Los equipos de marketing llevan más de una década utilizando el aprendizaje automático. En los primeros días del Big Data, era común escuchar a la gente decir que el marketing era la aplicación asesina de los datos. A medida que la ciencia de datos ha evolucionado hacia la inteligencia artificial, los profesionales de marketing y ventas han descubierto una variedad de formas de utilizar los datos para volverse más productivos: ayudar a encontrar las audiencias adecuadas en la orientación de sus anuncios, predecir el momento justo para enviar un correo electrónico la bandeja de entrada de un destinatario para maximizar las posibilidades de obtener una apertura, e incluso personalizar la experiencia web o la publicidad de su empresa para hacerla más atractiva para sus clientes. Ahora, estamos empezando a ver que estos mismos equipos utilizan la IA generativa en sus programas de marketing y ventas para seguir impulsando una mayor productividad y eficiencia en sus esfuerzos. Tres productos de IA generativa que han hecho que nuestros equipos de marketing y ventas sean más productivos: Sales Navigator de LinkedIn y los productos AI Email Assistant y Conversational Email Assistant de 6Sense.1 Sales Navigator destaca información útil sobre una organización de maneras que el personal de ventas puede utilizar fácilmente. Esta es una aplicación clásica de la IA generativa: es excelente para digerir y resumir información y realizar una gran cantidad de investigación básica por usted. Analiza comunicados de prensa, información de productos, LinkedIn (por supuesto) y otras fuentes para brindar una imagen precisa y actualizada de lo que es importante para una organización. ¿Quiénes son las personas clave? ¿En qué asociaciones están involucrados? ¿Cuáles son sus objetivos? ¿Cuáles son sus finanzas (en la medida en que son públicas)? Los vendedores necesitan esta información en cada etapa de una venta, desde escribir un correo electrónico inicial hasta cerrar el trato. Ahora está al alcance de su mano, sin necesidad de horas de investigación. Aprende más rápido. Excavar más hondo. Ver más lejos. El AI Email Assistant, que incorpora el correo electrónico conversacional, es más complejo. El correo electrónico conversacional ayuda a automatizar las primeras etapas de búsqueda de prospectos calificados. Un redactor de IA redacta mensajes para utilizarlos con los clientes potenciales. El borrador se crea a partir de información de la base de conocimientos del asistente y sugerencias del vendedor. Las indicaciones son familiares para cualquiera que haya probado la ingeniería de indicaciones con ChatGPT: «Imagínese que es un vendedor amigable que envía un correo electrónico a un asistente a la conferencia Strata de O’Reilly…» Los borradores de correos electrónicos generados por el asistente tienden a ser demasiado largos y se centran en nuestro productos demasiado pronto en la conversación en lugar de abordar las necesidades del cliente. Pero editar un borrador es mucho más fácil y rápido para un humano que comenzar con una página en blanco. Nuestro personal a menudo compara el borrador inicial del asistente con el resultado de otras herramientas de IA generativa como ChatGPT, combinando y mezclando ideas. También editan por extensión; Los correos electrónicos breves son más efectivos que los mensajes detallados, y cualquiera que haya jugado con la IA generativa sabe que es detallada. La mejor manera de utilizar la IA, como ha escrito Ethan Mollick, podría ser leer las sugerencias de la IA y luego escribir el mensaje usted mismo. De esa manera, no parecerá un resultado de IA e incorporará los propios pensamientos e ideas del vendedor. Es esencial mantener al ser humano informado. Redactar correos electrónicos es útil, pero ahí no reside el valor real. El asistente es capaz de clasificar y enrutar respuestas. Una bandeja de entrada virtual gestiona el flujo de la conversación, y esta capacidad de gestionar las primeras etapas de una conversación es más importante que crear borradores de mensajes. Permite al usuario definir diferentes campañas para diferentes tipos de prospectos, cada una con una “cadencia” distinta para los contactos: un correo electrónico inicial, seguido de un correo electrónico para programar una llamada si la respuesta es positiva, u otros correos electrónicos para responder preguntas iniciales. . Las respuestas a cada mensaje se analizan y clasifican en una de varias categorías: desinteresado, interesado más tarde, perspectiva seria y otras. El asistente también clasifica los clientes potenciales según su función, asignando diferentes clientes potenciales a diferentes campañas. Nuestros vendedores trabajan con muchos tipos diferentes de personas: personal técnico, líderes técnicos, operaciones, recursos humanos, ejecutivos y más. Todos tienen intereses diferentes, pero es muy fácil para un ser humano emitir juicios basados ​​en ideas preconcebidas en lugar de hechos (por ejemplo, «los programadores no están interesados ​​en las habilidades de gestión»; sí lo están). Según la respuesta, el asistente podría notificar automáticamente a un vendedor sobre un cliente potencial serio del departamento de recursos humanos e iniciar el proceso de concertar una reunión. Puede marcar a un cliente potencial como “no interesado” o “posiblemente interesado más adelante” e iniciar una secuencia de cierre. Puede gestionar una referencia a otro cliente potencial. Y puede brindarles a los usuarios potenciales que no tienen