Le sfide fondamentali legate all’acquisizione e alla fidelizzazione dei clienti continuano a seguire logiche consolidate da oltre un secolo: generare interesse sul mercato, convertire i potenziali acquirenti in trattative concluse e garantire che gli utenti rimangano soddisfatti della loro scelta. Tuttavia, la rapida diffusione degli agenti basati su intelligenza artificiale sta cambiando in modo profondo la risposta operativa a questi obiettivi. Durante un’intervista rilasciata al podcast The Artificial Intelligence Show, condotto da Mike Kaput, il Chief Customer Officer di HubSpot, John Dick, ha illustrato il percorso con cui l’azienda ha progressivamente ridisegnato la propria struttura go-to-market verso un modello agentic GTM, applicando l’automazione intelligente a ogni fase dell’esperienza cliente.
Indice degli argomenti
L’abbattimento dei vincoli operativi nel modello agentic GTM
L’esigenza di evolvere verso una struttura basata su agenti nasce dalla presenza di strozzature storiche che penalizzano le performance commerciali B2B. Come spiegato da Dick, le difficoltà di fondo del settore sono rimaste invariate nel tempo, ma la tecnologia offre oggi strumenti inediti per affrontarle. “I problemi del go-to-market non sono cambiati molto nell’ultimo secolo, a dire il vero. Si tratta sostanzialmente di: come creo la domanda? Come vinco le trattative? E come creo clienti felici e fedeli che rimangano con me o spendano di più? Questi sono problemi storici. Penso che la cosa davvero interessante dell’intelligenza artificiale sia che crea nuove soluzioni”.
Uno dei blocchi più complessi da superare riguarda l’impiego del tempo da parte delle forze di vendita. Negli ultimi vent’anni, la quota di tempo che un commercial B2B dedica all’interazione diretta con i clienti è rimasta fissa intorno al 35%, a causa del carico di lavoro legato alla ricerca preventiva, al coordinamento dei processi e alle mansioni amministrative. L’introduzione degli agenti AI permette di delegare le attività di contorno e di sbloccare la produttività dei venditori. “Per la prima volta, con l’AI, ho pensato: “Wow. Forse possiamo scardinare questo limite”. L’AI può fare ricerca, gestire il coordinamento, occuparsi di tantissime attività. Quindi, forse possiamo finalmente iniziare a far salire quella percentuale di tempo attivo con il cliente”.
Parallelamente, nel settore del Customer Success, la personalizzazione dei messaggi su larga scala ha sempre rappresentato una sfida insuperabile per i sistemi di marketing automation tradizionali. L’adozione del modello agentic GTM consente oggi di generare comunicazioni 1-to-1 su misura per centinaia di migliaia di utenti, fornendo indicazioni puntuali per ottimizzare l’uso della piattaforma.
Alfabetizzazione e cultura aziendale per sostenere la trasformazione
Prima di riprogettare i flussi di lavoro, HubSpot ha focalizzato le proprie risorse sull’alfabetizzazione interna (AI fluency). Il percorso di trasformazione ha richiesto tre passaggi strategici fondamentali: una guida visibile da parte dell’executive leadership, l’assegnazione di tempo dedicato alla sperimentazione e la creazione di un ambiente favorevole al confronto continuo.
L’impegno dei vertici si è tradotto in azioni concrete, come la condivisione da parte della CEO Yamini Rangan di video in cui mostrava l’impiego personale dell’AI nella quotidianità lavorativa, spingendo l’intera azienda a testare le nuove tecnologie. Per evitare che l’accelerazione tecnologica generasse ansia o timore di rimanere indietro tra i dipendenti, sono stati aperti canali di comunicazione dedicati alla condivisione di esperimenti e risultati. “Bisogna quindi creare una cultura aziendale in cui sia assolutamente normale e incoraggiato condividere tutto”.
La riorganizzazione del funnel: dall’Answer Engine Optimization alle vendite
L’implementazione dell’agentic GTM ha comportato la riscrittura di ogni fase del customer journey, a partire dalle strategie di attrazione fino alla fidelizzazione a lungo termine.
Attrazione e qualificazione della domanda tramite motori di risposta
L’evoluzione delle abitudini di ricerca ha evidenziato una contrazione del traffico web tradizionale a favore dei motori di risposta. HubSpot ha quindi strutturato una strategia di Answer Engine Optimization (AEO), supportata da agenti dedicati per garantire la corretta citazione del brand sulle tematiche chiave. L’agente AEO sviluppato internamente ha consentito di registrare una crescita di quasi il 2.000% nelle conversioni da motori di risposta negli ultimi mesi.
