4 Modi Utili per Utilizzare i Modelli di AI per il Marketing (Che Non Sono Creazione di Contenuti o Immagini)
Marketing
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4 Modi Utili per Utilizzare i Modelli di AI per il Marketing (Che Non Sono Creazione di Contenuti o Immagini)
Marketing
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Suggerimenti della guida
La AI generativa non è solo uno strumento per contenuti: il suo vero valore emerge quando viene utilizzata per operazioni di marketing scalabili, ripetibili e ad alto impatto.
La AI eccelle nella classificazione, nel recupero, nel prendere decisioni e nell'automazione dei flussi di lavoro in modo molto più affidabile rispetto alla scrittura o alla creazione di immagini.
Gli strumenti di AI orientati internamente (come i chatbot di Slack) riducono il dolore di onboarding, migliorano l'accuratezza e eliminano il lavoro ripetitivo di recupero delle conoscenze.
Gli assistenti virtuali alle vendite aiutano i clienti a confrontare rapidamente le opzioni, riducendo l'attrito e la pressione sui team di vendite/supporto.
Il punteggio dei lead basato su AI migliora i tempi di risposta, aumenta la pertinenza e aiuta i team a dare priorità ai potenziali clienti di alto valore con un lavoro manuale minimo.
Onboarding automatizzato dei partner trasforma flussi di lavoro di verifica manuale di diverse settimane in ore, favorendo una crescita più rapida e riducendo i costi operativi.
Lo sviluppo di AI non richiede più ingegneria: gli ambienti senza codice (come Bird Flows) consentono ai marketer di creare strumenti personalizzati autonomamente.
Le aziende che limitano la AI alla creazione di contenuti perdono i più grandi casi d'uso per guidare il ROI attraverso automazione, decision-making e scalabilità.
Punti salienti del Q&A
Perché l'IA non dovrebbe essere utilizzata solo per la creazione di contenuti?
Perché l'IA offre rendimenti più forti e più affidabili quando applicata all'automazione, al processo decisionale, alla classificazione e ai flussi di lavoro operativi.
Qual è il valore commerciale di un chatbot AI interno?
Fornisce ai team accesso immediato a informazioni accurate, riducendo i tempi di onboarding e migliorando la precisione delle risposte per vendite e supporto.
Come migliora un assistente alle vendite virtuale l'esperienza del cliente?
Guida i clienti attraverso opzioni strutturate e li aiuta a scegliere il prodotto giusto senza richiedere intervento umano.
Cosa rende l'IA efficace per il punteggio dei lead?
L'IA analizza modelli e comportamenti su larga scala, fornendo una qualificazione più rapida e follow-up più personalizzati.
In che modo l'automazione dell'IA supporta la crescita dei ricavi?
Riducendo il carico manuale, migliorando la velocità di risposta e consentendo ai team di concentrarsi su compiti ad alto impatto invece di flussi di lavoro ripetitivi.
Quali sono i vantaggi dell'onboarding automatizzato dei partner?
Riduce i tempi di onboarding da settimane a ore e abbassa i costi di personale mantenendo la verifica coerente.
I marketer hanno bisogno di ingegneri per costruire flussi di lavoro basati sull'IA?
No — gli strumenti no-code consentono ai marketer di costruire, testare e distribuire processi alimentati dall'IA senza scrivere codice.
Come si evolvono gli strumenti di intelligenza artificiale nel tempo?
Man mano che acquisiscono più documentazione e dati di interazione, affinano le loro risposte, diventando più accurati e preziosi in tutta l'organizzazione.
Non limitarti a utilizzare l'AI solo per la creazione di contenuti. Ecco quattro modi in cui il modeling AI può offrire un valore sostenibile per la tua funzione di marketing.
ChatGPT può generare suggerimenti per titoli e rispondere a domande su qualsiasi argomento tu possa immaginare. DALL-E trasforma il testo in immagini dettagliate e imaginative. I generatori di video come DeepBrain e MidJourney possono creare video sorprendenti che rivaleggiano con produzioni professionali.
Con così tanti strumenti a tua disposizione, l'IA generativa può sembrare la soluzione a tutti i tuoi problemi di creazione di contenuti. Ma la facilità dell'IA generativa ha rivelato alcuni gravi svantaggi della creazione di contenuti con IA.
Considera queste statistiche sorprendenti fornite da l'influencer di marketing Neil Patel:
In una revisione dei contenuti di marketing ben posizionati su Google, i contenuti scritti da umani hanno superato i contenuti generati dall'IA più del 94% delle volte.
In un audit di 68 siti web con contenuti sia IA che scritti da umani, l'articolo medio generato dall'IA ha registrato 52 visitatori al mese, rispetto a 283 visitatori per i contenuti scritti da umani.
