EN
message

zaplanuj rozmowę

Niniejsza strona używa plików cookies w celu optymalizacji korzystania ze strony internetowej, w celach statystycznych oraz popularyzacji strony za pomocą serwisów społecznościowych. Warunki przechowywania plików cookies możesz określić w przeglądarce internetowej.

Jak wykorzystać AI w lead generation?

22.08.2024

Jak wykorzystać AI w lead generation?

Tradycyjne metody generowania leadów, takie jak e-mail marketing czy reklamy PPC, wciąż są istotne, jednak AI oferuje zupełnie nowe możliwości optymalizacji tych procesów. Sztuczna inteligencja pozwala na lepsze zrozumienie potrzeb klientów, automatyzację procesów oraz przewidywanie przyszłych zachowań. Jakie możliwości daje sztuczna inteligencja w procesie pozyskiwania klientów? Jak zastosować AI w lead generation?

Sztuczna inteligencja – nowa jakość lead generation

Według raportu McKinsey&Company firmy, które inwestują w sztuczną inteligencję, odnotowują wzrost przychodów nawet o 15% oraz zwrot z inwestycji (ROI) ze sprzedaży o 10–20%[1]. Wdrażanie zaawansowanych narzędzi to nie tylko trend, ale konieczność. Zgodnie z powyższym badaniem w ciągu najbliższych dwóch lat aż 90% respondentów deklaruje wykorzystanie AI w działaniach marketingowych, w tym w procesach lead generation. Dlaczego jeszcze warto wdrożyć AI w działania marketingowe?

[1] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/ai-powered-marketing-and-sales-reach-new-heights-with-generative-ai

Personalizacja na wyższym poziomie

Jednym z największych wyzwań w lead generation jest dostosowanie przekazu do indywidualnych potrzeb i preferencji klienta. Na pomoc przychodzi AI, która pozwala na personalizację na niespotykaną dotąd skalę.

Algorytmy są w stanie automatycznie analizować między innymi dane demograficzne, behawioralne i psychograficzne. Według raportu "The State of Personalization 2023" by Twilio Segment[1], 49% konsumentów twierdzi, że są bardziej skłonni do ponownego zakupu po otrzymaniu spersonalizowanej oferty, co prowadzi do wzrostu ich zaangażowania o około 42%. Skrajnym przykładem jest platforma Netflix, która używa AI do rekomendacji filmów i seriali, co skutkuje wskaźnikiem obejrzenia rekomendowanych treści na poziomie aż 80%[2].

Predykcyjne modelowanie sprzedaży

Predykcyjne modelowanie sprzedaży to jedno z najpotężniejszych narzędzi AI w lead generation. Dzięki analizie danych historycznych i obecnych, AI może lepiej przewidzieć, którzy klienci są najbardziej skłonni do zakupu. Dzięki temu jest możliwe lepsze planowanie kampanii i alokację zasobów.

Modele predykcyjne oparte na AI wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, aby analizować dane dotyczące zachowań klientów. Na podstawie tych analiz AI może przewidzieć przyszłe działania klientów, takie jak zakup czy rezygnacja z usługi.

Optymalizacja kampanii reklamowych

AI wprowadza nową jakość do kampanii reklamowych poprzez optymalizację kosztów i zwiększenie skuteczności. Algorytmy mogą analizować dane z kampanii w czasie rzeczywistym, dostosowując strategie w zależności od wyników.

Jednym z przykładów zastosowania AI w optymalizacji kampanii jest Real-Time Bidding (RTB). AI potrafi analizować miliardy transakcji reklamowych w czasie rzeczywistym, wybierając te, które mają największe szanse na konwersję. Takie rozwiązanie wykorzystuje między innymi system Google Ads, aby optymalizować licytacje w czasie rzeczywistym, co pozwala na skuteczniejsze targetowanie reklam.

Jak pozyskiwać wartościowe leady dzięki AI?

Wiemy już, że dzięki narzędziom AI jest możliwe pozyskiwanie leadów o wyższej jakości, większym potencjale konwersji i wyższej wartości dla firmy. Jednak jak w praktyce zwiększyć efektywność lead generation? 

