L’IA può aiutare Oracle ad assumere Salesforce per aumentare le vendite B2B?

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Quando Oracle ha annunciato la sua prossima generazione di vendite Fusion a fine luglio, come parte della sua Oracle Fusion Cloud Customer Experience (CX) basata sull’intelligenza artificiale (AI), un rappresentante delle pubbliche relazioni ha scritto in un’e-mail a VentureBeat che il prodotto “alza il livello di l’intero settore e calpesta tutto il territorio di Salesforce”.

Sebbene Salesforce abbia rifiutato di commentare l’affermazione di Oracle, è chiaro che Oracle sta cercando di utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico (ML) per competere con il gigante della gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e per respingere startup correlate come Gong e Salesloft. L’azienda afferma di ritenere che Fusion Sales sia la prossima generazione di CRM, concentrandosi sull’aiutare i venditori in un’era di trasformazione delle vendite business-to-business (B2B).

“Ci siamo resi conto sempre più spesso che il modo in cui abbiamo costruito Fusion come uno stack cloud più moderno non solo consente di orchestrare i processi dall’inizio alla fine, ma di utilizzare l’apprendimento automatico per aiutare le persone a svolgere meglio il proprio lavoro con strumenti CRM”, ha affermato Rob Tarkoff, vicepresidente esecutivo e direttore generale di Oracle Fusion Cloud Customer Experience.

La prima generazione di strumenti di vendita digitali di grandi dimensioni (che includono Salesforce e Microsoft Dynamics) riguardava tradizionalmente le previsioni delle vendite e includeva una varietà di integrazioni di terze parti, ha spiegato. Ora, Fusion Sales può aiutare i professionisti delle vendite a pianificare campagne, indirizzare gli account chiave sia nella pubblicità che nel marketing e passare attraverso uno sforzo di vendita unificato che include la gestione dei contenuti, la pubblicità e l’orchestrazione delle vendite.

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“Sappiamo che non siamo il più grande fornitore di strumenti CRM, questo è Salesforce”, ha detto Tarkoff a VentureBeat. “… ma pensiamo che se guidiamo queste innovazioni, possiamo alzare il livello per il resto del settore per rispondere a questo.”

Oracle cerca di trasformare le vendite B2B post-pandemia

Storicamente, le vendite B2B erano ciò che Tarkoff definisce “l’ultimo bastione della vendita basata sulle relazioni”.

“I venditori e i clienti hanno avuto relazioni a lungo termine formate principalmente fisicamente di persona”, ha affermato, aggiungendo che questo modello è cambiato radicalmente: “Ovviamente oggi, si tratta molto di più del coinvolgimento digitale: le persone hanno fiducia nell’acquisto di un prodotto senza mai incontrare un rappresentante di vendita anche per grandi acquisti di biglietti”.

Di conseguenza, le vendite B2B sono diventate più basate sull’utilizzo dei dati per orchestrare processi più personalizzati per l’acquirente, sapendo che probabilmente hanno già svolto il 70-80% della loro ricerca. Le storie di riferimento di altri clienti aiutano le aziende a convalidare la qualità delle loro offerte.

“Si tratta davvero di quanto efficacemente usi i riferimenti per vendere perché nessuno vuole assumere rischi, quindi abbiamo trasformato la vendita di riferimento nella parte fondamentale del flusso B2B”, ha affermato. “Si tratta di mettere a punto con precisione un insieme personalizzato di impegni e riferimenti che sono molto più rilevanti.”

In definitiva, ha spiegato, il ruolo del rappresentante di vendita non è più quello di educare l’acquirente B2B sui prodotti, ma di avere una conversazione su ciò che i clienti che la pensano allo stesso modo hanno fatto con successo e perché dovrebbero unirsi ai ranghi. Inoltre, è importante unificare quelli che un tempo erano insiemi separati di attività per le vendite e il marketing.

“Inizi a unificarti attorno all’unica cosa che conta nel B2B, che è avere opportunità abbastanza mature e qualificate e conoscere abbastanza sul percorso di quei potenziali clienti o clienti per convertirli in modo più efficace in acquirenti”, ha affermato Tarkoff. “Lo sta trasformando in un insieme di punti dati che ti aiutano a determinare, attraverso l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, qual è un’opportunità davvero pronta per la conversazione”.

Anche se può sembrare meccanico, sottolinea che le vendite B2B sono diventate molto più prescrittive e orchestrate.

“Non si tratta di avere una personalità estroversa e di conquistare i tuoi clienti con il tuo fascino”, ha detto.

Utilizzo dell’IA per supportare il processo decisionale basato sui dati

Secondo Robert Blaisdell, direttore senior e analista di Gartner, entro il 2026, il 65% delle organizzazioni di vendita B2B passerà dalla strategia basata sull’intuizione al processo decisionale basato sui dati, utilizzando una tecnologia come quella di Oracle che unisce flussi di lavoro, dati e analisi.

“La maggior parte delle grandi tendenze che vediamo con l’IA si concentrano sul supporto dei rappresentanti di vendita B2B nelle loro attività di vendita quotidiane, risparmiando tempo e fatica e fornendo allo stesso tempo approfondimenti”, ha detto a VentureBeat via e-mail.

Queste informazioni possono includere la raccomandazione a quali lead dare priorità o fornire informazioni su un lead di vendita o un cliente e anche consentire un maggiore senso di empatia da parte dei venditori per migliorare il coinvolgimento dei clienti con l’iper-personalizzazione.

