E se você pudesse antecipar tendências de mercado antes que elas acontecessem? Imagine poder otimizar seus processos de vendas com precisão cirúrgica, ou, então, proporcionar experiências cativantes que deixem seus clientes maravilhados. Estas são algumas das promessas do machine learning no B2B.
Principais aprendizados deste artigo:
- O machine learning no B2B impacta positivamente a experiência do cliente. Com recomendações personalizadas, conteúdo direcionado e ofertas sob medida, o ML pode aumentar o engajamento, a satisfação e a fidelidade do cliente.
- A tecnologia também melhora as decisões estratégicas e a eficiência operacional ao fornecer dados para análises e automatizar tarefas para os times serem mais produtivos nas vendas.
- Tendências de machine learning no B2B incluem hiperpersonalização, análise preditiva avançada, chatbots de inteligência artificial, monitoramento de ligações de vendas, análise de sentimento, sistemas de recomendação e lead scoring.
- Implementar ML requer planejamento estratégico: identifique necessidades, comece com projetos pequenos, invista em dados de qualidade, forme uma equipe qualificada, considere parcerias e foque no retorno sobre o investimento.
- Utilize um CRM de vendas para analisar dados, identificar padrões e prever necessidades, personalizando a comunicação e melhorando o relacionamento com o cliente.
Segundo a pesquisa IBM Global AI Adoption Index 2022, 41% das empresas no Brasil já usam IA e machine learning em suas operações comerciais. Outras 34% relatam que estão explorando o uso da tecnologia.
O machine learning permite antecipar tendências e otimizar vendas. Por meio da análise de dados, o ML identifica padrões e insights, permitindo previsões e a personalização da jornada do cliente.
O que é machine learning?
Machine learning é um campo da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e tomem decisões de forma autônoma, sem serem explicitamente programados para cada situação.
Essa ação acontece por meio de algoritmos que analisam grandes quantidades de dados para identificar padrões e insights, construindo modelos que podem fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados.
As recomendações na tela inicial Netflix são um clássico exemplo de como o machine learning funciona. Quando você avalia filmes no streaming, o algoritmo aprende sobre suas preferências e sugere novos títulos que provavelmente vão ao encontro de seus interesses.
Mas, então, como funciona o machine learning no B2B para vendas?
O impacto do machine learning no B2B
No contexto B2B, o impacto do machine learning é enorme. Ao analisar grandes volumes de dados de diversas fontes, como históricos de compras, interações, feedback e dados demográficos, os algoritmos revelam padrões e tendências que permitem às empresas segmentar e personalizar suas abordagens com precisão.
E o que isso significa na prática?
Imagine oferecer recomendações de produtos altamente relevantes para potenciais clientes, enviar mensagens de marketing sob medida e realmente compreender as necessidades e as preferências dos consumidores.
É assim que o machine learning revoluciona a experiência de cliente B2B.
Você pode oferecer produtos e serviços que seus clientes nem sabiam que precisavam, mas que se encaixam perfeitamente em suas demandas. É personalização no seu ápice, levando a um aumento de engajamento, satisfação e, claro, fidelidade do cliente.
O impacto do machine learning no B2B, entretanto, se estende para além de encantar o cliente:
- eficiência operacional: ao automatizar tarefas repetitivas e simplificar processos complexos, as empresas reduzem custos e aumentam a produtividade;
- decisões estratégicas: com dados em mãos, as decisões se tornam menos dependentes de “intuição” e mais embasadas na ciência, desde o planejamento de produtos até estratégias de marketing;
- inovação de produtos: ao identificar necessidades emergentes no mercado, as empresas podem desenvolver soluções inovadoras que atendam diretamente a essas demandas.
Todos esses benefícios, contudo, só são possíveis graças a uma série de possibilidades de uso de machine learning no B2B.
Tendências de machine learning no B2B
Veja algumas das tendências que ajudam a entender como as empresas podem implementar o machine learning para alcançar resultados superiores.
1. Hiperpersonalização
A personalização deixou de ser um diferencial e se tornou uma expectativa do cliente B2B.
Aliás, é um mito acreditar que a personalização seja exclusiva do B2C. De acordo com um estudo da McKinsey de 2023, metade das empresas B2B que investiu em personalização experimentou um aumento em seu market share.
