Streszczenie: BrakOdpowiedziDlaURL
Megan Wharton jest znakomitą asystentką ds. sprzedaży. Wykonuje tę pracę zaledwie od paru miesięcy, ale bez trudu najlepiej ze wszystkich w zespole radzi sobie z kwalifikowaniem obiecujących, potencjalnych klientów. Megan posiada wyjątkowy talent do konwersowania z nimi drogą mailową i wie dokładnie, co napisać, by potencjalny klient chciał porozmawiać ze sprzedawcą. O ile jej koledzy dyskwalifikują leady po kilku próbach kontaktu, Megan się nie poddaje. Do tego wszystkiego nigdy nie wzięła ani dnia zwolnienia lekarskiego i jest pracownikiem, który byłby wspaniałym nabytkiem dla każdego zespołu.
Jest jednak pewien haczyk – Megan nie jest prawdziwą osobą. To program sztucznej inteligencji zaprojektowany tak, by pomagać specjalistom ds. marketingu B2B w kwalifikowaniu leadów. Jak pokazuje przykład Megan, choć wiele z tego, co mówi się o sztucznej inteligencji, można uznać za przesadną reklamę, w marketingu rozwiązania te w najbliższym czasie staną się praktycznym i przydatnym narzędziem.
Aż 80% menedżerów ds. marketingu B2B uważa, że sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje ich dziedzinę w ciągu najbliższych pięciu lat, a w ankiecie przeprowadzonej niedawno wśród specjalistów ds. marketingu wskazano na AI jako technologię, która zostanie z największym prawdopodobieństwem wdrożona do 2020 roku.
Wyzwania marketingu
Działy marketingu są zawsze w jakiś sposób niedoinwestowane. Brakuje im czasu, ludzi lub pieniędzy. By zmierzyć się z tym wyzwaniem, firmy, które chcą podnieść swoje możliwości z zakresu marketingu B2B, zaczynają polegać na rozwiązaniach z obszaru sztucznej inteligencji, właśnie takich jak Megan. Produkty marketingowe z obszaru AI mogą bowiem działać niczym turbodoładowanie.
Wyobraź sobie, że jesteś w stanie wypełnić centralę tysiącem znakomitych specjalistów ds. marketingu, którzy wprawnie analizują ogromne ilości danych i dostarczają przekładalnych na działania obserwacji, podnoszących produktywność i wydajność obecnego zespołu ds. marketingu. Właśnie coś takiego sztuczna inteligencja może zaoferować marketingowcom z sektora B2B.
Pomimo potencjału sztucznej inteligencji specjaliści ds. marketingu przyznają, że nie są gotowi na przyjęcie tej technologii. Menedżerowie ds. marketingu określili AI jako modną technologię, na której zastosowanie nie są przygotowani. Co więcej, zaledwie 13% marketingowców stwierdziło, że czuje się bardzo pewnie ze swoją znajomością AI.
Choć wiele firm nadal bada potencjał rozwiązań z obszaru sztucznej inteligencji, kilka czołowych organizacji już zdecydowało się na jej wdrożenie. Z niedawnego raportu Salesforce wynika, że firmy osiągające znakomite wyniki z dwukrotnie większym prawdopodobieństwem będą wykorzystywać AI niż te, które radzą sobie słabo.
Wkrótce integracja rozwiązań AI stanie się koniecznością w prowadzeniu nowoczesnych operacji marketingowych. Poza chatbotami istnieje wiele innych zastosowań tej nowej technologii w marketingu. Oto kilka sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji, które zespoły marketingowe mogą przełożyć na działania służące poprawie uzyskiwanych rezultatów.
Kwalifikowanie leadów oraz analityka predykcyjna
Kwalifikowanie leadów (lead scoring) jest jednym z zastosowań AI budzących największą ekscytację w działach marketingu. Wynika to ze znaczących przeszkód w obsłudze leadów w obecnym systemie. Firma może zdobyć 10 tysięcy leadów miesięcznie, ale które z nich zakończą się faktyczną sprzedażą? Zespoły marketingowe przy udziale sztucznej inteligencji są w stanie przeanalizować dane dotyczące obecnych i potencjalnych klientów, zidentyfikować tych najbardziej obiecujących, a następnie określić, które działania są priorytetowe. Usługi AI pomogą także firmom odkryć „sobowtóry”, czyli firmy o tych samych cechach co obecni już klienci B2B.
Organizacje wprowadzają także do procesu kwalifikowania leadów analitykę predykcyjną. Tego rodzaju narzędzia AI wypatrują sygnałów lub też takich szczegółów, jak: środowisko informatyczne klientów, niedawno zakupione usługi lub obecne miejsce w procesie zakupowym, by ustalić zamiar potencjalnego klienta – czy znajduje się on w fazie rozważań, czy jest już gotów dokonać zakupu. Firmy mogą zastosować analitykę predykcyjną, by ukierunkować działania marketingowe na podstawie tego, na jakim etapie procesu zakupowego znajdują się potencjalni nabywcy.
