Влегува грозје, излегува шампањ: Како вештачката интелигенција ја трансформира продажната инка

Rev: Како вештачката интелигенција ја трансформира продажната инка

Погледнете ја маката на претставникот за развој на продажба (СПВ). Млади во нивната кариера и честопати со недостиг на искуство, SDR се стреми да напредува во организацијата за продажба. Нивната единствена одговорност: регрутирање изгледи за полнење на гасоводот.  

Така тие ловат и ловат, но не можат секогаш да ги најдат најдобрите ловишта. Тие создаваат списоци на потенцијални клиенти кои мислат дека се одлични и ги испраќаат во продажната инка. Но, многу од нивните изгледи не се вклопуваат и, наместо тоа, завршуваат со затнување на инката. Тажниот резултат од оваа исцрпувачка потрага по одлични води? Околу 60% од случаите, SDR дури и не ја прави својата квота.

Ако горенаведеното сценарио прави стратешкиот развој на пазарот да звучи непростливо како Серенгети за сираче лавче, можеби отидов предалеку со мојата аналогија. Но, поентата останува: иако SDR ја поседуваат „првата милја“ од продажната инка, повеќето од нив се мачат затоа што имаат една од најтешките работни места во компанијата и малку алатки за помош.

Зошто? Алатките што им се потребни не постоеја до сега.

Што ќе биде потребно за да се спаси првата милја од продажба и маркетинг? На SDR им треба технологија која може да ги идентификува потенцијалните клиенти кои изгледаат како нивните идеални клиенти, брзо да ја процени соодветноста на тие потенцијални клиенти и да ја научи нивната подготвеност за купување.

Револуционизирајте над инката 

Постојат изобилство алатки кои им помагаат на тимовите за продажба и маркетинг да управуваат со потенцијални клиенти низ продажната инка. Платформи за управување со односи со клиенти (ЦРМ) се подобри од кога било во следењето на зделките на дното на инка. Маркетинг базиран на сметка (ABM) алатки како што се Hubspot и Marketo ја поедноставија комуникацијата со потенцијалните клиенти во средината на инка. Повисоко во инката, платформите за ангажирање во продажба, како што се SalesLoft и Outreach, помагаат да се ангажираат нови потенцијални клиенти. 

Но, и повеќе од 20 години откако Salesforce стапи на сцена, технологиите достапни над инката - онаа област пред компанијата да знае со кого воопшто треба да размисли да разговара (и областа каде што SDR го прават својот лов) - останува стагнантна. Сè уште никој не ја поминал првата милја.

Решавање на „Првата милја проблем“ во B2B продажбата

За среќа, тоа ќе се промени. Ние сме на работ на огромен бран на иновации во деловниот софтвер. Тој бран е вештачка интелигенција (AI). Вештачката интелигенција е четвртиот голем бран на иновации во оваа арена во последните 50 години (по бранот на мејнфрејм од 1960-тите; револуцијата на персоналниот компјутер од 1980-тите и 90-тите; и најновиот бран на хоризонтален софтвер како услуга (SaaS) што им овозможува на компаниите да водат подобар, поефикасен деловен процес на секој уред - не се потребни вештини за кодирање).

Една од многуте најдобри квалитети на вештачката интелигенција е нејзината способност да наоѓа обрасци во галактичките количини на дигитални информации што ги собираме и да не вооружи со нови податоци и сознанија од тие обрасци. Веќе имаме корист од вештачката интелигенција во потрошувачки простор - без разлика дали се работи за развој на вакцини за COVID-19; содржината што ја гледаме од вестите и социјалните апликации на нашите телефони; или како нашите возила ни помагаат да ја најдеме најдобрата рута, да го избегнеме сообраќајот и, во случајот со Tesla, да му ги доделиме вистинските задачи за возење на автомобилот. 

Како B2B продавачи и маркетери, само што почнуваме да ја искусуваме моќта на вештачката интелигенција во нашите професионални животи. Исто како што маршрутата на возачот мора да го земе предвид сообраќајот, времето, маршрутите и многу повеќе, на нашите SDR им треба мапа што нуди најкраток пат до наоѓање на следната одлична перспектива. 

