Виноград додається, шампанське закінчується: як AI трансформує воронку продажів

Rev: Як AI трансформує воронку продажів

Подивіться на важке становище представника з розвитку збуту (SDR). Молоді у своїй кар’єрі та часто малий досвід, SDR прагне досягти успіху в організації продажів. Їхня єдина відповідальність: залучати потенційних клієнтів для заповнення трубопроводу.  

Тому вони полюють і полюють, але не завжди можуть знайти найкращі мисливські угіддя. Вони створюють списки потенційних клієнтів, які, на їхню думку, є чудовими, і надсилають їх у воронку продажів. Але багато з їхніх перспектив не відповідають і, натомість, забивають воронку. Сумний результат цього виснажливого пошуку чудових потенційних клієнтів? Приблизно в 60% випадків СПЗ навіть не входять у свою квоту.

Якщо вищезгаданий сценарій робить стратегічний розвиток ринку таким же невблаганним, як Серенгеті для осиротілого левеняти, можливо, я зайшов занадто далеко зі своєю аналогією. Але суть полягає в тому: хоча СПЗ володіють «першою милей» воронки продажів, більшість із них відчуває труднощі, тому що вони мають одну з найважчих робіт у компанії та мало інструментів для допомоги.

Чому? Потрібних їм інструментів досі не було.

Що знадобиться, щоб врятувати першу милю продажів і маркетингу? СПЗ потребують технології, яка може визначати потенційних клієнтів, які виглядають як їхні ідеальні клієнти, швидко оцінювати придатність цих потенційних клієнтів і вивчати їх готовність до покупки.

Здійсніть революцію над воронкою 

Існує велика кількість інструментів, які допомагають відділам продажів і маркетингу керувати потенційними клієнтами по всій воронці продажів. Платформи управління відносинами з клієнтами (CRM) краще, ніж будь-коли, відстежують угоди нижньої воронки. Маркетинг на основі облікового запису (ABM) такі інструменти, як HubSpot і Marketo спростили комунікацію з потенційними клієнтами в середині воронки. Вище воронки платформи залучення продажів, такі як SalesLoft і Outreach, допомагають залучати нових потенційних клієнтів. 

Але через 20 і більше років після того, як Salesforce з’явився на сцені, технології, доступні над воронкою — та сама область, перед тим як компанія дізнається, з ким їй навіть варто розглянути можливість спілкування (і область, де SDRs займаються пошуком), — залишаються на застою. Першу милю ще ніхто не подолав.

Вирішення «проблеми першої милі» в продажах B2B

На щастя, це скоро зміниться. Ми стоїмо на порозі величезної хвилі інноваційного програмного забезпечення для бізнесу. Ця хвиля - це штучний інтелект (AI). ШІ – це четверта велика хвиля інновацій у цій сфері за останні 50 років (після хвилі мейнфреймів 1960-х років; революції ПК 1980-х і 90-х років; і останньої хвилі горизонтального програмного забезпечення як послуги (SaaS), що дає змогу компаніям запускати кращий та ефективніший бізнес-процес на кожному пристрої — не потрібні навички програмування).

Однією з багатьох кращих якостей ШІ є його здатність знаходити закономірності в галактичних обсягах цифрової інформації, яку ми накопичуємо, і озброювати нас новими даними та розумінням цих моделей. Ми вже отримуємо вигоду від штучного інтелекту в споживчому просторі — чи то при розробці вакцин проти COVID-19; вміст, який ми бачимо з новин і соціальних програм на наших телефонах; або як наші транспортні засоби допомагають нам знаходити найкращий маршрут, уникати дорожнього руху і, у випадку Tesla, делегувати фактичні завдання водіння автомобілю. 

Як B2B продавці та маркетологи, ми лише починаємо відчувати силу AI у нашому професійному житті. Так само, як маршрут водія повинен враховувати затори, погоду, маршрути тощо, нашим SDR потрібна карта, яка пропонує найкоротший шлях до пошуку наступної чудової перспективи. 