Różne punkty kontaktu
Różne platformy AI pozwalają zespołom marketingowym śledzić potencjalnych klientów w wielu różnych punktach kontaktu, a następnie zastosować analitykę predykcyjną do oceny prawdopodobieństwa dokonania zakupu. Do interakcji tych dochodzi w różnych miejscach. Potencjalny klient może odwiedzić stoisko na targach, wejść na stronę internetową firmy, obejrzeć webinarium lub też przeczytać maila marketingowego.
Platformy AI obserwują także reakcje potencjalnego klienta w celu monitorowania jego zachowań na stronach internetowych podmiotów zewnętrznych oraz na różnych urządzeniach, jak: komputer biurowy, telefon i tablet.
Decyzje zakupowe można również rozpisać na wiele ról, ponieważ zazwyczaj obejmują one co najmniej kilka różnych zainteresowanych stron. Z badania Gartnera wynika, że średnia liczba osób zaangażowanych w decyzję zakupową w sektorze B2B wynosi 6,8. By uwzględnić ową mnogość interesariuszy, programy AI z zakresu kwalifikowania leadów obserwują zachowania pracowników i dają zespołom marketingowym wszechstronny obraz miejsca zajmowanego przez organizację w procesie zakupowym.
Zautomatyzowane konwersacje e‑mailowe
Sztuczna inteligencja ewidentnie jest w stanie dostrzec najlepsze leady oraz przewidzieć nadchodzące możliwości sprzedażowe, ale inną cenną umiejętnością AI jest skuteczne odpowiadanie na maile od klientów. Conversica, start‑up z rejonu zatoki San Francisco, który obsługuje takich klientów, jak Microsoft i Oracle, jest jednym z liderów dostarczających rozwiązania z zakresu automatyzacji e‑maili, takie jak cyfrowa asystentka Megan Wharton.
Oprogramowanie firmy Conversica wysyła e‑maile do wszystkich leadów przychodzących (ang. inbound leads) i wciąga ich w dwustronną konwersację, która przypomina korespondencję prowadzoną przez prawdziwą osobę. Według danych producenta, średnio 35% potencjalnych klientów odpowiada na wiadomości wysłane przez zautomatyzowanego asystenta ds. sprzedaży.
Taka autentyczność jest ważna. Firmy stosujące technologię AI ryzykują przecież utratą zaufania i zaangażowania klientów. Oprogramowanie firmy Conversica wykorzystuje też sztuczną inteligencję do analizy odpowiedzi potencjalnych nabywców oraz do ustalenia ich zamiarów.
Oprogramowanie rozumie klienta
Producent chwali się, że – zdaniem jednego z klientów – oprogramowanie jest w stanie zrozumieć odpowiedzi e‑mailowe potencjalnego klienta i właściwie odpowiedzieć na 99% z nich. Conversica podtrzymuje konwersację, stosując podejście, które firma nazywa „przyjemnie nieustępliwym”. Jest to wytrwała kontynuacja kontaktu drogą e‑mailową lub esemesową. Gdy tylko potencjalny klient zasygnalizuje zamiar dokonania zakupu, grupa marketingowa przekazuje go zespołowi sprzedażowemu.
W trakcie współpracy z firmą Conversica producent drukarek, firma Epson, odnotował wzrost wskaźnika odpowiedzi ze strony klientów o 240%, a liczba kwalifikowanych leadów wzrosła o 75%. Liczby te są szczególnie znaczące, jeśli weźmie się pod uwagę fakt, że Epson otrzymuje aż 60 tysięcy leadów rocznie.
Obserwacje na temat klientów
Produkty AI potrafią także coraz lepiej analizować nieustrukturyzowane dane, jak: obrazy, filmy wideo czy pliki audio. Chorus to start‑up oferujący oprogramowanie AI do analizy danych audio zarejestrowanych w trakcie rozmów sprzedażowych z potencjalnymi klientami. Oprogramowanie to dokonuje transkrypcji treści rozmów i analizuje je, dostarczając obserwacji, jak lepiej obsłużyć klientów i podnieść produktywność personelu.
Zespoły marketingowe wykorzystujące tego typu narzędzia AI mogą zmienić wysyłane komunikaty na podstawie spostrzeżeń poczynionych podczas rzeczywistych konwersacji z klientami. Jeśli potencjalny klient zacznie napomykać o nowym konkurencie, zespół marketingowy może opracować materiały, które pomogą zespołowi sprzedażowemu odeprzeć nowe zagrożenie. Zespoły marketingowe mogą także dokonać zmian w strategii zakupu płatnych mediów, by zareagować na nową konkurencję.
Inne firmy z sektora AI, jak Affectiva, pracują nad rozwiązaniami do pomiaru zaangażowania wyczuwanego w głosie danej osoby. Łatwo jest wyobrazić sobie, na czym w tym przypadku polega przydatność technologii – marketingowcy mogą łatwiej zorientować się, którzy potencjalni klienci odnoszą się z entuzjazmem do zakupu, a którzy nie są zainteresowani kontaktem sprzedażowym.
