Жүзім кірді, шампан шықты: AI сату шұңқырын қалай өзгертеді

Rev: AI сату шұңқырын қалай өзгертеді

Сатуды дамыту өкілінің қиын жағдайын қараңыз (SDR). Мансапта жас және жиі тәжірибесі аз, SDR сату ұйымында алға ұмтылады. Олардың бір міндеті: құбырды толтыру үшін перспективаларды тарту.  

Сондықтан олар аң аулайды және аң аулайды, бірақ олар әрқашан ең жақсы аң аулау орындарын таба алмайды. Олар керемет деп санайтын перспективалардың тізімін жасайды және оларды сату шұңқырына жібереді. Бірақ олардың көптеген перспективалары сәйкес келмейді және оның орнына шұңқырды бітеп тастайды. Керемет көшбасшыларды іздеудің қайғылы нәтижесі? Уақыттың шамамен 60%, SDR тіпті олардың квотасын жасамайды.

Егер жоғарыда келтірілген сценарий нарықтың стратегиялық дамуын жетім арыстанның баласына Сереңгеті сияқты кешірмейтін болса, мен өз аналогыммен шектен шыққан шығармын. Бірақ мәселе мынада: SDR-лер сату шұңқырының «бірінші мильіне» ие болса да, олардың көпшілігі күреседі, өйткені оларда компаниядағы ең қиын жұмыстардың бірі және көмектесетін құралдар аз.

Неліктен? Оларға қажетті құралдар осы уақытқа дейін болған жоқ.

Сатудың және маркетингтің бірінші милясын құтқару үшін не қажет? SDR-ге мінсіз тұтынушыларға ұқсайтын перспективаларды анықтай алатын, сол перспективалардың сәйкестігін жылдам бағалай алатын және олардың сатып алуға дайындығын білетін технология қажет.

Шұңқырдың үстінде төңкеріс жасаңыз 

Сату және маркетинг топтарына сату шұңқырындағы ықтимал тұтынушыларды басқаруға көмектесетін көптеген құралдар бар. Тұтынушымен қарым-қатынасты басқару платформалары (CRM) шұңқыр түбіндегі мәмілелерді бақылауда бұрынғыдан жақсырақ. Есептік жазбаға негізделген маркетинг (ABM) сияқты құралдар HubSpot және Marketo ортаңғы шұңқырдағы перспективалармен байланысты оңайлатты. Шұңқырды жоғарылату, SalesLoft және Outreach сияқты сатумен айналысу платформалары жаңа мүмкіндіктерді тартуға көмектеседі. 

Бірақ Salesforce сахнаға шыққаннан кейін 20 жылдан астам уақыт өтсе де, шұңқырдың үстіндегі технологиялар - компания кіммен сөйлесу керек екенін білмей тұрған аймақ (және SDR аң аулайтын аймақ) - тоқырау күйінде қалады. Бірінші мильді әлі ешкім бағындырған жоқ.

B2B сатылымдарындағы «Бірінші миль мәселесін» шешу

Бақытымызға орай, бұл өзгереді. Біз іскерлік бағдарламалық қамтамасыз ету инновациясының үлкен толқынының шегінде тұрмыз. Бұл толқын жасанды интеллект (AI). AI - соңғы 50 жылдағы осы аренадағы инновацияның төртінші үлкен толқыны (1960 жылдардағы негізгі фрейм толқынынан кейін; 1980 және 90 жылдардағы ДК революциясынан кейін; және қызмет ретіндегі көлденең бағдарламалық қамтамасыз етудің ең соңғы толқыны (SaaS) бұл компанияларға әрбір құрылғыда жақсырақ, тиімдірек бизнес-процесті жүргізуге мүмкіндік береді — кодтау дағдыларын қажет етпейді).

Жасанды интеллекттің көптеген ең жақсы қасиеттерінің бірі - оның біз жинап жатқан сандық ақпараттың галактикалық көлемдеріндегі үлгілерді табу және бізді сол үлгілерден жаңа деректермен және түсініктермен қаруландыру қабілеті. Біз қазірдің өзінде тұтынушы кеңістігінде AI-ның пайдасын көріп отырмыз - COVID-19 вакциналарын жасауда; телефондарымыздағы жаңалықтар мен әлеуметтік қолданбалардан көретін мазмұн; немесе біздің көліктер бізге ең жақсы жолды табуға, көлік қозғалысын болдырмауға және Tesla жағдайында көлікке нақты жүргізу тапсырмаларын беруге қалай көмектесетінін көрсетеді. 

B2B сатушылары мен маркетологтары ретінде біз кәсіби өмірімізде AI күшін енді ғана сезіне бастадық. Жүргізушінің бағыты трафикті, ауа-райын, маршруттарды және т.б. есепке алуы керек сияқты, біздің SDR-ге келесі керемет перспективаны табудың ең қысқа жолын ұсынатын карта қажет. 

