Dire che stiamo vivendo un’epoca in cui l’intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più rilevante è un eufemismo. Il ritmo dello sviluppo è stato vertiginoso, eppure l’impatto dell’IA sul lavoro, sulle industrie e sulla società nel suo insieme è appena all’inizio di essere compreso.
Tuttavia, sebbene sia allettante dibattere sull’intera portata delle questioni filosofiche ed etiche che l’IA — in particolare l’IA generativa — solleva, è anche utile osservarla a un livello più pragmatico e chiedersi: “Cosa può fare esattamente per il mio lavoro e quali cambiamenti devo apportare al mio modo di pensare per trarne beneficio?”
Nel mondo delle vendite, l’IA offre un potenziale enorme — e potrebbe essere ciò che gli Account Manager Strategici stavano aspettando… se usata correttamente.
Esistono numerosi articoli sulla storia, sulla tecnologia e sugli sviluppi recenti dell’intelligenza artificiale; tuttavia, la comprensione del termine da parte del SAM è diventata più sfumata, soprattutto negli ultimi mesi. Alla base, l’IA consiste fondamentalmente in algoritmi capaci di (a) individuare schemi in grandi dataset e (b) auto-addestrarsi per diventare “più intelligenti” (aumentando la loro accuratezza predittiva).¹
È difficile comprendere appieno l’impatto dei miglioramenti esponenziali di cui l’IA è capace. Ciò che solo pochi mesi fa era un caso d’uso marginale può diventare rapidamente utile e adottato — e l’adozione di massa è seguita a un ritmo sorprendente. Ad esempio, il primo chatbot è stato sviluppato nel 1966 presso il laboratorio di intelligenza artificiale del MIT e il termine “IA generativa” è stato coniato nel 1997, ma solo recentemente abbiamo visto un interesse di massa nelle applicazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), probabilmente grazie alla facilità di interazione.
Uso dell’IA da parte degli acquirenti e della concorrenza
Sebbene IA come ChatGPT o DALL-E 2 abbiano catturato l’attenzione dei media, l’intelligenza artificiale non si limita solo all’elaborazione del linguaggio naturale e ai modelli generativi di testo. Ci sono molti ambiti aziendali in cui l’IA sta già avendo un impatto, e lo avrà sempre di più, sui gestori strategici delle attività di vendita (SAM). Sono numerose le aziende che stanno perseguendo strategie di IA — non solo le grandi aziende tecnologiche, ma anche aziende tradizionali e startup.
È molto probabile che sia la concorrenza sia i vostri clienti stiano sviluppando una propria strategia di IA. Infatti, osserviamo che i dipartimenti acquisti dei vostri account strategici utilizzano l’IA per prendere decisioni di acquisto, valutare le performance dei fornitori e costruire modelli predittivi di prezzo da applicare nelle negoziazioni con voi. Quando i vostri acquirenti sfruttano le più recenti tecnologie e algoritmi e voi no, si comprende subito l’importanza dell’IA.
Ci sono centinaia di tecnologie in sviluppo che presto supereranno quella che la ricerca del Gartner Hype Cycle definisce la “valle della disillusione” e diventeranno parte integrante del modo in cui facciamo business. Come per ogni grande progresso tecnologico, i SAM devono prepararsi a questa inevitabilità, familiarizzando con l’IA e imparando a capire come può migliorare il loro ruolo, piuttosto che sostituirlo. Questo può essere riassunto nella frase spesso ripetuta:
L’IA non vi sostituirà, le persone che usano l’IA sì.
Ecco un elenco indicativo delle attuali applicazioni pratiche dell’IA nella gestione dei clienti strategici (SAM).
Acquisire insight sul cliente
Raccogliere dati sull’account, interpretarli e trasformarli in insight sul mercato, sulla concorrenza, sugli obiettivi e sui bisogni: è questa la missione dei SAM. I più efficaci arrivano a conoscere il cliente meglio di quanto il cliente conosca sé stesso. Con l’aiuto dell’IA, i SAM possono andare ancora oltre, scoprendo insight che il cliente non ha mai visto. Gli strumenti di IA utili a potenziare il SAM possono includere:
- Integrazione dell’IA nel processo di vendita per semplificare e ottimizzare. Ad esempio, l’utilizzo dei gemelli digitali come strumento di vendita: modelli virtuali progettati per riflettere con precisione un oggetto fisico, una relazione o un intero ecosistema.
