Il passaggio di consegne tra marketing e vendite B2B funziona in modo diverso rispetto al contesto B2C. In un tipico acquisto B2B, le metriche di attività utilizzate dal marketing per comprendere l'intento (compilazione di moduli, download di ebook) non significano necessariamente che un lead sia pronto ad acquistare.
Se il team di vendita si affida esclusivamente alle informazioni del team di marketing, rischia di investire ingenti risorse in un potenziale cliente che non porterà a nulla. D'altro canto, quando un cliente raggiunge il picco di interesse all'acquisto, ogni ora conta, ma i team composti solo da persone non hanno la capacità di agire con tale rapidità senza un'adeguata preparazione.
Ecco perché gli strumenti e gli agenti basati sull'intelligenza artificiale sono diventati la forza trainante per garantire l'allineamento tra marketing e vendite, affinché agiscano come un'unica entità. In questo articolo, analizzeremo i numerosi modi in cui l'IA può incrementare l'efficienza e la produttività dei team B2B.
5 modi in cui l'IA allinea marketing e vendite B2B
L'intelligenza artificiale collega i dati relativi alle intenzioni, l'instradamento dei lead, le informazioni ricavate dalle conversazioni, i trigger basati sugli account e i contenuti personalizzati, consentendo a marketing e vendite di coordinarsi più rapidamente e di perseguire insieme opportunità più promettenti.
1. Valutazione unificata dell'intento e dell'account
Invece di discutere su cosa si intende per lead qualificato, i team utilizzano l'IA per analizzare segnali comportamentali combinati, come visite al sito web, clic sugli annunci e download di contenuti, insieme dati firmografici.
Utilizzando una piattaforma come AI GTM, In questo modo, il tuo team potrà identificare segnali di acquisto in tempo reale, picchi di assunzioni e dati demografici aziendali molto più rapidamente. Successivamente, gli agenti basati sull'intelligenza artificiale potranno importare dati in tempo reale nel tuo CRM per calcolare punteggi unificati per ciascun account.
Si tratta di dati di cui sia i team di marketing che quelli di vendita possono fidarsi, garantendo che si concentrino solo sugli account con un alto potenziale di vendita. Niente più risorse sprecate a inseguire “e se” e “forse.”
2. Instradamento e trasferimento automatizzati dei lead
Gli operatori umani hanno bisogno di tempo per identificare e comprendere i dati, soprattutto se provengono da una vasta gamma di fonti. Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale non hanno questo problema e possono monitorare ed elaborare i segnali di interazione in arrivo nel momento stesso in cui si verificano.
Quando vengono identificati i segnali di un lead ad alta priorità, lo strumento instrada l'account al rappresentante di vendita giusto in base al territorio, alla dimensione dell'affare o al settore. Ciò elimina i ritardi dovuti al passaggio manuale, riduce “tempo al primo tocco”,” e impedisce che i potenziali clienti qualificati si raffreddino.
3. Intelligenza conversazionale in tempo reale
Affinché le cose accadano in tempo reale, le informazioni devono fluire liberamente tra marketing e vendite, in entrambe le direzioni. Tuttavia, questo non sempre accade. In un contesto tradizionale, i dati si spostano dal marketing alle vendite, ma non ritornano con la stessa facilità, il che ostacola le campagne e può bloccare l'avanzamento dei progetti.
Questo ostacolo può essere rimosso con l'aiuto di strumenti di intelligenza artificiale. Ad esempio, in un Campagna di contatto a freddo basata sull'intelligenza artificiale, La ricerca procede più velocemente, il che si traduce in una migliore personalizzazione e in un processo decisionale più informato. Ma questo è il flusso standard.
Per trasferire le informazioni dalle vendite al marketing, gli strumenti di intelligenza artificiale analizzano le chiamate di vendita, identificando le obiezioni più comuni degli acquirenti, le menzioni della concorrenza e le richieste di nuove funzionalità del prodotto. Il marketing utilizza queste informazioni per perfezionare i messaggi e creare schede informative che rispondano direttamente alle reali preoccupazioni dei potenziali clienti.
4. Trigger del marketing basato sugli account
Quando un account raggiunge una specifica soglia di intenti, gli strumenti di intelligenza artificiale possono orchestrare automaticamente azioni sincronizzate, come l'avvio di campagne pubblicitarie altamente mirate da parte del team di marketing e, contemporaneamente, l'invio di un avviso al rappresentante di vendita assegnato, affinché contatti l'utente con messaggi contestualmente appropriati.
È un modo per assicurarsi che entrambi i team svolgano il proprio lavoro nei tempi previsti, in modo che l'azienda non perda un potenziale cliente promettente.
5. Contenuti iper-personalizzati su larga scala
La personalizzazione dei contenuti è uno strumento potente in ogni campagna, ma solo se si sanno utilizzare i dati per creare testi accattivanti che rispondano alle esigenze e alle intenzioni dei lettori. Se i contenuti risultano impersonali e freddi, non convinceranno nessuno.
Questo è uno dei punti in cui specialisti umani e strumenti di intelligenza artificiale dovrebbero collaborare per ottenere risultati migliori. Il team di marketing crea le strutture di messaggistica principali, mentre gli strumenti di intelligenza artificiale adattano i testi, i casi di studio e le call to action per soddisfare le esigenze specifiche dei diversi profili di acquirenti o settori.
Gli addetti alle vendite possono quindi utilizzare questi materiali personalizzati direttamente nelle email in uscita o nelle piattaforme di vendita digitali.
L'intelligenza artificiale come risorsa per la produttività.
Siamo già giunti a un punto in cui l'unica strada percorribile è quella degli strumenti basati sull'intelligenza artificiale. Anche se il B2B è molto più lento del B2C, le aziende hanno comunque bisogno di elaborare enormi quantità di dati e controllare il flusso di informazioni. È qui che l'IA dà il meglio di sé.
L'intelligenza artificiale offre al marketing e alle vendite B2B un sistema operativo condiviso per agire in base alle intenzioni di acquisto. Unificando i dati, automatizzando i passaggi di consegne, migliorando le conversazioni e personalizzando i contatti, i team possono rispondere più rapidamente, ridurre gli sprechi di tempo e convertire con maggiore sicurezza un maggior numero di opportunità di alto valore.
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