Quick summary - Le innovazioni tecnologiche che guidano la quarta rivoluzione industriale stanno trasformando profondamente sia il modo di lavorare sia il nostro modo di vivere. L’intelligenza artificiale, alimentata dalla disponibilità crescente di dati, sta sconvolgendo tutti i settori.
Gli algoritmi intelligenti sono in grado di automatizzare un’ampia gamma di attività ripetitive e a basso valore aggiunto, di elaborare enormi quantità di dati, di offrire consigli sulle migliori azioni da intraprendere per le strategia di vendita.
Potremmo definire il sales funnel come una rappresentazione visiva del processo che i lead attraversano per diventare clienti effettivi. Pianificare opportunamente un processo di vendita permette di definire con estrema precisione le azioni che l’organizzazione deve intraprendere per condurre i potenziali clienti in tutte le fasi di acquisto.
Alan Dubinsky, ricercatore presso La Edwin L. Cox School of Business, nel 1980/81 fu il primo a descrivere il paradigma della vendita nel suo articolo "7 steps of selling". Il modello di Dubinsky è uno dei più popolari, suddivide il sales funnel in 7 diversi passaggi: Individuazione Prospect, Pre-Approccio, Approccio, Presentazione di vendita, Gestione obiezioni e resistenze alla vendita, Chiusura, Follow-up.
Nel corso degli anni, numerosi studiosi tentarono di aggiornare il modello presentato da Dubinski, ad esempio Moncrief e Marshall nel 2005 suggerirono un modello focalizzato maggiormente sulla relazione con il cliente; successivamente, la trasformazione dell’economia da product-base a service-centric modificò nuovamente il paradigma delle delle vendite e tuttora stiamo assistendo ad una ulteriore metamorfosi guidata dalla tecnologia.
Insomma, la gestione della pipeline di vendita si è sicuramente evoluta dalla pubblicazione di Dubinsky, nonostante ciò il suo approccio è ad oggi quello maggiormente diffuso sia nella ricerca sia all’interno delle imprese.
Le 7 fasi del Sales Funnel
I paragrafi successivi forniscono una panoramica del processo di vendita in un mercato B2B, descrivendo le principali applicazioni dell'AI per ogni fase del funnel.
Individuazione prospect
Il prospecting è il primo passo da muovere verso la conquista di un nuovo cliente e include metodi per cercare e qualificare i lead. Innanzitutto i rappresentanti di vendita identificano i potenziali acquirenti provenienti da diversi canali ad esempio dall’inbound marketing, dai social, dai referral o dai nominativi raccolti ad eventi o fiere; successivamente, per ognuno dei contatti identificati è necessario qualificare le opportunità. Si stima che il 20% del tempo del lavoro dei rappresentanti sia occupato dalla ricerca di nuovi prospect. I lead in alcune organizzazioni, a causa della dimensione minore del mercato in cui operano, sono chiaramente identificati, per altre imprese, invece, il numero di potenziali clienti così come il volume di dati a disposizione è estremamente ampio.
Le attività principali associate a questa fase sono la lead generation, la loro qualificazione e la previsione delle vendite.
La lead generation è un processo finalizzato a generare un insieme di contatti interessati al proprio business utilizzando numerose strategie e strumenti di marketing. Le principali fonti da cui identificare nuovi lead includono referral, newsletter, webinar, annunci e attività sui social media. L'intelligenza artificiale sta diventando mano a mano sempre più utilizzata in questa fase, gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ad esempio, intervengono per creare elenchi di lead analizzando grandi quantità di dati esterni (social, blog, siti internet) e dati interni (email, traffico del sito Web, analytics) per estrarre insight sulle intenzioni di acquisto e sugli interessi dei profili che si interfacciano con l’impresa e identificare i profili che più assomigliano alle caratteristiche descritte nell’ICP.
Durante la qualifica di lead, o lead scoring, l'obiettivo è identificare i contatti in base a dei criteri prestabiliti e valutare la loro predisposizione all’acquisto, in altre parole significa riconoscere i lead la cui probabilità di diventare clienti effettivi è maggiore. Questo processo permette di affacciarsi ai lead veramente interessati aumentando l'efficienza e riducendo i costi, l’analisi predittiva in questo contesto può essere utilizzata per stabilire con maggiore affidabilità un punteggio.