Quando i marketer valutano solo la modellazione dell'IA per le sue capacità di creazione di contenuti, trascurano centinaia di altri casi d'uso potenti che possono elevare le prestazioni del loro marchio, semplificare le spese e aumentare la produttività per individui e team.
Non mettere l'IA generativa in una scatola.
Se sei un marketer che ha ignorato le applicazioni più ampie della modellazione dell'IA perché non sai da dove cominciare, rischi di restare indietro rispetto alla concorrenza.
Non lasciare che questo accada a te: continua a scoprire quattro modi specifici in cui i modelli di IA possono aiutare te e il tuo team più ampio a migliorare i tuoi processi e la tua produttività per migliorare la percezione del tuo marchio sul mercato.
ChatGPT può generare suggerimenti per titoli e rispondere a domande su qualsiasi argomento tu possa immaginare. DALL-E trasforma il testo in immagini dettagliate e imaginative. I generatori di video come DeepBrain e MidJourney possono creare video sorprendenti che rivaleggiano con produzioni professionali.
Con così tanti strumenti a tua disposizione, l'IA generativa può sembrare la soluzione a tutti i tuoi problemi di creazione di contenuti. Ma la facilità dell'IA generativa ha rivelato alcuni gravi svantaggi della creazione di contenuti con IA.
Considera queste statistiche sorprendenti fornite da l'influencer di marketing Neil Patel:
In una revisione dei contenuti di marketing ben posizionati su Google, i contenuti scritti da umani hanno superato i contenuti generati dall'IA più del 94% delle volte.
In un audit di 68 siti web con contenuti sia IA che scritti da umani, l'articolo medio generato dall'IA ha registrato 52 visitatori al mese, rispetto a 283 visitatori per i contenuti scritti da umani.
Quando i marketer valutano solo la modellazione dell'IA per le sue capacità di creazione di contenuti, trascurano centinaia di altri casi d'uso potenti che possono elevare le prestazioni del loro marchio, semplificare le spese e aumentare la produttività per individui e team.
Non mettere l'IA generativa in una scatola.
Se sei un marketer che ha ignorato le applicazioni più ampie della modellazione dell'IA perché non sai da dove cominciare, rischi di restare indietro rispetto alla concorrenza.
Non lasciare che questo accada a te: continua a scoprire quattro modi specifici in cui i modelli di IA possono aiutare te e il tuo team più ampio a migliorare i tuoi processi e la tua produttività per migliorare la percezione del tuo marchio sul mercato.
ChatGPT può generare suggerimenti per titoli e rispondere a domande su qualsiasi argomento tu possa immaginare. DALL-E trasforma il testo in immagini dettagliate e imaginative. I generatori di video come DeepBrain e MidJourney possono creare video sorprendenti che rivaleggiano con produzioni professionali.
Con così tanti strumenti a tua disposizione, l'IA generativa può sembrare la soluzione a tutti i tuoi problemi di creazione di contenuti. Ma la facilità dell'IA generativa ha rivelato alcuni gravi svantaggi della creazione di contenuti con IA.
Considera queste statistiche sorprendenti fornite da l'influencer di marketing Neil Patel:
In una revisione dei contenuti di marketing ben posizionati su Google, i contenuti scritti da umani hanno superato i contenuti generati dall'IA più del 94% delle volte.
In un audit di 68 siti web con contenuti sia IA che scritti da umani, l'articolo medio generato dall'IA ha registrato 52 visitatori al mese, rispetto a 283 visitatori per i contenuti scritti da umani.
Quando i marketer valutano solo la modellazione dell'IA per le sue capacità di creazione di contenuti, trascurano centinaia di altri casi d'uso potenti che possono elevare le prestazioni del loro marchio, semplificare le spese e aumentare la produttività per individui e team.
Non mettere l'IA generativa in una scatola.
Se sei un marketer che ha ignorato le applicazioni più ampie della modellazione dell'IA perché non sai da dove cominciare, rischi di restare indietro rispetto alla concorrenza.
Non lasciare che questo accada a te: continua a scoprire quattro modi specifici in cui i modelli di IA possono aiutare te e il tuo team più ampio a migliorare i tuoi processi e la tua produttività per migliorare la percezione del tuo marchio sul mercato.
Il vero potere dell'IA: fare lavoro su scala
L'IA affronta limiti evidenti nella creazione di contenuti di marketing, ma le sue capacità sono perfettamente adatte a una vasta gamma di altri compiti e obiettivi di marketing.
Tutto ruota attorno alla sfruttamento di queste capacità per un impatto massimo. L'IA predittiva e generativa è ottima nella categorizzazione, recupero e valutazione delle informazioni in modo preciso e senza errori. Sono strumenti potenti per automatizzare compiti e ridurre lavoro noioso e dispendioso di tempo. Analizzare le tendenze, identificare i modelli e prendere decisioni può essere molto più semplice di quanto non lo sia mai stato.
