As equipas de vendas gostam de implementar uma nova ferramenta de IA como se fosse uma simples atualização de funcionalidades. Basta premir um botão! Sincronizar o CRM! E pronto, a IA funciona na perfeição em segundo plano, sem qualquer problema.
Mas desde quando é que a vida funciona assim?
As equipas de vendas de alto desempenho sabem melhor do que ninguém: um elevado desempenho implica uma formação de alta qualidade, especialmente durante a integração.
Se utilizares as funcionalidades de IA de forma estática (com pouquíssimas instruções, ou apenas as mais simples), adivinha só? Os teus resultados também vão começar a parecer pouco elaborados.
Se estiver a formar e a integrar um novo agente de IA, deve encarar o processo da mesma forma que faria ao formar e integrar um novo comercial:
- Configurar regras básicas de vendas (e sistemas de escalonamento de vendas) antes do lançamento do agente
- Incorporar ciclos de feedback no seu agente para que possa continuar a treinar a sua IA à medida que avança
- Transformar as atividades de vendas diárias em dados que pode utilizar para melhorar também a forma como implementa os agentes de IA
Vamos ver algumas boas práticas para treinar o seu agente de IA, tal como faria com um novo representante de vendas júnior.
Melhor prática n.º 1: Trate o seu agente de IA como se fosse um novo colaborador
Ninguém espera que nem mesmo o representante de vendas mais brilhante e experiente «acertem» à primeira tentativa. Então, por que esperamos o mesmo de uma IA que ainda nem sequer treinámos? Deixem de fazer isso. Sabemos que a IA é software, por isso esperamos instalá-la e executá-la como software. Mas é mais como uma integração — e é exatamente por isso que criámos a Chloe, uma colega de equipa de vendas de IA que vive diretamente dentro Close, pronta para ser treinada com base no seu manual de estratégias, da mesma forma que integraria um novo SDR. (Ela está em fase beta — reserve um lugar na lista de espera se quiser que ela contacte os seus potenciais clientes.)
«Trate o seu agente de IA como se estivesse a integrar um novo membro na equipa, e não a instalar um software. Antes mesmo de começar a formação, defina claramente as suas regras de escalonamento e os limites de autonomia — basicamente, ensine-o quando NÃO deve ajudar, antes de lhe ensinar como ajudar. Depois, aborde a formação da mesma forma que faria com um ser humano.»—Lisa Popovici, Presidente e cofundadora da Siena AI, criadores de IA empática e autônoma
O que significa, na prática, «treinar o seu agente de IA como se fosse um ser humano»? Em primeiro lugar, tem de lhe dizer o que fazer. Ensinar-lhe o básico. Aqui ficam algumas boas orientações a dar ao seu agente de IA antes de o lançar ao mundo:
- Quando recorrer a um colaborador
- Que objeções não deve tentar resolver
- A sua melhor forma de lidar com as objeções deve consistir em
- Que linguagem é proibida
- Quais transações requerem revisão manual
Responda primeiro a essas perguntas. Depois, inclua essas respostas num novo documento de integração da IA e explique-as em termos precisos.
Com os agentes de IA, é importante seguir uma fórmula básica: «entrada de qualidade, saída de qualidade». Quanto mais informações e instruções de boa qualidade introduzir desde o início, mais poderá esperar que a IA funcione dentro do conjunto de regras que definir. Se lhe der apenas uma instrução e esperar que ela trate do resto? Estará a expor o agente de IA a todo o tipo de problemas potenciais, como não saber como lidar com escaladas ou objeções.
Comece pela integração, quase como se fosse um novo comercial. Elabore um documento explicativo claro sobre como a sua marca vende e a quem. É aí que o seu agente de IA começará a parecer um de vocês.
Melhor prática n.º 2: Criar um ciclo de feedback positivo desde o início
Pense por um momento nos seus vendedores humanos.