I modelli AI analizzano i dati strutturati e non strutturati interni ed esterni all’impresa, i dati storici sulle vendite, le spese di marketing, le condizioni economiche, quelle politiche, quelle ambientali, la soddisfazione dei clienti, le tendenze dei consumatori e le strategie delle altre imprese concorrenti nel mercato di riferimento per costruire modelli in grado di stimare con maggiore affidabilità le vendite future.
Pre-approccio
La fase di pre-approccio include tutte le attività tra la qualificazione di un lead e l'effettiva interazione con il lead stesso. In questa fase, è decisivo acquisire informazioni dettagliate sui contatti ricavati, comprendere le loro esigenze, verificare eventuali interazioni precedenti e determinare il miglior approccio da utilizzare per condurre una comunicazione efficace e incisiva.
L’AI estrae e analizza i dati pubblicamente disponibili per ottenere un quadro più completo del settore di provenienza dei lead, del ruolo lavorativo, del numero di dipendenti dell’azienda in cui lavora, della localizzazione geografica, dei ricavi, delle attività sui social media e così via. I dati raccolti possono rivelare segnali di interesse nei confronti di determinato prodotto o servizio e consigliare i decision-maker a cui rivolgersi per ridurre la durata dei cycle di acquisto.
Approccio
Questa fase prevede il primo punto di contatto con il potenziale cliente, l'obiettivo è catturare l'interesse e instaurare un rapporto di fiducia reciproca. La prima impressione è fondamentale, un approccio di successo si baserà quindi sulle informazioni raccolte nelle fasi precedenti, in questo modo i rappresentanti di vendita saranno in grado di affacciarsi opportunamente al cliente e instaurare rapporti più profondi.
Il lead nurturing attraverso contenuti rilevanti e personalizzati (newsletters, white papers…) secondo gli interessi o le interazioni dei lead, abilita follow-up in grado di trasformare i prospect in clienti effettivi. E’ necessario mantenere attiva la relazione e il coinvolgimento dei potenziali clienti fino al momento in cui si rivelano pronti per la conversione.
L’AI crea valore in questa fase fornendo contenuti personalizzati e pertinenti alle esigenze dei clienti sulla base di dati raccolti in tempo reale e garantisce un coinvolgimento senza precedenti attraverso strumenti, quali i chatbot, capaci di intrattenere conversazioni testuali con gli utenti. Questi ultimi possono fornire assistenza continua e in tempo reale attraverso un’ampia gamma di canali: sito Web, e-mail, SMS o social media.
Presentazione
Durante la fase di presentazione è necessario fornire ai prospect informazioni personalizzate sul prodotto o sul servizio offerto, descriverne i vantaggi e fare confronti con la concorrenza. Affinché questa fase prenda luogo è necessario verificare che le esigenze del cliente siano state ben definite, solo così sarà possibile personalizzare la presentazione adattandola alle caratteristiche specifiche di ogni cliente.
Sono disponibili sul mercato diverse applicazioni progettate per assistere i rappresentanti di vendita durante questa fase del funnel, i software di Conversation Intelligence (CI) ne rappresentano degli esempi. Questa tecnologia offre la possibilità di analizzare le conversazioni ed estrarre insight in tempo reale. La CI registra le chiamate e le video-call, trascrive le conversazioni, analizza il sentiment, percepisce il livello di interesse e rileva parole chiave e argomenti che più colpiscono il cliente.
I sistemi CI sono in grado di fornire suggerimenti e consigliare azioni utili ai rappresentanti in tempo reale. I team di vendita possono trarre ampio vantaggio da questo strumento, i dati estratti si traducono in feedback per identificare punti deboli e migliorare le performance di vendita facendo leva su alcune metriche: la durata della conversazione, l’emotività e la cadenza. Inoltre, la CI può essere uno strumento prezioso per stimare con precisione le vendite future. Combinando i dati nel sistema CRM e quelli provenienti dai software CI, i rappresentanti dispongono di tutti i mezzi per valutare con sufficiente precisione l'esito di determinate opportunità di vendita.