La cosa più importante di tutte, l'IA dà ai marketer la possibilità di costruire soluzioni personalizzate senza l'assistenza di ingegneri o programmatori.
Categoria di Casi d'Uso dell'IA | In Cosa È Buona | In Cosa È Scarsa | Perché È Importante per i Marketer | Esempi di Applicazioni |
|---|---|---|---|---|
Generazione di Contenuti | Bozze veloci, ideazione, variazioni | Accuratezza, originalità, posizionamento su Google | Utile per la velocità, ma limitata per la crescita | Titoli, riassunti, idee per immagini |
Automazione Operativa | Categorizzazione, valutazione, instradamento | Nuance creative | Riduce i costi, migliora l'affidabilità | Punteggio dei lead, instradamento, tagging |
Supporto alle Decisioni | Riconoscimento di schemi, previsioni | Giudizio soggettivo | Migliora coerenza e qualità | Raccomandazioni di vendita, prioritizzazione |
Recupero di Informazioni | Ricerca, organizzazione, sintesi | Intelligenza emotiva | Aiuta i team a lavorare più velocemente con meno errori | Chatbot interni, ricerca di conoscenze |
Con un po' di know-how sull'IA e la giusta piattaforma di sviluppo, i marketer possono rapidamente creare una soluzione alimentata dall'IA per qualsiasi sfida si trovino ad affrontare.
L'IA affronta limiti evidenti nella creazione di contenuti di marketing, ma le sue capacità sono perfettamente adatte a una vasta gamma di altri compiti e obiettivi di marketing.
Tutto ruota attorno alla sfruttamento di queste capacità per un impatto massimo. L'IA predittiva e generativa è ottima nella categorizzazione, recupero e valutazione delle informazioni in modo preciso e senza errori. Sono strumenti potenti per automatizzare compiti e ridurre lavoro noioso e dispendioso di tempo. Analizzare le tendenze, identificare i modelli e prendere decisioni può essere molto più semplice di quanto non lo sia mai stato.
La cosa più importante di tutte, l'IA dà ai marketer la possibilità di costruire soluzioni personalizzate senza l'assistenza di ingegneri o programmatori.
Categoria di Casi d'Uso dell'IA | In Cosa È Buona | In Cosa È Scarsa | Perché È Importante per i Marketer | Esempi di Applicazioni |
|---|---|---|---|---|
Generazione di Contenuti | Bozze veloci, ideazione, variazioni | Accuratezza, originalità, posizionamento su Google | Utile per la velocità, ma limitata per la crescita | Titoli, riassunti, idee per immagini |
Automazione Operativa | Categorizzazione, valutazione, instradamento | Nuance creative | Riduce i costi, migliora l'affidabilità | Punteggio dei lead, instradamento, tagging |
Supporto alle Decisioni | Riconoscimento di schemi, previsioni | Giudizio soggettivo | Migliora coerenza e qualità | Raccomandazioni di vendita, prioritizzazione |
Recupero di Informazioni | Ricerca, organizzazione, sintesi | Intelligenza emotiva | Aiuta i team a lavorare più velocemente con meno errori | Chatbot interni, ricerca di conoscenze |
Con un po' di know-how sull'IA e la giusta piattaforma di sviluppo, i marketer possono rapidamente creare una soluzione alimentata dall'IA per qualsiasi sfida si trovino ad affrontare.
L'IA affronta limiti evidenti nella creazione di contenuti di marketing, ma le sue capacità sono perfettamente adatte a una vasta gamma di altri compiti e obiettivi di marketing.
Tutto ruota attorno alla sfruttamento di queste capacità per un impatto massimo. L'IA predittiva e generativa è ottima nella categorizzazione, recupero e valutazione delle informazioni in modo preciso e senza errori. Sono strumenti potenti per automatizzare compiti e ridurre lavoro noioso e dispendioso di tempo. Analizzare le tendenze, identificare i modelli e prendere decisioni può essere molto più semplice di quanto non lo sia mai stato.
La cosa più importante di tutte, l'IA dà ai marketer la possibilità di costruire soluzioni personalizzate senza l'assistenza di ingegneri o programmatori.
Categoria di Casi d'Uso dell'IA | In Cosa È Buona | In Cosa È Scarsa | Perché È Importante per i Marketer | Esempi di Applicazioni |
|---|---|---|---|---|
Generazione di Contenuti | Bozze veloci, ideazione, variazioni | Accuratezza, originalità, posizionamento su Google | Utile per la velocità, ma limitata per la crescita | Titoli, riassunti, idee per immagini |
Automazione Operativa | Categorizzazione, valutazione, instradamento | Nuance creative | Riduce i costi, migliora l'affidabilità | Punteggio dei lead, instradamento, tagging |
Supporto alle Decisioni | Riconoscimento di schemi, previsioni | Giudizio soggettivo | Migliora coerenza e qualità | Raccomandazioni di vendita, prioritizzazione |
Recupero di Informazioni | Ricerca, organizzazione, sintesi | Intelligenza emotiva | Aiuta i team a lavorare più velocemente con meno errori | Chatbot interni, ricerca di conoscenze |
Con un po' di know-how sull'IA e la giusta piattaforma di sviluppo, i marketer possono rapidamente creare una soluzione alimentata dall'IA per qualsiasi sfida si trovino ad affrontare.
