Vynuogės, šampano ištraukimas: kaip AI keičia pardavimo kanalą

Rev: Kaip AI transformuoja pardavimo kanalą

Pažiūrėkite į pardavimų plėtros atstovo padėtį (SST). Jauni savo karjeroje ir dažnai neturintys patirties, SDR stengiasi žengti į priekį pardavimo organizacijoje. Viena jų pareiga: įdarbinti potencialius asmenis, kurie užpildys dujotiekį.  

Taigi jie medžioja ir medžioja, bet ne visada gali rasti geriausius medžioklės plotus. Jie sudaro potencialių klientų, kurie, jų nuomone, yra puikūs, sąrašus ir siunčia juos į pardavimo kanalą. Tačiau daugelis jų perspektyvų netelpa ir galiausiai užkemša piltuvą. Liūdnas šios alinančios puikių potencialių klientų paieškos rezultatas? Maždaug 60 % atvejų SDR net neįgyvendina savo kvotos.

Jei pagal aukščiau pateiktą scenarijų strateginė rinkos plėtra skamba taip pat negailestingai, kaip Serengetis našlaičiui liūto jaunikliui, galbūt nuėjau per toli su savo analogija. Tačiau esmė yra tokia: nors SDR priklauso „pirmoji pardavimo piltuvėlio mylia“, daugumai jų sunku, nes jie turi vieną sunkiausių darbų įmonėje ir turi nedaug įrankių, kurie gali padėti.

Kodėl? Jiems reikalingų įrankių iki šiol nebuvo.

Ko prireiks norint išgelbėti pirmąjį pardavimo ir rinkodaros mylią? SDR reikia technologijos, kuri galėtų nustatyti potencialius klientus, kurie atrodo kaip jų idealūs klientai, greitai įvertinti jų tinkamumą ir sužinoti jų pasirengimą pirkti.

Revoliucija virš piltuvo 

Yra daugybė įrankių, padedančių pardavimo ir rinkodaros komandoms valdyti potencialius klientus visame pardavimo kanale. Ryšių su klientais valdymo platformos (CRM) geriau nei bet kada anksčiau sekdami kanalo apačioje esančius sandorius. Paskyra pagrįsta rinkodara (VEIKLA GRINDŽIAMO VALDYMO IR VEIKLA GRINDŽIAMO) įrankiai, tokie kaip HubSpot ir Marketo supaprastino bendravimą su potencialiais klientais kanalo viduryje. Aukštesniame kanale pardavimų įtraukimo platformos, pvz., „SalesLoft“ ir „Outreach“, padeda pritraukti naujų potencialių klientų. 

Tačiau praėjus daugiau nei 20 metų po to, kai „Salesforce“ pasirodė, technologijos, esančios virš piltuvo – toje pačioje srityje, kol įmonė nežino, su kuo ji turėtų kalbėti (ir sritis, kurioje SDR medžioja) – tebėra sustingęs. Pirmosios mylios dar niekas neįveikė.

„Pirmosios mylios problemos“ sprendimas B2B pardavimuose

Laimei, tai pasikeis. Esame ant didžiulės verslo programinės įrangos naujovių bangos viršūnės. Ta banga yra dirbtinis intelektas (AI). AI yra ketvirtoji didelė naujovių banga šioje arenoje per pastaruosius 50 metų (po septintojo dešimtmečio didžiųjų kompiuterių bangos; 1960-ųjų ir 1980-ųjų kompiuterių revoliucijos ir naujausios horizontalios programinės įrangos kaip paslaugos bangos)SaaS), kuri leidžia įmonėms vykdyti geresnį ir efektyvesnį verslo procesą kiekviename įrenginyje – nereikia jokių kodavimo įgūdžių).

Viena iš daugelio geriausių dirbtinio intelekto savybių yra jos gebėjimas rasti modelius galaktiniuose skaitmeninės informacijos kiekiuose, kuriuos mes kaupiame, ir aprūpinti mus naujais duomenimis bei įžvalgomis iš tų modelių. Mes jau turime naudos iš AI vartotojų erdvėje, nesvarbu, ar kurdami COVID-19 vakcinas; turinys, kurį matome iš naujienų ir socialinių programų savo telefonuose; arba kaip mūsų transporto priemonės padeda mums rasti geriausią maršrutą, išvengti eismo ir, Tesla atveju, pavesti automobiliui faktines vairavimo užduotis. 

Kaip B2B pardavėjai ir rinkodaros specialistai, mes tik pradedame patirti AI galią savo profesiniame gyvenime. Kaip vairuotojo maršrutas turi atsižvelgti į eismą, orą, maršrutus ir daugiau, mūsų SDR reikia žemėlapio, kuriame būtų trumpiausias kelias norint rasti kitą puikią perspektyvą. 