autoridad para tomar decisiones herramientas para defender nuestros productos dentro de su empresa. Si el asistente tiene problemas para clasificar un mensaje, se lo notifica a un humano. Luego, alguien puede realizar la clasificación y el asistente de IA utiliza esa información para futuros correos electrónicos. La IA también genera otros dividendos. Cada respuesta, incluso “no interesado” o ninguna respuesta, produce información. La IA puede decirnos qué campañas son más efectivas, qué correos electrónicos tienen más probabilidades de generar una respuesta positiva y por qué: ¿a qué cuestiones responden los clientes potenciales? ¿Que es lo que les importa? Si se le proporcionan los datos de formación adecuados, el asistente puede replantear una conversación. Por ejemplo, si uno de los problemas del cliente potencial es “la dificultad de contratar talento calificado” (por ejemplo, desarrollar productos de IA), el asistente puede intentar replantear la conversación en torno al desarrollo de las habilidades de su personal actual: la demanda de talento de IA es enorme y la oferta es limitada, por lo que la forma más rápida y confiable de adquirir talento en IA es aumentar las habilidades de sus empleados actuales. Nuevamente, es importante mantener a los humanos informados para que la conversación no se descarrile, pero la capacidad de replantear una conversación de manera adecuada le ahorra mucho tiempo al vendedor. En última instancia, estas herramientas sirven para ahorrar tiempo, pero es importante comprender por qué queremos ahorrar tiempo. Queremos hacer que nuestros vendedores sean más productivos, liberar su tiempo para hacer cosas que una IA no puede hacer o, más apropiadamente, no perder tiempo haciendo cosas que una IA puede automatizar. La IA no puede cerrar tratos. Si bien la IA puede hacer algunas declaraciones simples sobre las necesidades de un cliente, no puede explorar la situación del cliente en profundidad, ayudarlo a ver cuáles son los problemas reales y hacer sugerencias sobre cómo nuestros productos se ajustan a requisitos que no sabían que tenían. Replantear es importante, pero es sólo el comienzo. Entonces, ¿qué puede hacer la IA y qué partes del proceso de ventas puede asumir? Aquí es donde la clasificación de las respuestas juega un papel muy importante. Gran parte del trabajo de un vendedor implica procesar clientes potenciales a través del embudo de prospectos. Los primeros pasos de ese trabajo son bastante mecánicos. Por ejemplo, puede enviar un correo electrónico estándar a todos los asistentes a una conferencia, tal vez 1000 o 2000 asistentes. La mayoría de ellos no responderán, pero aún tendrás unos cientos de respuestas, que deberán clasificarse en categorías. Los clientes potenciales también se pueden asignar a diferentes campañas, todas gestionadas a través de correo electrónico conversacional: por ejemplo, los clientes anteriores se pueden asignar a una campaña diseñada para recuperarlos. Gestionar este proceso de filtrado requiere una cantidad considerable de trabajo que requiere mucho tiempo, especialmente si debe hacerse manualmente: finalizar una conversación con una nota positiva, agregar posibles prospectos a una base de datos y programar llamadas con los prospectos más serios. Ese tipo de filtrado es un trabajo excelente para la IA. Así que el correo electrónico conversacional realmente tiene que ver con la escala: filtrar 1.500 asistentes al evento, todos los cuales son posibles clientes potenciales, hasta 2 o 3 clientes potenciales altamente calificados, 20 o 30 posibles, unos cientos para volver a intentarlo más tarde y mil que no mostraron interés. Los vendedores aún deben ser los “humanos informados” que editan los mensajes, evitan que las conversaciones se desvíen y ayudan a la IA a clasificar las respuestas; pero tienen mucho más tiempo para cerrar acuerdos con los prospectos más serios. A su vez, la capacidad de la IA para clasificar el correo electrónico a escala aumenta la cantidad de prospectos en etapa inicial con los que puede interactuar. Más prospectos ingresan al embudo y, a su vez, eso significa que habrá más clientes potenciales de alta calidad con los que trabajar los vendedores. ¿Así que, qué hemos aprendido? Los vendedores deben permanecer informados en cada etapa. Reescribir los mensajes generados por IA para garantizar que tengan una voz humana es una buena práctica. Las mayores ganancias en eficiencia provienen de la clasificación de las respuestas y la gestión del proceso de respuesta, no de la generación automatizada de correos electrónicos. El objetivo es cerrar más acuerdos, no minimizar la plantilla. La gente ha usado herramientas desde que vivimos en cuevas, y la IA es solo otra herramienta que el marketing y las ventas pueden utilizar para ser más productivos. Todavía estamos en las primeras etapas para descubrir qué puede hacer esta herramienta en particular y cómo podemos usarla de manera efectiva. Todavía estamos cometiendo los errores que son parte del aprendizaje de una nueva tecnología. Pero ya hemos visto que la IA hace que nuestros vendedores sean más eficaces y mejores en los trabajos que ya realizan. ¿Es esto una revolución o simplemente un crecimiento incremental? No importa; en cualquier caso, somos parte de ello. Notas al pie LinkedIn es cliente de O’Reilly Media. 6El sentido común no lo es. Este artículo analiza las experiencias de O’Reilly con estos productos. No está patrocinado ni por LinkedIn ni por 6Sense.