Вінаград і шампанскае: як AI трансфармуе варонку продажаў

Rev: Як AI трансфармуе варонку продажаў

Паглядзіце на цяжкае становішча прадстаўніка па развіцці продажаў (SDR). Маладыя ў сваёй кар'еры і часта маладосведчаныя, SDR імкнуцца прабіцца наперад у арганізацыі продажаў. Іх адна адказнасць: набіраць перспектыў, каб запоўніць трубаправод.  

Так яны палююць і палююць, але не заўсёды могуць знайсці лепшыя паляўнічыя ўгоддзі. Яны ствараюць спісы перспектыў, якія яны лічаць выдатнымі, і адпраўляюць іх у варонку продажаў. Але многія з іх перспектывы не падыходзяць і замест гэтага забіваюць варонку. Сумны вынік гэтага знясільваючых пошукаў выдатных патэнцыйных кліентаў? Прыкладна ў 60% выпадкаў СПЗ нават не ўваходзяць у сваю квоту.

Калі вышэйзгаданы сцэнар робіць стратэгічнае развіццё рынку такім жа непрымірымым, як Сэрэнгэці для асірацелага львяня, магчыма, я зайшоў занадта далёка са сваёй аналогіяй. Але справа стаіць: хоць СПЗ валодаюць «першай міляй» варонкі продажаў, большасць з іх пакутуе, таму што ў іх адна з самых цяжкіх работ у кампаніі і мала інструментаў, каб дапамагчы.

Чаму? Неабходных ім інструментаў дагэтуль не было.

Што спатрэбіцца, каб выратаваць першую мілю продажаў і маркетынгу? СПЗ маюць патрэбу ў тэхналогіях, якія дазваляюць ідэнтыфікаваць патэнцыйных кліентаў, якія выглядаюць як іх ідэальныя кліенты, хутка ацаніць іх прыдатнасць і даведацца аб іх гатоўнасці да пакупкі.

Зрабіце рэвалюцыю над варонкай 

Існуе мноства інструментаў, якія дапамогуць аддзелам продажаў і маркетынгу кіраваць патэнцыйнымі кліентамі па ўсёй варонцы продажаў. Платформы кіравання ўзаемаадносінамі з кліентамі (CRM) лепш, чым калі-небудзь, адсочваюць здзелкі з ніжняй варонкі. Маркетынг на аснове акаўнта (ABM) інструменты, такія як HubSpot і Marketo спрасцілі зносіны з патэнцыйнымі кліентамі ў сярэдзіне варонкі. Вышэй па варонцы платформы для ўзаемадзеяння з продажамі, такія як SalesLoft і Outreach, дапамагаюць прыцягваць новых патэнцыйных кліентаў. 

Але праз 20 з лішнім гадоў пасля таго, як Salesforce з'явіўся на сцэне, тэхналогіі, даступныя над варонкай - тая самая вобласць, перш чым кампанія ведае, з кім ёй нават варта разгледзець пытанне аб размове (і вобласць, дзе шукаюць SDR), - застаюцца ў застойным стане. Першую мілю яшчэ ніхто не прайшоў.

Рашэнне «праблемы першай мілі» у продажах B2B

На шчасце, гэта хутка зменіцца. Мы знаходзімся на парозе велізарнай хвалі інавацый бізнес-праграмнага забеспячэння. Гэтая хваля - гэта штучны інтэлект (AI). ІІ - гэта чацвёртая вялікая хваля інавацый на гэтай арэне за апошнія 50 гадоў (пасля хвалі мэйнфрэймаў 1960-х; рэвалюцыі ПК 1980-х і 90-х гадоў; і апошняй хвалі гарызантальнага праграмнага забеспячэння як паслугі (SaaS), што дазваляе кампаніям запускаць лепшы, больш эфектыўны бізнес-працэс на кожнай прыладзе — не патрабуецца навыкаў кадавання).

Адна з многіх лепшых якасцяў ІІ - гэта яго здольнасць знаходзіць заканамернасці ў галактычных аб'ёмах лічбавай інфармацыі, якія мы назапашваем, і ўзбройваць нас новымі дадзенымі і разуменнямі з гэтых шаблонаў. Мы ўжо выйграем ад штучнага інтэлекту ў спажывецкай прасторы — у распрацоўцы вакцын супраць COVID-19; кантэнт, які мы бачым з навін і сацыяльных праграм на нашых тэлефонах; або як нашы аўтамабілі дапамагаюць нам знаходзіць найлепшы маршрут, пазбягаць дарожнага руху і, у выпадку Tesla, дэлегаваць рэальныя задачы ваджэння аўтамабілю. 

Як прадаўцы і маркетолагі B2B, мы толькі пачынаем адчуваць сілу ІІ у нашым прафесійным жыцці. Гэтак жа, як маршрут кіроўцы павінен улічваць трафік, надвор'е, маршруты і многае іншае, нашым SDR патрэбна карта, якая прапануе найкарацейшы шлях да наступнай выдатнай перспектывы. 

