Grozdje v, šampanjec ven: kako umetna inteligenca preoblikuje prodajni lijak

Rev: Kako AI preoblikuje prodajni lijak

Oglejte si stisko zastopnika za razvoj prodaje (SDR). Mladi v svoji karieri in pogosto premalo izkušenj, si SDR prizadevajo napredovati v prodajni organizaciji. Njihova edina odgovornost: zaposliti potencialne stranke, da zapolnijo cevovod.  

Tako lovijo in lovijo, a ne najdejo vedno najboljših lovišč. Ustvarijo sezname potencialnih strank, za katere menijo, da so odlične, in jih pošljejo v prodajni lijak. Toda veliko njihovih možnosti se ne ujema in namesto tega na koncu zamašijo lijak. Žalostni rezultat tega napornega iskanja odličnih potencialnih strank? Približno 60 % časa SDR niti ne dosegajo svoje kvote.

Če se zaradi zgornjega scenarija strateški razvoj trga sliši tako neprizanesljivo kot Serengeti za osirotelega levčka, sem morda šel predaleč s svojo analogijo. Toda bistvo je: čeprav so SDR lastniki »prve milje« prodajnega lijaka, se večina med njimi bori, ker imajo eno najtežjih delovnih mest v podjetju in malo orodij za pomoč.

zakaj? Orodja, ki so jih potrebovali, do zdaj niso obstajala.

Kaj bo potrebno za reševanje prvega kilometra prodaje in trženja? SDR potrebujejo tehnologijo, ki lahko prepozna potencialne stranke, ki izgledajo kot njihove idealne stranke, hitro oceni njihovo primernost in se nauči njihove pripravljenosti za nakup.

Revolucionirajte nad lijakom 

Obstaja veliko orodij za pomoč prodajnim in marketinškim ekipam pri upravljanju potencialnih strank v celotnem prodajnem toku. Platforme za upravljanje odnosov s strankami (CRM-ji) so boljši kot kdaj koli prej pri sledenju poslov na dnu lijaka. Trženje na podlagi računa (ABM) orodja kot npr HubSpot in Marketo sta poenostavila komunikacijo s potencialnimi strankami v sredini toka. Višje v lijaku platforme za vključevanje v prodajo, kot sta SalesLoft in Outreach, pomagajo pritegniti nove potencialne stranke. 

Toda več kot 20 let po tem, ko je Salesforce prišel na sceno, tehnologije, ki so na voljo nad lijakom – ravno območje, preden podjetje ve, s kom bi sploh moralo razmisliti o pogovoru (in območje, kjer lovijo SDR), ostajajo stagnirane. Prvega kilometra se še nihče ni lotil.

Reševanje "problema prve milje" v prodaji B2B

Na srečo se bo to spremenilo. Smo na pragu velikega vala inovacij poslovne programske opreme. Ta val je umetna inteligenca (AI). AI je četrti velik val inovacij na tem področju v zadnjih 50 letih (po valu mainframe iz šestdesetih let; revoluciji osebnih računalnikov v 1960. in 1980. letih; in najnovejšem valu horizontalne programske opreme kot storitve (SaaS), ki podjetjem omogoča vodenje boljšega in učinkovitejšega poslovnega procesa na vsaki napravi – ni potrebno znanje kodiranja).

Ena od mnogih najboljših lastnosti AI je njegova sposobnost, da najde vzorce v galaktičnih količinah digitalnih informacij, ki jih zbiramo, in nas oboroži z novimi podatki in vpogledi iz teh vzorcev. Umetna inteligenca nam že koristi v potrošniškem prostoru – bodisi pri razvoju cepiv proti COVID-19; vsebine, ki jih vidimo iz novic in družabnih aplikacij na naših telefonih; ali kako nam naša vozila pomagajo najti najboljšo pot, se izogniti prometu in v primeru Tesle dejanske naloge vožnje prenesti na avto. 

Kot B2B prodajalci in tržniki šele začenjamo izkušati moč umetne inteligence v svojem poklicnem življenju. Tako kot mora voznikova pot upoštevati promet, vreme, poti in drugo, naši SDR potrebujejo zemljevid, ki ponuja najkrajšo pot do iskanja naslednje odlične možnosti. 