- Raccomandazioni di coaching generate dall’IA sulla base di dati interni ed esterni.
- Utilizzo di strumenti di IA per analizzare i sistemi CRM e altri dati dei clienti alla ricerca di pattern predittivi.
- Social listening (monitoraggio dei social).
- Previsione dei comportamenti dei clienti.
Definire obiettivi e strategia
Un SAM dovrebbe elaborare una strategia sensata e sostenibile per gli account strategici, contribuire allo sviluppo del piano account e favorire il coinvolgimento all’interno dell’organizzazione. Gli strumenti di IA per potenziare il SAM possono includere:
- Strumenti integrati per prevedere le aree di crescita degli account strategici.
- Analisi delle “white spot” per individuare le lacune nell’approccio all’account.
- Interfaccia chatbot in linguaggio naturale per accedere istantaneamente alle informazioni del cliente con cui costruire il piano account.
Gestire le relazioni
I SAM garantiscono un coinvolgimento costante e significativo con le persone che hanno il potere di prendere decisioni all’interno dell’account. Questo vale sia all’interno della propria organizzazione sia dal lato del cliente. Alcuni strumenti di IA per potenziare il SAM possono essere:
- Legal AI per supportare la revisione e la verifica dei documenti legali che codificano il rapporto contrattuale. Questa IA può controllare i contratti ed evidenziare le implicazioni per il SAM.
- Strumenti per la gestione dei contenuti e delle interazioni sui social media.
- Costruzione della fiducia attraverso un’esecuzione efficiente.
- Assistente virtuale con elaborazione del linguaggio naturale per fornire informazioni, dati e insight ai membri del team, nel momento e nel luogo in cui ne hanno bisogno.
- Ottimizzazione della politica dei prezzi per i consumabili e il business transazionale.
Identificare e generare opportunità
Un SAM dovrebbe riconoscere e valutare nuove opportunità all’interno dell’account strategico e sviluppare la strategia migliore per posizionare la soluzione. Gli strumenti di IA per potenziare il SAM potrebbero essere utilizzati per:
- Analisi dei dati all’interno della propria organizzazione.
- Analisi predittiva.
- Analisi della pipeline.
- Marketing basato sull’account (Account-Based Marketing).
- Chatbot coach per supportare il processo di vendita.
- Lead scoring guidato dall’IA.
- Ispezione visiva per identificare opportunità.
Sviluppare e comunicare valore
I SAM costruiscono una proposta di valore efficace che risuoni con le esigenze del cliente e la comunicano in modo coinvolgente. Gli strumenti di IA per potenziare il SAM:
- Raccogliere proposte di valore dalle riunioni di vendita virtuali in tutta l’organizzazione.
- Analizzare le proposte di valore e fornire feedback e apprendimento approfondito sul successo delle varie proposte.
- Utilizzare simulazioni basate sull’IA per presentare le proposte di valore e iterare innovazioni o prototipi tramite prove virtuali ed errori.
- Creare gemelli digitali.
Revisionare, prevedere e adattare
I SAM spesso faticano ad aggiornare i loro piani account con informazioni utili e best practice raccolte, che potrebbero essere utilizzate come input per guidare lo sviluppo dell’account e per prevedere l’evoluzione, notoriamente difficile, dei grandi account.
“Troppe aziende si affidano ancora alle previsioni manuali perché pensano che l’IA richieda dati di qualità migliore di quelli disponibili. Oggi, è un errore costoso.”²
McKinsey & Company
Strumenti di IA per il SAM potenziato potrebbero rivelarsi preziosi per:
- Prevedere la domanda per una determinata soluzione analizzando i modelli di comportamento.
- Utilizzare l’IA generativa per sviluppare riepiloghi delle attività dell’account.
- Automatizzare la pianificazione degli account.
- Selezione e deselezione degli account strategici.
- Favorire la co-creazione e l’innovazione utilizzando l’IA.
