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Come aumentare i ricavi e potenziare la forza vendita con l’AI

  • 8 mins

È un tema al centro dell’attenzione mediatica per le vicende di OpenAI e del suo Ceo Sam Altman ed è, soprattutto, un tema cruciale per le aziende tradizionali: l'AI, acronimo che abbiamo ormai imparato a conoscere che sta per Artificial Intelligence, è un motore di crescita e di diversificazione per le imprese. Tutte, di qualsiasi settore e dimensione. Ed è molto più di una tendenza o di una moda passeggera: è un'opportunità unica, e concreta, per estrarre valore dai dati (aziendali e non solo) e trasformare le imprese tradizionali in vere e proprie tech e data driven company.

 

Il valore dei dati

I dati aziendali sono un tesoro spesso nascosto. Con l'AI, le aziende possono sfruttare in modo completo e pervasivo questo asset, scoprendo nuove opportunità di creare valore attraverso la trasformazione di questi dati in informazioni vitali per migliorare l’efficacia del processo decisionale.

Alcune indicazioni per dare sostanza e contestualizzare questo concetto:

  • Secondo il World Economic Forum, il 60% del potenziale valore dei dati aziendali non è stato ancora sfruttato.
  • L' AI è uno strumento che abilita l’analisi predittiva e la scoperta di insight nascosti.
  • Grazie alle capacità degli algoritmi di intelligenza artificiale, le aziende possono ottimizzare i processi interni e migliorare l'efficienza operativa.

Gli algoritmi sono uno strumento di business

Abbiamo detto che qualsiasi azienda tradizionale può sfruttare le tecnologie dell’AI per diventare una tech company. È un percorso di cambiamento importante, anche complesso, ma comunque perseguibile, che proviamo a sintetizzare in due principali azioni:

  • La digitalizzazione dei processi
  • Lo sviluppo di prodotti e servizi basati sull'AI

L'intelligenza artificiale permette di automatizzare processi manuali, liberando risorse umane per compiti più strategici, e mette a disposizione strumenti per creare soluzioni in grado di offrire un maggiore valore aggiunto ai clienti.

Un esempio concreto di come l'AI può migliorare un processo di business sono le applicazioni di “product recommendation”.

Amazon impiega avanzati algoritmi di machine learning per analizzare i dati di acquisto sul proprio sito di e-commerce dei suoi milioni di clienti e suggerire loro prodotti correlati.

 

amazon

Grazie a questa personalizzazione, le vendite sul marketplace sono aumentate in modo più che significativo e solo nel 2020, oltre il 35% delle transazioni complessive gestite da Amazon è stato generato da raccomandazioni basate su AI, confermando come questa tecnologia non solo va ad impattare positivamente sul coinvolgimento dei clienti, ma genera anche sostanziali incrementi nelle attività di business.

 

L’AI rappresenta una grande opportunità per le aziende tradizionali di crescere e diversificarsi. Rendendo il dato un asset prezioso, sfruttando l'automazione e sviluppando prodotti basati sull' AI, le aziende possono abbracciare la trasformazione digitale. Il futuro è guidato dall' AI, e il momento di agire è ora.

 

L’AI che genera valore per il cliente

(e per l’azienda)

 

Se esaminiamo l'impatto sostanziale dei sistemi di raccomandazione basati su algoritmi nel mondo del marketing moderno, non possiamo che rilevarne il ruolo fondamentale per quanto riguarda l'ottimizzazione dell'esperienza del cliente e, di conseguenza, il peso che possono avere sulle performance aziendali.

Immaginate di offrire a ciascun cliente un'esperienza su misura, analizzandone con precisione le preferenze per suggerire prodotti o contenuti che rispecchiano i loro esclusivi interessi. Se si riesce a fare questo, non solo è pensabile di avere clienti più felici, ma anche di poter contare su clienti più fedeli, consolidando il loro rapporto con il brand nel lungo termine. E se i clienti trovano ciò che cercano (e anche ciò che non sapevano di desiderare), le vendite sono destinate a crescere e si genera un circolo virtuoso di domanda per servizi aggiuntivi, che va ad alimentare la crescita sostenibile del fatturato aziendale nel tempo. 

I tool di “product recommendation” hanno inoltre un ruolo chiave nell'analisi dei dati, perché forniscono insight cruciali che ottimizzano le strategie di marketing e la gestione dell'inventario, concentrandosi su ciò che realmente ha valore per il business.