Фирмографиядан тыс

Әрбір тамаша SDR және маркетолог конверсия мен сатуды генерациялау үшін сіз өзіңіздің ең жақсы тұтынушыларыңызға ұқсайтын перспективаларды мақсат ететініңізді біледі. Егер сіздің ең жақсы тұтынушыларыңыз өнеркәсіптік жабдық өндірушілері болса, сіз көбірек өнеркәсіптік жабдық өндірушілерін табасыз. Шығатын күш-жігерінен барынша пайда алу үшін кәсіпорын командалары фирмографияға терең енеді — сала, компания көлемі және қызметкерлер саны сияқты.

Үздік SDR-лер, егер олар компанияның бизнесті қалай жүргізетіні туралы тереңірек сигналдарды анықтай алса, олар сату шұңқырына кіру ықтималдығы жоғары перспективаларды таба алатынын біледі. Бірақ олар фирмографиядан басқа қандай сигналдарды іздеуі керек?

SDR үшін басқатырғыштың жетіспейтін бөлігі деп аталады экзеграфиялық деректер – компанияның сату тактикасын, стратегиясын, жалдау үлгілерін және т.б. сипаттайтын деректердің үлкен көлемі. Эксографикалық деректер интернеттегі нан үгінділерінде қол жетімді. Осы нан үгінділерінің барлығында AI-ны босатқанда, ол SDR-ге перспективаның сіздің ең жақсы тұтынушыларыңызға қаншалықты сәйкес келетінін тез түсінуге көмектесетін қызықты үлгілерді анықтайды.

Мысалы, Джон Дир мен Катерпилларды алайық. Екеуі де 100 100,000-ға жуық адамды жұмыспен қамтыған Fortune 2 машиналары мен жабдықтарын шығаратын ірі компаниялар. Шындығында, олар біз «фирмографиялық егіздер» деп атайтын нәрсе, өйткені олардың саласы, көлемі және қызметкерлер саны бірдей дерлік! Дегенмен Deere мен Caterpillar мүлдем басқаша жұмыс істейді. Deere - бұл B2C фокусы бар технологияны ортасынан кешіктірмей қолданушы және төмен бұлтты қолданушы. Caterpillar, керісінше, негізінен BXNUMXB сатады, жаңа технологияны ерте қолданушы және бұлтты қабылдауы жоғары. Мыналар экзеграфиялық айырмашылықтар Кім жақсы келешегі бар және кім болмайтынын түсінудің жаңа әдісін ұсыныңыз, демек, SDR үшін келесі ең жақсы перспективаларды табудың әлдеқайда жылдам әдісі.

Бірінші миль есебін шешу

Tesla жүргізушілерге арналған алдыңғы қатардағы мәселені шешу үшін AI-ды пайдаланатыны сияқты, AI сатылымдарды дамыту топтарына үлкен перспективаларды анықтауға, шұңқырдың үстінде не болып жатқанын өзгертуге және күн сайын сатылымды дамыту үшін күресетін бірінші миль мәселесін шешуге көмектеседі. 

Жансыз идеалды тұтынушы профилінің орнына (ICP), компанияның ең жақсы тұтынушылары арасындағы үлгілерді ашу үшін экзеграфиялық деректерді қабылдайтын және AI қолданатын құралды елестетіңіз. Содан кейін бұл деректерді сіздің ең жақсы тұтынушыларыңызды көрсететін математикалық үлгіні жасау үшін пайдалануды елестетіп көріңіз — оны жасанды интеллект тұтынушы профилі деп атаңыз (aiCP) — және дәл осы ең жақсы тұтынушыларға ұқсайтын басқа перспективаларды табу үшін осы үлгіні пайдалану. Қуатты aiCP фирмалық және технологиялық ақпаратты, сонымен қатар жеке деректер көздерін қабылдай алады. Мысалы, LinkedIn деректері және ниет деректері aiCP-ті нығайта алады. Тірі үлгі ретінде aiCP үйренеді мерзімінен тыс уақыт. 

Сондықтан біз сұрағанда, Біздің келесі ең жақсы клиентіміз кім болады?, бізге бұдан былай SDR-ларды өздерімен қамтамасыз ету үшін қалдырудың қажеті жоқ. Біз оларға осы сұраққа жауап беруге және шұңқырдың үстіндегі мәселені шешуге қажетті құралдарды ұсына аламыз. Біз жаңа перспективаларды автоматты түрде жеткізетін және SDR келесі кімді мақсат ету керектігін білуі үшін және сатуды дамыту топтары өз күш-жігеріне басымдық бере алатындай етіп, оларды рейтингтейтін құралдар туралы айтып отырмыз. Сайып келгенде, AI біздің SDR-ге квота жасауға көмектесу үшін және біз іздегіміз келетін перспектива түріне сәйкес келетін перспективалармен және басқа күнді күту үшін пайдаланылуы мүмкін.

Rev Сатуды дамыту платформасы

Rev сатуды дамыту платформасы (SDP) AI көмегімен перспективаларды ашуды жылдамдатады.

Rev демонстрациясын алыңыз