Un esperto leader delle vendite spiega come risolvere con l’IA il problema più costoso delle vendite

Ankit Kedia ha guidato team di vendita B2B presso aziende tecnologiche per 20 anni. Attualmente è CRO frazionale e consulente.

Abbiamo parlato con Ankit per scoprire come sta usando l'intelligenza artificiale per risolvere quello che definisce "il problema più costoso delle vendite". Ecco cosa ci ha detto.

Liberare le persone per il lavoro che solo le persone possono svolgere

Sono Ankit Kedia. Lavoro come CRO frazionale e consulente, aiutando le aziende a trasformare le vendite in qualcosa di scalabile, invece di farle dipendere da pochi rappresentanti di punta e da molta fortuna.

Il mio percorso non è stato lineare. Ho studiato ingegneria elettrica alla NTU Singapore e non ho mai costruito un singolo circuito. Ho iniziato la mia carriera nella finanza: ricerca azionaria, una sala operativa di un hedge fund e poi private equity. Il lavoro era interessante, ma continuavo a notare la stessa cosa in ogni operazione. Le aziende che vincevano sapevano vendere. Così, alla fine, ho deciso di passare alle vendite e non mi sono mai guardato indietro.

Negli ultimi 20 anni ho costruito e guidato team di vendita B2B in Nord America, APAC ed EMEA, ho venduto in 13 Paesi e ho ricoperto il ruolo di responsabile vendite presso SurveyMonkey e DropThought. Vendere in così tanti mercati insegna rapidamente che le persone sono tutto. Lavorare in tanti Paesi mi ha insegnato che una presentazione che conclude una vendita a San Francisco potrebbe non funzionare a Tokyo, e nessun modello può salvarvi; solo comprendere la persona dall'altra parte del tavolo può aiutare.

Ed è qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale, anche se, a dire il vero, ci sono arrivato tardi. Dopo due decenni nelle vendite, ho iniziato a usare seriamente questi strumenti solo un anno fa. Ma ho scoperto che l'intelligenza artificiale è un brillante collega junior. Elimina il lavoro ripetitivo, rende più efficace la preparazione e mi restituisce tempo, ma non può partecipare alle chiamate e concludere l'affare per noi conquistando la fiducia del cliente. Questa parte è ancora responsabilità nostra e credo che lo sarà sempre.

Perciò vedo questo momento in modo semplice. I leader che avranno successo useranno l'intelligenza artificiale per liberare le loro persone e dedicarle esattamente al lavoro che solo le persone possono svolgere.

Come l'intelligenza artificiale migliora l'accuratezza delle revisioni delle trattative

Ho cambiato il modo in cui conduco le revisioni delle trattative. Un tempo era l'ora più frustrante della mia settimana, ma l'intelligenza artificiale ha risolto il problema in modo silenzioso.

Prima, le revisioni della pipeline si svolgevano così: un rappresentante mi diceva che una trattativa si sarebbe conclusa quel mese e il mio istinto mi diceva che la previsione era poco solida, ma non riuscivo a dimostrarlo. La chiamata della settimana precedente viveva nella memoria di qualcuno, il CRM mostrava un aggiornamento della fase senza alcun contesto reale e nessuno aveva mai annotato un impegno verbale risalente a due revisioni prima.

Discutevamo basandoci sull'ottimismo e la previsione slittava comunque. Uno studio di Clari ha rilevato che il 57% delle imprecisioni nelle previsioni risaliva al divario tra ciò che i rappresentanti dicevano durante le chiamate e ciò che finiva effettivamente nel CRM. Quel numero corrispondeva esattamente a ciò che avevo percepito per 20 anni.

Così ho iniziato a usare strumenti di analisi delle conversazioni, principalmente Gong, per estrarre la verità dalle conversazioni reali invece di affidarmi a ciò che le persone ricordavano. Questi strumenti trascrivono ogni chiamata con i clienti e segnalano i reali indicatori di rischio. Inoltre, uso un assistente di intelligenza artificiale per sottoporre la pipeline a un'analisi critica prima di ogni revisione e dirmi chiaramente quali trattative sembrano reali.

