Benvenuti nella nuova era della vendita, dove la tecnologia non sostituisce il Venditore, ma ne amplifica le capacità. 🦾
Oggi entriamo nel vivo dell'operatività. Dopo aver esplorato le basi dell'intelligenza artificiale applicata alla vendita, ci concentriamo sull'attività più sacra per ogni commerciale: il Giro Visite 🚘. Ma dimenticate i vecchi metodi manuali o le pianificazioni fatte a "sensazione". Oggi costruiamo quello che io chiamo la "Bolla del Giro Visita", e lo facciamo partendo dall'unica vera certezza che abbiamo: il Cliente Acquisito.
La creazione della bolla è un pensiero di Dott.Ing. Eliano Cominetti.
🏛️ Il Caposaldo: L'Anagrafica Clienti
Perché partire dal cliente acquisito? Perché è il nostro punto di ancoraggio ⚓. È il dato certo da cui l'Intelligenza Artificiale può iniziare a costruire valore. Tutto inizia dal nostro CRM o gestionale. Dobbiamo estrarre l'anagrafica dei clienti attivi, perché sarà questa la base su cui l'AI andrà a lavorare per ottimizzare i nostri spostamenti e le nostre relazioni. 💾
🫧 La "Bolla" del Giro Visita
Immaginate la nostra giornata lavorativa non come una linea retta, ma come una serie di "bolle" geografiche e strategiche. Il concetto è semplice ma potente:
📍 Il punto ancora: La prima visita della giornata è sempre su un Cliente Acquisito. È un appuntamento confermato, una relazione esistente.
⭕ La Generazione della Bolla: L'Intelligenza Artificiale analizza la posizione e le caratteristiche di questo cliente e ci suggerisce, all'interno di quella stessa area (la "bolla"), quali Potenziali Clienti visitare.
In questo modo, non stiamo solo ottimizzando il percorso (risparmiando carburante ⛽ e tempo ⏳), ma stiamo massimizzando l'efficacia commerciale, unendo attività di cura del cliente ad attività di acquisizione in un flusso logico e ottimizzato.
🛠️ Dalla Teoria alla Pratica: Segmentazione con l'AI
Come trasformiamo un semplice file Excel in un piano d'azione strategico? Utilizzando un LLM (come ChatGPT, Gemini, Claude, Grok,…) per fare il lavoro sporco di segmentazione. 🤖
Ecco il workflow tecnico che vi propongo:
📥 Data Extraction & Anonymization: Estraiamo i dati dal CRM. ⚠️ Attenzione: la privacy è fondamentale. Prima di dare qualsiasi dato in pasto a un'AI pubblica, anonimizziamo il file o utilizziamo sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) interni alla nostra azienda. Proteggere i dati sensibili è un dovere professionale. 🔒
💬 Il Prompt Engineering: Carichiamo il file (CSV o Excel) nel chatbot e utilizziamo un prompt strutturato per segmentare la clientela.
Nel video vi mostro un esempio pratico di prompt per ottenere una Analisi ABC immediata:
📝 "Segmenta le anagrafiche del file con A, B, C. Il criterio di segmentazione è il fatturato in ordine decrescente e la provincia. Utilizza il 30% delle anagrafiche in segmento A, il 50% in segmento B ed il 20% in segmento C."
📊 Il Risultato
L'AI non si limita a ordinare i dati. Ragiona. 🧠 Vi restituirà un file già pronto, diviso per priorità di fatturato e raggruppato per provincia. Avremo così in mano la struttura portante del nostro giro visite: sapremo esattamente chi sono i "Clienti A" da cui far partire le nostre "Bolle" quotidiane. ✅
🔮 Il Prossimo Passo: Riempire la Bolla
Una volta definiti i clienti acquisiti (i centri delle nostre bolle), il passo successivo è popolare queste aree con nuovi lead. Qui entra in gioco l'automazione tramite Web Scraping 🕷️ per estrarre potenziali clienti e inserirli nelle bolle appena create, ma di questo parleremo nel prossimo approfondimento tecnico.
Ricordate: l'obiettivo non è visitare più persone a caso, ma visitare le persone giuste nel modo più efficiente possibile. Questa è Relazione Aumentata: dove la tecnologia toglie il rumore di fondo e ci lascia il tempo per costruire fiducia. 🤝
Hai domande su come impostare il tuo file dati o su come proteggere la privacy dei tuoi clienti mentre usi l'AI? Prenota un meet