Rischi e precauzioni
L’IA offre grandi potenzialità, ma ci sono dei rischi. Man mano che l’IA diventa più complessa, diventa difficile capire “come” ha prodotto un risultato. Anche gli sviluppatori di IA spesso non conoscono al 100% i meccanismi delle loro creazioni. Poiché l’IA lavora analizzando enormi quantità di dati e insiemi, traendo conclusioni in modo iterativo, spesso è difficile spiegare chiaramente tutto il percorso del suo ragionamento. Questo è il problema della spiegabilità.
Per qualsiasi SAM che lavori con l’IA, è fondamentale essere consapevoli dei seguenti rischi legati all’uso di strumenti di IA.
Etica — antropomorfismo
Attribuiamo all’IA caratteristiche umane, ma cosa sa realmente? Quali scelte sta compiendo? Sono allineate ai valori della tua organizzazione? Il guru degli investimenti Warren Buffett ha osservato che “ci vogliono 20 anni per costruire una reputazione e 5 minuti per rovinarla”. Ti fideresti davvero di un’IA per gestire il tuo asset aziendale più prezioso?
Quella fiducia potrebbe essere compromessa — e molto rapidamente — da decisioni o azioni errate prese dall’IA. Questo è un altro motivo per cui il SAM aumentato deve stabilire il giusto livello di automazione per l’account.
Eccesso di fiducia
Spesso crediamo erroneamente che le risposte fornite da un computer siano corrette. Perché? Perché è il computer. Il problema è che l’IA si basa sulla probabilità.
Come ha osservato la stratega dell’IA Elin Hauge durante la Sales Conference Mercuri International 2022,
“La cosa è che questi algoritmi lavorano con una probabilità. E una probabilità comporta la possibilità di essere sia corretta sia errata. E noi esseri umani ne facciamo un pasticcio.”
Elin Hauge, alla Sales Conference 2022
Può essere difficile distinguere la risposta giusta a volte, dato il livello di sicurezza che l’IA mostra anche quando produce risposte sbagliate. Affidare completamente le chiavi del tuo cliente più importante a un algoritmo di IA può avere effetti disastrosi. Non serve guardare oltre il caso di Zillow iBuying, dove un possibile eccessivo affidamento sugli algoritmi ha avuto conseguenze negative. In sintesi, Zillow puntava a una crescita futura significativa nel business digitale del “flipping” immobiliare, Zillow Offers, ma alla fine il progetto fallì a causa dell’incapacità dell’algoritmo di prevedere accuratamente le fluttuazioni dei prezzi delle abitazioni.³
Approccio eccessivamente conservativo
Non integrare l’IA come elemento centrale del programma SAM e pensare che sia una moda passeggera potrebbe rivelarsi catastrofico. L’IA è una questione strategica per la maggior parte delle aziende. Come SAM, è importante conoscere le competenze di base dell’IA — per sfruttarla nella produttività personale e allineare la direzione strategica della propria organizzazione con quella dei clienti.
Spesso la prima iterazione potrebbe non dare i risultati desiderati, ma le capacità di apprendimento esponenziale e i miglioramenti significativi fanno sì che potremmo scartare troppo presto soluzioni IA valide. I SAM devono essere strategici nell’applicazione dell’IA. È così che l’account manager aumentato diventa il SAM del futuro. Ma seguire ciecamente l’ultima novità scintillante e accettare l’IA senza porre domande è altrettanto rischioso quanto ignorarla.
Il manager dell’account potenziato
Come dovremmo quindi considerare le applicazioni pratiche dell’IA nella gestione degli account strategici? Beh, quando l’IA fallisce, tende a farlo in modo spettacolare, e dobbiamo chiederci: vogliamo davvero affidare i nostri clienti più importanti all’IA? Per citare Sam Altman, fondatore di OpenAI:
“Vogliamo fare i nostri errori quando la posta in gioco è bassa.”
Sam Altman, fondatore di OpenAI
Per comprendere appieno i vantaggi dell’IA, conviene vederla come un supporto ai ruoli esistenti — uno strumento che semplifica il lavoro, aumenta l’efficienza e permette di individuare nuovi insight. Possiamo immaginarla come un manager dell’account potenziato e competente nell’uso dell’IA.