1. Un chatbot AI interno che genera risposte alle domande comuni pre acquisto
Quando nuovi venditori, partner dell'agenzia e personale di supporto clienti si uniscono a un'azienda, affrontano una curva di apprendimento ripida per rispondere in modo efficace e rapido alle domande poste dai potenziali clienti. Nel frattempo, i lanci di nuovi prodotti — così come gli aggiornamenti a prodotti e servizi esistenti — aumentano e amplificano le informazioni che i ruoli a contatto con i clienti devono recuperare e consultare.
Una corretta documentazione di queste informazioni può aiutare, ma trovare le risposte tra biblioteche di documentazione sempre più ampie è gravoso per questi professionisti. Se quelle persone cercano aiuto da un altro membro del team per ottenere risposte a domande comuni, il costo delle risorse moltiplica. Allo stesso tempo, le organizzazioni si assumono un rischio ancora maggiore chiedendo a quelle persone di fare del loro meglio senza informazioni affidabili.
La soluzione semplice? Crea un chatbot AI che può esaminare tutta la documentazione interna e fornire rapidamente ai membri del team risposte accurate alle loro domande. Questo chatbot interno può essere impostato in un canale Slack e addestrato da marketer esperti utilizzando una datasfera contenente tutti i documenti interni ed esterni rilevanti.
“Se il tuo chatbot deve gestire dati personali, considera di implementare il tuo LLM invece di utilizzare una parte esterna come OpenAI. In questo modo, i tuoi dati non lasciano mai il tuo ambiente,” dice Kay Vink, Responsabile Marketing Prodotto presso Bird.
“È tutto privato e aiuta chiunque altro nel canale Slack a rispondere a qualsiasi domanda—che si tratti di una semplice come ‘Posso importare un elenco di disiscrizione da un altro ESP nella piattaforma di engagement?’ o di qualcosa di più complesso.”
Man mano che l'utilizzo del chatbot AI aumenta e la sua documentazione testuale cresce, questo strumento diventerà ancora più prezioso all'interno della tua organizzazione. I marketer esperti e le nuove assunzioni possono utilizzare questo strumento per reperire informazioni più rapidamente e rispondere ai clienti più velocemente.
Quando nuovi venditori, partner dell'agenzia e personale di supporto clienti si uniscono a un'azienda, affrontano una curva di apprendimento ripida per rispondere in modo efficace e rapido alle domande poste dai potenziali clienti. Nel frattempo, i lanci di nuovi prodotti — così come gli aggiornamenti a prodotti e servizi esistenti — aumentano e amplificano le informazioni che i ruoli a contatto con i clienti devono recuperare e consultare.
Una corretta documentazione di queste informazioni può aiutare, ma trovare le risposte tra biblioteche di documentazione sempre più ampie è gravoso per questi professionisti. Se quelle persone cercano aiuto da un altro membro del team per ottenere risposte a domande comuni, il costo delle risorse moltiplica. Allo stesso tempo, le organizzazioni si assumono un rischio ancora maggiore chiedendo a quelle persone di fare del loro meglio senza informazioni affidabili.
La soluzione semplice? Crea un chatbot AI che può esaminare tutta la documentazione interna e fornire rapidamente ai membri del team risposte accurate alle loro domande. Questo chatbot interno può essere impostato in un canale Slack e addestrato da marketer esperti utilizzando una datasfera contenente tutti i documenti interni ed esterni rilevanti.
“Se il tuo chatbot deve gestire dati personali, considera di implementare il tuo LLM invece di utilizzare una parte esterna come OpenAI. In questo modo, i tuoi dati non lasciano mai il tuo ambiente,” dice Kay Vink, Responsabile Marketing Prodotto presso Bird.
“È tutto privato e aiuta chiunque altro nel canale Slack a rispondere a qualsiasi domanda—che si tratti di una semplice come ‘Posso importare un elenco di disiscrizione da un altro ESP nella piattaforma di engagement?’ o di qualcosa di più complesso.”
Man mano che l'utilizzo del chatbot AI aumenta e la sua documentazione testuale cresce, questo strumento diventerà ancora più prezioso all'interno della tua organizzazione. I marketer esperti e le nuove assunzioni possono utilizzare questo strumento per reperire informazioni più rapidamente e rispondere ai clienti più velocemente.