Grazie a questi strumenti, individuo le trattative in fase di stallo con settimane di anticipo, quando c'è ancora tempo per intervenire, invece di scoprirlo l'ultimo giorno del trimestre, quando è ormai troppo tardi.

Dove tracciare il limite dell'intelligenza artificiale nella gestione dei ricavi

Ma ecco la precisazione. L'intelligenza artificiale non prende la decisione; mette semplicemente i fatti sul tavolo più velocemente. Decidere cosa fare di una trattativa che vacilla spetta ancora alla persona seduta su quella poltrona, e sarà sempre così.

L'intelligenza artificiale non può determinare la strategia di prezzo. Può mostrarmi a quale prezzo si sono concluse trattative simili, ma stabilire il prezzo di una grande trattativa aziendale richiede una valutazione basata sulle relazioni e sulla comprensione di quanto il cliente ne abbia bisogno.

Un'altra area riguarda tutto ciò che coinvolge le persone o richiede una valutazione complessa. Questo include il coaching di un rappresentante in difficoltà e il fidarsi del proprio istinto quando qualcosa in una trattativa non torna, anche se i numeri sembrano a posto. L'intelligenza artificiale può fornire informazioni utili in quei momenti, ma non può prendere la decisione.

In parole semplici, lascio che l'intelligenza artificiale mi dica cosa sta succedendo e dove guardare, ma non le permetto di decidere cosa farne.

Il motivo è semplice. L'intelligenza artificiale eccelle nell'individuare schemi, ma fatica a comprendere il contesto. Può vedere che una trattativa sembra rischiosa, ma non può sapere che il cliente ha appena perso il responsabile del budget, o che l'amministratore delegato è preoccupato di firmare prima della riunione del consiglio di amministrazione, o che a un rappresentante manca una sola conversazione sincera per rimettere le cose a posto.

Il fatturato è in definitiva una serie di decisioni umane prese sotto pressione e nell'incertezza, e non sono disposto a esternalizzarle.

Un flusso di lavoro reale per la revisione delle trattative e il coaching

Parlerò del mio flusso di lavoro per la revisione delle trattative e il coaching. Si articola in quattro fasi e l'IA incide su ciascuna di esse, ma a prendere le decisioni è ancora una persona.

1. Prima ancora che si svolgano le chiamate: Quando un commerciale ha in programma una chiamata importante, gli strumenti raccolgono tutto ciò che conta: le notizie recenti sull'account, il ruolo e la cronologia dell'acquirente e lo stato della trattativa, così il commerciale arriva preparato. Prima era necessaria un'ora di ricerca manuale, ma ora gli strumenti trasformano tutto in una lettura di due minuti.
2. Durante e subito dopo la chiamata: Gong elabora ogni chiamata con un cliente. Registra, trascrive e analizza la conversazione, poi inserisce direttamente nel CRM i dettagli chiave: la fase della trattativa, i passaggi successivi e chi ha partecipato. Questo risolve il problema più costoso delle vendite: nessuno ricorda gli aggiornamenti verbali e le decisioni sulla pipeline rimangono valide per interi trimestri. Ora non si perde più nulla tra ciò che è stato detto e ciò che risulta agli atti.
3. Prima della mia revisione: Gli stessi strumenti segnalano automaticamente i veri segnali di rischio: un sostenitore interno che ha smesso di farsi sentire, un nuovo interlocutore comparso all'improvviso, una data di chiusura già rimandata due volte. Inoltre, uso un assistente IA, di solito Claude, per analizzare l'intera pipeline e dirmi chiaramente quali trattative sono reali e quali stiamo cercando di far esistere solo con la speranza. Così entro in ogni revisione sapendo già su cosa insistere, invece di scoprire i problemi durante l'incontro.
4. Dopo la revisione: L'IA prepara bozze dei riepiloghi successivi e delle attività da svolgere, basandosi sul contesto reale della chiamata; il commerciale le esamina e le invia. Poiché ogni chiamata viene acquisita, posso fare coaching partendo da ciò che è realmente accaduto, riascoltando il momento esatto in cui un commerciale ha parlato senza affrontare un'obiezione, invece di basarmi su un riepilogo di seconda mano. Questo rende il coaching molto più concreto.