Que características observa nas pessoas verdadeiramente empreendedoras? É provável que essas pessoas sejam proativas no que diz respeito ao feedback. Podem não ser perfeitas desde o início, mas estão empenhadas em recolher feedback, corrigir os seus erros e reforçar os seus pontos fracos.
Mesmo que cometam erros, não é difícil identificar alguém que está claramente a caminho do sucesso. Normalmente, são essas pessoas que procuram (e aplicam) feedback em abundância.
Aplique esse mesmo princípio ao seu agente de IA. Encare o feedback como um processo de melhoria contínua.
“MA maioria das equipas utiliza a IA como uma ferramenta estática. Configuram-na uma vez, deixam-na a funcionar e esperam pelo melhor. … Não é assim que as equipas vencedoras funcionam.” —Donna McCurley, criadora do AI Sales Operating System™, com mais de 20 anos de experiência em capacitação de vendas
Donna McCurley recomendou recentemente três formas específicas de criar ciclos de feedback que tornam inevitável a melhoria do seu agente de IA:
Crie ciclos de feedback que «funcionem mesmo»
Imaginemos que criou o seu agente de IA, o lançou e o colocou em funcionamento. Este leva então a conversa até à fase de fecho do negócio e encaminha-a para alguém da sua equipa de vendas para que o negócio seja efetivamente fechado.
Juntamente com essa passagem de testemunho, vem a recomendação: há 85 % de probabilidades de este negócio se concretizar.
Mas o negócio fica parado. O representante assinala o problema, ao mesmo tempo que regista a questão (por exemplo, a IA não detectou o sinal de «congelamento do orçamento» enviado pelo responsável pelo caso).
Se o seu processo terminar aí, o seu agente de IA de vendas não aprendeu nada.
Mas se adicionar «menções ao congelamento do orçamento» para ativar novos alertas de risco, terá agora um agente de IA que
- sabe que deve estar atento a este risco e
- destaca o risco de reenviar uma escalação para o seu fluxo de trabalho.
Incorporar um fluxo de trabalho com intervenção humana
Os seres humanos ainda não estão totalmente preparados para delegar tudo à IA e ir direto para a praia beber daiquiris de morango. Continua a ser necessário um ser humano no fluxo de trabalho para supervisionar, identificar erros óbvios e detetar alucinações.
Por exemplo, diz McCurley, imagine que a IA identifica um potencial cliente e recomenda a melhor ação a seguir: marcar uma revisão técnica.
Mas o representante humano no seu fluxo de trabalho pode observar o cliente e perceber que este detesta demonstrações.
Só quando um utilizador indica que prefere não assistir à demonstração é que a IA fica a saber dessa característica. O sistema pode agora adaptar-se, analisando perfis de clientes semelhantes e, eventualmente, recomendando que se ignore a demonstração.
O resultado é um ciclo de vendas mais rápido, à medida que a IA aprende as peculiaridades específicas dos seus clientes. E você está um passo mais perto daqueles daiquiris.
Incorpore a formação diária aos seus fluxos de trabalho atuais
Um bom treino é contínuo. É um sistema consistente que consiste em aperfeiçoar o que funciona e eliminar o que não funciona. Pode nunca chegar a ser perfeito, mas irá melhorar cada vez mais com o tempo.
O mesmo se aplica ao seu agente de IA. Crie um fluxo de trabalho para treinar regularmente a sua IA. Se se tratar de IA de voz, talvez possa rever as transcrições para detetar erros óbvios. Talvez as atualizações do seu CRM possam incluir uma «classificação de precisão da IA», para que esta possa verificar o seu próprio feedback. Ou pode incluir revisões de chamadas como parte do seu fluxo de trabalho e, em seguida, verificar se o treino oferecido pela IA antes da chamada com o cliente estava correto ou errado.
Pode até rever os seus negócios bem-sucedidos. Realize análises regulares «pós-negociação» para verificar o que a IA deveria ter detetado ou para destacar o que foi particularmente eficaz.
