CRIBIS – società del Gruppo CRIF specializzata nella business information – lancia PROspects, la nuova app per le figure commerciali, sia aziendali sia agenti di commercio e liberi professionisti – che in Italia sono quasi un milione – alla ricerca di nuovi clienti da contattare per proporre prodotti e soluzioni di business. PROspects offre tutto questo in una app intuitiva, semplice da usare e intelligente, disponibile gratuitamente sugli store Apple e Android.
“L’identificazione di nuove opportunità di business non è un’attività semplice poichè spesso gli stumenti a disposizione della forza vendita non sono aggiornati e dettagliati, quindi poco efficaci. Con PROspects, abbiamo voluto renderla intuitiva e facile: è praticamente una app di dating per aziende”. Afferma Marco Preti, Amminstratore Delegato di Cribis.
Per usarla è sufficiente registrarsi e inserire alcuni dati, come l’azienda per cui si lavora, il ruolo e il settore, più altre preferenze non obbligatorie come l’area geografica. PROspects elabora le informazioni a disposizione e suggerisce una serie di aziende che possono essere dei potenziali clienti per l’utente. I suggerimenti vengono proposti sotto forma di schede e riportano le informazioni principali per poter individuare e contattare l’azienda: ragione sociale, indirizzo, settore, addetti, fatturato, contatti, etc.
Ogni volta che l’utente riceve il suggerimento di un’azienda, dovrà dare un feedback con uno swipe a destra per esprimere gradimento o a sinistra per scartarla (come in Tinder). Inoltre, è possibile identificare le aziende anche tramite ricerca attiva. Sulla base di questi feedback, PROspects impara le reali esigenze dell’utente e il giorno successivo sarà in grado di proporre risultati ancora più in linea con quanto ricercato dal commerciale.
PROspects analizza ogni giorno milioni di dati e sulla base di queste informazioni, grazie ad uno speciale algoritmo individua, per ciascuna azienda, quali possono essere i suoi potenziali clienti.
L’intelligenza artificiale di PROspects si basa su un algoritmo di “collaborative filtering”. Questa famiglia di algoritmi è spesso usata per programmare sistemi di raccomandazione, in grado di suggerire agli utenti servizi o “amicizie” potenzialmente gradite. Si ricorre al collaborative filtering quando il catalogo dei prodotti a disposizione è troppo ampio e deve essere prioritizzato e customizzato sulla base delle caratteristiche di ciascun utente.
L’ambizione dell’algoritmo di machine learning di PROspects non è solo quello di fornire all’utente profili analoghi alle preferenze espresse. La sfida è quella di proporre anche clienti che non rientrano immediatamente nell’identikit appena tracciato, ma comunque pertinenti e utili a estendere il proprio portafoglio clienti.
Questa seconda tipologia di suggerimenti è il frutto congiunto dell’esperienza di CRIF nell’ambito delle filiere produttive, e dell’uso di un algoritmo che, studiando continuamente i feedback prodotti dagli utenti, attraverso un meccanismo di retroazione, deduce la possibilità che una tipologia di utente sia in relazione con diverse ed eterogenee tipologie di clienti.
COMMENTI