Pregúntele a cualquier vendedor y le dirá que su mayor problema es intentar conseguir más clientes potenciales de alta calidad. El problema se puede dividir en obtener más clientes potenciales y centrarse en los de mayor calidad cuando los obtenga. El equipo de ventas ganador debe priorizar constantemente en qué clientes potenciales centrarse e invertir su tiempo de forma inteligente. Tener un marco claro para calificar clientes potenciales puede ser de gran ayuda para identificar los clientes potenciales más prometedores, tener conversaciones personalizadas y conversiones más rápidas.

BANT (Presupuesto, Autoridad, Necesidad, Cronograma) es el marco más utilizado para la calificación de clientes potenciales. Ayuda a responder: Presupuesto: ¿el cliente potencial es financieramente capaz de realizar una compra? Autoridad: ¿Tienen el poder de tomar decisiones o influencia? Necesidad: ¿Tienen un requisito genuino que el producto o servicio pueda satisfacer? Cronograma: ¿Cuál es la urgencia o el plazo para que el cliente potencial tome una decisión?

La calificación BANT no es simplemente un punto de control; es la base sobre la que construimos un canal rico en clientes potenciales de calidad, lo que eleva la probabilidad de cierres exitosos. Más allá de su valor estratégico, BANT sirve como un medio estructurado para capturar y comprender las necesidades únicas de cada cliente potencial.

Ayuda a los ejecutivos de cuentas (AE) a priorizar su tiempo y centrarse en los acuerdos que tienen más probabilidades de cerrarse. También ayuda a los líderes de ventas a obtener mejores estimaciones de cuál es el proceso realista con el que están trabajando para dar proyecciones al director ejecutivo y a la junta directiva.

Sin embargo, los métodos convencionales de puntuación de clientes potenciales, como llamadas de ventas, encuestas y correos electrónicos, están plagados de ineficiencias.

• Pérdida de tiempo: Le quita a la EA el valioso tiempo que podría haberse dedicado a otras tareas importantes.
• Información incompleta: Los datos recopilados manualmente suelen estar incompletos y faltan campos, lo que hace que la toma de decisiones sea menos sólida.
• Subjetividad: La puntuación de clientes potenciales es propensa a la subjetividad, ya que los criterios para cada EA pueden diferir y estar influenciados por sesgos o emociones.
• Escalabilidad: Una vez que las empresas comienzan a escalar exponencialmente, el proceso manual se convierte en un factor limitante que impide que la empresa alcance su potencial.

¿Cómo la IA está transformando la puntuación de clientes potenciales de ventas?

La integración de la IA ha surgido como una fuerza transformadora, que remodela los enfoques tradicionales y aumenta las capacidades de los equipos de ventas. La IA se ha convertido en la piedra angular de las ventas con puntuación automatizada de clientes potenciales, personalización a escala, soporte para decisiones en tiempo real e integraciones con sistemas CRM.

En Nanonets, la IA es una parte integral de las operaciones y la toma de decisiones del día a día. Con una base de clientes en rápido crecimiento en todo el mundo, los equipos aprovechan en gran medida las herramientas de inteligencia artificial para satisfacer las solicitudes de los clientes a escala. La herramienta de calificación AI-BANT ayuda al equipo de ventas a capturar información de manera eficiente durante las llamadas de descubrimiento de clientes, asignar puntajes de calificación de clientes potenciales, generar alertas e integrarse en el CRM.

La herramienta AI-BANT Qualification se integra perfectamente con las plataformas existentes como Zoom, Slack y HubSpot sin interrumpir los flujos de trabajo existentes. Aquí hay un desglose paso a paso del flujo de trabajo de calificación AI-BANT:

1. Transcripción de llamadas: La herramienta de inteligencia artificial se ejecuta en segundo plano durante una llamada de Zoom, transcribe la conversación y la envía directamente a la aplicación Nanonets.
2. Extracción de datos: Se analiza el resumen de la convocatoria y los criterios BANT se recogen y clasifican mediante etiquetas relevantes, como el presupuesto disponible, la autoridad para tomar decisiones, la utilidad del producto y el tiempo de implementación.
3. Puntaje de puntuación: La herramienta asigna una puntuación de confianza al cliente potencial en función del cumplimiento de los criterios BANT y acepta o rechaza en función de umbrales preestablecidos.
4. Enviar alertas: La herramienta se puede integrar fácilmente en Slack, donde se envía una plantilla establecida que destaca los detalles personales del cliente potencial, los detalles BANT y la puntuación como alerta a los canales de Slack donde los ejecutivos de cuentas pueden aprobar la creación del acuerdo.
5. Integración CRM: Y finalmente, una vez que se aprueba el trato, se agrega al CRM con un solo clic para realizar un mayor seguimiento.

¿Pero funciona? ¿Puede hacer un mejor trabajo que un AE?

