficacia dell'intelligenza artificiale è direttamente proporzionale all'accuratezza dei dati che gestisce. Allo stesso tempo può essere essa stessa parte integrante della pulizia dei dati, rilevando irregolarità, anomalie, duplicati ed altri errori che compromettono i dati contenuti nei CRM. Integrando le informazioni con database di terze parti, l'intelligenza artificiale può anche interpolare info mancanti e aggiornarle in tempo reale (ad esempio modifiche dei contatti).
In questo modo i venditori abbracceranno più volentieri i CRM.
Ti interessa l'argomento e vuoi approfondire? Dai un'occhiata a questi contenuti altamente formativi:
- Intelligenza artificiale e vendite, cosa cambia?
- In che modo l'intelligenza artificiale trasformerà il B2B marketing?
- Come attivare una cultura aziendale basata sui dati
4. Punteggio lead predittivo
L’AI prepara i venditori a potenziare le proprie capacità di previsione del punteggio lead (o predictive lead scoring) con analisi ed algoritmi. Il 74% delle aziende afferma che la conversione dei lead in clienti rappresenta la priorità assoluta. Non c'è da meravigliarsi se il 96% dei visitatori che atterrano sul sito web di un'azienda non è pronto per l'acquisto.
I professionisti delle vendite si sono sempre affidati ad un calcolo di punteggio manuale dei lead, secondo una serie di regole del tipo: "Se questo, allora quello". Questo approccio è obsoleto e assolutamente poco efficace.
L'AI è fondamentale per motivare le organizzazioni di vendita a passare dal calcolo del punteggio dei lead basato su regole ad un calcolo di tipo predittivo. L’AI è in grado di analizzare in tempo reale milioni di dati storici ed informazioni, inclusi dati demografici, geografici, info relative ad attività e comportamento sul web, per determinare la predisposizione e volontà dei clienti all’acquisto.
Quando è integrata con i sistemi CRM, l’AI può analizzare le offerte vinte e quelle perse, rilevando trend che possono aiutare i metodi predittivi nel calcolo del punteggio dei lead.
I mezzi di AI per calcolare il punteggio dei lead si basano su un modello champion-challenger. Vengono cioè testati diversi modelli predittivi e viene selezionato quello più accurato.
Ogni volta che viene identificato un nuovo modello più accurato, diventa il valore predefinito.
5. Rapporti con i clienti
I CRM sono tradizionalmente degli archivi di dati. Quando l’AI informa i sistemi CRM, questi assumono un nuovo ruolo, divenendo consulenti di fiducia sotto una molteplicità di aspetti. Sulla base delle informazioni ospitate in un sistema CRM, l'AI ha la capacità di generare raccomandazioni mirate per i venditori. I CRM più efficienti forniranno anche il "perché", informando il venditore sulla logica alla base di alcune scelte del target.
I venditori non possono sopravvivere senza ottenere la fiducia del cliente. L'intelligenza artificiale promette di dotare i venditori di nuovi strumenti e di una reputazione nuova di zecca. Con indicazioni mirate e prescrittive, l’AI consente loro di diventare dei veri e propri thinking leader, capaci di fornire trattamenti efficaci per problemi aziendali potenzialmente fatali.
11 Suggerimenti per implementare al meglio l'intelligenza artificiale e il CRM (customer relationship management)
Che si tratti di automatizzare attività, migliorare l'intuizione umana, definire tendenze nascoste in una mole di informazioni o altro ancora, vogliamo darti una serie di suggerimenti che ti torneranno utili al fine di implementare l’AI in maniera ottimale all’interno dei tuoi processi aziendali, di modo da valorizzare gli sforzi e migliorare i profitti.
1. Trascrivere e analizzare le chiamate di vendita
Esistono software di analisi (Chorus è uno dei più noti) utili per registrare riunioni e chiamate, acquisire note, ottenere trascrizioni ed evidenziare riferimenti ad argomenti o frasi di interesse specifico (budget e prezzi, ad es.).
Gli utenti possono aggiungere tracker per tornare a momenti specifici delle conversazioni mentre, dal canto loro, i reparti vendite sono in grado di identificare trend attraverso le telefonate, combinando i dati che queste offrono con altri contenuti nel CRM.
2. Analizzare gli stati emotivi dei chiamanti per ottimizzare le esperienze telefoniche
Un altro strumento di intelligenza artificiale per i team di assistenza e vendita è Cogito, capace di eseguire analisi vocali durante la chiamata. Tipo di comunicazione, scelta delle parole e altre dinamiche comunicative vengono “scannerizzate” e passate al setaccio, per far sì che sia possibile cogliere lo stato emotivo del chiamante ed empatizzare il più possibile con lui.
Cogito è inoltre capace di monitorare le chiamate per consentire ai supervisori di intervenire e di ottenere un punteggio circa la soddisfazione dei clienti.
3. Automatizzare la figura umana con Conversica
L'AI non è ancora pronta per sostituire completamente la figura umana. Vi sono aziende che cominciano ad utilizzare software come Conversica, una sorta di dipendente automatizzato che può effettuare operazioni di marketing e vendita. Questo software si integra con numerosi CRM.
4. Identificare le tendenze dei ticket di supporto e ridurne il volume per fornire assistenza ottimale
Le applicazioni di IA sul genere di Wise possono aiutare a capire quale gruppo o agente è meglio equipaggiato per gestire singoli ticket. Può inoltre consigliare alcune risposte di default sulla scorta di criteri predefiniti o applicare un modello di risposta univoco per ticket specifici.