“Se si osserva l’impatto che l’IA ha avuto su altre aree di attività, come la gestione della catena di approvvigionamento, il coinvolgimento del servizio clienti e la sensibilizzazione al marketing, stiamo appena iniziando a vedere l’impatto che l’IA potrebbe avere sull’efficacia e l’efficienza delle vendite: il potenziale è fantastico”, ha detto

Oggi, Blaisdell afferma di vedere l’IA implementata in molti aspetti della più ampia tecnologia di vendita.

“Le CSO stanno lavorando per liberare tempo per venditori, responsabili delle vendite, team di marketing e di successo dei clienti per affrontare casi di clienti delicati che richiedono capacità acute di risoluzione dei problemi, empatia e creatività”, ha affermato Blaisdell, aggiungendo che l’uso è spesso visto in una migliore informazioni sulle entrate, maggiore coinvolgimento nelle vendite e migliori tecnologie di intelligence delle conversazioni.

“Questi sono guidati da capacità che danno la priorità alle opportunità in base a determinati criteri, determinano la prossima migliore azione di un venditore per portare avanti o concludere un affare o evidenziare le tendenze per aiutare i responsabili delle vendite a concentrarsi su cosa istruire i venditori”, ha affermato.

Oracle si concentra sulla qualità dei dati per l’apprendimento automatico

Tarkoff ha affermato che Oracle sta utilizzando la potenza della Customer Data Platform (CDP) dell’azienda per “costruire profili estesi su ciascuno dei nostri potenziali clienti che possono quindi essere attivati ​​in modo più efficace attraverso i modelli di machine learning che introduciamo, quindi testiamo costantemente nuovi modelli .”

Ciò dipende dalla qualità del set di dati fornito a quei modelli, ha spiegato.

“È qui che abbiamo visto i maggiori progressi perché uno dei problemi con l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale è che devi perfezionare costantemente il tuo set di dati per assicurarti di addestrare correttamente i modelli”, ha affermato.

Blaisdell ha sottolineato che Oracle consente ai clienti di introdurre i propri modelli.

“È difficile per noi dire che possiamo costruire tutti i modelli meglio di ogni azienda se conoscono il loro settore”, ha affermato Tarkoff. “Vogliono essere in grado di prendere il loro CDP e creare modifiche al volo e attributi aggiuntivi e modificare gli attributi”.

L’approccio principale di Oracle alle sue Fusion Applications, basato su Oracle Cloud, è sempre stato quello di creare il maggior numero di modelli avanzati di machine learning nei flussi, dal livello del database fino al livello delle applicazioni.

“Il miglioramento migliore e più grande qui è che stiamo facendo emergere tutte queste informazioni sotto forma di flussi guidati da seguire per un rappresentante di vendita, piuttosto che dover assumere team di data scientist per interpretare ciò che sta venendo fuori”, ha affermato. “Abbiamo integrato tutto questo in un’interfaccia utente guidata che, penso, porterà al livello successivo di risultati influenzati dall’apprendimento automatico perché abbiamo fatto il lavoro per renderlo più facile per il venditore”.

Cosa dovrebbero considerare le organizzazioni di vendita

Sebbene l’IA abbia un grande potenziale nelle vendite B2B, Blaisdell di Gartner afferma che quando si tratta di scegliere gli strumenti di intelligenza artificiale, le organizzazioni devono considerare la serie più urgente di priorità che l’IA può risolvere.

“Implementare e ottenere risultati al di là dell’hype può essere una sfida se si cerca di ottenere tutto in una volta”, ha affermato, e ha raccomandato alle organizzazioni di vendita di concentrarsi su uno o tre risultati positivi dall’istituzione dell’IA per garantire che il processo e il cambiamento organizzativo possano essere sfruttato con l’IA.

Uno dei motivi principali di ciò è perché le informazioni fornite dall’IA sono valide solo quanto i dati che utilizza, ha spiegato.

“Molte organizzazioni di vendita mancano il bersaglio quando si tratta di dati coerenti e di alta qualità a causa della scarsa alfabetizzazione dei dati dei venditori e dell’input carente”, ha affermato Blaisdell. “Se l’obiettivo dell’investimento nell’IA è in definitiva quello di fornire informazioni che modellano un migliore processo decisionale, le organizzazioni di vendita devono garantire che il loro attuale set di dati sia pulito insieme all’istituzione di politiche di governance che aiutino [ensure] vengono utilizzati dati coerenti e corretti indipendentemente dalla fonte.

Il futuro dell’IA e delle vendite B2B

Mentre l’uso dell’IA per le organizzazioni di vendita è in trend da anni, la pandemia è stata un catalizzatore per un maggiore utilizzo, ha aggiunto Blaisdell. La necessità per le organizzazioni di vendita di diventare efficienti ed efficaci in un ambiente sconosciuto in rapida evoluzione ha determinato una rapida evoluzione della tecnologia e una maggiore necessità di utilizzo, ha affermato.

“Vediamo che questa tendenza continua, ma a un ritmo più costante”, ha affermato. “Il futuro è dove l’IA può contribuire maggiormente, aiutando ad allineare le organizzazioni di vendita verso una maggiore preferenza dell’acquirente per il coinvolgimento senza venditore e le esperienze di vendita multithread tra venditore e canali digitali”.

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