O ML permite às empresas ir além da segmentação básica e criar experiências altamente personalizadas. Por meio da análise de dados comportamentais, históricos de compras e interações anteriores, o ML possibilita:
- recomendações de produtos e serviços sob medida: imagine um sistema que sugere produtos complementares com base nas compras anteriores de um cliente, aumentando o valor da venda e a satisfação do cliente;
- conteúdo dinâmico e direcionado: sites e plataformas B2B podem utilizar o ML para exibir conteúdo relevante para cada visitante, aumentando o engajamento e a conversão;
- ofertas e promoções personalizadas: o ML permite identificar o momento ideal para oferecer descontos ou promoções específicas para cada cliente, maximizando as chances de sucesso.
2. Análise preditiva avançada
Você não precisa de uma bola de cristal para “prever o futuro”: uma ferramenta de machine learning no B2B pode ser suficiente.
A tecnologia é capaz de analisar enormes volumes de dados, incluindo tendências atuais e históricos de vendas, para prever resultados futuros com precisão. Em resumo, ML possibilita:
- previsão de vendas com machine learning: empresas podem antecipar a demanda por produtos e serviços com ML aplicado ao forecast de vendas, otimizando estoques e evitando perdas (no caso de e-commerce);
- identificação de oportunidades comerciais: com machine learning em vendas, é possível identificar clientes com maior probabilidade de conversão, permitindo que as equipes concentrem seus esforços nos leads mais promissores;
- gestão de riscos: a análise preditiva ajuda a identificar potenciais riscos e tomar medidas preventivas, minimizando perdas e protegendo os negócios.
3. Chatbots de inteligência artificial
Os chatbots estão aqui para ficar e a IA generativa está levando esses assistentes a um novo patamar. Uma pesquisa de 2023 da McKinsey indicou que 90% dos líderes comerciais esperam utilizar soluções de IA com frequência nos próximos dois anos, o que demonstra o crescente interesse e confiança nesse tipo de tecnologia.
Com o machine learning e a IA generativa, os chatbots se tornam mais inteligentes e capazes de:
- responder a perguntas frequentes: automatizando o atendimento de dúvidas simples, liberando a equipe de vendedores para lidar com questões mais complexas;
- qualificar leads: os chatbots de IA podem coletar informações e qualificar leads, direcionando-os para o time de vendas de forma eficiente;
- oferecer suporte 24/7: garantindo que os clientes sempre tenham acesso a informações e assistência, independentemente do horário.
Aprenda mais sobre chatbots para prospecção: vale a pena utilizá-los na sua estratégia?
4. Monitoramento de ligações de vendas
Outra tendência do machine learning no B2B tem a ver com as ligações de vendas. A tecnologia de IA pode atuar como um assistente virtual que aumenta a produtividade e a eficiência da equipe durante as chamadas ao:
- gerar transcrições em tempo real: facilitando o registro de informações e a análise posterior das conversas;
- monitorar detalhes importantes: identificando palavras-chave, objeções e oportunidades que podem passar despercebidas pelos vendedores;
- criar materiais de treinamento: os dados coletados podem ser utilizados para treinar novos vendedores e aprimorar as técnicas de vendas da equipe.
Neste ponto, é importante deixar claro que esse recurso da IA não significa “espiar” ou “controlar” seus vendedores, e sim usar os dados obtidos para embasar tomadas de decisão estratégicas!
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- fazer ligações em poucos cliques;
- obter a transcrição automática;
- receber um resumo da ligação;
- receber todas essas informações em seu CRM.
5. Análise de sentimento
A análise de sentimento utiliza o machine learning para identificar emoções humanas em textos e interações on-line. Ou seja, você consegue:
- monitorar a reputação da marca: acompanhando o que os clientes estão dizendo sobre a empresa em redes sociais, fóruns e outras plataformas;
- identificar áreas de melhoria: detectando insatisfações e problemas recorrentes para aprimorar produtos, serviços e atendimento;
- personalizar a comunicação: adaptando a linguagem e o tom de voz conforme o sentimento do cliente.
6. Sistema de recomendações
No início do artigo, já falamos sobre um exemplo de machine learning no B2B com o sistema de recomendações de streamings, como a Netflix. Aqui, vale a pena ressaltar seus benefícios, sendo eles:
- prever as preferências dos clientes: sugerindo produtos e serviços que realmente interessam a cada cliente, aumentando as chances de conversão das vendas;
- personalizar a experiência de compra: criando uma jornada de compra única e relevante para cada cliente;
- fortalecer o relacionamento com o cliente: demonstrando que a empresa conhece e se importa com suas preferências.
