Una delle domande più importanti che, secondo me, chiunque dovrebbe porsi quando valuta l’uso di una nuova tecnologia è: mi aiuta a fare meglio le cose, o a fare cose migliori? Cioè, posso fare quello che faccio oggi ma un po’ più velocemente, un po’ più economicamente, un po’ più facilmente? Oppure posso fare qualcosa che prima non potevo fare? 

Nelle vendite, penso che l’AI rientri nel secondo caso, ma venga trattata come se fosse il primo, e questo rischia di peggiorare il problema che stiamo cercando di risolvere con essa. Lasciate che ve lo spieghi.  

Ci sono solo tante ore in una giornata, e la gestione degli account comporta una quantità enorme di lavoro prima ancora di arrivare vicino alla vendita. Ci sono problemi dei clienti da risolvere, riunioni da preparare, ordini da sollecitare, email a cui rispondere e richieste interne da gestire.  

Poi c’è tutto il lavoro necessario per trovare le informazioni che servono tra CRM, ERP, email, dashboard, report e ovunque altro si trovino. Senza contare tutto il lavoro necessario per inserire informazioni nel CRM.  

Se sei responsabile di un ampio portafoglio clienti (e diciamolo, lo è la maggior parte dei commerciali), tenere tutto sotto controllo è già abbastanza difficile. Lavorare in modo proattivo su ogni cliente è tutta un’altra storia. 

Quindi le persone prendono decisioni del tutto sensate su come impiegare il proprio tempo. Si concentrano sugli account che sanno aver bisogno di loro. Si occupano dei clienti che si fanno sentire di più. Tengono note personali perché è più veloce. Mantengono un foglio di calcolo perché per loro funziona. Aggiornano il CRM quando ne hanno occasione. 

Dal loro punto di vista, stanno portando a termine il lavoro.  

Purtroppo, quelle decisioni perfettamente razionali creano problemi altrove. 

Il responsabile vendite vuole che il proprio team passi più tempo con i clienti, ma si ritrova anche a rincorrere gli aggiornamenti del CRM perché ha bisogno di sapere cosa sta succedendo. 

Il CRO vuole una copertura migliore della base clienti e più ricavi, ma ha anche bisogno di informazioni accurate per capire se l’azienda raggiungerà i propri obiettivi. 

La direzione ha bisogno di dati affidabili su clienti e pipeline per fare previsioni e prendere decisioni, ma alcune delle informazioni più utili si trovano nelle caselle email, nei fogli di calcolo, nei taccuini o nella testa delle persone. 

E l’IT, dopo aver investito in sistemi pensati per creare una fonte affidabile di informazioni sui clienti, finisce per supportare anche una serie di soluzioni alternative accanto a essi. 

È così che si arriva a una situazione in cui tutti chiedono qualcosa di ragionevole, ma nel complesso stiamo chiedendo ai venditori di fare due cose opposte: passare più tempo a vendere e passare più tempo a mantenere le informazioni di cui il resto dell’azienda ha bisogno. 

Sicuramente è proprio il tipo di problema che l’AI dovrebbe risolvere?  

Non mancano le idee su come applicare l’AI alle vendite. Puoi usarla per scrivere email, riassumere chiamate, fare ricerche sugli account, produrre report, preparare follow-up e rispondere a domande sui clienti. 

Tutte cose utili. Ma rientrano tutte nel campo del ‘fare meglio le cose’. 

Considerando quanto i venditori siano già sovraccarichi, penso che ci sia una domanda più interessante da porsi: Può l’AI ridurre fin dall’inizio la quantità di informazioni e attività amministrative che devono gestire? 

Prendiamo un venditore con 80 account. 

Dargli un assistente AI in grado di riassumere qualsiasi account in pochi secondi è ovviamente meglio che chiedergli di passare 20 minuti a fare ricerche da solo. 

Ma deve comunque sapere di quale account chiedere. 

Questa distinzione conta. 

C’è una grande differenza tra una tecnologia che rende più facile per qualcuno estrarre informazioni e una tecnologia che gli porta le informazioni giuste quando ne ha bisogno. 