Melhor prática n.º 3: Conceber com vista a obter vantagens cumulativas, e não resultados a curto prazo
Siga os passos acima e vai notar que a sua atitude está a mudar. Já não vai sentir que um agente de IA tem de acertar em tudo hoje.
Em vez disso, o objetivo é ampliar essa vantagem. O seu agente deve tornar-se cada vez mais eficiente, assumindo gradualmente mais responsabilidades. A formação inicial e os ciclos de feedback que implementou começarão a dar frutos mais tarde: mais informações úteis, mais tempo poupado.
Mas como é que se consegue essa mudança de mentalidade? Duas sugestões.
Tenha cuidado ao avaliar a IA com base no seu desempenho atual
Sim, talvez o seu agente de IA não consiga redigir um e-mail que soe como se fosse escrito por si. Talvez as suas análises e previsões de vendas não pareçam 100% precisas.
(Se for, ótimo. Mas não deites fora o bebé junto com a água do banho só porque ainda não está tudo perfeito.)
«O maior erro que as pessoas cometem é tratar um agente de IA como se fosse a instalação de um software, quando, na verdade, deveriam tratá-lo como uma reformulação do fluxo de trabalho. Não é possível treinar um agente para que seja eficaz se o processo subjacente estiver uma confusão — acabará simplesmente no purgatório dos projetos-piloto, onde 95% dos projetos de IA vão parar para morrer. Para passar de um chatbot que apenas fala para um agente que realmente faz o trabalho, tem de deixar de se obcecar com o prompt e começar a arquitetar os dados a que o agente tem acesso. Se não construir primeiro as barreiras de proteção e o fluxo de trabalho, não está a criar uma equipa digital; está apenas a criar um risco.” —Mike Allton, Diretor de Crescimento Liderado por Parceiros na Agorapulse
Repara no que o Allton diz sobre não ficar obcecado com o prompt. Os prompts são ótimos e importantes, mas não são tudo. Pensa na existência de um agente de IA como parte integrante dos teus sistemas: mecanismos de segurança, fluxos de trabalho e acesso aos dados.
E aperfeiçoar a forma como isso se reflete nos três aspetos não é algo que se consiga da noite para o dia.
Comece a avaliar tendo em mente os objetivos a longo prazo
O oposto de «da noite para o dia», portanto, é concentrar-se nos ganhos a longo prazo.
Deixe de avaliar a capacidade de um agente com base no seu sucesso imediato e comece a procurar essas melhorias graduais. Por exemplo:
- A sua IA está a identificar riscos mais cedo, especialmente depois de ver quais as vendas que não foram concretizadas?
- As suas previsões estão a melhorar à medida que o sistema começa a aprender os sinais que fazem a diferença quando consegue fechar uma venda?
- O seu acompanhamento de vendas está a tornar-se mais eficaz porque a IA identifica os riscos de forma mais consistente?
A ideia é que, quanto mais tempo utilizar (e treinar) a sua IA, mais as suas vantagens competitivas se multiplicam.
«Enquanto os concorrentes utilizam IA genérica, a sua IA aprende o seu mercado específico, os padrões dos seus clientes e os comportamentos que lhe garantem o sucesso», afirma McCurley.
Melhor prática n.º 4: Siga as recomendações e as proibições relativas ao treino de IA
De uma perspetiva estratégica? As regras mais simples sobre o que fazer e o que não fazer na formação em IA são: deve encarar-se como um processo contínuo e não se deve esperar resultados da noite para o dia.
Mas vamos partir do princípio de que já sabe isso. Existem formas mais específicas de garantir que o seu agente de vendas com IA melhore ao longo do tempo.
NÃO:
- Implementar IA sem critérios de qualificação documentados. Ou seja, nunca se deve esquecer de indicar à sua IA quais são as características dos seus clientes. Se não lhe fornecer dados históricos dos clientes (dados demográficos, pontos fracos, etc.), como pode esperar que ela preveja com precisão se um potencial cliente se irá converter num cliente efetivo?