7. Lead scoring
Por fim, o lead scoring é um processo usado para classificar contatos de acordo com seu potencial de conversão. Em outras palavras, é uma forma de determinar quais contatos têm mais probabilidade de se tornarem clientes.
O processo tradicional de lead scoring pode ser subjetivo e demorado, mas o machine learning torna a prática mais precisa e eficiente. O ML aprimora esse processo ao:
- analisar dados específicos da empresa: considerando o modelo de negócio e o processo de vendas para determinar os critérios de pontuação;
- aprender com o tempo: o sistema se torna mais preciso na identificação dos leads mais qualificados à medida que analisa mais dados;
- otimizar o tempo da equipe de vendas: permitindo que os vendedores se concentrem nos leads com mais potencial de conversão, aumentando a produtividade da equipe.
Não deixe de ler também: 6 formas de maximizar a captação de clientes com IA na geração de leads.
Como implementar machine learning em seu negócio B2B?
A adoção do machine learning em vendas pode parecer um desafio, mas com um planejamento estratégico, é possível colher os frutos dessa tecnologia. Confira abaixo algumas sugestões práticas!
1. Identifique as necessidades do seu negócio
Antes de começar a usar qualquer dos exemplos e tendências de machine learning no B2B, você deve identificar as áreas onde a tecnologia pode gerar mais impacto. Analise seus processos, desafios e objetivos para determinar quais problemas o ML pode ajudar a resolver.
2. Comece com projetos pequenos e escaláveis
Não é necessário implementar soluções complexas de machine learning desde o início. Comece com projetos menores e mensuráveis, que permitam avaliar o retorno sobre o investimento e ajustar a estratégia conforme necessário.
Por exemplo, você pode começar com métodos de previsão de vendas com machine learning.
3. Invista em dados de qualidade
O machine learning depende de uma gestão de dados de qualidade para funcionar de forma eficaz. Certifique-se de que seus dados estejam organizados e acessíveis.
Se precisar de ajuda, dê uma olhadinha em nosso artigo sobre enriquecimento de dados!
4. Forme uma equipe qualificada
Dependendo do uso escolhido, machine learning em vendas requer conhecimento especializado. Portanto, invista na formação de uma equipe com habilidades em ciência de dados, engenharia de software e análise de negócios.
Claro, não é sempre que esses conhecimentos tão específicos vão ser indispensáveis. Um CRM de vendas, por exemplo, é uma ferramenta bem fácil de mexer e pode ajudar você a organizar os dados dos seus clientes!
5. Considere parcerias tecnológicas
Aqui também vale ressaltar: nem sempre é necessário desenvolver soluções de machine learning internamente. Parcerias com empresas da área podem acelerar a implementação e garantir o acesso a tecnologias de ponta.
6. Foco no retorno sobre o investimento
Acompanhe os resultados de suas iniciativas de machine learning no B2B e meça o impacto nos seus negócios, ficando de olho no retorno sobre o investimento. Isso permitirá que você demonstre o valor da tecnologia e justifique futuros investimentos.
7. Maximize o uso do CRM
De acordo com uma pesquisa da Harvard Business Review, de 2022, 42% das empresas utilizam o CRM apenas para armazenar informações de clientes e potenciais clientes, sem explorar todo o seu potencial analítico e estratégico.
É importante que você saiba utilizar todo o potencial de um CRM e do machine learning no B2B para analisar dados de clientes, identificar padrões de comportamento e prever necessidades futuras. A prática permite que você personalize a comunicação, direcione ofertas relevantes e melhore o relacionamento com seus clientes.
Leia também: 6 razões para integrar inteligência artificial e CRM
Adotar machine learning é essencial para qualquer empresa B2B que aspire liderança e inovação. Novas tecnologias não só aprimoram a eficiência das operações, mas também definem o padrão em seus respectivos setores.
Líderes e gestores B2B devem considerar o machine learning como um investimento estratégico crucial nas suas operações de vendas!
No entanto, antes de tudo, talvez você precise se perguntar: será que o seu processo de vendas está pronto para escalar com a ajuda de novas tecnologias?
Para ajudar você a criar um processo comercial bem-estruturado para o seu negócio, faça o download de nosso guia gratuito: Como elaborar um processo de vendas e suas etapas.