Be firmografijos

Kiekvienas puikus SDR ir rinkodaros specialistas žino, kad norėdami generuoti konversijas ir pardavimą, taikote į potencialius klientus, kurie atrodo kaip geriausi jūsų klientai. Jei jūsų geriausi klientai yra pramoninės įrangos gamintojai, ieškokite daugiau pramoninės įrangos gamintojų. Siekdamos kuo geriau išnaudoti savo išvykstančias pastangas, įmonių komandos gilinasi į firmografiją, pvz., pramonę, įmonės dydį ir darbuotojų skaičių.

Geriausi SDR žino, kad jei jie gali atskleisti gilesnius signalus apie tai, kaip įmonė veikia, jie galės rasti potencialius asmenis, kurie labiau linkę patekti į pardavimo kanalą. Bet kokių signalų, be firmografijos, jie turėtų ieškoti?

Trūksta SDR galvosūkio dalis yra vadinama egzografiniai duomenys – didžiuliai duomenų kiekiai, apibūdinantys įmonės pardavimo taktiką, strategiją, samdymo būdus ir kt. Egzografinius duomenis galima rasti internete. Kai AI panaikinate visus tuos stulpelius, jis nustato įdomius modelius, kurie gali padėti SDR greitai suprasti, kaip potencialus klientas atitinka geriausius jūsų klientus.

Pavyzdžiui, paimkite John Deere ir Caterpillar. Abi yra didelės „Fortune 100“ mašinų ir įrangos įmonės, kuriose dirba beveik 100,000 2 asmenų. Tiesą sakant, jie yra tai, ką mes vadiname „firmografiniais dvyniais“, nes jų pramonė, dydis ir darbuotojų skaičius yra beveik identiški! Tačiau „Deere“ ir „Caterpillar“ veikia labai skirtingai. „Deere“ yra vidutinio vėlyvumo technologijų ir mažai debesų besinaudojanti įmonė, orientuota į B2C. Caterpillar, priešingai, daugiausia parduoda BXNUMXB, yra ankstyvas naujų technologijų pritaikymas ir plačiai naudojamas debesyse. Šie egzografiniai skirtumai pasiūlyti naują būdą suprasti, kas gali būti geras potencialas, o kas ne – taigi daug greitesnis būdas SDR rasti kitas geriausias perspektyvas.

Pirmosios mylios problemos sprendimas

Lygiai taip pat, kaip Tesla naudoja dirbtinį intelektą, kad išspręstų vairuotojų problemas, AI gali padėti pardavimų vystymo komandoms nustatyti puikias perspektyvas, pakeisti tai, kas vyksta virš piltuvo, ir išspręsti pirmos mylios problemą, su kuria kasdien susiduriama pardavimų plėtros srityje. 

Vietoj negyvo idealaus kliento profilio (ICP), įsivaizduokite įrankį, kuris perima egzografinius duomenis ir naudoja dirbtinį intelektą, kad atskleistų modelius tarp geriausių įmonės klientų. Tada įsivaizduokite, kad naudosite tuos duomenis, kad sukurtumėte matematinį modelį, atspindintį geriausius jūsų klientus – pavadinkite jį dirbtinio intelekto kliento profiliu (aiCP) ir panaudoti šį modelį ieškant kitų galimų klientų, kurie atrodo kaip šie geriausi klientai. Galingas AiCP gali gauti firmografinę ir technografinę informaciją bei privačius duomenų šaltinius. Pavyzdžiui, duomenys iš LinkedIn ir ketinimų duomenys gali sustiprinti AiCP. Kaip gyvas modelis, aiCP mokosi su laiku. 

Taigi kai klausiame, Kas bus kitas geriausias mūsų klientas?, mums nebereikia SDR palikti patiems. Pagaliau galime pasiūlyti jiems įrankius, kurių reikia norint atsakyti į šį klausimą ir išspręsti problemą virš piltuvo. Kalbame apie įrankius, kurie automatiškai suteikia naujų potencialių klientų ir juos reitinguoja, kad SDR žinotų, kam toliau taikyti, o pardavimų plėtros komandos galėtų geriau nustatyti savo pastangų prioritetus. Galiausiai dirbtinis intelektas gali būti naudojamas siekiant padėti mūsų SDR gauti kvotą ir turėti perspektyvų, kurios iš tikrųjų tinka tokio tipo potencialui, kurį norime rasti, ir gyventi kitą dieną.

rev Pardavimų plėtros platforma

Rev pardavimų plėtros platforma (SDP) pagreitina perspektyvų atradimą naudojant AI.

Gaukite „Rev Demo“ versiją