Dobbiamo infatti tenere ben presente che i dati raccolti non sono semplicemente numeri e cifre: sono la bussola che guida le decisioni aziendali, hanno il potere di migliorare l'esperienza del cliente e di rafforzare il business a 360 gradi e sono, soprattutto la chiave per l'IA, l’Innovazione Aziendale.

 

Il caso di Change Capital

Change Capital è una startup fintech divenuta una piattaforma di riferimento per migliaia di aziende italiane in cerca di soluzioni di finanza alternativa, è in tal senso emblematico. Nata con l'obiettivo di innovare l'accesso al credito per le PMI, l'azienda si è trovata ad affrontare diversi ostacoli nelle fasi di selezione dei prodotti per i clienti esistenti, nell'identificazione di nuovi clienti e nella variabilità delle competenze dei suoi agenti di vendita.

La creazione di un modello di apprendimento automatico per affrontare sfide complesse come quelle incontrate da Change Capital può essere suddivisa in diverse fasi chiave.

Analisi dei Requisiti e Definizione degli Obiettivi: Questa fase rappresenta un approfondimento sulle problematiche incontrate da Change Capital. L'obiettivo principale è comprendere le complessità legate alla selezione dei prodotti e all'identificazione dei clienti. Durante questa fase, si stabiliscono gli obiettivi chiave del modello di apprendimento.

 Raccolta e Preparazione dei Dati: La raccolta e preparazione dei dati rivestono un ruolo fondamentale per addestrare il modello. In questa fase vengono selezionate le variabili più rilevanti e significative, tra cui dati di bilancio, dati anagrafici delle aziende e dettagli sui prodotti/servizi. Questi dati sono cruciali per addestrare il modello e suggerire i prodotti che mostrano il maggior successo nel portare a conclusione le pratiche di credito.

 Sviluppo del Modello: Attraverso l'utilizzo di algoritmi di machine learning e tecniche di intelligenza artificiale, si procede allo sviluppo e all'addestramento del modello sulle pratiche storiche di Change Capital.Una volta addestrato, viene rigorosamente testato per valutarne le prestazioni specifiche.

 Implementazione e Monitoraggio: Il modello addestrato viene integrato nell'ambiente operativo di Change Capital. Si istituisce un sistema di monitoraggio continuo per valutare le prestazioni nel tempo, consentendo opportunità di miglioramento e l'implementazione di eventuali aggiornamenti.

 

Il grafico illustra le fasi di tale modello

amazon (6)

 

Integrando diversi modelli analitici per affrontare ogni aspetto dell’attività di Change Capital, è stata creata una sequenza operativa che include: 

  • la creazione di un programma mensile mirato
  • la selezione di aziende target con ampia possibilità di personalizzazione per clienti esistenti e nuovi
  • suggerimenti di prodotti specifici

(Il modello offre una lista di prodotti con la probabilità di successo più elevata, sia per nuove aziende che per clienti esistenti)

amazon (2)

 

La trasformazione di Change Capital, grazie all'implementazione di un modello di apprendimento automatico, dimostra il valore tangibile che l'Intelligenza Artificiale apporta all'attività aziendale. I dati, trasformati in un asset di valore, hanno alimentato la crescita dei ricavi e potenziato la forza vendite degli advisor.

 Dall'analisi dei requisiti all'implementazione e monitoraggio, abbiamo assistito alla crescita di una startup fintech in una piattaforma di riferimento per migliaia di aziende, rendendo tangibile l'innovazione nell'accesso al credito per le PMI.

 

(Di seguito le metriche che esprimono il valore creato per l’azienda, con un incremento del 27% del conversion rate sulle pratiche lavorate dagli account manager di Change Capital)

 

Product Recommendation (1)

 

L'esperienza di Change Capital conferma che i sistemi di raccomandazione non rappresentano un semplice trend, bensì un cambio strategico nell'interazione aziendale con i clienti portato risultati significativi in termini di business.

 Questa testimonianza di successo apre nuovi orizzonti, dimostrando come l'adozione dell'Intelligenza Artificiale diventi fondamentale per trasformare e potenziare l'esperienza dei clienti e il successo aziendale.

I dati, combinati con l'AI, non sono solo una risorsa, ma un veicolo per l'evoluzione e l'ottimizzazione continua dell'azienda, creando un vantaggio competitivo tangibile nel panorama economico moderno.

Dall’AI all’IA, dall’Artificial Intelligence all’Innovazione Azienda. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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