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Rafael Patron

Enterprise AI strategy

AI per il B2B

Il marketing tra imprese lavora su cicli di acquisto lunghi, più decisori e contenuti tecnici. L’intelligenza artificiale interviene nella ricerca degli account, nella qualificazione dei contatti e nella produzione di materiali, con il venditore al centro della relazione.

Ricerca e qualificazione degli account

I modelli incrociano dati pubblici delle aziende, segnali di interesse e storico del CRM per ordinare gli account per affinità con l’offerta. L’account-based marketing usa queste priorità per concentrare messaggi e risorse su poche aziende alla volta. Il punteggio dei contatti si aggiorna con ogni interazione e orienta il passaggio al team vendite.

Contenuti tecnici e supporto alle vendite

Schede tecniche, casi applicativi e risposte a capitolati nascono da documentazione interna che il modello riorganizza per interlocutore: tecnico, acquisti, direzione. Gli assistenti preparano il venditore prima di un incontro con una sintesi dell’account e delle interazioni precedenti. La revisione di un esperto garantisce correttezza tecnica e coerenza con il listino.

  • Account ordinati per affinità
  • Materiali adattati al ruolo dell’interlocutore
  • Sintesi dell’account prima degli incontri
  • Risposte assistite a richieste di offerta

Dati di contatto e alfabetizzazione

I dati dei referenti aziendali sono dati personali: il GDPR richiede una base giuridica, spesso il legittimo interesse, e il diritto di opposizione. L’arricchimento da fonti esterne va documentato. I team marketing e vendite che usano sistemi di punteggio e assistenti rientrano nell’obbligo di alfabetizzazione dell’articolo 4 dell’AI Act.

Collaborazioni, interventi e contatti

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