Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do pozyskiwania potencjalnych klientów

Jaki jest najskuteczniejszy sposób wykorzystania SI do pozyskiwania potencjalnych klientów? Poznaj szczegóły razem z INVIAI w tym artykule!

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji potrafią analizować ogromne ilości danych klientów (takich jak zapisy CRM czy aktywność w sieci), aby wyłonić leady o wysokim potencjale. Według Salesforce generowanie leadów za pomocą SI „rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy przyciągają i konwertują potencjalnych klientów, automatyzując procesy, zwiększając efektywność i tworząc hiperpersonalizowane doświadczenia klienta”.

W praktyce modele uczenia maszynowego oceniają potencjalnych klientów pod kątem prawdopodobieństwa zakupu, dzięki czemu zespoły sprzedażowe mogą skupić się na najbardziej obiecujących leadach.

To sprawia, że działania marketingowe są bardziej efektywne i dopasowane. Poniżej przedstawiamy kluczowe strategie i narzędzia SI – od analityki predykcyjnej po chatboty i zautomatyzowane kampanie – które pomagają firmom odkrywać i pozyskiwać nowych klientów.

Budowanie wysokiej jakości danych i profili

• Oczyszczanie i integracja danych: Konsoliduj zapisy CRM, analizy strony internetowej oraz dane marketingowe w jednym systemie. Upewnij się, że wszystkie pola (dane kontaktowe, zachowania, historia zakupów) są kompletne i ustandaryzowane, aby modele SI otrzymywały dokładne dane wejściowe.
• Definiowanie cech docelowych: Określ cechy swoich najlepszych klientów (branża, wielkość firmy, demografia, zachowania itp.), aby stworzyć idealne profile klientów. To właśnie te dane „zasiewu” analizuje SI.
• Wykorzystanie zunifikowanych platform: Rozważ zastosowanie Customer Data Platform (CDP) lub scentralizowanej bazy danych do agregacji danych. Zunifikowany widok umożliwia SI łatwe porównywanie segmentów klientów i napędzanie modeli predykcyjnych.

Segmentacja i targetowanie z wykorzystaniem SI

• Segmentacja klientów przez SI: Uczenie maszynowe grupuje osoby według wspólnych cech demograficznych, historii zakupów i zachowań online. Marketerzy mogą następnie tworzyć dopasowane kampanie dla każdego segmentu (np. jedna kampania dla klientów dbających o ekologię, a inna dla oszczędnych), co zwiększa trafność i wskaźniki konwersji.
• Modelowanie podobieństwa (Lookalike): SI identyfikuje nowych potencjalnych klientów podobnych do Twoich najlepszych klientów. Pozwala to znaleźć wartościowe leady poza istniejącą bazą, ponieważ takie grupy podobnych odbiorców zwykle zachowują się jak Twoi topowi klienci.
  
  Efektem są leady wyższej jakości i często niższe koszty pozyskania.
• Predykcyjne ocenianie leadów: SI ocenia leady pod kątem prawdopodobieństwa konwersji, wykorzystując dane historyczne i zachowania online. Na przykład, gdy ktoś pobiera raport lub odwiedza stronę z cennikiem, wynik SI jest aktualizowany.
  
  Zespoły sprzedażowe mogą wtedy priorytetyzować kontakt z leadami o najwyższych wynikach, poświęcając czas tym, którzy mają największe szanse na zostanie klientami.

Chatboty i wirtualni asystenci oparte na SI

Chatboty zasilane sztuczną inteligencją na stronach internetowych i w aplikacjach do komunikacji mogą angażować odwiedzających przez całą dobę. Odpowiadają na pytania, prowadzą użytkowników przez ofertę produktów i zbierają dane kontaktowe do dalszego kontaktu.

Analizując wpisy użytkowników, zaawansowane chatboty personalizują rozmowy i kwalifikują leady (np. bot może rozpoznać, czy odwiedzający jest osobą decyzyjną). Wewnątrz firmy asystenci SI pomagają przedstawicielom handlowym przygotować się, badając potencjalnych klientów i tworząc szkice kontaktów.

IBM zauważa, że agenci SI potrafią „interpretować potrzeby klienta na podstawie historii przeglądania” i angażować potencjalnych klientów w czasie rzeczywistym, przekazując do zespołu sprzedaży tylko w pełni kwalifikowane leady. Dzięki temu zespół może skupić się na finalizacji transakcji, podczas gdy chatboty obsługują rutynowe zapytania.

Marketing i działania outreach oparte na SI

• Zautomatyzowane kampanie e-mailowe: Narzędzia SI tworzą i wysyłają spersonalizowane wiadomości e-mail na podstawie zachowań każdego leada. Na przykład nowy subskrybent może otrzymać serię powitalną, a długoletni potencjalny klient – studia przypadków dopasowane do jego zainteresowań.
  