Personalizacja contentu

Jednym z kluczowych sposobów na zwiększenie efektywności lead generation jest personalizacja treści za pomocą narzędzi AI. Platformy takie jak Persado lub Phrasee analizują dane zebrane o użytkownikach i generują spersonalizowane komunikaty, które trafiają bezpośrednio w potrzeby i zainteresowania potencjalnych klientów. Dzięki temu każdy kontakt z marką jest bardziej angażujący, co zwiększa szanse na konwersję.

Klasyfikacja leadów

Skuteczna klasyfikacja leadów to fundament udanej strategii sprzedażowej. Narzędzia takie jak Leadspace lub InsideSales wykorzystują AI do oceny potencjalnych klientów na podstawie analizy ich zachowań, danych demograficznych i historycznych interakcji z firmą. Automatyczne scoringi leadów pozwalają zespołom sprzedażowym skupić się na najbardziej obiecujących klientach, co znacząco podnosi efektywność działań sprzedażowych.

Automatyzacja procesów za pomocą chatbotów

Chatboty, takie jak te oferowane przez Drift czy Intercom, automatyzują wstępne rozmowy z potencjalnymi klientami, zbierają kluczowe informacje oraz kwalifikują leady w czasie rzeczywistym. Dzięki temu, nawet gdy zespół sprzedażowy jest niedostępny, firma nadal aktywnie pozyskuje i kwalifikuje leady, co skraca cykl sprzedaży i zwiększa liczbę konwersji.

Jak skutecznie wdrożyć AI?

Wdrożenie AI w procesie lead generation wymaga przemyślanego podejścia, które uwzględnia integrację technologii z istniejącymi systemami, analizę danych oraz ciągłe doskonalenie procesów.

Krok 1 – zdefiniuj cele i potrzeby

Pierwszym krokiem jest jasne określenie celów, jakie chcesz osiągnąć dzięki AI. Zastanów się, czy priorytetem jest zwiększenie liczby leadów, poprawa ich jakości, automatyzacja procesów, czy personalizacja komunikacji. To pomoże dobrać odpowiednie narzędzia AI i skoncentrować się na najbardziej wartościowych aspektach wdrożenia.

Krok 2 – wybierz odpowiednie narzędzia

Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi AI wspierających lead generation, takich jak HubSpot do automatyzacji marketingu, Salesforce Einstein do inteligentnej analizy danych, czy Marketo do zarządzania kampaniami. Wybierz narzędzia, które najlepiej odpowiadają potrzebom Twojej firmy i które można łatwo zintegrować z istniejącymi systemami CRM i platformami marketingowymi.


Krok 3 – przeprowadź testy i optymalizuj procesy

Wdrożenie AI to proces iteracyjny. Zacznij od wdrożenia pilotażowego na mniejszą skalę w celu przetestowania działania narzędzi oraz identyfikacji ewentualnych problemów. Regularnie analizuj wyniki i optymalizuj ustawienia algorytmów, aby maksymalnie zwiększyć efektywność lead generation.

Przyszłość Lead Generation z AI

AI w lead generation to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która wprowadza nowe technologie i trendy. W najbliższych latach możemy spodziewać się dalszego rozwoju takich technologii jak AI oparte na rozpoznawaniu głosu, które umożliwiają bardziej naturalne interakcje z klientami. Ponadto rozwój technologii blockchain i IoT wprowadza nowe możliwości integracji danych, co pozwoli na jeszcze większą precyzję i skuteczność działań marketingowych.

Możemy już dziś wyraźnie powiedzieć, że AI staje się nie tylko narzędziem, ale także partnerem w pozyskiwaniu klientów. Dzięki możliwości analizowania ogromnych ilości danych i przewidywania przyszłych trendów, sztuczna inteligencja wspiera marketerów w podejmowaniu lepszych decyzji i tworzeniu bardziej skutecznych kampanii lead generation.

Sama technologia nie zastąpi jednak człowieka – jeśli chcesz wykorzystać pełny potencjał AI w połączeniu z doświadczeniem ekspertów, skontaktuj się z Sales Hackers. Od lat pomagamy w generowaniu leadów i zwiększeniu sprzedaży.

 


[1] https://segment.com/state-of-personalization-report/

[2] https://medium.com/@shizk/case-study-how-netflix-uses-ai-to-personalize-content-recommendations-and-improve-digital-b253d08352fd