Gestione obiezioni e resistenze alla vendita
Lungo tutto il sales funnel di certo non mancano obiezioni, critiche e ripensamenti. Il cliente potrebbe esprimere esitazioni relative al servizio offerto attraverso domande, commenti, disaccordi e presentare perplessità in qualsiasi fase del processo di vendita, non necessariamente dopo la fase di presentazione. Potrebbero, infatti, emergere osservazioni sulla qualità del prodotto, sul metodo di consegna, sul prezzo o sulla concorrenza. I professionisti delle vendite hanno il compito di affrontare e gestire le obiezioni.
Esistono numerose tecniche e procedure su come superare le obiezioni e persuadere il cliente, una di queste prevede l’utilizzo delle cosiddette battle card. Le battle card di vendita sono un documento interno in cui vengono identificati punti di discussione decisivi, informazioni chiave sul prodotto o sul servizio offerto nonché differenze con i principali concorrenti per aiutare i team di vendita a convertire più velocemente i lead e fornire delle linee guida per gestire le obiezioni. Redigere una battle card richiede molto impegno e ancora di più per mantenerle aggiornate.
I moderni sistemi di intelligenza artificiale, quali la Competitive Intelligence, utilizzano tecnologie AI per analizzare enormi quantità di dati (siti Web, recensioni, forum online…) e generare Battle Card pronte ad essere utilizzate facendo risparmiare molto tempo ai team e assicurando che le informazioni siano costantemente aggiornate.
Oltre ai software di Competitive Intelligence, anche gli strumenti di Conversation Intelligence, citati precedentemente, possono essere fondamentali per superare indenni questa fase della canalizzazione. Analizzando i modelli di comportamento dei rappresentanti di maggior successo, gli strumenti di Conversation Intelligence sono in grado di elaborare best practices per un'efficace gestione delle obiezioni.
Intervengono in questa fase anche algoritmi di ottimizzazione dei prezzi per gestire al meglio le perplessità sollevate sul costo del prodotto o del servizio offerto. Sulla base di dati storici, sulle condizioni di mercato, sui concorrenti e su numerose altre variabili, l'AI suggerisce il prezzo più adeguato da proporre al cliente e consiglia sconti personalizzati.
Close
Dopo aver gestito e superato tutte le obiezioni i rappresentanti devono guidare il potenziale cliente verso la firma del contratto nel modo più efficiente e appropriato possibile. Dato che in questa fase sono richieste capacità interpersonali e relazionali, le applicazioni di intelligenza artificiale non sono rilevanti come in altre fasi del funnel.
Follow-up
Questa fase include due attività principali: l’evasione dell’ordine e il follow-up. Una volta registrato ed evaso l’ordine, il processo di follow-up risponde alle necessità post-vendita (domande, reclami, manutenzione) ed infine misura la soddisfazione dei clienti. Questa fase del funnel ha due obiettivi principali: fidelizzare i clienti e sondare il terreno per ricavare nuove opportunità di vendita.
L’AI prevede i tassi di abbandono e rivela opportunità di up-sell e cross-sell.
Il tasso di abbandono si riferisce alla percentuale con cui un'azienda perde clienti in un determinato arco temporale. L’abbandono può essere causato da molteplici fattori tra cui: insoddisfazione per il prodotto, servizio clienti insoddisfacente o migliore offerta da parte di un concorrente.
I modelli di previsione AI identificano i clienti con la più alta probabilità di abbandono e le motivazioni sottostanti per adottare misure preventive. Allo stesso modo, alcune caratteristiche e informazioni specifiche di clienti già acquisiti (espansione del business, round di finanziamenti, trend, comportamento degli acquirenti.) segnalano i potenziali candidati per abilitare processi di up-sales e cross-sales. Delegando alcune attività di follow-up all'AI, i rappresentanti di vendita possono dedicare più tempo ed energie a funzioni ad alto valore aggiunto.
E’ fondamentale riconoscere che l’AI sta giocando un ruolo di supporto piuttosto che un ruolo di primo piano nel processo di vendita. L’esperienza personale e le capacità creative non potranno mai essere eguagliate dagli algoritmi.