Quando nuovi venditori, partner dell'agenzia e personale di supporto clienti si uniscono a un'azienda, affrontano una curva di apprendimento ripida per rispondere in modo efficace e rapido alle domande poste dai potenziali clienti. Nel frattempo, i lanci di nuovi prodotti — così come gli aggiornamenti a prodotti e servizi esistenti — aumentano e amplificano le informazioni che i ruoli a contatto con i clienti devono recuperare e consultare.
Una corretta documentazione di queste informazioni può aiutare, ma trovare le risposte tra biblioteche di documentazione sempre più ampie è gravoso per questi professionisti. Se quelle persone cercano aiuto da un altro membro del team per ottenere risposte a domande comuni, il costo delle risorse moltiplica. Allo stesso tempo, le organizzazioni si assumono un rischio ancora maggiore chiedendo a quelle persone di fare del loro meglio senza informazioni affidabili.
La soluzione semplice? Crea un chatbot AI che può esaminare tutta la documentazione interna e fornire rapidamente ai membri del team risposte accurate alle loro domande. Questo chatbot interno può essere impostato in un canale Slack e addestrato da marketer esperti utilizzando una datasfera contenente tutti i documenti interni ed esterni rilevanti.
“Se il tuo chatbot deve gestire dati personali, considera di implementare il tuo LLM invece di utilizzare una parte esterna come OpenAI. In questo modo, i tuoi dati non lasciano mai il tuo ambiente,” dice Kay Vink, Responsabile Marketing Prodotto presso Bird.
“È tutto privato e aiuta chiunque altro nel canale Slack a rispondere a qualsiasi domanda—che si tratti di una semplice come ‘Posso importare un elenco di disiscrizione da un altro ESP nella piattaforma di engagement?’ o di qualcosa di più complesso.”
Man mano che l'utilizzo del chatbot AI aumenta e la sua documentazione testuale cresce, questo strumento diventerà ancora più prezioso all'interno della tua organizzazione. I marketer esperti e le nuove assunzioni possono utilizzare questo strumento per reperire informazioni più rapidamente e rispondere ai clienti più velocemente.
2. Un assistente alle vendite virtuale per supportare il processo decisionale dei clienti
Dai pacchetti di prodotto ai pacchetti di servizio, la maggior parte delle decisioni di acquisto comporta la scelta tra un insieme di opzioni. Se un potenziale cliente sta cercando una soluzione software B2B, sta considerando il costo, le caratteristiche e i vari pacchetti di servizio di ciascun fornitore.
Lo stesso vale per gli acquisti dei consumatori. Una volta che un consumatore è deciso a comprare un nuovo tablet, deve confrontare le opzioni disponibili in termini di marca, costo, specifiche tecniche e spazio di archiviazione. In situazioni in cui il potenziale cliente si trova di fronte a un insieme ristretto di opzioni, l'IA può essere un'alternativa efficace al supporto umano alle vendite.
“Perché hai bisogno di un essere umano per aiutarti a scegliere tra tre opzioni se le differenze tra queste opzioni sono già ben definite?” chiede Kay. “Se hai un prodotto in cui le domande dei clienti seguono lo stesso schema, puoi delegare questo all'IA e creare un'esperienza di consulenza personalizzata su qualsiasi canale.”
I marketer possono utilizzare il costruttore visivo senza codice di Bird per creare un punto di accesso in cui i consumatori interagiscono con un assistente virtuale alle vendite. Da lì, qualsiasi modello di IA può essere integrato nel backend per alimentare il bot di supporto—e poiché la piattaforma di Bird è agnostica rispetto ai fornitori di IA, puoi facilmente aggiornare a un modello di IA diverso in futuro senza compromettere l'esperienza dell'utente.
Sebbene un assistente virtuale riduca il lavoro necessario per supportare il processo decisionale dei clienti nel momento dell'acquisto, queste interazioni documentate generano anche dati che puoi utilizzare per comprendere meglio le esigenze e le priorità dei tuoi clienti. Nel tempo, queste interazioni affineranno il modello di IA per migliorare la qualità della sua esperienza con i clienti.
Dai pacchetti di prodotto ai pacchetti di servizio, la maggior parte delle decisioni di acquisto comporta la scelta tra un insieme di opzioni. Se un potenziale cliente sta cercando una soluzione software B2B, sta considerando il costo, le caratteristiche e i vari pacchetti di servizio di ciascun fornitore.
Lo stesso vale per gli acquisti dei consumatori. Una volta che un consumatore è deciso a comprare un nuovo tablet, deve confrontare le opzioni disponibili in termini di marca, costo, specifiche tecniche e spazio di archiviazione. In situazioni in cui il potenziale cliente si trova di fronte a un insieme ristretto di opzioni, l'IA può essere un'alternativa efficace al supporto umano alle vendite.