Onkraj Firmografije

Vsak odličen SDR in tržnik ve, da za ustvarjanje konverzij in prodajo ciljate na potencialne stranke, ki izgledajo kot vaše najboljše stranke. Če so vaše najboljše stranke proizvajalci industrijske opreme, poiščite več proizvajalcev industrijske opreme. V prizadevanju, da bi kar najbolje izkoristile svoja izhodna prizadevanja, se podjetniške ekipe poglobijo v firmografijo – stvari, kot so industrija, velikost podjetja in število zaposlenih.

Najboljši SDR vedo, da bodo lahko, če lahko odkrijejo globlje signale o tem, kako podjetje posluje, poiskali možnosti, za katere je večja verjetnost, da bodo vstopili v prodajni lijak. Toda katere signale bi morali iskati poleg firmografije?

Manjkajoči del uganke za SDR je tisto, kar se imenuje eksografski podatki – ogromne količine podatkov, ki opisujejo prodajne taktike, strategijo, vzorce zaposlovanja in drugo. Eksegrafski podatki so na voljo v drobtinah po internetu. Ko AI opustite vse te drobtine, prepozna zanimive vzorce, ki lahko SDR-ju pomagajo hitro razumeti, kako dobro se potencialna stranka ujema z vašimi najboljšimi strankami.

Na primer, vzemite John Deere in Caterpillar. Obe sta veliki podjetji za stroje in opremo na seznamu Fortune 100, ki zaposlujeta skoraj 100,000 posameznikov. Pravzaprav so to, čemur bi rekli "firmografska dvojčka", ker so njihova industrija, velikost in število zaposlenih skoraj enaki! Vendar pa Deere in Caterpillar delujeta zelo različno. Deere je srednje pozni uporabnik tehnologije in uporabnik v nizkih oblakih s poudarkom na B2C. Caterpillar v nasprotju s tem prodaja predvsem B2B, je zgodnji prevzel novo tehnologijo in ima visoko uporabo v oblaku. Te eksografske razlike ponujajo nov način razumevanja, kdo bi lahko bil dober in kdo ne – in zato veliko hitrejši način za SDR, da najdejo svoje naslednje najboljše možnosti.

Reševanje problema prve milje

Tako kot Tesla uporablja umetno inteligenco za reševanje predhodne težave voznikov, lahko umetna inteligenca pomaga skupinam za razvoj prodaje prepoznati velike možnosti, spremeniti dogajanje nad lijakom in rešiti problem prvega kilometra, s katerim se vsak dan bori razvoj prodaje. 

Namesto brezživljenjskega idealnega profila stranke (ICP), predstavljajte si orodje, ki zaužije eksografske podatke in uporablja AI za odkrivanje vzorcev med najboljšimi strankami podjetja. Nato si predstavljajte, da uporabite te podatke za ustvarjanje matematičnega modela, ki predstavlja vaše najboljše stranke – poimenujte ga profil stranke z umetno inteligenco (aiCP) – in izkoristiti ta model za iskanje drugih potencialnih strank, ki so videti tako kot te najboljše stranke. Zmogljiv aiCP lahko zaužije firmografske in tehnološke informacije ter tudi zasebne vire podatkov. Na primer, podatki iz LinkedIna in podatki o nameri lahko okrepijo aiCP. Kot živi model, aiCP uči čez čas. 

Torej, ko vprašamo, Kdo bo naša naslednja najboljša stranka?, SDR nam ni več treba prepuščati sami sebi. Končno jim lahko ponudimo orodja, ki jih potrebujejo, da odgovorijo na to vprašanje in rešijo problem nad lijakom. Govorimo o orodjih, ki samodejno prinašajo nove potencialne stranke in jih razvrščajo, tako da SDR vedo, na koga se bodo usmerili, in ekipe za razvoj prodaje lahko bolje dajo prednost svojim prizadevanjem. Navsezadnje se lahko umetna inteligenca uporabi za pomoč našim SDR pri oblikovanju kvote – in z možnostmi, ki dejansko ustrezajo vrsti potencialnih strank, ki jih želimo najti – in živeti, da bi si obetali še en dan.

Rev. Platforma za razvoj prodaje

Rev's Sales Development Platform (SDP) pospešuje odkrivanje možnosti z uporabo AI.

Pridobite Rev Demo