Seleção de 9 casos de uso de IA em vendas B2B e CRM

Muitas empresas estão cientes do potencial da Inteligência Artificial (IA) para otimizar os processos de vendas B2B. Muito melhor!

Porém, embora muitas empresas já tenham experimentado soluções de IA, poucas realmente estruturaram e industrializaram sua abordagem. A IA ainda está, em grande parte, em um estágio exploratório, ou mesmo “faça você mesmo”, sem ser racionalmente integrada ao funcionamento da organização comercial.

No entanto, desde a previsão de vendas e os relatórios automatizados até a recomendação de produtos e a otimização de rotas, há muitos casos de uso para a IA, que atingem todas as facetas do negócio de vendas B2B.

Este artigo apresenta uma visão geral de 9 aplicações concretas de IA, 9 maneiras de passar de uma lógica de experimentação para uma industrialização real da IA na função de vendas.

#1 Uso de IA para prever vendas

A previsão é um dos principais campos de aplicação da IA. Com os avanços da inteligência artificial, está se tornando possível prever as vendas com um nível de precisão cada vez mais satisfatório.

O princípio é simples: ao analisar o histórico de vendas, o comportamento do cliente e muitos outros sinais dos dados, a IA é capaz de detectar padrões recorrentes e extrair tendências preditivas. Aplicados aos dados da empresa, esses modelos fornecem projeções bastante confiáveis dos resultados futuros dos negócios, tanto no curto quanto no médio prazo.

Há muitos benefícios para as equipes de vendas e para a gerência. Isso permite que você, por exemplo, adapte as táticas de vendas de acordo com as previsões, otimize a alocação de recursos, identifique negócios de alto risco, etc.

Soluções como o Sales Cloud da Salesforce integram nativamente essas funções de análise preditiva, com base na IA interna da gigante do CRM: Einstein AI. Mas, é claro, a maioria dos pacotes de software de CRM aderiu ao movimento da IA.

#2 Implementar preços dinâmicos com IA

Como você pode garantir que o preço que você indica seja sempre o correto, aquele que maximiza as vendas sem reduzir as margens? Novamente, a IA pode ajudar.

Os algoritmos de precificação dinâmica baseados em IA são capazes de analisar em tempo real uma infinidade de fatores que influenciam as decisões de compra: o perfil do cliente, o histórico de transações, a demanda pelo produto, os preços da concorrência etc.

Usando esses dados, eles recomendam o melhor preço para cada transação e até mesmo ajustam automaticamente os preços nos canais digitais.

O resultado: preços continuamente otimizados que se adaptam a cada cliente e a cada situação. Isso permite que as empresas se tornem mais competitivas e, ao mesmo tempo, preservem suas margens. A equipe de vendas pode se concentrar no relacionamento com o cliente, com o apoio de recomendações inteligentes de preços.

#3 IA para segmentação de clientes

A IA também pode ser usada em vendas B2B para gerar uma segmentação de clientes mais refinada e relevante.

Como? Mais uma vez, graças aos dados e à análise em larga escala. A inteligência artificial torna possível analisar grandes volumes de dados de clientes e ir além dos critérios tradicionais e, às vezes, básicos usados na segmentação. Comportamento de compra, interações digitais, reações a campanhas: cada sinal é analisado para detectar semelhanças sutis entre os clientes e identificar segmentos de alto valor ou “microssegmentos”.

A IA abre caminho para a hipersegmentação e abordagens de vendas ultrapersonalizadas. A hipersegmentação torna possível o hiperdirecionamento, permitindo que as empresas otimizem a eficácia de suas ações e desenvolvam relacionamentos mais relevantes com cada cliente.

#4 Uso de inteligência artificial para pontuação de leads

Nem todos os leads são iguais. Por isso, é importante que a equipe de vendas os qualifique rapidamente e priorize as ações. Problema: com a multiplicação dos canais de interação, está se tornando difícil ter uma visão exaustiva de cada lead. Como você se orienta?

A IA fornece uma resposta eficaz com modelos de pontuação de leads de nova geração. Seu princípio: análise automatizada de uma ampla gama de dados sobre cada lead (dados demográficos, dados da empresa, comportamento on-line, envolvimento, etc.) para avaliar o nível de envolvimento e a propensão de compra em tempo real.

A cada lead é atribuída uma pontuação preditiva que reflete objetivamente seu “valor” potencial. A pontuação de leads permite que as equipes de vendas concentrem seus esforços nos clientes em potencial mais quentes, aqueles que precisam de ação rápida.

#5 Chatbots com IA, os novos assistentes de vendas

Os chatbots fizeram um enorme progresso nos últimos anos graças à inteligência artificial.

Como você provavelmente já sabe, esses agentes de conversação usam o processamento automático de linguagem natural (NLP) e tecnologias de aprendizado de máquina para analisar as mensagens dos clientes, entender o contexto e a intenção deles e, em seguida, criar respostas apropriadas com base em uma base de conhecimento. Tudo de forma fluida e instantânea, como em uma conversa natural.

