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Click-to-Call e Call-Me-Back, come massimizzare le vendite inbound grazie all’Intelligenza Artificiale

Acquisire un contatto caldo da campagne di lead generation (che siano DEM, digital advertising o comparatori online) ha un costo elevato e può essere complicato da gestire, come abbiamo visto in questo articolo, ma una volta ottenuto le aziende hanno una grande occasione per riuscire a chiudere delle vendite.

 

Ogni contatto di una lista calda rappresenta una potenziale vendita, ma per fare in modo che la sua probabilità di conversione rimanga elevata, la richiesta deve essere necessariamente gestita in tempi brevi. Ciò risulta ancora più importante nei momenti di picco, come ad esempio quando il traffico è elevato o in quei giorni in cui la forza lavoro è ridotta. In queste situazioni, i lead possono accumularsi in lunghe code d’attesa o di ricontatto e il rischio è che i profili più propensi ad acquistare finiscano per “raffreddarsi” mentre gli operatori intrattengono conversazioni commerciali con chi è meno interessato.

 

Come si risolve questo problema?

 

Facciamo un esempio: una grande azienda del settore BPO, gestisce una campagna di outbound su liste calde per un Committente del settore Assicurativo. Il suo l’obiettivo è quello di far attivare una RC auto ai lead raccolti tramite il sito web del Committente.


La gestione e il ricontatto dei lead in ingresso da parte del BPO viene espletata secondo la logica FIFO (First In First Out), che però non prende in considerazione la probabilità d’acquisto, ma solo il momento in cui viene effettuata la richiesta di contatto. Così facendo, il BPO rischia di investire tempo e risorse su contatti che più difficilmente convertiranno mentre i profili più interessati si potrebbero raffreddare in attesa di essere chiamati.

 

Diversi studi hanno evidenziato come l’interesse del lead diminuisca di 21 volte se trascorrono più di 5 minuti dalla richiesta di contatto. Per questo motivo, bisogna valorizzare al massimo il potenziale di ogni lead in ingresso ed è necessario che il BPO effettui un cambio di logica implementando delle strategie che siano in grado di analizzare in tempo reale i soggetti in entrata che effettivamente possiedono un’alta propensione all’acquisto. Così facendo sarà possibile smaltire la coda seguendo l’ordine di propensione di ciascun profilo e i lead ad alta probabilità d’acquisto possono essere lavorati con priorità e smistati verso gli operatori con le migliori performance di vendita.

 

 

Ma come si possono conoscere in tempo reale i clienti più propensi all’acquisto? 

 

Grazie a BigProfiles e alla sua Piattaforma di Intelligenza Artificiale, è possibile studiare in tempo reale ogni lead in ingresso e assegnargli uno score su cui ordinarlo in base alla probabilità d’acquisto. In questo modo, il BPO ha la possibilità di impostare strategie in grado di massimizzare le opportunità di vendita e raggiungere più facilmente e velocemente i propri obiettivi.

 

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