Che cosa significa in pratica
L’IA può organizzare i dati dei contatti, riassumere conversazioni e supportare la valutazione delle opportunità commerciali, se il team comprende le regole.
Quando la soluzione aiuta davvero
Ha più senso quando il CRM contiene dati sufficientemente completi e il team vuole prioritizzare meglio i contatti invece di scartare automaticamente i lead. L’impiego dovrebbe derivare da un problema concreto, non dalla sola disponibilità di una nuova funzionalità.
Come preparare l’implementazione
Il modello deve supportare il processo del team, non creare un ulteriore livello di valutazioni poco chiare. Le regole devono essere visibili, i dati correggibili e il collaboratore deve capire perché il sistema propone una determinata azione. In pratica è utile descrivere prima le caratteristiche di un buon lead, verificare i pregiudizi storici e mostrare al commerciale i motivi del punteggio.
Un limite da non trascurare
Lo scoring basato su uno storico incompleto può perpetuare errori commerciali precedenti e trascurare aziende valide ma atipiche. Prima dell’avvio occorre quindi definire chi decide, le regole di escalation e il modo di fermare la soluzione in sicurezza.
Come verificare il risultato
In questo caso bisogna misurare la conversione in ogni fascia di punteggio, i tempi di risposta, gli scarti errati e le differenze tra segmenti di clienti. Il risultato va confrontato con il precedente metodo di lavoro, separatamente per i casi ordinari e le eccezioni difficili.