“Perché hai bisogno di un essere umano per aiutarti a scegliere tra tre opzioni se le differenze tra queste opzioni sono già ben definite?” chiede Kay. “Se hai un prodotto in cui le domande dei clienti seguono lo stesso schema, puoi delegare questo all'IA e creare un'esperienza di consulenza personalizzata su qualsiasi canale.”
I marketer possono utilizzare il costruttore visivo senza codice di Bird per creare un punto di accesso in cui i consumatori interagiscono con un assistente virtuale alle vendite. Da lì, qualsiasi modello di IA può essere integrato nel backend per alimentare il bot di supporto—e poiché la piattaforma di Bird è agnostica rispetto ai fornitori di IA, puoi facilmente aggiornare a un modello di IA diverso in futuro senza compromettere l'esperienza dell'utente.
Sebbene un assistente virtuale riduca il lavoro necessario per supportare il processo decisionale dei clienti nel momento dell'acquisto, queste interazioni documentate generano anche dati che puoi utilizzare per comprendere meglio le esigenze e le priorità dei tuoi clienti. Nel tempo, queste interazioni affineranno il modello di IA per migliorare la qualità della sua esperienza con i clienti.
Dai pacchetti di prodotto ai pacchetti di servizio, la maggior parte delle decisioni di acquisto comporta la scelta tra un insieme di opzioni. Se un potenziale cliente sta cercando una soluzione software B2B, sta considerando il costo, le caratteristiche e i vari pacchetti di servizio di ciascun fornitore.
Lo stesso vale per gli acquisti dei consumatori. Una volta che un consumatore è deciso a comprare un nuovo tablet, deve confrontare le opzioni disponibili in termini di marca, costo, specifiche tecniche e spazio di archiviazione. In situazioni in cui il potenziale cliente si trova di fronte a un insieme ristretto di opzioni, l'IA può essere un'alternativa efficace al supporto umano alle vendite.
“Perché hai bisogno di un essere umano per aiutarti a scegliere tra tre opzioni se le differenze tra queste opzioni sono già ben definite?” chiede Kay. “Se hai un prodotto in cui le domande dei clienti seguono lo stesso schema, puoi delegare questo all'IA e creare un'esperienza di consulenza personalizzata su qualsiasi canale.”
I marketer possono utilizzare il costruttore visivo senza codice di Bird per creare un punto di accesso in cui i consumatori interagiscono con un assistente virtuale alle vendite. Da lì, qualsiasi modello di IA può essere integrato nel backend per alimentare il bot di supporto—e poiché la piattaforma di Bird è agnostica rispetto ai fornitori di IA, puoi facilmente aggiornare a un modello di IA diverso in futuro senza compromettere l'esperienza dell'utente.
Sebbene un assistente virtuale riduca il lavoro necessario per supportare il processo decisionale dei clienti nel momento dell'acquisto, queste interazioni documentate generano anche dati che puoi utilizzare per comprendere meglio le esigenze e le priorità dei tuoi clienti. Nel tempo, queste interazioni affineranno il modello di IA per migliorare la qualità della sua esperienza con i clienti.
3. Uno strumento automatizzato di punteggio dei lead
La maggior parte dei team di marketing ha processi in atto per prendere nuovi contatti e costruire un profilo di informazioni pertinenti. Le informazioni di contatto di un lead, i prodotti e i servizi di cui sono interessati, i bisogni che hanno identificato e la loro posizione geografica influenzano non solo il loro potenziale valore, ma anche i migliori approcci all’engagement del cliente.
I risultati di questo processo di scoring dei lead possono variare ampiamente da un'azienda all'altra. Ma quando questo processo è supportato dall'integrazione dell'IA, aiuta i professionisti delle vendite e del marketing a ottimizzare il loro outreach e aumentare la probabilità di conversione.
“Puoi dare all'IA un prompt per scrivere un'email dal punto di vista di un rappresentante di vendita basato sulle informazioni compilate nel profilo del lead”, dice Kay. “Se l'email scritta dall'IA ha senso, puoi premere OK e inviare. Se non ha senso, puoi andare nel tuo account email e modificarla per assicurarti che il messaggio sia preciso.
“Come puoi immaginare, questo fa risparmiare così tanto tempo. I tuoi clienti ricevono una risposta più rapida e i tuoi team di vendite e marketing possono gestire un carico di lavoro maggiore. È un’esperienza migliore per tutti.”
I messaggi automatizzati ti aiutano anche a raccogliere rapidamente più informazioni per valutare accuratamente ciascun lead. Una volta che i lead sono pronti per essere trasferiti dallo strumento IA a un professionista delle vendite o del marketing umano, questi lead devono essere prioritizzati in base al loro potenziale valore.