Para conocer el impacto de la herramienta BANT Qualification en la eficiencia de ventas, realizamos un estudio que profundiza en la métrica crítica del cierre de leads. Analizamos más de 1500 llamadas de ventas realizadas por los EA y comparamos sus tasas de calificación y cierre de acuerdos con la herramienta de calificación AI-BANT. Aquí están los resultados:

Cuando los AE marcaron detalles BANT para un cliente potencial, así es como se correlaciona con el cierre del cliente potencial:

Cuando nuestra IA marcó los detalles BANT de un cliente potencial, así es como se correlacionó con el cierre del cliente potencial:

Precisión y retiro del mercado

Esto muestra que cuando un AE o AI marcaba un acuerdo BANT, era igualmente probable que se cerrara. Ambos tenían una precisión de ~25% o 1/4 de probabilidad de cerrar un trato si estaban marcados como BANT. Lo cual está en línea con los puntos de referencia de la industria de ganar 1/4 de los acuerdos.

El lugar donde la IA realmente superó y arrasó con la revisión manual fue en su Recall. Si se iba a cerrar un trato, la revisión manual solo pudo marcar con precisión el 41% de esos acuerdos como BANT desde el principio (ya que la autoridad y el cronograma pueden no siempre ser obvios desde el principio). Pero la IA pudo adivinar esto en un 81%, lo que significa que de todos los acuerdos que se iban a cerrar pudo marcar con precisión el 81% de ellos como BANT.

Tiempo del ciclo

De los acuerdos que finalmente se cerraron, otra métrica clave a observar es el tiempo del ciclo. Es el tiempo desde que se realizó el primer contacto con el cliente hasta la fecha de cierre. Un tiempo de ciclo más rápido indica competitividad en el mercado e impacta directamente el potencial de ingresos. Descubrimos que los acuerdos con una puntuación de calificación de 80+ (en una escala de 1 a 100) asignados por AI tienen tiempos de ciclo más cortos entre un 5% y un 10%. ¡Esto puede tener un impacto significativo en la forma en que el equipo de ventas prioriza su cartera y se centra en los clientes potenciales más prometedores!

BANT difuso

Además, la calificación BANT realizada por las EA es un criterio binario: el acuerdo es BANT o no. Sin embargo, esto no capta los matices de qué acuerdos tienen una calificación BANT más fuerte que otros. Dado que la IA analiza todos los detalles y luego asigna una puntuación de calificación en una escala del 1 al 100, le brinda mucha más flexibilidad al equipo de ventas para adaptar su enfoque a cada acuerdo específico.

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Para capturar la experiencia de la prueba interna de este producto, pedimos a algunos EA que compartieran su experiencia en el uso de esta herramienta. Estos son algunos de los beneficios que destacaron:

1. La integración directa con Zoom aseguró que ninguno de los detalles importantes discutidos en la llamada quedara fuera. Independientemente del flujo de la llamada, la información BANT se captura de forma sucinta y exhaustiva.
2. La fase de "Aprobación" permite a los AE revisar el informe generado por la IA antes de publicarlo en el CRM. Si bien el trabajo está en gran medida automatizado, es bueno tener la opción de revisar y editar manualmente el resumen BANT cuando sea necesario.
3. Un proceso estandarizado de calificación de clientes potenciales garantiza la coherencia en la clasificación de las diferentes EA en toda la organización. Hay mucha menos variación en los criterios de puntuación de clientes potenciales en todos los ámbitos.
4. La velocidad de finalización de la calificación BANT de clientes potenciales es fenomenal en comparación con la puntuación manual. Los problemas relacionados con campos faltantes y datos incompletos ya no existen.
5. El tiempo ahorrado al automatizar esta tarea ahora se dedica a conversaciones de mayor calidad con los clientes y a explorar oportunidades para desarrollar mejores productos.

La integración de la IA en el proceso de calificación BANT ha revolucionado el panorama de las ventas, abordando ineficiencias de larga data y desbloqueando nuevos niveles de precisión. Los desafíos tradicionales asociados con la calificación BANT, como los procesos manuales que consumen mucho tiempo, los datos incompletos y la puntuación subjetiva de los clientes potenciales, encuentran soluciones contundentes en las capacidades de la IA.

La perfecta integración de la herramienta de calificación Nanonets AI-BANT con plataformas como Zoom, Slack y HubSpot muestra su adaptabilidad y compatibilidad con los flujos de trabajo existentes, desde la transcripción de llamadas hasta la integración de CRM. Será interesante ver qué posibilidades innovadoras y potenciales sin explotar nos esperan a medida que continuamos combinando la intuición humana con la precisión de la IA en nuestra búsqueda de estrategias de ventas más eficientes, efectivas y centradas en el cliente.

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• Fuente: https://nanonets.com/blog/decoding-bant-ais-precision-vs-human-intuition-in-sales/