L'intelligenza artificiale può migliorare il funnel di conversione?

Se fino a qualche anno fa era guardata con interesse soprattutto nel settore consumer, per la sua capacità di gestire il suo elevato numero di clienti con relativi dati, diventa sempre più chiaro che l’intelligenza artificiale può essere utilizzata con successo per migliorare il funnel di conversione B2B. Anche se attualmente ad investire in soluzioni di questo tipo sono soprattutto le aziende più grandi ed avanzate, secondo le previsioni Gartner già nel 2025 sarà il 75% delle realtà B2B ad aver adottato una soluzione di AI di supporto alle vendite.

Il perché è presto detto: un’impresa che oggi vuole rimanere competitiva non può più fare affidamento esclusivamente sull’intuito e sull’esperienza dei propri sales, ma deve massimizzare l’impatto della propria azione raccogliendo e sfruttando tutte le informazioni disponibili sul proprio pubblico di riferimento prima, e sui singoli prospect poi. Ed è qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale, che riesce ad analizzare ingenti quantità di dati in tempi ridotti per individuare pattern e tendenze, fare previsioni, o anche solo presentarli in forma aggregata e accessibile a chi si trova a prendere delle decisioni, magari insieme a qualche consiglio su come agire.

Con l’AI infatti non si punta a sostituire il personale di sales e marketing, bensì ad affiancarlo nel corso del ciclo di vendita, per sgravarlo dai compiti più ripetitivi e time-spending, ma soprattutto per arrivare, tramite elaborazioni complesse, ad estrarre dai dati quelle informazioni che altrimenti rimarrebbero inaccessibili utilizzando il solo lavoro umano. Vediamo come, per i vari step del funnel di conversione.

AI nell’inizio del funnel di conversione: lead generation & qualification

In un mercato sempre più saturo e competitivo, identificare il pubblico giusto a cui rivolgersi è cruciale. L’impiego dell’intelligenza artificiale facilita il processo di lead generation, permettendo di individuare un numero più vasto di potenziali acquirenti, in modo più veloce. Esaminando le informazioni dei clienti esistenti, ad esempio, l’AI è in grado di costruire delle lookalike audiences, ovvero un insieme di nuovi contatti con caratteristiche simili a quelle di chi ha già acquistato.

Per riconoscere i potenziali lead, l’intelligenza artificiale combina i dati interni (azioni compiute sul sito aziendale, eventuali email già scambiate o interazioni con chatbot…), con anche tutte le informazioni pubbliche legate ad un contatto (aggiornamenti LinkedIn, contenuti del sito della sua azienda, notizie su motori di ricerca…), che si tratti di contenuti testuali, interpretabili con grande precisione grazie agli algoritmi di NLP, o di altro tipo, come immagini o video.

Nella fase immediatamente successiva del funnel di conversione, l’AI consente di attribuire in modo automatico un valore ai lead individuati, sulla base del modello di lead scoring utilizzato in azienda, migliorato da sue ulteriori previsioni elaborate su quando -e quanto- ciascuno di essi potrebbe arrivare a comprare.

Funnel di conversione, parte centrale: approccio e nurturing

Grazie a tutte le informazioni raccolte negli step precedenti, i lead che arrivano al reparto sales sono già molto ben qualificati, e questo si traduce in un immediato risparmio di tempo per il personale umano, che potrà investire le proprie energie soltanto sui contatti più promettenti.

Oltretutto, arrivati a questa fase ciascun contatto risulta già arricchito da molte informazioni utili a far partire una comunicazione con maggiori possibilità di successo: quale ruolo ricopre il lead, come si colloca rispetto agli altri decision maker dell’azienda, quali bisogni o difficoltà sono stati esplicitati…

Sappiamo ormai bene infatti che una comunicazione personalizzata è la chiave necessaria a catturare l’attenzione di un potenziale acquirente. L’intelligenza artificiale rende possibile personalizzare la comunicazione in modo granulare, proponendo automaticamente al lead i contenuti più in linea con i bisogni e gli interessi manifestati, o che si prevede potrebbe manifestare in futuro (contenuti che potrebbero addirittura essere stati generati dall’AI stessa), sui canali da lui preferiti, e con un comportamento che continua ad adattarsi e a migliorare in base ad ogni successiva azione registrata.

Anche in questa fase può rivelarsi utile l’utilizzo di chatbot per interagire con il potenziale cliente, raccogliere e, laddove possibile, rispondere a domande, dubbi e altre richieste in modo tempestivo e in qualsiasi orario.

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BOFU, chiusura e post acquisto

Le fasi finali del funnel di conversione, inclusa quella del vero e proprio acquisto, rimangono in maggior misura ancora in carico alle persone, anche se un sistema di AI evoluto può aiutare anche in questo step, ad esempio per individuare in anticipo e in modo più preciso il punto di prezzo ideale per la chiusura dell’accordo, supportando i sales nella preparazione degli incontri attraverso la simulazione di possibili domande o obiezioni…

L’intelligenza artificiale torna a dare un contributo nelle fasi immediatamente successive all’acquisto, ad esempio per raccogliere automaticamente le informazioni necessarie a processare l’ordine o ad erogare correttamente il servizio. Allo stesso modo, ulteriori automazioni possono intervenire nel periodo successivo per andare a sondare il livello di soddisfazione del cliente, gli eventuali problemi rilevati, ma anche proporre l’acquisto dei prodotti complementari o upgrade che si prevede possano risultare interessanti per ciascuna specifica realtà.

Qualche consiglio per scegliere la soluzione giusta

Quando si parla di AI per marketing e vendite, le proposte sul mercato non mancano. Spesso però si tratta di soluzioni “prefabbricate” che vengono poi, in un momento successivo ed entro certi limiti, riadattate per il singolo cliente. Come abbiamo visto però, l’intreccio tra intelligenza l’artificiale e i processi dell’azienda è piuttosto stretto, e un approccio di questo tipo risulta riduttivo, andando a limitare le potenzialità dello strumento. Le soluzioni che nascono su misura invece, come quelle sviluppate da Sapiens Analytics, sono molto più flessibili e in grado invece di adattarsi completamente alle caratteristiche ed esigenze di un’azienda specifica. Per ciascun progetto è infatti previsto un team di sviluppo dedicato, che lavora coinvolgendo anche il personale interno.

Altro tema da tenere in considerazione è quello dell’interazione tra AI e risorse umane, che collaborano nelle varie fasi del funnel di conversione. Se da un lato c’è la necessità che le persone imparino ad utilizzare correttamente il nuovo strumento e a fornire le istruzioni necessarie al suo apprendimento, dall’altro bisogna che siano in grado di comprendere le motivazioni che stanno dietro alle indicazioni fornite e alle scelte compiute dall’AI. Sapiens Analytics sviluppa soluzioni di AI spiegabili, i cui output e, soprattutto, il processo decisionale per ottenerli, rimane trasparente e comprensibile per un umano. Inoltre, se richiesto, fornisce tutto il supporto e la formazione necessari a permettere un utilizzo corretto e consapevole del nuovo strumento arrivato in azienda.

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