Personalizacja za pomocą danych
Do niedawna liczba danych osobowych potencjalnych klientów, jakimi dysponowali marketingowcy, była niezbyt wielka. Marketingowcy potrafili posegregować potencjalnych klientów w szeroko rozumiane kategorie, jak: organizacja, lokalizacja i branża. Obecnie produkty AI pozwalają na głębszą personalizację dzięki masowemu gromadzeniu danych. Zespoły marketingowe mogą następnie przesłać komunikat informujący o szczególnych potrzebach indywidualnych klientów.
AI potrafi także przeprowadzić analizę całych branż, by uzyskać spersonalizowane obserwacje dotyczące poszczególnych przyszłych klientów. Proces obejmuje analizę strony internetowej oraz aktywności online pracowników każdej z firm na danym rynku, na przykład w branży motoryzacyjnej. Dzięki zgromadzeniu ogromnej ilości informacji o kliencie i danych wewnętrznych produkty AI dają marketingowcom głęboki wgląd w każdą firmę.
Precyzja dzięki AI
Podejście to działa na skalę, która wcześniej była nie do pomyślenia. Zamiast próbować skierować ofertę do spółki z sektora opieki zdrowotnej, dzięki danym zgromadzonym z pomocą sztucznej inteligencji firmy mogą doprecyzować swoją grupę odbiorców docelowych – na przykład kierując ofertę do biotechnologicznej spółki z Seattle, zatrudniającej 5 tysięcy osób, która niedawno ogłosiła duże przejęcie i będzie potrzebowała kogoś, kto pomoże przeprowadzić proces scalania infrastruktury informatycznej.
Gdy tylko firmy zdobędą informacje dotyczące poszczególnych klientów, mogą zastosować w swoim podejściu marketingowym głęboki poziom personalizacji. Produkty AI dokonają oceny wszystkich stosownych treści opracowanych przez zespół marketingowy (jak: strony internetowe, posty na blogu czy e‑maile) i wskażą idealny materiał, który należy przesłać konkretnemu klientowi na każdym etapie procesu zakupu. Gdy potencjalny klient kliknie na link w mailu marketingowym w tym scenariuszu, wyświetli mu się dynamiczna strona docelowa (tzw. landing page), zaprojektowana tak, by przypaść do gustu akurat tej konkretnej osobie.
Tworzenie treści
Sztuczna inteligencja może nawet pomóc w opracowywaniu prezentowanych na stronie treści, tyle że na razie w sposób jeszcze niezadowalający. Wielu menedżerów ds. marketingu może chciałoby, by programy AI były w stanie napisać przekonujące publikacje skierowane do klientów, takie jak blogi czy newslettery. Niestety, tego rodzaju możliwości są jeszcze poza zasięgiem algorytmów.
Obecnym rozwiązaniom AI, jak zautomatyzowane e‑maile firmy Conversica, nadal brak kreatywności koniecznej do stworzenia angażującej narracji, jakiej wymagają blogi i newslettery. Pomimo to sztuczna inteligencja jest w stanie pomóc zespołom marketingowym w tworzeniu treści dzięki automatyzacji podstawowych zadań i ograniczeniu ogólnego nakładu pracy. Firmy mogą wykorzystać produkty AI do poprawy e‑maili marketingowych, tworząc frazy do wpisania w pole tematu oraz przyciski tzw. wezwania do działania (call to action), które wygenerują najwięcej kliknięć.
Oto kilka sytuacji, w których programy AI mogą stworzyć możliwe do przyjęcia treści narracyjne. Warunki te wymagają ogromnych ilości danych, które miałaby wykorzystać sztuczna inteligencja. Na przykład po uzyskaniu szczegółowych danych o przebiegu meczu futbolowego program AI może wygenerować względnie proste podsumowanie rozgrywki. Toteż jeśli marketingowcy będą dysponować ogromną ilością informacji i danych, być może uda im się wykorzystać sztuczną inteligencję do oceny informacji i opracowania stosownej treści, na przykład krótkiego posta na blogu lub na stronie internetowej.
Rozpocznij wdrożenie
Wdrożenie jednego lub kilku z tych rozwiązań z obszaru AI pozwoli zespołom marketingowym pozytywnie przyjąć nową technologię i pomoże firmom zrealizować cele biznesowe. Analityka predykcyjna oraz zautomatyzowane wiadomości e‑mail mogą być ważnym krokiem naprzód w realizacji strategii wykorzystywania sztucznej inteligencji. Gdy połączyć te rozwiązania z obserwacjami na temat klientów, personalizacją danych oraz tworzeniem treści, można śmielej myśleć o takim wykorzystaniu sztucznej inteligencji, aby wspierała realizację szerszych inicjatyw biznesowych.
O autorze: Brain Kardon jest CMO w firmie Fuze