За межами фірмової графіки

Кожен великий SDR і маркетолог знає, що для збільшення конверсії та продажів ви націлюєтеся на потенційних клієнтів, які виглядають як ваші найкращі клієнти. Якщо вашими найкращими клієнтами є виробники промислового обладнання, ви знайдете більше виробників промислового обладнання. У прагненні отримати максимальну віддачу від своїх вихідних зусиль, корпоративні команди глибоко занурюються у фірмову графіку — такі речі, як галузь, розмір компанії та кількість співробітників.

Найкращі SDR знають, що якщо вони зможуть виявити більш глибокі сигнали про те, як компанія веде бізнес, вони зможуть знайти потенційних клієнтів, які з більшою ймовірністю увійдуть у воронку продажів. Але які сигнали, крім фірмографії, вони повинні шукати?

Відсутній шматок головоломки для SDR – це те, що називається екзеграфічні дані – величезні обсяги даних, які описують тактику продажів, стратегію компанії, моделі найму тощо. Дані Exegraphic доступні в панірувальних сухарях в Інтернеті. Коли ви відмовляєтеся від AI від усіх цих панірувальних сухарів, він визначає цікаві закономірності, які можуть допомогти SDR швидко зрозуміти, наскільки потенційний клієнт відповідає вашим найкращим клієнтам.

Для прикладу візьмемо John Deere і Caterpillar. Обидва є великими компаніями, які входять до списку Fortune 100, що входять до списку 100,000 машин і обладнання, у яких працює майже 2 2 осіб. Насправді, це те, що ми назвали б «фірмографічними близнюками», оскільки їхня галузь, розмір та чисельність персоналу майже ідентичні! Однак Deere і Caterpillar працюють дуже по-різному. Deere — технологія на середньому пізніх етапах і прихильників низької хмарності з фокусом на BXNUMXC. На відміну від цього, Caterpillar продає в основному BXNUMXB, є одним з перших, хто прийняв нові технології та має високе поширення в хмарі. Ці екзографічні відмінності запропонувати новий спосіб зрозуміти, хто може бути хорошим, а хто ні – і, отже, набагато швидший спосіб для СПЗ знайти своїх наступних найкращих потенційних клієнтів.

Розв’язування задачі першої милі

Подібно до того, як Tesla використовує штучний інтелект, щоб вирішити проблему для водіїв, AI може допомогти командам з розробки продажів визначити великі перспективи, змінити те, що відбувається за межами воронки, і вирішити проблему першої милі, з якою розвиваються продажі щодня борються. 

Замість неживого ідеального профілю клієнта (ICP), уявіть собі інструмент, який поглинає екзеграфічні дані та використовує AI для виявлення закономірностей серед найкращих клієнтів компанії. Тоді уявіть, що використовуєте ці дані для створення математичної моделі, яка представляє ваших найкращих клієнтів — назвіть це профілем клієнта зі штучним інтелектом (aiCP)—і використовувати цю модель для пошуку інших потенційних клієнтів, які виглядають так само, як ці найкращі клієнти. Потужний AiCP може приймати фірмографічну та технологічну інформацію, а також приватні джерела даних. Наприклад, дані з LinkedIn та дані про наміри можуть підтримати AiCP. Як жива модель, aiCP вчиться через деякий час. 

Тож коли ми просимо, Хто буде нашим наступним найкращим клієнтом?, нам більше не потрібно залишати СПЗ напризволяще. Нарешті ми можемо запропонувати їм інструменти, необхідні для відповіді на це запитання та вирішення проблеми над воронкою. Ми говоримо про інструменти, які автоматично доставляють нових потенційних клієнтів і ранжують їх, щоб SDR знали, на кого орієнтуватися наступним чином, а команди з розробки продажів могли краще розставити пріоритети своїх зусиль. Зрештою, штучний інтелект можна використовувати, щоб допомогти нашим СПЗ створити квоту — і з потенційними клієнтами, які насправді підходять для того типу потенційного клієнта, якого ми хочемо знайти — і дожити до перспективи ще один день.

оборот Платформа розвитку продажів

Rev's Sales Development Platform (SDP) прискорює виявлення перспектив за допомогою ШІ.

Отримайте демо-версію Rev