Come l'IA può rendere più facile indulgere nelle abitudini poco impegnative

Gli aspetti positivi dell'IA sono spesso sopravvalutati, quindi ecco il quadro onesto.

Innanzitutto, il vantaggio maggiore è stato in termini di tempo e chiarezza. Ora le mie revisioni delle trattative si basano sui dati. Le conversazioni sulle previsioni sono molto meno emotive. Il lavoro di preparazione che prima richiedeva un paio d'ore ora richiede solo una frazione di quel tempo.

Nei team con cui ho lavorato, il modello è stato costante: meno tempo a fare il resoconto della pipeline, più tempo a lavorarci.

Ora passiamo agli aspetti negativi, perché ce ne sono molti:

Il primo errore è stato fidarsi troppo dei punteggi dell'IA. All'inizio, una trattativa che l'IA aveva valutato come sana non è andata a buon fine perché lo strumento non riusciva a vedere che il sostenitore interno dell'acquirente aveva difficoltà a convincere il team interno. I numeri sembravano buoni fino all'ultimo, proprio quando la trattativa è fallita, e questo mi ha insegnato a considerare la sicurezza dell'IA come un punto di partenza, ma mai come un verdetto.

Il secondo è il problema dell'«omologazione». Quando tutti automatizzano le proprie attività di contatto con gli stessi strumenti, tutto inizia a suonare uguale e gli acquirenti se ne accorgono. Ho visto diminuire i tassi di risposta alle attività di contatto automatizzate in tutto il settore proprio per questo motivo. I team che si affidano maggiormente all'automazione per sembrare personali finiscono spesso per sembrare i più generici.

Il terzo è che l'IA rende molto facile sentirsi produttivi mentre si evitano le conversazioni difficili. Ho dovuto prestare attenzione a questo aspetto sia in me stesso sia nei team che seguo con il coaching.

Quindi, l'IA ha reso notevolmente più veloci e preparati i professionisti efficaci, ma ha anche reso più facile indulgere nelle abitudini poco impegnative. È un moltiplicatore per i responsabili dei ricavi e ciò che moltiplica dipende interamente dal giudizio della persona che la utilizza.

Come l'IA rende più facili da apprendere le competenze intangibili delle vendite

Per gran parte della mia carriera, ho creduto che vendere al meglio fosse quasi un'arte artigianale: l'istinto per leggere una situazione, il seguito valutato alla perfezione, la capacità di capire quando insistere e quando aspettare — tutto questo risiedeva nella mente delle vostre poche persone migliori e non si poteva davvero replicare.

Si poteva assumere qualcuno che ne fosse capace e fare un po' di affiancamento, ma per lo più si sperava semplicemente di trovare altre persone così rare. L'IA, però, mi ha costretto a rivedere questa convinzione.

Perché quando registri e analizzi ogni chiamata, le cose che il tuo rappresentante migliore fa e che prima sembravano quasi magiche diventano visibili e specifiche. Le domande esatte che pone all'inizio, il modo in cui gestisce una certa obiezione, come rallenta invece di accelerare quando un acquirente rimane in silenzio — sono schemi e, una volta che li riconosci chiaramente, puoi insegnarli al resto della squadra in un modo che prima non era mai stato possibile.

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Quindi quello che avevo liquidato come un istinto impossibile da insegnare si è rivelato, in larga parte, un insieme di comportamenti apprendibili che semplicemente non riuscivo a osservare su larga scala fino a oggi.

