Como a Inteligência Artificial em vendas está evoluindo e por que ela é tão importante?

A Inteligência Artificial, que antes era apenas mais um tema de ficção científica, atualmente está cada vez mais presente no dia a dia das pessoas.

Se você é um usuário do Google, Microsoft ou Apple, tem grandes chances de ter utilizado algum serviço que envolve essa tecnologia.

Mas o que Inteligência Artificial tem a ver com vendas? Se você ainda nunca pensou na relação entre IA e vendas, pode estar ficando para trás.

Em 2017 a Salesforce publicou uma pesquisa que compila dados relacionados ao uso de inteligência artificial no processo de vendas.

Os resultados são impressionantes: 74% das empresas pesquisadas relataram um aumento nas vendas e na retenção de clientes com o uso da tecnologia.

Seguindo essa tendência, alguns dos principais players do mercado das Salestechs vêm desenvolvendo features que trazem importantes elementos de inteligência artificial. Alguns exemplos como a Inside Sales, a SalesLoft, a Outreach e até mesmo em exemplos menores como a Crystal Knows que criou o Crystal for Sales, que utiliza Inteligência Artificial para entender o padrão comportamental do lead através das suas interações em redes sociais.

As vantagens disso? Você consegue enviar cold mails com uma abordagem mais assertiva e consegue ser mais persuasivo e eficaz nas cold call, consegue predizer quais leads estarão mais engajados, comportamento dos leads dentro dos fluxos de prospecção e muito mais.

Quer saber como IA pode te ajudar a vender mais? Continua lendo!

Calculando o Lead Scoring

O lead scoring, ou pontuação de leads, prioriza aqueles leads com maior probabilidade de fechar contrato, o que não é nenhuma novidade.

O que pode ser uma curiosidade são as três formas de se fazer essa pontuação:

De forma manual

Nesse caso uma pessoa do time é responsável por fazer a pontuação dos leads.

Normalmente essa pessoa vai analisar o perfil do comprador e ver o quanto esse perfil tem fit com o seu perfil de cliente ideal.

Ela vai, por exemplo, analisar o perfil do Linkedin daquele comprador, a empresa, o cargo, enfim vai procurar quais informações são relevantes para dar uma pontuação ideal para o lead.

Esse processo é bastante usado em outbound.

Usando uma ferramenta de automação de marketing

Atualmente existem várias ferramentas de automação de marketing que oferecem essa pontuação de maneira automática.

O usuário deve apenas configurar as regras, que podem ser referentes a região demográfica, cargo ou setor da empresa, ou até mesmo o interesse do lead (o quanto de conteúdo ele consumiu) por exemplo.

A ferramenta, após analisar esses dados, gera a pontuação final.

Através da Inteligência Artificial

Através do aprendizado de máquina, ou inteligência artificial, o lead scoring é definido a partir da base de clientes já existentes, em comparação com os prospects.

A máquina consegue se basear nos dados dos clientes da base e ir aprendendo continuamente como aperfeiçoar esse lead scoring a partir da probabilidade de fechamento das contas que estão entrando na base.

A grande importância de um lead scoring correto

Podemos ver que existe uma grande diferença entre pontuar o lead scoring com uma ferramenta comum e calcular o lead scoring usando inteligência artificial.

Quando se trata de um lead scoring automático ou manual, se a empresa não ficar sempre atenta ao seu ICP, pode ocorrer que, ao longo do tempo, a pontuação fique desatualizada e ela erre mais na hora de vender.

No caso do IA, o aperfeiçoamento é feito de maneira automática e contínua. Ou seja, o ICP sempre vai estar coerente com as vendas que estão realmente acontecendo.

Outra vantagem de um lead scoring mais assertivo é que é possível distribuir os leads de maneira mais justa para o time de vendas, evitando que alguns vendedores fiquem com leads muito mais qualificados que os seus colegas de time.

Prevendo os melhores follow ups

Os follow ups formam um cenário riquíssimo para se utilizar Machine Learning, uma das facetas de IA.

Isso porque, baseado no perfil do lead e no seu comportamento, é possível prever algumas ações. Por exemplo: horário que o lead lê seus emails, melhor dia para se fazer cold call, conteúdo de email mais adequado.

Enfim, são inúmeras as possibilidades de análise.

A vantagem de se utilizar Machine Learning está no aperfeiçoamento das ações. Quanto mais a máquina aprender sobre o comportamento do seu lead, mais assertivas serão as sugestões de follow ups e maior será o retorno.

O Reev, nossa ferramenta de sales engagement, também usa inteligência artificial para esse fim: dar sugestões de atividades mais assertivas para os vendedores.

