Inteligența artificială transformă procesele de vânzare din industria poligrafică

Inteligența artificială poate identifica clienți potențiali, genera lead-uri (prospectare de clienți), identifica nevoile clienților și poate calcula probabilitățile de cumpărare mult mai rapid și mai precis. Preferințele utilizatorilor pot fi înțelese mai bine cu ajutorul analizei predictive: pe baza preferințelor, IA poate fi folosită pentru a face recomandări adecvate în ceea ce privește produsele de imprimare care se potrivesc dorințelor clientului, înlocuindu-i astfel pe agenții de vânzări care făceau personal această sarcină de analiză ce consumă mult timp. În timp ce oamenii de vânzări se bazau pe propria experiență, pe intuiții subiective și pe strategiile corporative prescrise, IA poate procesa mult mai multe date și astfel poate identifica și utiliza mult mai bine potențialul de up- și cross-selling (tehnici de creștere a vânzărilor). Pe lângă analizarea și identificarea nevoilor clienților este esențială și comunicarea constantă între companie și clienții săi – IA poate îmbunătăți și acest aspect, de aceea oamenii de vânzări trebuie să fie deschiși la utilizarea IA drept „asistent” în activitățile lor, pentru a-și optimiza procesele. Inteligența artificială este acum capabilă să contribuie la îmbunătățirea măsurabilă a rezultatelor vânzărilor.

Potrivit lui Michael Becker – directorul Asociației Patronale Print+Media Nord-Vest (VDMNW) – intervievat de publicația germană print.de, previziunile tehnologice nu sugerează că vânzătorul va fi înlocuit, deoarece componenta umană în vânzările B2B (care implică creativitatea, empatia, carisma, umorul, abilitățile de comunicare) nu poate fi în prezent replicată decât într-o măsură limitată. Becker vede inteligența artificială mai degrabă ca pe un asistent al personalului de vânzări, care poate optimiza procesele și poate reduce volumul de muncă al angajaților. Specialistul german a identificat cinci domenii în care IA poate face diferența: automatizarea proceselor de lucru care le displac oamenilor (de exemplu, actualizarea datelor de contact în sistemele CRM), automatizarea proceselor de lucru pe care oamenii nu le pot face (de exemplu, identificarea trendurilor din industrie pe baza unor volume mari de date), creșterea calității de lead-uri și scurtarea proceselor de vânzare (algoritmii evaluează lead-urile în funcție de indicatorii de performanță și reduc durata ciclului de vânzare), predicția oportunităților de up-/cross-selling și realizarea previziunilor de vânzări în raport cu anumite tipuri de clienți. Obiectivele acestui ultim domeniu sunt personalizarea în timp real a anunțurilor, o direcționare mai precisă, orientată către probleme și o comunicare mai exactă a mesajelor. Inteligența artificială este capabilă să scaneze întregi baze de date integrate, în timp ce formele de învățare automată (Machine Learning – ML) pot construi avatare ale clienților, care conțin potențialul de vânzări și previziuni de risc.

Deși principiile de bază din vânzări nu s-au schimbat nici măcar în era digitalizării, iar etapele „câștigării” unui client sunt în continuare aceleași, o importantă tendință de schimbare este totuși recognoscibilă în prezent. Potrivit lui Michael Becker, transformarea se manifestă prin renunțarea la marketingul de masă și tranziția către o abordare personalizată a clientului. Cu ajutorul aplicațiilor de inteligență artificială se preconizează apariția unor noi abordări în ceea ce privește vânzările și a marketingului de tipul „Segment-of-one-Marketing”, în care fiecare client este abordat în mod individual, spre deosebire de segmentarea anterioară de masă. Marketingul se îndepărtează de standardizare, iar analiza predictivă permite companiilor să înțeleagă preferințele utilizatorilor și să facă recomandări pe baza acestor date. Fără aceste noi instrumente de sales și marketing, „datele” oamenilor de vânzări au fost limitate în mod tradițional la propria experiență, la intuiția subiectivă și la strategiile de afaceri prescrise.

În ceea ce privește asistența personală în vânzări, IA se poate ocupa de sarcinile administrative, predispuse la erori umane, cum ar fi organizarea e-mailului, gestionarea programărilor sau comunicarea cu clienții – toate sunt automatizate, iar inteligența artificială învață în mod constant. Un exemplu în acest sens este și „inteligența conversațională” introdusă pe piață de Clara Labs, care poate fi oricând încorporată în programele de e-mail. La fel, interfețele de comunicare de tipul „chatbots” sunt inteligență artificială care execută în mod autonom sarcini definite pe baza unor modele de comportament preprogramate. Acestea contribuie la îmbunătățirea și orientarea către obiective a comunicării dintre companii și clienți.

Ajustarea sau stabilirea flexibilă a prețurilor (strategia prețurilor dinamice) cu ajutorul IA nu se bazează pe costuri, ci pe prețul acceptat de clienți și pe adaptarea la cererea și oferta de pe piață. Inteligența artificială optimizează prețurile și cu ajutorul rezultatelor analizei comportamentului clienților din baza de date (prețurile acceptate în trecut, comportamentul clienților similari, factorii care au fost relevanți în ultima vreme pentru încheierea unor tranzacții de succes etc.). În plus, clienții existenți sunt analizați cu ajutorul algoritmilor de învățare automată previzională pentru a determina cât de probabil este ca un lead (contact) să poată fi transformat în client. Acest lucru este menit să minimizeze subiectivitatea (anterioară) în evaluare. Totodată, contactele cu perspective reduse de succes sunt sortate de la început pentru a simplifica vânzările. Inteligența artificială realizează și analize predictive, care sporesc calitatea previziunilor de vânzări prin intermediul unei metodologii de identificare a tiparelor în date. IA poate fi utilă chiar și înainte de cross-selling deoarece poate crea analize detaliate ale coșului de cumpărături pe baza datelor de vânzări CRM și ERP și astfel poate calcula și prezice probabilitățile de succes ale procesului.

În prezent este posibilă și hiper-targetarea cu ajutorul algoritmilor de învățare automată – IA poate selecta grupuri țintă adecvate pe baza datelor demografice, atribuirii locației (geotargeting), a termenilor de căutare pe browser, a activității pe un website sau pe rețelele de socializare etc. Totodată satisfacția clienților este îmbunătățită în mod continuu deoarece sistemele de IA învață cu fiecare nouă înregistrare de date – un aspect folosit cel mai adesea pentru asistenții virtuali de cumpărături, chatbots destinați reclamațiilor clienților, furnizarea mai rapidă de informații către clienți sau pentru gestionarea experiențelor clienților din perspectiva omnichannel. Potrivit unui studiu realizat de Institutul Capgemini, 75% dintre companiile care utilizează IA și Machine Learning au reușit să crească satisfacția clienților cu peste 10%. Cu ajutorul unui instrument de IA dezvoltat de Pepa Systems, IA poate îmbunătăți interacțiunile cu clienții chiar și prin încorporarea aspectelor empatice. Procesul se realizează în trei etape: măsurarea nivelului de empatie al fiecărei interacțiuni cu clienții, stimularea efectelor reacțiilor empatice și selectarea strategiei care este considerată cea mai bine adaptată la nevoile de interacțiune ale clientului respectiv și care promite cel mai mare succes.

Inteligența artificială este o parte indispensabilă a domeniului de vânzări din industria poligrafică, astfel încât companiile care privesc către viitor nu își pot permite să o ignore.