Per migliorare la definizione del mercato potenziale, l’azienda ha affiancato un Demand Agent incaricato di scansionare continuamente il mercato, individuare i profili target ideali all’interno del Total Addressable Market (TAM) e intercettare i segnali d’intenzione d’acquisto.
Automatizzare le vendite con AI SDR e agenti di prospezione
Sul fronte della conversione sul sito web, l’impiego dell’AI SDR ha portato all’automazione di oltre l’80% delle conversazioni chat in entrata, con elevati livelli di performance. Nella fase di prospecting, l’adozione di un agente di prospezione centralizzato ha permesso di fissare circa 10.000 appuntamenti commerciali in un singolo trimestre.
Per supportare le trattative più complesse, i commerciali utilizzano un assistente personalizzato integrato nella piattaforma HubSpot Breeze, denominato Guided Success. Questo strumento, addestrato sul contesto storico dell’azienda e sulle metodologie di vendita interne, ha generato un incremento misurabile del tasso di chiusura dei contratti (win rate).
Supporto al cliente e Customer Success: il bilanciamento tra risoluzione e CSAT
L’applicazione dell’AI nel supporto clienti è stata tra le prime aree a mostrare una chiara aderenza applicativa, raggiungendo tassi di risoluzione automatica del 60%. Tuttavia, la fase iniziale ha messo in luce una dinamica critica: il solo monitoraggio della velocità di risoluzione rischiava di compromettere la soddisfazione del cliente (CSAT). “Una delle prime lezioni apprese è stata proprio questa: guardavamo con entusiasmo al tasso di risoluzione che saliva, mentre nel frattempo il CSAT stava calando vistosamente”.
Riorientando la priorità sulla soddisfazione del cliente, il tasso di risoluzione è tornato a crescere in modo organico. Inoltre, l’introduzione di assistenti AI dedicati ai Customer Success Manager per abbattere il carico amministrativo degli account ha portato a un aumento di 7 punti percentuali nel tasso di salvataggio dei clienti (save rate) e a un miglioramento dell’adozione complessiva della piattaforma.
Dal “Far West” della sperimentazione alla centralizzazione dei team
Il passaggio da una produttività individuale a una produttività istituzionale capace di incidere sui risultati di bilancio ha richiesto una profonda revisione dell’assetto organizzativo. Inizialmente, HubSpot ha incoraggiato la sperimentazione diffusa attraverso hackathon interni e la creazione spontanea di strumenti. Successivamente, l’azienda è passata a un modello basato su “pod” multidisciplinari guidati dal Marketing Growth Leader Kieran Flanagan, che aggregavano esperti di dominio, ingegneri e analisti dati.
Circa tre mesi prima dell’intervista, l’organizzazione ha compiuto un ulteriore passo unificando tutti gli ingegneri, i sistemisti, i data scientist, i product manager e gli esperti di settore dedicati al go-to-market all’interno di un’unica struttura centralizzata sotto la guida di Flanagan. Questo assetto ha eliminato i costi di coordinamento e le priorità concorrenti tra dipartimenti.
I dati interni hanno dimostrato che gli agenti sviluppati centralmente, e dotati del contesto aziendale completo insieme a rigorosi sistemi di valutazione (eval), garantiscono risultati nettamente superiori rispetto agli agenti o prompt creati individualmente dai singoli venditori. Questa scelta ricalca la decisione presa in passato da HubSpot di centralizzare la propria strategia SEO, privilegiando la concentrazione delle competenze verticali e l’attrazione dei migliori talenti sul mercato.
Indicazioni strategiche per la gestione della trasformazione
Nell’analizzare le lezioni apprese nel percorso di integrazione dell’agentic GTM, Dick sintetizza il proprio orientamento per i dirigenti aziendali in tre indicazioni chiare.
Il primo elemento riguarda la percezione dei tempi: “Tutti hanno la costante sensazione di essere in ritardo, ma non è così. Ognuno sta ancora cercando di capire come muoversi, incluse aziende come HubSpot”. Il secondo punto risiede nella necessità di selezionare un focus operativo ben definito, individuando un problema reale e misurabile per l’organizzazione invece di disperdere risorse su troppe iniziative. Infine, Dick raccomanda di mantenere standard di qualità estremamente elevati, evitando la proliferazione di contenuti generati dall’AI privi di valore effettivo. “In HubSpot crediamo fermamente che la vera potenza dell’AI non risieda nel farle fare tutto da sola, bensì nell’unione tra autenticità humana ed efficienza dell’AI, questa è la formula magica”.
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