Solvvy confronta i nuovi ticket con quelli del passato e descrive automaticamente i passaggi per la risoluzione del problema. Comprende il linguaggio quotidiano dei clienti e reindirizza i ticket impegnativi, fornendo inoltre una dashboard per monitorare le prestazioni dell’assistenza.
5. Analizzare i dati dei social media per un account based marketing (ABM) ottimale
InsideView analizza ampie porzioni di dati sfruttando vari criteri di qualificazione, per identificare prospettive di account based marketing B2B pertinenti e funzionali. InsideView si integra con numerosi CRM di grandi dimensioni come Salesforce, Dynamics 365 e SugarCRM.
6. Automatizzare le operazioni di service desk con un assistente digitale
Gli assistenti alle vendite digitali non sono ancora tanto ottimizzati da riuscire a sostituire completamente gli esseri umani, ma possono per il momento automatizzare compiti semplici e rispondere a richieste comuni. Amelia di Ipsoft è in grado di emulare il linguaggio naturale e gestire operazioni di base come apertura di conti, registrazione di nuovi clienti od elaborazione di reclami.
Il vantaggio è chiaro: un dipendente in costante miglioramento che lavora 24 ore su 24, 7 giorni su 7 senza affaticare i reparti di assistenza e supporto i cui costi maggiori sono proprio relativi al personale.
7. Prevedere l'intento del chiamante con l'analisi vocale
Si può in questo caso sfruttare Akeira di Uniphore, un assistente virtuale AI in grado di interpretare le domande in linguaggio naturale e fornire risposte costantemente pertinenti. Il software comprende 25 lingue e 150 dialetti e può migliorare la velocità di risoluzione dei casi incrementando il tasso di successo della prima chiamata, riducendo nel contempo il burnout dell'assistente e la gestione del volume dei ticket.
8. Velocizza la produzione di contenuti utilizzando un generatore di linguaggi naturali
Oggidì la sfida è quella di produrre contenuti pertinenti e di alta qualità per clienti sempre più smaliziati. Una soluzione come Wordsmith, sviluppata da Automated Insights, è in grado di creare contenuti originali e dal suono naturale per descrivere i diversi prodotti. Il software si basa su modelli e dati aggiunti poco alla volta, e può aiutare a realizzare landing page efficaci, email personalizzate, recensioni, articoli di notizie, report su clienti e così via.
Sebbene possa risultare un poco “favolistico”, devi tenere a mente che è un sistema sfruttato anche da colossi come Amazon e Cisco.
Wordsmith è in grado di produrre contenuti in più di 15 lingue e si integra con diversi CRM.
9. Analizzare i modelli in CRM e calcolare punteggi dei lead predittivi
I CRM archiviano dati relativi all'attività dei lead e alle vendite, le cui informazioni dettagliate possono essere acquisite solamente attraverso modelli funzionali. InsideSales offre soluzioni di analisi per prevedere punteggi di lead accurati integrando tra loro diverse variabili, tra cui dati demografici, geografici, aziendali e di settore.
Le soluzioni InsideSales possono anche riconoscere le offerte a rischio, prevedere in maniera precisa i ricavi e migliorare il flusso di lavoro degli assistenti alle vendite.
10. Onboarding di nuovi venditori
L’AI fornisce valore non soltanto attraverso analisi di dati e tempistiche, ma anche guidando i rappresentanti umani a prendere decisioni informate e pertinenti. Un software come TopOPPS misura ad esempio l’integrità dei lead e il valore delle opportunità in base ad attività / profili dei clienti. Definisce in questo modo il venditore-tipo per ogni genere di attività, aiutando le aziende nel reclutamento.
TopOPPS si integra con Salesforce e altri CRM.
11. Allocare i fondi in modo efficace per aumentare il ROI
Il software "6sense" analizza i dati di settore e filtra quelli funzionali alla soddisfazione del cliente in relazione alla tua attività. Scandaglia inoltre i dati dei clienti di aziende per particolari prodotti o servizi, fornendo una mappa predittiva dei processi da mettere in campo per avere successo.
Questo consente ad esempio ad un'azienda B2B di concentrare la spesa pubblicitaria e quella relativa all’engagement verso potenziali clienti con maggior propensione all'acquisto, dando priorità ai lead sicuri. Ma non è tutto.
6sense offre un'app complementare che tiene traccia degli account che cercano keyword pertinenti per l’attività, donando un ulteriore focus sulle fasce di naviganti da targettizzare.
Considerazioni finali
Mentre l’AI e il machine learning raggiungono il massimo del loro hype, abbiamo visto che i vantaggi in fatto di produttività, risparmio sui costi, previsioni ed efficienza possono davvero essere reali.
Non tutti i CRM sono attualmente in grado di offrire funzionalità di analisi predittiva, ma non c'è motivo per cui la tua azienda debba farne a meno o non considerarli affatto.
Molti software di AI possono sfruttare i dati ricavati dal tuo CRM per offrirti un vantaggio competitivo misurabile.
Come ti abbiamo mostrato in questo contenuto, dovrai valutare con attenzione se l’AI può rivelarsi essenziale per il tuo genere di attività. Non avere fretta ma non perdere nemmeno troppo tempo prima di partire.
Scorri i nostri suggerimenti e l’elenco dei software che ti abbiamo indicato per trasformare in maniera ottimale e ragionata la tua attività, senza cedere alla voglia di innovare a tutti i costi ma allo stesso tempo senza perdere le possibilità che il futuro dischiude!
Vuoi capire come l'intelligenza artificiale
implementata nel tuo CRM può aiutarti ad
avere un vantaggio competitivo sul mercato?