I lead in determinati paesi, ad esempio, possono offrire più valore come potenziali clienti. Allo stesso modo, un prospect B2B con 500 dipendenti rappresenterà probabilmente un potenziale di fatturato maggiore rispetto a un'organizzazione di 25 dipendenti.
“L'altra cosa che puoi fare è costruire un pianificatore di link automatizzato per migliorare la facilità di prenotazione di un incontro”, dice Kay. “Se qualcuno è qualificato, puoi far apparire il link per la pianificazione e il lead qualificato può immediatamente programmare un appuntamento.”
Utilizzando l'IA per migliorare l'affidabilità e l'efficienza del tuo scoring dei lead, puoi migliorare la gestione delle risorse di vendita e marketing per concentrare i tuoi sforzi sulle migliori opportunità di conversione.
La maggior parte dei team di marketing ha processi in atto per prendere nuovi contatti e costruire un profilo di informazioni pertinenti. Le informazioni di contatto di un lead, i prodotti e i servizi di cui sono interessati, i bisogni che hanno identificato e la loro posizione geografica influenzano non solo il loro potenziale valore, ma anche i migliori approcci all’engagement del cliente.
I risultati di questo processo di scoring dei lead possono variare ampiamente da un'azienda all'altra. Ma quando questo processo è supportato dall'integrazione dell'IA, aiuta i professionisti delle vendite e del marketing a ottimizzare il loro outreach e aumentare la probabilità di conversione.
“Puoi dare all'IA un prompt per scrivere un'email dal punto di vista di un rappresentante di vendita basato sulle informazioni compilate nel profilo del lead”, dice Kay. “Se l'email scritta dall'IA ha senso, puoi premere OK e inviare. Se non ha senso, puoi andare nel tuo account email e modificarla per assicurarti che il messaggio sia preciso.
“Come puoi immaginare, questo fa risparmiare così tanto tempo. I tuoi clienti ricevono una risposta più rapida e i tuoi team di vendite e marketing possono gestire un carico di lavoro maggiore. È un’esperienza migliore per tutti.”
I messaggi automatizzati ti aiutano anche a raccogliere rapidamente più informazioni per valutare accuratamente ciascun lead. Una volta che i lead sono pronti per essere trasferiti dallo strumento IA a un professionista delle vendite o del marketing umano, questi lead devono essere prioritizzati in base al loro potenziale valore.
I lead in determinati paesi, ad esempio, possono offrire più valore come potenziali clienti. Allo stesso modo, un prospect B2B con 500 dipendenti rappresenterà probabilmente un potenziale di fatturato maggiore rispetto a un'organizzazione di 25 dipendenti.
“L'altra cosa che puoi fare è costruire un pianificatore di link automatizzato per migliorare la facilità di prenotazione di un incontro”, dice Kay. “Se qualcuno è qualificato, puoi far apparire il link per la pianificazione e il lead qualificato può immediatamente programmare un appuntamento.”
Utilizzando l'IA per migliorare l'affidabilità e l'efficienza del tuo scoring dei lead, puoi migliorare la gestione delle risorse di vendita e marketing per concentrare i tuoi sforzi sulle migliori opportunità di conversione.
La maggior parte dei team di marketing ha processi in atto per prendere nuovi contatti e costruire un profilo di informazioni pertinenti. Le informazioni di contatto di un lead, i prodotti e i servizi di cui sono interessati, i bisogni che hanno identificato e la loro posizione geografica influenzano non solo il loro potenziale valore, ma anche i migliori approcci all’engagement del cliente.
I risultati di questo processo di scoring dei lead possono variare ampiamente da un'azienda all'altra. Ma quando questo processo è supportato dall'integrazione dell'IA, aiuta i professionisti delle vendite e del marketing a ottimizzare il loro outreach e aumentare la probabilità di conversione.
“Puoi dare all'IA un prompt per scrivere un'email dal punto di vista di un rappresentante di vendita basato sulle informazioni compilate nel profilo del lead”, dice Kay. “Se l'email scritta dall'IA ha senso, puoi premere OK e inviare. Se non ha senso, puoi andare nel tuo account email e modificarla per assicurarti che il messaggio sia preciso.
“Come puoi immaginare, questo fa risparmiare così tanto tempo. I tuoi clienti ricevono una risposta più rapida e i tuoi team di vendite e marketing possono gestire un carico di lavoro maggiore. È un’esperienza migliore per tutti.”
I messaggi automatizzati ti aiutano anche a raccogliere rapidamente più informazioni per valutare accuratamente ciascun lead. Una volta che i lead sono pronti per essere trasferiti dallo strumento IA a un professionista delle vendite o del marketing umano, questi lead devono essere prioritizzati in base al loro potenziale valore.