  SI optymalizuje także czas wysyłki i tematy wiadomości, aby maksymalizować zaangażowanie.
• Personalizacja treści: Nowoczesne SI (w tym duże modele językowe) potrafią generować dopasowane teksty reklam, strony docelowe i komunikaty dla różnych grup odbiorców. Analizując dane klientów, narzędzia te tworzą spersonalizowane treści na dużą skalę – od reklam w mediach społecznościowych po tematy blogowe – poprawiając efektywność marketingu przychodzącego i wychodzącego.
• Monitoring mediów społecznościowych: Narzędzia oparte na SI śledzą platformy społecznościowe pod kątem istotnych słów kluczowych, hashtagów lub nastrojów dotyczących branży. Mogą wykrywać osoby aktywnie dyskutujące o potrzebach lub problemach, które rozwiązuje Twój produkt.
  
  Firmy mogą wtedy bezpośrednio angażować te potencjalne leady. Na przykład, jeśli SI wykryje wiele wzmianek o „automatyzacji sprzedaży” w grupie na LinkedIn, zespół może nawiązać kontakt z ukierunkowanymi informacjami lub ofertami. SI monitoruje także sentyment wobec marki i konkurencji, pomagając dostrzec okazje do szybkiego działania.

Wskazówki dotyczące wdrożenia i najlepsze praktyki

1. Ustal jasne cele: Określ, czego oczekujesz (np. więcej kwalifikowanych leadów, wyższe wskaźniki konwersji) i zidentyfikuj istniejące luki. To pomoże dobrać odpowiednie zastosowania SI (ocena leadów, chatboty, personalizacja itp.).
2. Wybierz odpowiednie narzędzia: Dobierz rozwiązania SI dopasowane do swoich potrzeb i stosu technologicznego. Wiele platform CRM i marketingowych ma wbudowane funkcje SI. Można też sięgnąć po samodzielne produkty (narzędzia do oceny leadów, kreatory chatbotów, usługi analityki predykcyjnej).
   
   Upewnij się, że integrują się z Twoim CRM i źródłami danych.
3. Przeszkol zespół: Zadbaj o edukację pracowników działów sprzedaży i marketingu w zakresie nowych procesów z SI. Na przykład naucz przedstawicieli handlowych, jak interpretować wyniki oceny leadów przez SI lub kiedy przejąć rozmowę od chatbota. Ekspertyza ludzka powinna uzupełniać wyniki SI.
4. Monitoruj i optymalizuj: Śledź wskaźniki takie jak jakość leadów, wskaźniki konwersji i zaangażowanie. Nieustannie udoskonalaj modele i reguły SI w oparciu o zebrane wyniki. (SI z czasem się uczy, ale potrzebuje informacji zwrotnej.)
5. Zachowaj nadzór i zgodność: Traktuj rekomendacje SI jako wsparcie decyzji, a nie ostateczny wyrok. Zawsze uwzględniaj przegląd ludzki, aby wykryć uprzedzenia lub błędy.
   
   Przestrzegaj także przepisów dotyczących prywatności (RODO, CCPA) przy korzystaniu z danych osobowych. Szacunek dla prywatności buduje zaufanie i chroni markę.

Wyzwania i kwestie do rozważenia

• Jakość danych: SI jest tak dobra, jak dane, na których się opiera. Niekompletne lub chaotyczne dane klientów dają słabe wyniki. Czyste, zunifikowane dane są niezbędne do precyzyjnych prognoz.
• Uprzedzenia i sprawiedliwość: Jeśli SI jest trenowana na stronniczych danych historycznych, może faworyzować niektóre profile leadów niesprawiedliwie. Zachowaj nadzór ludzki, aby wykrywać i korygować takie problemy.
• Koszty i złożoność: Wdrożenie SI może wymagać inwestycji (narzędzia, moc obliczeniowa, wiedza specjalistyczna). Zacznij od pilotażu na małym zbiorze danych lub kampanii, aby potwierdzić wartość przed skalowaniem.
• Integracja techniczna: Upewnij się, że narzędzia SI mogą łączyć się z istniejącymi systemami (CRM, platforma e-mailowa itp.) w celu płynnej automatyzacji procesów.

>>> Mogą się przydać:

Umiejętności potrzebne do pracy z AI

Korzyści sztucznej inteligencji dla osób prywatnych i firm

Wykorzystanie SI do pozyskiwania potencjalnych klientów oznacza korzystanie z analiz opartych na danych i automatyzacji, aby skuteczniej przyciągać i kwalifikować leady. Analizując dane klientów, systemy SI identyfikują wzorce, które mogą umknąć człowiekowi, umożliwiając precyzyjny marketing i inteligentniejsze działania outreach.

Na przykład modelowanie podobieństwa pozwala nieustannie odkrywać osoby „podobne do Twoich najlepszych, obecnych klientów”, a ocena predykcyjna zapewnia, że zespół kontaktuje się najpierw z najbardziej obiecującymi leadami.

Krótko mówiąc, SI zwiększa efektywność i personalizację w generowaniu leadów. W połączeniu z jasną strategią i wiedzą ekspercką narzędzia oparte na SI pomagają firmom szybciej i skuteczniej rozwijać bazę klientów niż kiedykolwiek wcześniej.