E non sto dicendo che vendere sia diventato una formula. Il giudizio umano ai massimi livelli è ancora reale e ancora raro, ma il divario tra il tuo rappresentante migliore e quello medio è più ridotto e colmabile di quanto credessi dopo 20 anni. Gran parte di ciò che ero solito chiamare talento era in realtà solo visibilità, e ora ce l'abbiamo.

È un cambiamento davvero incoraggiante e ha modificato il mio modo di pensare alla costruzione di una squadra.

Come migliorare l'adozione dell'IA nelle squadre commerciali

Avrei voluto sapere che gli strumenti sono la parte facile; la parte difficile è convincere le persone a cambiare il modo in cui lavorano.

Quando ho iniziato, ho commesso l'errore classico: presumevo che i buoni strumenti di IA avrebbero prodotto valore automaticamente. Acquistare il programma, distribuirlo, osservare i miglioramenti. Così ho concentrato tutte le mie energie sulla scelta delle piattaforme giuste e quasi nessuna sulle persone che avrebbero dovuto usarle.

Ma è successo ciò che accade alla maggior parte delle squadre. Le squadre hanno adottato gli strumenti sulla carta, ma li hanno ignorati nella pratica. I rappresentanti hanno continuato a lavorare come avevano sempre fatto, hanno lasciato inutilizzate le sofisticate funzionalità di IA e alcune persone hanno risentito dell'intera iniziativa, percependola come qualcosa fatto a loro invece che per loro.

Se lo avessi capito fin dall'inizio, avrei invertito completamente l'ordine delle cose. Avrei dedicato molto meno tempo a tormentarmi sulla scelta dello strumento da acquistare, perché la maggior parte di quelli seri è abbastanza valida, e molto più tempo al cambiamento in sé. Coinvolgere la squadra fin dall'inizio, mostrare a ogni persona come questo renda più semplice la sua giornata invece di limitarsi a rendere più chiara la reportistica del suo responsabile e scegliere uno o due flussi di lavoro da perfezionare prima di aggiungerne altri.

Cinque consigli per i CRO

Per quanto riguarda i consigli, ecco alcune cose che avrei voluto sentirmi dire prima.

1. Adottate l'IA in modo deciso, ma definitene chiaramente lo scopo. I vantaggi sono reali e i CRO che ignorano questi strumenti resteranno indietro rispetto a chi li usa. L'IA offre velocità e chiarezza, non sostituisce il giudizio. Usatela per visualizzare più rapidamente il vostro portafoglio di opportunità, prepararvi meglio e liberare la vostra squadra dalle attività ripetitive.
2. Non riducete la squadra e chiamatela strategia di IA. L'IA dovrebbe rendere più efficaci le persone valide; non dovrebbe essere una scusa per perderle. Se il vostro piano è sostituire gli esseri umani, avete frainteso dove si vincono gli affari.
3. Proteggetevi dall'omologazione. Quando tutti nel vostro mercato usano gli stessi strumenti per automatizzare il contatto, i risultati convergono e gli acquirenti smettono di prestarvi attenzione. Le squadre vincenti useranno l'IA per recuperare tempo, per poi investirlo nell'essere più umane, più presenti e realmente più utili agli acquirenti rispetto alla concorrenza.
4. Accompagnate la squadra nel cambiamento invece di limitarvi a consegnarle degli strumenti. La maggior parte dei rappresentanti usa a malapena l'IA già presente nel proprio insieme di strumenti. Acquistare il programma è la parte facile; convincere le persone a cambiare il modo in cui lavorano è il vero compito, e questo è un problema di guida.
5. Rimanete personalmente vicini alle trattative. In qualità di leader, oggi è allettante gestire tutto tramite pannelli di controllo perché sono migliori che mai, ma il segnale migliore resta una conversazione reale con un acquirente reale. Non lasciate che gli strumenti vi allontanino dalla vostra effettiva responsabilità.

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