I lead in determinati paesi, ad esempio, possono offrire più valore come potenziali clienti. Allo stesso modo, un prospect B2B con 500 dipendenti rappresenterà probabilmente un potenziale di fatturato maggiore rispetto a un'organizzazione di 25 dipendenti.
“L'altra cosa che puoi fare è costruire un pianificatore di link automatizzato per migliorare la facilità di prenotazione di un incontro”, dice Kay. “Se qualcuno è qualificato, puoi far apparire il link per la pianificazione e il lead qualificato può immediatamente programmare un appuntamento.”
Utilizzando l'IA per migliorare l'affidabilità e l'efficienza del tuo scoring dei lead, puoi migliorare la gestione delle risorse di vendita e marketing per concentrare i tuoi sforzi sulle migliori opportunità di conversione.
4. Onboarding automatizzato, supportato da intelligenza artificiale
Un numero crescente di servizi on-demand, tra cui la consegna di cibo e l'assolvimento di ordini, si basa su una vasta rete di partner indipendenti per supportare le proprie operazioni su scala.
Dalle piccole imprese ai singoli lavoratori della consegna e dell'assolvimento, questi servizi on-demand dipendono dall'acquisizione di partner come principale leva di crescita. Ma i nuovi partner devono essere adeguatamente integrati per assicurarsi che siano stati controllati e formati per avere successo nel loro ruolo e soddisfare le aspettative dell'azienda.
Per facilitare questa integrazione, molte aziende si affidano alle interazioni dei partner con reclutatori umani per raccogliere informazioni, eseguire controlli sui precedenti e aggiornare i sistemi esistenti con le nuove informazioni sui partner. Quando eseguito manualmente, questo processo di integrazione può richiedere settimane. Ma, utilizzando una soluzione di onboarding basata su AI, il tempo medio per l'integrazione può essere ridotto da settimane a ore. Con l'AI, possono essere raccolte immagini e scansioni di tutta la documentazione necessaria; queste informazioni possono poi essere estratte in una piattaforma istantaneamente.
Una soluzione di onboarding basata su AI può aiutare ad accelerare l'espansione in nuovi mercati globali ottenendo al contempo una significativa riduzione dei costi di integrazione dei partner.
Un numero crescente di servizi on-demand, tra cui la consegna di cibo e l'assolvimento di ordini, si basa su una vasta rete di partner indipendenti per supportare le proprie operazioni su scala.
Dalle piccole imprese ai singoli lavoratori della consegna e dell'assolvimento, questi servizi on-demand dipendono dall'acquisizione di partner come principale leva di crescita. Ma i nuovi partner devono essere adeguatamente integrati per assicurarsi che siano stati controllati e formati per avere successo nel loro ruolo e soddisfare le aspettative dell'azienda.
Per facilitare questa integrazione, molte aziende si affidano alle interazioni dei partner con reclutatori umani per raccogliere informazioni, eseguire controlli sui precedenti e aggiornare i sistemi esistenti con le nuove informazioni sui partner. Quando eseguito manualmente, questo processo di integrazione può richiedere settimane. Ma, utilizzando una soluzione di onboarding basata su AI, il tempo medio per l'integrazione può essere ridotto da settimane a ore. Con l'AI, possono essere raccolte immagini e scansioni di tutta la documentazione necessaria; queste informazioni possono poi essere estratte in una piattaforma istantaneamente.
Una soluzione di onboarding basata su AI può aiutare ad accelerare l'espansione in nuovi mercati globali ottenendo al contempo una significativa riduzione dei costi di integrazione dei partner.
Un numero crescente di servizi on-demand, tra cui la consegna di cibo e l'assolvimento di ordini, si basa su una vasta rete di partner indipendenti per supportare le proprie operazioni su scala.
Dalle piccole imprese ai singoli lavoratori della consegna e dell'assolvimento, questi servizi on-demand dipendono dall'acquisizione di partner come principale leva di crescita. Ma i nuovi partner devono essere adeguatamente integrati per assicurarsi che siano stati controllati e formati per avere successo nel loro ruolo e soddisfare le aspettative dell'azienda.
Per facilitare questa integrazione, molte aziende si affidano alle interazioni dei partner con reclutatori umani per raccogliere informazioni, eseguire controlli sui precedenti e aggiornare i sistemi esistenti con le nuove informazioni sui partner. Quando eseguito manualmente, questo processo di integrazione può richiedere settimane. Ma, utilizzando una soluzione di onboarding basata su AI, il tempo medio per l'integrazione può essere ridotto da settimane a ore. Con l'AI, possono essere raccolte immagini e scansioni di tutta la documentazione necessaria; queste informazioni possono poi essere estratte in una piattaforma istantaneamente.
Una soluzione di onboarding basata su AI può aiutare ad accelerare l'espansione in nuovi mercati globali ottenendo al contempo una significativa riduzione dei costi di integrazione dei partner.
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