Corso vendite marketing e intelligenza artificiale

Lezione 1 • Fondamenti di AI per Professionisti Aziendali

Introduce l'apprendimento automatico, il deep learning e l'elaborazione del linguaggio naturale a livello concettuale. Collega ciascun tipo di AI a casi d'uso commerciali pratici.

Lezione 2 • I Dati come Motore dell'AI

Illustra come i dati strutturati e non strutturati alimentano i modelli di AI. Fornisce agli studenti i principi di qualità dei dati, critici per risultati AI commerciali affidabili.

Lezione 3 • Maturità dell'AI nelle Vendite e nel Marketing

Presenta un modello di maturità dai processi manuali ai flussi di lavoro completamente autonomi guidati dall'AI. Aiuta gli studenti a valutare l'attuale prontezza AI della propria organizzazione.

Lezione 1 • Metodi di Raccolta dei Dati dei Clienti

Tratta la raccolta di dati comportamentali, transazionali e demografici attraverso canali digitali e offline. Stabilisce gli input di dati necessari per l'analisi AI a valle.

Lezione 2 • Dashboard di Audience Intelligence

Insegna la progettazione e l'interpretazione di dashboard che mostrano insight sul pubblico generati dall'AI. Collega la visualizzazione dei dati a decisioni commerciali più rapide e basate su evidenze.

Lezione 3 • Creare Profili Cliente Predittivi

Combina dati storici e inferenza dell'AI per prevedere le esigenze dei clienti e il valore del ciclo di vita. I risultati alimentano direttamente le strategie di personalizzazione e prioritizzazione.

Lezione 4 • Segmentazione della Clientela Basata sull'AI

Applica algoritmi di clustering e classificazione per suddividere il pubblico in segmenti attuabili. Abilita direttamente il marketing personalizzato e l'outreach di vendita mirato.

Lezione 1 • Creazione di Contenuti Visivi Assistita dall'AI

Tratta gli strumenti di generazione di immagini AI e di design per social media, annunci display e presentazioni. Affronta la coerenza del brand e le considerazioni legali per le immagini generate dall'AI.

Lezione 2 • Contenuti Personalizzati su Larga Scala

Illustra i sistemi di contenuti dinamici che adattano automaticamente la messaggistica ai singoli segmenti di pubblico. Si basa sulle competenze di segmentazione del Capitolo 2 per offrire esperienze rilevanti.

Lezione 3 • Pianificazione delle Campagne con Strumenti AI

Utilizza l'AI per l'ideazione della campagna, la selezione dei canali, i suggerimenti per l'allocazione del budget e la pianificazione temporale. Integra la creazione di contenuti con la struttura strategica della campagna.

Lezione 4 • AI Generativa per Testi di Marketing

Introduce i modelli linguistici di grandi dimensioni come strumenti di copywriting per annunci, email e landing page. Gli studenti esercitano il prompt engineering per controllare tono, lunghezza e messaggistica.

Lezione 1 • Salute del Pipeline e Previsioni

Utilizza l'analisi AI per monitorare la velocità del pipeline, identificare i colli di bottiglia e generare previsioni dei ricavi. Offre ai sales manager una visibilità basata sui dati sulle performance future.

Lezione 2 • Dati di Intento e Segnali d'Acquisto

Illustra come i dati di intento di terze parti e i segnali comportamentali sul sito rivelino la prontezza all'acquisto. Consente ai team di vendita di tempificare l'outreach per il massimo impatto sulla conversione.

Lezione 3 • Costruire Modelli di Lead Scoring con l'AI

Guida attraverso la progettazione di un lead scoring predittivo utilizzando dati demografici, comportamentali e firmografici. Produce un framework di scoring che gli studenti possono adattare ai propri pipeline.

Lezione 4 • Strategie Moderne di Lead Generation

Esamina i canali di lead generation inbound e outbound e i loro output di dati. Pone le basi per applicare l'AI al fine di migliorare simultaneamente volume e qualità dei lead.

Lezione 1 • Motori di Raccomandazione e Next-Best Action

Illustra il filtraggio collaborativo, il filtraggio basato sui contenuti e i sistemi di raccomandazione ibridi. Li applica a raccomandazioni di prodotto, suggerimenti di contenuti e next-best action di vendita.