Надвор од Фирмографијата

Секој голем SDR и продавач знае дека за да генерирате конверзија и продажба, таргетирате потенцијални клиенти кои изгледаат како вашите најдобри клиенти. Ако вашите најдобри клиенти се производители на индустриска опрема, можете да најдете повеќе производители на индустриска опрема. Во потрагата да извлечат максимум од нивните појдовни напори, тимовите на претпријатијата навлегуваат длабоко во фирмографијата - работи како индустријата, големината на компанијата и бројот на вработени.

Најдобрите SDRs знаат дека, ако можат да покажат подлабоки сигнали за тоа како една компанија работи, тие ќе можат да лоцираат потенцијални клиенти кои имаат поголема веројатност да влезат во продажната инка. Но, кои сигнали, надвор од фирмографијата, треба да ги бараат?

Недостасува дел од сложувалката за СДР е она што се нарекува егзеграфски податоци – огромни количини на податоци кои ги опишуваат продажните тактики на компанијата, стратегијата, моделите за вработување и многу повеќе. Егзеграфските податоци се достапни во лебни трошки низ Интернет. Кога ќе ја ослободите вештачката интелигенција на сите тие трошки од леб, таа идентификува интересни шеми кои можат да му помогнат на SDR брзо да разбере колку потенцијалните клиенти се совпаѓаат со вашите најдобри клиенти.

На пример, земете ги Џон Дир и Caterpillar. И двете се големи Fortune 100 компании за машини и опрема кои вработуваат речиси 100,000 поединци. Всушност, тие се она што ние би го нарекле „фирмаграфски близнаци“, бидејќи нивната индустрија, големина и број на вработени се речиси идентични! Сепак, Deere и Caterpillar функционираат многу поинаку. Deere е усвојувач на технологија во средината на крајот и усвојувач на низок облак со фокус B2C. За разлика од тоа, Caterpillar продава главно B2B, е ран усвојувач на новата технологија и има високо усвојување на облакот. Овие егзеграфски разлики понудете нов начин да се разбере кој би можел да биде добар потенцијал, а кој не - и затоа многу побрз начин за SDR да ги најдат своите следни најдобри потенцијални клиенти.

Решавање на проблемот од првата милја

Исто како што Тесла користи вештачка интелигенција за да го реши проблемот на возводно на возачите, вештачката интелигенција може да им помогне на тимовите за развој на продажба да идентификуваат одлични перспективи, да го револуционизира она што се случува над инката и да го реши проблемот од првата милја со кој се бори развојот на продажбата секој ден. 

Наместо безживотен идеален профил на клиент (ICP), замислете алатка која внесува егзографски податоци и користи вештачка интелигенција за да открие шаблони меѓу најдобрите клиенти на компанијата. Потоа замислете да ги користите тие податоци за да создадете математички модел што ги претставува вашите најдобри клиенти - наречете го профил на клиент со вештачка интелигенција (aiCP) - и искористување на тој модел за да се најдат други потенцијални клиенти кои изгледаат исто како овие најдобри клиенти. Моќниот aiCP може да внесе фирмографски и технографски информации, како и приватни извори на податоци. На пример, податоците од LinkedIn и податоците за намери може да го зајакнат aiCP. Како жив модел, aiCP учи прекувремено. 

Значи, кога ќе прашаме, Кој ќе биде нашиот следен најдобар клиент?, повеќе не треба да ги оставаме СДР сами да се снаоѓаат. Конечно можеме да им ги понудиме алатките што им се потребни за да одговорат на ова прашање и да го решат проблемот над инката. Зборуваме за алатки кои автоматски обезбедуваат нови потенцијални клиенти и ги рангираат за SDR да знаат кого да таргетираат следно и тимовите за развој на продажба подобро да им дадат приоритет на нивните напори. На крајот на краиштата, вештачката интелигенција може да се користи за да им помогне на нашите SDR да направат квоти - и со изгледи кои всушност се погодни за типот на потенцијални клиенти што сакаме да ги најдеме - и да живееме за да очекуваме уште еден ден.

Преос Платформа за развој на продажба

Платформа за развој на продажба на Rev (СДП) го забрзува откривањето на изгледите користејќи вештачка интелигенција.

Добијте демо за Rev