- Ignora os resultados incorretos. A IA continuará a dar-te respostas erradas se nunca as corrigires. Na verdade, ela vai assumir que está a fazer um bom trabalho. Pode não ser sempre divertido corrigir a IA, porque vais sentir que estás a ensiná-la a fazer o seu trabalho. Mas é precisamente isso que estás a fazer. Uma correção agora nem sempre é divertida, mas vai poupar-te imenso tempo mais tarde.
- Avaliar o desempenho com base num único resultado negativo. É aqui que a expectativa em relação ao «software» mostra a sua face mais desagradável. A IA é software, sim, mas é software concebido para se programar a si próprio de acordo com o que funciona para si. Se não atingir o objetivo, basta lembrá-la do que é que se pretende.
- Encare a IA como um atalho para um raciocínio pouco claro. Por vezes, as instruções não funcionam porque mal sabemos o que estamos a pedir. Será de admirar que a IA nos falhe nessas situações? Tenha clareza sobre o que pretende — incluindo o resultado específico de que necessita. O seu agente de IA pode surpreendê-lo.
FAZER:
- Documente o seu processo antes da formação. Mostre à IA todo o seu processo de vendas. De onde vêm os potenciais clientes? Qual é o comercial responsável por cada canal? Quem precisa de quais dados?
- Crie pequenos ciclos de correção. Adicione um elemento ao seu fluxo de trabalho para avaliar o desempenho de um agente de IA. As suas previsões sobre a qualidade de um lead foram precisas ou foi necessário intervir com uma pequena correção? E, se a previsão foi precisa, o agente também deve saber disso.
- Defina os limites de escalonamento. O seu agente de IA precisa de conhecer os seus próprios limites. Se não conseguir lidar com uma objeção sem inventar informações, precisa de saber como transferir o contacto para um representante de vendas em primeiro lugar.
- Analise o raciocínio da IA, e não apenas os seus resultados. Se o caráter de uma pessoa é o seu destino, então o raciocínio da IA é o seu destino. Um raciocínio errado conduzirá a resultados errados. É necessário corrigir o seu raciocínio, ou procurar um bom raciocínio que tenha gerado bons resultados, para ter uma ideia das instruções adicionais de que o seu agente de IA poderá necessitar.
Pode parecer muito trabalho, mas talvez este processo valha a pena. Na verdade, aprender a treinar um agente de IA pode ajudá-lo a identificar falhas no seu processo que nem sabia que existiam.
Nessa perspetiva, o agente de IA melhora através de uma formação contínua… mas tu também.
Melhores práticas para que o seu agente de IA «perceba»
Até ao surgimento de uma IA semelhante à HAL, não espere que um agente de IA domine todo o seu processo de vendas à primeira tentativa. As pessoas precisam de formação; o software também. Os SDRs de IA ainda não vão substituir-vos.
A boa notícia? Outras pessoas usam a IA como desculpa para serem preguiçosas. Se um agente de IA não tiver um bom desempenho com uma solicitação, os seus concorrentes podem concluir que a IA «não funcionou».
Não vais fazer isso, e é essa a tua vantagem.
Em vez disso, vais tratar a tua IA do dia-a-dia como um colaborador júnior receptivo. Vais definir expectativas claras. Vais analisar o seu raciocínio. Vais corrigir os seus erros. Vais continuar a orientá-la. Faz tudo isto de forma consistente e terás um recurso que potencia a qualidade (e a rapidez) do teu processo de vendas.
Ou — e ouve-nos bem — poupa-te à parte de «criar a tua própria IA do zero» e conhece a Chloe, a colega de equipa de vendas com IA Close. Ela liga aos teus leads em poucos segundos, realiza conversas de qualificação reais, marca reuniões e regista tudo no teu CRM (porque ela está integrada Close). Treina-a uma vez; a partir daí, ela vai ficando cada vez mais eficiente. Inscreve-te na lista de espera da Chloe — ela é gratuita durante a fase beta.
Pronto para implementar a IA no seu processo de vendas? Inscreva-se Close para um período de teste gratuito do Close .