За межамі Firmographics

Кожны вялікі SDR і маркетолаг ведае, што для атрымання канверсіі і продажаў вы арыентуецеся на перспектыў, якія выглядаюць як вашы лепшыя кліенты. Калі вашы лепшыя кліенты - вытворцы прамысловага абсталявання, вы знойдзеце больш вытворцаў прамысловага абсталявання. Імкнучыся атрымаць максімум ад сваіх выязных намаганняў, карпаратыўныя каманды глыбока закопваюцца ў фірмаграфію - такія рэчы, як галіна, памер кампаніі і колькасць супрацоўнікаў.

Лепшыя СПЗ ведаюць, што калі яны змогуць выявіць больш глыбокія сігналы аб тым, як кампанія вядзе бізнес, яны змогуць знайсці перспектыў, якія з большай верагоднасцю ўвойдуць у варонку продажаў. Але якія сігналы, акрамя фірмаграфіі, яны павінны шукаць?

Адсутнічае частка галаваломкі для SDR, што называецца экзеграфічныя дадзеныя – велізарныя аб'ёмы даных, якія апісваюць тактыку продажаў кампаніі, стратэгію, схемы найму і многае іншае. Exegraphic даныя даступныя ў хлебных крошках праз Інтэрнэт. Калі вы адпускаеце ІІ ад усіх гэтых хлебных крошак, ён вызначае цікавыя шаблоны, якія могуць дапамагчы SDR хутка зразумець, наколькі патэнцыйны кліент адпавядае вашым лепшым кліентам.

Напрыклад, возьмем John Deere і Caterpillar. Абедзве - буйныя кампаніі па вытворчасці машын і абсталявання з спісу Fortune 100, у якіх працуюць амаль 100,000 2 чалавек. Насамрэч, гэта тое, што мы назвалі б «фірмаграфічнымі блізнятамі», таму што іх галіна, памер і штат амаль ідэнтычныя! Тым не менш Deere і Caterpillar працуюць зусім па-рознаму. Deere з'яўляецца прымянельнікам тэхналогій сярэдняга позняга і нізкай хмарнасці з фокусам B2C. Caterpillar, наадварот, прадае галоўным чынам BXNUMXB, з'яўляецца адным з першых прымянельнікаў новых тэхналогій і мае высокае распаўсюджванне ў воблаку. Гэтыя экзеграфічныя адрозненні прапануе новы спосаб зразумець, хто можа быць добрым, а хто не - і, такім чынам, значна больш хуткі спосаб для SDR знайсці сваіх наступных лепшых перспектыў.

Рашэнне задачы першай мілі

Гэтак жа, як Tesla выкарыстоўвае AI для вырашэння праблемы вышэй па плыні для кіроўцаў, AI можа дапамагчы групам распрацоўшчыкаў продажаў вызначыць выдатныя перспектывы, рэвалюцыянізаваць тое, што адбываецца над варонкай, і вырашыць праблему першай мілі, з якой развіццё продажаў змагаецца кожны дзень. 

Замест безжыццёвага ідэальнага профілю кліента (ICP), уявіце сабе інструмент, які прымае экзеграфічныя дадзеныя і выкарыстоўвае ІІ для выяўлення заканамернасцяў сярод лепшых кліентаў кампаніі. Затым уявіце, што вы выкарыстоўваеце гэтыя дадзеныя для стварэння матэматычнай мадэлі, якая прадстаўляе вашых лепшых кліентаў - назавіце гэта профілем кліента са штучным інтэлектам (aiCP)—і выкарыстоўваць гэтую мадэль, каб знайсці іншых перспектыў, якія выглядаюць гэтак жа, як гэтыя лепшыя кліенты. Магутны AiCP можа прымаць фірмаграфічную і тэхнаграфічную інфармацыю, а таксама прыватныя крыніцы даных. Напрыклад, дадзеныя з LinkedIn і дадзеныя аб намерах могуць умацаваць AiCP. Як жывая мадэль, aiCP вучыцца на працягу доўгага часу. 

Таму, калі мы просім, Хто будзе нашым наступным лепшым кліентам?, нам больш не трэба пакідаць СПЗ на волю. Нарэшце мы можам прапанаваць ім інструменты, неабходныя, каб адказаць на гэтае пытанне і вырашыць праблему над варонкай. Мы гаворым пра інструменты, якія аўтаматычна забяспечваюць новых патэнцыйных кліентаў і ранжыруюць іх, каб SDR ведалі, на каго арыентавацца ў наступным, а каманды распрацоўшчыкаў продажаў маглі лепш расставіць прыярытэты ў сваіх намаганнях. У канчатковым рахунку, штучны інтэлект можа быць выкарыстаны, каб дапамагчы нашым СПЗ скласці квоту — і з перспектывамі, якія насамрэч падыходзяць для таго тыпу перспектывы, якую мы хочам знайсці — і дажыць да таго, каб шукаць яшчэ адзін дзень.

абарот Платформа развіцця продажаў

Платформа развіцця продажаў Rev's (SDP) паскарае выяўленне перспектыў з выкарыстаннем ІІ.

Атрымаць дэма-версію Rev