Se uno di quegli 80 clienti ha improvvisamente ridotto il volume degli ordini, perché il venditore dovrebbe andare a cercare quell’informazione? 

Se un account che normalmente ordina ogni sei settimane è arrivato all’ottava senza effettuare un ordine, perché qualcuno dovrebbe ricordarsi di controllare? 

Se qualcosa è cambiato e questo significa che un account merita attenzione oggi, perché aspettare che sia il venditore a scoprirlo? 

Questo, per me, è il punto in cui l’AI inizia a diventare davvero utile. Non come un altro posto in cui i venditori devono andare a cercare risposte, ma come un modo per fare più ricerca al posto loro. È qui che iniziamo a passare al ‘fare cose migliori’.  

Perché se a un venditore vengono proposti i prossimi passi migliori sulla base di informazioni di cui ha bisogno ma di cui non sapeva di aver bisogno, improvvisamente è in grado di servire molti più clienti con un livello di servizio personalizzato che prima non sarebbe stato possibile. 

Più AI potrebbe facilmente significare più sovraccarico 

Qui c’è un rischio, perché l’AI è estremamente brava a produrre cose. 

Se le si forniscono informazioni sui clienti, può produrre un riepilogo. Se le si fornisce la registrazione di una chiamata, può produrre note. Se le si dà un set di dati, può produrre insight. E poiché produrre tutte queste cose ora è economico e facile, possiamo produrne davvero molte. 

Il che è ottimo, finché qualcuno non deve leggerle. 

Se non stiamo attenti, passeremo i prossimi anni a stratificare riepiloghi, raccomandazioni, avvisi e insight generati dall’AI sopra una quantità già opprimente di informazioni sui clienti, per poi congratularci con noi stessi per aver reso i venditori più produttivi. 

Il test migliore è probabilmente molto più semplice: Significa che il venditore ha meno lavoro da fare? 

Riduce il tempo che passano a cercare informazioni? Significa che possono lavorare in modo efficace su una parte più ampia della loro base clienti? Elimina una parte dell’amministrazione che impedisce loro di passare tempo con i clienti? Aiuta l’azienda a ottenere informazioni migliori senza dipendere dal venditore che alimenti continuamente il sistema? 

Perché se l’AI può fare queste cose, iniziamo a risolvere la contraddizione. 

I venditori ottengono più capacità di vendita, senza che la direzione debba sacrificare la visibilità di cui ha bisogno per gestire l’azienda. Le informazioni utili sui clienti possono arrivare dai sistemi in cui già esistono invece di dipendere da qualcuno che le reinserisca. L’IT può dedicare meno tempo a supportare le soluzioni alternative che nascono quando le persone non trovano utili i loro sistemi principali. 

Questa è una promessa molto più interessante che generare un riepilogo di riunione un po’ più velocemente. 

Il che ci riporta al CRM 

Sotto tutto questo c’è una domanda scomoda. 

Da decenni il CRM promette di aiutare i venditori a vendere e le aziende a capire i propri clienti. Eppure i venditori sono sopraffatti, l’adozione resta un problema, le informazioni sui clienti continuano a finire in fogli di calcolo e taccuini, e la direzione fatica ancora a ottenere un quadro affidabile di ciò che sta realmente accadendo. 

Quindi come siamo arrivati fin qui? 

Il nostro CEO, David Roberts, lavora nel CRM da oltre vent’anni, prima consigliando le organizzazioni su strategia e implementazione CRM in Accenture e ora dall’altra parte del tavolo in SugarAI. 

Nel suo nuovo paper, Precision CRM: mantenere la promessa disattesa, analizza perché il CRM non è riuscito a mantenere parte della sua promessa originaria, come è cambiato il problema che deve risolvere e perché l’AI ci offre l’opportunità di fare finalmente qualcosa al riguardo. 

Se stai pensando a come l’AI possa aiutare i tuoi venditori a passare più tempo a vendere senza sacrificare le informazioni sui clienti da cui dipende il resto della tua azienda, vale la pena leggerlo. 

Leggi Precision CRM: mantenere la promessa disattesa