Medindo o desempenho dos vendedores

Como eu já expliquei, IA pode ser utilizada para pontuar melhor os leads e dar dicas sobre follow ups mais assertivos.

O que eu não falei ainda é que existe também a possibilidade de pontuação do outro lado da mesa: o lado dos vendedores.

Afinal, dizer como deve ser um vendedor de sucesso é algo bem complicado, pois existem muitas variáveis a serem consideradas (podemos só dar as dicas).

Quantas vendas o vendedor efetiva, o quão organizado ele é, se ele é eficiente ao executar suas atividades, a proporção entre a quantidade de leads que ele recebe e o número de vendas que ele realiza, enfim, são muitas métricas.

Um algoritmo capaz de fazer todas essas análises precisa ter uma inteligência capaz de entender toda a complexidade desses quesitos.

A vantagem aqui é que o vendedor será classificado dentro do time de maneira justa e não apenas baseando-se na quantidade de vendas que realiza.

Afinal, é muito deficitário analisar o vendedor apenas por isso.

Fazendo justiça com as próprias pontuações

Conforme dissemos em nosso certificado de sales engagement, pode acontecer que o vendedor que fecha mais vendas também seja aquele que queima muitos leads.

Nesse caso, o vendedor provavelmente pega uma quantidade maior de leads e fecha mais vendas, enquanto o outro vendedor, que fecha menos vendas, pega uma quantidade menor de leads, mas possui uma taxa de conversão maior.

No Reev, essa análise de desempenho do vendedor é feita através de um fator que é chamado Ozzy Factor, que rankeia os vendedores baseando-se em todas essas variáveis.

Bem mais fácil do que apenas confiar no feeling, não é?

Reconhecendo o texto e analisando o sentimento

É possível saber se a resposta que um lead deu para um email de prospecção é positiva ou negativa, sem a necessidade de ler uma por uma? Sim, com Machine Learning é possível.

Existe uma técnica de IA que se chama análise de sentimento. Ela é muito utilizada por grandes empresas para analisar a sua reputação perante os seus consumidores.

Normalmente o que essas empresas fazem é utilizar um programa para analisar o que os seus clientes andam falando sobre elas nos variados meios de comunicação, principalmente em redes sociais.

O programa vai aprendendo a entender palavras como positivas ou negativas e vai conseguindo identificar se um comentário no post do produto é positivo ou não.

Essa técnica também pode ser utilizada para analisar os emails que os leads retornam para os vendedores. Com essa análise, o vendedor pode priorizar aqueles leads que deram respostas positivas e fechar a venda mais rápido.

Essa capacidade de reconhecimento de texto pode ser usada para identificar se um email dentro de um fluxo de cadência está mais otimizado que os outros.

Também é possível personalizar o cold mail de acordo com o perfil do lead. Como eu citei na introdução, os vendedores podem usar o Crystal for Sales para escrever emails com uma abordagem mais assertiva.

Esse é o futuro em vendas! A máquina pode te ajudar a fazer emails muito mais personalizados e ainda priorizar os leads que estão mais engajados no processo. Incrível, não?

Pontuando os fluxos de cadência

Sim, a Inteligência Artificial aplicando em vendas ajuda a calcular o lead scoring, prevê os melhores follow-ups, mede o desempenho dos vendedores e faz uma análise de sentimento.

O que mais poderia fazer? Também é possível utilizar IA para pontuar fluxos de cadência.

Muitas vezes as empresas fazem diversos fluxos de cadência diferentes, até mesmo para fazer testes A/B.

Vale ressaltar que, em testes A/B a análise depende muito da disponibilidade da pessoa em extrair os relatórios e analisar. A probabilidade de se chegar em conclusões erradas é bem alta.

Por isso, através de Machine Learning, é possível dar uma pontuação à efetividade de um fluxo de cadência, indicando qual dos fluxos tem maior probabilidade de converter mais leads.

Essa indicação é baseada no histórico de fluxos de cadência já criados pelo vendedor e na efetividade de cada um. Ou seja: é baseada em dados reais e não na intuição do vendedor ou do gestor.

Tem como analisar fluxos de maneira mais fácil que essa?

Inteligência Artificial em vendas tem possibilidades infinitas

Aqui no texto dei o exemplo de 5 aplicações de inteligência artificial em vendas. Porém, as possibilidades são imensas.

É preciso que cada vez mais pensemos nessas possibilidades.

O uso de IA em vendas já é uma realidade e muitas ferramentas estão implementando essa tecnologia ou investindo (pesado) nela.

E você? Já usa essa tecnologia em vendas? Conhece alguma ferramenta com Inteligência Artificial? Compartilhe nos comentários!