Un buon modo per capirlo è fare un paragone con le auto a guida autonoma. Secondo la SAE International (precedentemente nota come Society of Automotive Engineers), quando descriviamo la guida autonoma, ci sono sei livelli di automazione della guida.
- Level 0: Nessuna automazione
- Level 1: Automazione assistita
- Level 2: Automazione parziale
- Level 3: Automazione condizionale
- Level 4: Alta automazione
- Level 5: Automazione completa
Quando siete in autostrada a 105 km/h e premete un pulsante sul cruise control adattivo con mantenimento della corsia, state ancora guidando, tenendo il volante (si spera), ma l’auto adatta la velocità e cerca ostacoli nel caso debba frenare. In questo caso, state usando l’automazione di livello 2. Alcune azioni sono compiute dal guidatore, altre dalla macchina.
Questo è il modo più utile per considerare l’IA nel contesto del ruolo del SAM. Per i SAM, utilizzare la giusta combinazione di IA per potenziare e supportare gli account strategici ha perfettamente senso.
Percorso pratico da seguire
Come mettere tutto questo in pratica? Ecco alcune domande e azioni da porre e intraprendere per i gestori di account strategici e i progettisti di programmi:
- Quale problema può risolvere l’IA per i nostri clienti, la nostra organizzazione o i SAM?
- L’IA è la soluzione appropriata per la situazione?
- Cosa è disponibile sul mercato?
- Quali innovazioni IA stanno già usando la vostra organizzazione e il cliente?
- Su quali innovazioni dovreste avere discussioni strategiche?
- Allineare la strategia dei SAM con la roadmap IA della vostra organizzazione.
- Preparare i SAM all’IA affinché possano condurre discussioni strategiche internamente e con il cliente.
- Il top management è pronto?
Un SAM non può passare tutto il tempo ad aggiornarsi su ogni nuova applicazione, startup o tecnologia IA. Ciò che possiamo e dobbiamo fare è comprendere le promesse e le realtà dell’IA e conoscere abbastanza per collaborare con clienti e team interni, offrendo un vantaggio competitivo unico grazie all’IA. Conoscere abbastanza significa considerare sistematicamente come applicare l’IA. Inoltre, si può valutare l’uso di un barometro di implementazione per analizzare possibilità, praticità e rapporto rischio/beneficio.
Conclusione
Allora, qual è il futuro dell’IA? Beh, questo va oltre l’ambito di questo articolo, ma quando si tratta di SAM la parola chiave è pragmatismo. Significa sviluppare una comprensione reale e profonda di ciò che l’IA può e non può fare — e di come, usata con attenzione, possa potenziare il ruolo del SAM.
L’IA non è qualcosa da temere — ma va trattata con rispetto. Ci troviamo in un punto di svolta tecnologico in cui a vincere saranno coloro che sapranno ottenere un reale beneficio da questi nuovi strumenti.
Tutte le tecnologie rivoluzionarie offrono la stessa scelta — adottare o ignorare — e l’IA non fa eccezione. In questo caso, la scelta sembra piuttosto semplice. Ma ciò che otterremo da questa nuova tecnologia dipenderà davvero da quanto bene sapremo valutare l’equilibrio tra possibilità e concretezza, rivedendo costantemente i progressi e l’efficacia della nostra adozione dell’IA, in particolare nella gestione strategica degli account.
Robert Box
Managing Partner e Global Account Director – Mercuri International
Robert Box è Managing Partner e Global Account Director presso Mercuri International. Ha partecipato più volte come relatore alla SAMA Annual Conference e come docente CSAM. Dal 2000 sviluppa programmi di Strategic Account Management a livello globale e, dal 2019, guida la partnership di Mercuri sull’Intelligenza Artificiale.
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Fonti
- Chamorro-Premuzic, T. (2023, marzo 23). Should you share AI-driven customer insights with your customers? Harvard Business Review.
- Amar, J., Rahimi, S., Surak, Z., & Von Bismarck, N. (2022, febbraio 15). AI-driven operations forecasting in data-light environments. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabili- ties/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in- data-light-environments
- Parker, W., & Putzier, K. (2021, novembre 17). What went wrong with Zillow? A real-estate algorithm derailed its big bet. The Wall Street Journal.