Há muitos usos para chatbots em vendas B2B e CRM: suporte a produtos, marcação de compromissos, qualificação de leads, recomendações personalizadas, etc.

Os chatbots podem ajudar a automatizar uma série de tarefas tediosas. Eles não apenas liberam um tempo valioso para as equipes de vendas, mas também ajudam a melhorar a experiência do cliente, oferecendo atendimento 24 horas por dia, 7 dias por semana e respostas imediatas.

#6 Uso de IA para otimizar as rodadas e programações de vendas

A otimização de rotas é um dos maiores desafios enfrentados pelos vendedores viajantes. Como você pode organizar sua viagem de forma eficiente, levando em conta as prioridades do negócio e as restrições de tempo? Uma questão complexa, na qual a IA pode fazer toda a diferença.

As soluções de otimização de rotas baseadas em IA contam com algoritmos avançados capazes de processar uma infinidade de parâmetros em questão de segundos: localização do cliente, prioridade de compromissos, distâncias, tempos de viagem, disponibilidade da equipe de vendas etc. O cruzamento de todos esses dados gera a programação ideal, que maximiza o número de visitas e minimiza os tempos de viagem.

Para a equipe de vendas, isso significa um ganho significativo de eficiência, permitindo que ela se concentre no relacionamento com o cliente e não na logística. É também uma forma de aumentar o desempenho das vendas, pois nos permite ver mais clientes e aproveitar mais oportunidades.

#7 Uso de IA para fazer recomendações personalizadas de produtos

A recomendação de produtos é uma das principais formas de personalizar o relacionamento comercial. Ajudar os clientes a encontrar o produto certo para eles não é apenas um problema de B2C, mas também de B2B, é claro.

É aqui que entram os mecanismos de recomendação de IA. Sua missão é analisar o comportamento e as preferências de cada cliente para sugerir os produtos mais relevantes no momento certo.

Como? Mais uma vez, contando com algoritmos de aprendizado de máquina capazes de processar grandes volumes de dados do cliente: histórico de compras, comportamento de navegação, interações com a marca etc. Todos esses dados são sinais que podem ser usados para traçar um perfil preciso dos gostos e das necessidades do cliente.

Munido desse conhecimento, o sistema pode então gerar recomendações ultrapersonalizadas, seja para produtos complementares, novas categorias ou promoções direcionadas. Tudo automatizado e em grande escala, em todos os pontos de contato: site, aplicativo móvel, e-mail, etc.

As principais empresas de CRM (começando pela Salesforce) estão agora integrando essas tecnologias em suas soluções, seja para vendas B2C ou B2B.

#8 IA a serviço do conhecimento do cliente

Conhecer seus clientes é um pré-requisito para qualquer estratégia de vendas eficaz. Porém, com a multiplicação de canais de interação e fontes de dados, está se tornando difícil ter uma visão unificada de cada cliente. É nesse ponto que a IA pode ajudar as empresas a levar o gerenciamento do conhecimento do cliente para o próximo nível.

As soluções de Customer Intelligence baseadas em IA são capazes de coletar e analisar dados de clientes de várias fontes: CRM, atendimento ao cliente, redes sociais, pesquisas etc.

Toda interação e todo feedback são transformados em insights práticos.

A IA permite consolidar todas essas informações para criar uma visão de 360° de cada cliente, com um entendimento detalhado de seu perfil, preferências, irritantes, etc.

Esse caso de uso não deve ser uma surpresa: a IA é, antes de tudo, uma questão de análise de dados. O que nos leva ao último caso de uso desta seleção.

#9 IA para levar os relatórios de vendas para o próximo nível

Os relatórios geralmente são vistos como uma tarefa demorada para os vendedores e seus gerentes. Coleta de dados, consolidação, análise, etc. Você passa muito tempo longe do campo e dos clientes.

Com a IA, é possível automatizar grande parte desse trabalho e, ao mesmo tempo, melhorar sua relevância.

As soluções de relatórios baseadas em IA realizam uma análise completa dos dados disponíveis em seus sistemas de origem (começando com o CRM) para

• Ofereça uma visão unificada do desempenho de vendas.
• Responder às perguntas dos vendedores, na forma de assistentes de conversação.

O resultado: relatórios de vendas mais completos, mais confiáveis e, acima de tudo, mais acionáveis. Cada vendedor e gerente recebe insights personalizados com base em seus objetivos e escopo, o que, por sua vez, os ajuda a tomar decisões melhores e mais rápidas. A IA se torna como um copiloto a serviço da eficiência comercial.

A inteligência artificial pode até mesmo ir além, detectando as principais tendências, oportunidades e riscos… o que nos leva de volta ao primeiro caso de uso de IA em vendas B2B apresentado neste artigo. O círculo está completo. E lembre-se de que essa seleção é apenas uma pequena amostra de como a IA pode ser usada para melhorar os processos de vendas B2B e CRM. A revolução da IA, aqui como em outros lugares, ainda está em sua infância.