Lezione 2 • Personalizzazione in Tempo Reale sui Canali Digitali

Tratta la personalizzazione di siti web, email e app utilizzando motori decisionali AI in tempo reale. Si basa sulla segmentazione del pubblico del Capitolo 2 per offrire esperienze contestualmente rilevanti.

Lezione 3 • Chatbot AI ed Esperienze Conversazionali

Progetta esperienze chat basate sull'AI che qualificano i lead, rispondono a domande e guidano gli acquisti. Integra l'AI conversazionale con le piattaforme CRM e di marketing automation.

Lezione 4 • Fondamenti di Strategia di Personalizzazione

Definisce i livelli di maturità della personalizzazione, dall'inserimento base del nome alla progettazione predittiva dell'esperienza. Allinea gli obiettivi di personalizzazione ai risultati aziendali e alle aspettative dei clienti.

Lezione 1 • Funzionalità AI nelle Moderne Piattaforme CRM

Analizza le capacità CRM native dell'AI, tra cui lo scoring predittivo, l'acquisizione delle attività e gli insight sulle trattative. Consente agli studenti di configurare e sfruttare queste funzionalità all'interno degli ambienti CRM esistenti.

Lezione 2 • Analisi della Performance di Vendita con l'AI

Applica l'analisi AI per identificare i comportamenti dei top performer, i modelli di raggiungimento della quota e le priorità di coaching. Fornisce ai leader delle vendite informazioni utili per migliorare le performance dell'intero team.

Lezione 3 • Creazione di Proposte e Outreach Assistita dall'AI

Utilizza l'AI per generare email di vendita, proposte e sequenze di follow-up personalizzate su larga scala. Applica le competenze di AI generativa del Capitolo 3 direttamente ai flussi di lavoro di comunicazione commerciale.

Lezione 4 • Conversation Intelligence e Coaching Telefonico

Tratta gli strumenti AI che trascrivono, analizzano e valutano le chiamate commerciali per far emergere opportunità di coaching. Collega gli insight dai dati delle chiamate allo sviluppo delle competenze dei rappresentanti e alle strategie di avanzamento delle trattative.

Lezione 1 • Modellazione dell'Attribuzione e Ottimizzazione del Budget

Applica modelli di attribuzione basati sui dati per allocare il budget tra i canali in base al contributo reale al fatturato. Sostituisce le ipotesi dell'ultimo clic con l'attribuzione multi-touch informata dall'AI.

Lezione 2 • Reportistica della Performance dei Media con l'AI

Costruisce sistemi di reporting automatizzati che fanno emergere anomalie, tendenze e raccomandazioni di ottimizzazione. Consente decisioni sui media più rapide attraverso narrative di performance generate dall'AI.

Lezione 3 • AI nella Paid Search e nella Social Advertising

Tratta le strategie di Smart Bidding, il targeting automatizzato del pubblico e la generazione di creatività pubblicitarie tramite AI nei canali a pagamento. Insegna agli studenti a configurare, monitorare e correggere le decisioni dell'AI nelle piattaforme pubblicitarie.

Lezione 4 • Pubblicità Programmática e AI

Illustra il real-time bidding, le demand-side platform e il matching del pubblico guidato dall'AI nei media programmatici. Collega la strategia programmatica all'audience intelligence sviluppata nel Capitolo 2.

Lezione 1 • Costruire una Strategia AI Commerciale

Framework per definire la visione AI, prioritizzare i casi d'uso e allineare gli stakeholder tra vendite e marketing. Sintetizza tutte le competenze dei capitoli precedenti in un piano strategico coerente.

Lezione 2 • Misurare e Scalare l'Impatto dell'AI

Definisce i framework di ROI, i criteri di scalabilità e i cicli di miglioramento continuo per i programmi AI commerciali. Consente ai leader di giustificare gli investimenti ed espandere i progetti pilota di successo a livello aziendale.

Lezione 3 • Gestione del Cambiamento per l'Adozione dell'AI

Affronta il lato umano della trasformazione AI, inclusi resistenza, riqualificazione e cambiamento culturale. Garantisce che gli investimenti tecnologici si traducano in un cambiamento comportamentale duraturo nei team.

Lezione 4 • Governance e Gestione del Rischio dell'AI

Stabilisce politiche per la supervisione dei modelli, l'audit dei bias, la gestione dei dati e le strutture di responsabilità. Assicura che le implementazioni AI rimangano etiche, conformi e affidabili su larga scala.