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18/03/2019


3 maneiras AI pode revelar seus melhores clientes
Se você pudesse ser agraciado com qualquer superpotência, qual seria? Para os vendedores, poucas superpotências são mais valiosas que a precognição - a capacidade de ver eventos futuros. E se os vendedores pudessem prever com grande precisão quem seriam seus melhores clientes? É algo que os vendedores querem desesperadamente e precisam. Quase metade (40%) dos vendedores dizem que encontrar clientes é a parte mais desafiadora do processo de vendas. É ainda mais difícil do que fechar o negócio!

Ganhar precognição não é uma realidade muito distante, graças aos avanços da inteligência artificial. Aqui estão três maneiras pelas quais a inteligência artificial pode ajudá-lo a encontrar seus melhores clientes e se juntar às fileiras de super-heróis.

Prever a disponibilidade para comprar

A maioria das empresas estabelecidas não tem escassez de potenciais clientes em seu pipeline de prospecção. O desafio é peneirar o barulho. A grande maioria dos clientes que acessam uma empresa, seja por e-mail, pelo site da empresa ou por seus canais de mídia social, não está pronta para comprar. De fato, surpreendentes 96% dos visitantes que visitam um site da empresa não estão prontos para comprar. Não importa o quão atraente seja o discurso de vendas ou quão lucrativa seja a oferta, o cliente simplesmente não está pronto para morder.
Digite AI. Ao aproveitar o poder da inteligência artificial, as equipes de vendas podem gastar menos tempo perseguindo leads que não estão prontos para comprar. Em vez disso, eles podem se concentrar nas contas que indicaram que suas carteiras estão abertas e prontas para serem arrancadas. Uma das propostas mais empolgantes da IA está no contexto da escuta social. Os consumidores de hoje vivem no social. A IA é capaz de monitorar uma série de diferentes plataformas sociais e usar o processamento de linguagem natural (PNL) para determinar a disponibilidade de um cliente para comprar. Ao filtrar palavras como "comprar", "comprar", "decidir" e "agora", as marcas podem identificar os clientes que estão nos estágios finais do ciclo de compra.

Quando a PNL é combinada com a análise de sentimentos, os resultados são especialmente profundos. A análise de sentimentos ajuda os vendedores a determinar o sentimento de um cliente em relação a uma marca. Leva em conta a polaridade - se os sentimentos de um cliente sobre uma marca são positivos, neutros ou negativos - e subjetividade - se um pedaço de texto é um fato declarado (objetivo) ou expressa alguns sentimentos, visões ou crenças pessoais (subjetivos). Se a polaridade for positiva e a mensagem for subjetiva, é mais provável que o cliente seja um alvo principal.

Reconhecendo os muitos benefícios da escuta social, muitas empresas saltaram na onda. A Cisco é uma das muitas empresas para aproveitar o poder da inteligência artificial e da audição social. Conseguiu obter um retorno de investimento de 281% em menos de um ano como resultado de seu investimento em listening social. A IA pode ser um divisor de águas para ajudar os vendedores a identificar as empresas que estão chegando ao fim de sua jornada de compra.

Desenvolver um senso de urgência é o maior desafio enfrentado pelos vendedores. É muito mais fácil desenvolver um senso de urgência quando você sabe que os clientes estão prontos para comprar. As pessoas compram quando estão prontas para comprar, não quando os vendedores precisam vender.

Prever os ímpetos para comprar

Não é suficiente identificar quando os clientes estão prontos para comprar. Os vendedores também precisam determinar por que os clientes estão prontos para comprar. Estamos vivendo na idade do cliente, afinal. 79% dos compradores B2B dizem que é absolutamente crítico ou muito importante interagir com um vendedor que seja um consultor confiável.

Sua empresa tem um arsenal de dados à sua disposição. Você tem anos, até décadas, de histórico de ganhos e perdas armazenados em seu CRM. A IA tem uma capacidade única de entender tudo isso. Pode extrair milhões ou mais pontos de dados e extrair informações relevantes. Em seguida, ele pode organizar e indexar essas informações em dados estruturados usando uma série de algoritmos. Ao avaliar seu banco de dados completo de detalhes de ganhos / perdas, ele pode calcular um escore de propensão com base no ajuste geral de uma conta para uma solução. Não só a AI pode identificar as perspectivas mais semelhantes às que você vendeu com sucesso no passado, mas também pode revelar por que elas têm uma alta propensão a comprar.

É esse "por que" que é tão crítico na era de vendas de hoje. Quando a AI fornece soluções em uma caixa preta, ela tem eficácia mínima. A venda do insight é fundamental. De acordo com a Salesforce, 65% dos compradores B2B dizem que provavelmente trocarão de marca se a empresa não for tratada como uma organização única. Os clientes esperam que as empresas entendam suas necessidades. Spray e rezar táticas de marketing não são mais eficazes. AI pode encontrar a agulha no palheiro. Talvez uma mudança nas direções da empresa sinalize um aumento no orçamento para uma determinada categoria de tecnologia que você está vendendo. Talvez uma avaliação técnica revele um vazio na pilha de tecnologia de uma empresa. Se uma empresa não está usando uma solução concorrente, pode ser uma ótima oportunidade para entrar.

Até 2020, 75% dos compradores B2B esperam que os fornecedores antecipem suas necessidades. À medida que a jornada do consumidor se torna mais complexa, a AI tem o potencial de armar os vendedores com as conversas certas e pontos de conversa. É poderoso.

Aproveitando a inteligência de relacionamento

Mesmo as informações corretas sobre quando e por que os clientes estão prontos para comprar não garantem uma venda. No final, as empresas são compostas de pessoas. Para colocar o pé na porta, os vendedores devem explorar o poder da inteligência de relacionamento. Avanços na IA também transformaram o poder dessa inteligência de relacionamento.

Enquanto plataformas tradicionais de redes sociais como o LinkedIn, Twitter e Facebook medem a força do relacionamento de acordo com a quantidade de conexões, a inteligência de relacionamento se concentra na qualidade das conexões. Ele explica o número de interações que tivemos com um membro de nossa rede, a natureza dessa conversa, a atualidade dessa conexão, as conexões mútuas e vários outros fatores diferentes para determinar com exatidão o quanto estamos conectados a alguém. . Ele pode, então, acoplar essas informações com informações relacionadas à, quantas referências de sucesso uma pessoa fez, por quanto tempo elas foram clientes e quanto gastaram para determinar o quanto uma marca defende uma pessoa. Finalmente, pode mapear um vendedor ' s relacionamento completo Rolodex para determinar como eles estão conectados a um cliente-alvo. Tudo somado, IA, aprendizado de máquina e inteligência de relacionamento podem ajudar a identificar os melhores caminhos para uma introdução a um cliente-alvo. Faz toda a diferença conseguir um pé na porta.

84% dos compradores iniciam a jornada de compra com uma referência. E 9 das 10 decisões de compra são feitas graças às recomendações dos pares. Saber com quais tomadores de decisão e campeões se conectar pode fazer ou quebrar uma venda.

A Forrester previu que um milhão de representantes de vendas ficarão sem emprego até 2020. A revolução da inteligência artificial está exigindo uma evolução nas vendas. Ao divulgar informações relacionadas à quando os clientes comprarão, por que comprarão e como se conectar a eles, a AI promete conceder aos vendedores força sobre-humana na forma de precognição.

Fonte: Forbes

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