Grožđe unutra, šampanjac van: kako AI transformira prodajni lijevak

Rev: Kako AI transformira prodajni lijevak

Pogledajte situaciju predstavnika za razvoj prodaje (SDR). Mladi u svojoj karijeri i često s nedostatkom iskustva, SDR nastoji napredovati u prodajnoj organizaciji. Njihova jedina odgovornost: regrutirati potencijalne klijente da popune cjevovod.  

Tako love i love, ali ne mogu uvijek pronaći najbolja lovišta. Izrađuju popise potencijalnih klijenata za koje misle da su sjajni i šalju ih u prodajni lijevak. Ali mnogi njihovi izgledi se ne uklapaju i umjesto toga na kraju začepljuju lijevak. Tužan rezultat ove iscrpljujuće potrage za sjajnim tragovima? Otprilike 60% vremena, SDR niti ne ulazi u njihovu kvotu.

Ako gornji scenarij čini da strateški razvoj tržišta zvuči jednako neumoljivo kao Serengeti za mladunče lava bez roditelja, možda sam otišao predaleko sa svojom analogijom. Ali poanta stoji: iako SDR-ovi posjeduju "prvu milju" prodajnog toka, većina njih se bori jer imaju jedan od najtežih poslova u tvrtki i nekoliko alata za pomoć.

Zašto? Alati koji su im trebali do sada nisu postojali.

Što će biti potrebno da se spasi prvi kilometar prodaje i marketinga? SDR-ovima je potrebna tehnologija koja može identificirati potencijalne klijente koji izgledaju kao njihovi idealni kupci, brzo procijeniti njihovu prikladnost i naučiti njihovu spremnost za kupnju.

Revolucionirajte iznad lijevka 

Postoji obilje alata koji pomažu prodajnim i marketinškim timovima u upravljanju potencijalnim klijentima tijekom cijelog prodajnog toka. Platforme za upravljanje odnosima s klijentima (CRM-ovi) bolji su nego ikad u praćenju ponuda na dnu toka. Marketing na temelju računa (ABM) alati kao što su HubSpot i Marketo su pojednostavili komunikaciju s potencijalnim klijentima u sredini toka. Više u toku, platforme za angažman u prodaji kao što su SalesLoft i Outreach pomažu u privlačenju novih potencijalnih klijenata. 

No, više od 20 godina nakon što je Salesforce stupio na scenu, tehnologije dostupne iznad lijevka - upravo ono područje prije nego što tvrtka zna s kime bi uopće trebala razmotriti razgovor (i područje u kojem SDR-ovi traže svoj novac) - i dalje stagniraju. Nitko još nije prešao prvu milju.

Rješavanje "Problema prve milje" u B2B prodaji

Srećom, to će se promijeniti. Na pragu smo ogromnog vala inovacija poslovnog softvera. Taj val je umjetna inteligencija (AI). AI je četvrti veliki val inovacija u ovoj areni u posljednjih 50 godina (nakon vala mainframe iz 1960-ih; PC revolucije 1980-ih i 90-ih godina; i najnovijeg vala horizontalnog softvera kao usluge (SaaS) koji tvrtkama omogućuje pokretanje boljeg, učinkovitijeg poslovnog procesa na svakom uređaju – nisu potrebne vještine kodiranja).

Jedna od mnogih najboljih kvaliteta umjetne inteligencije je njezina sposobnost da pronađe obrasce u galaktičkim količinama digitalnih informacija koje skupljamo i da nas naoruža novim podacima i uvidima iz tih obrazaca. Već imamo koristi od umjetne inteligencije u potrošačkom prostoru – bilo u razvoju cjepiva protiv COVID-19; sadržaj koji vidimo iz vijesti i društvenih aplikacija na našim telefonima; ili kako nam naša vozila pomažu pronaći najbolju rutu, izbjeći promet i, u slučaju Tesle, delegirati stvarne zadatke vožnje automobilu. 

Kao B2B prodavači i trgovci, tek počinjemo iskusiti moć umjetne inteligencije u svom profesionalnom životu. Baš kao što ruta vozača mora uzeti u obzir promet, vremensku prognozu, rute i još mnogo toga, naši SDR-ovi trebaju kartu koja nudi najkraći put do pronalaska sljedeće velike mogućnosti. 

Izvan Firmographics

Svaki veliki SDR i marketinški stručnjak zna da za generiranje konverzije i prodaje ciljate potencijalne klijente koji izgledaju kao vaši najbolji kupci. Ako su vaši najbolji kupci proizvođači industrijske opreme, pronaći ćete više proizvođača industrijske opreme. U potrazi za izvlačenjem maksimuma iz svojih izlaznih napora, poslovni timovi zarivaju se duboko u firmografiju - stvari poput industrije, veličine tvrtke i broja zaposlenika.

Najbolji SDR-ovi znaju da će, ako mogu otkriti dublje signale o tome kako tvrtka posluje, moći locirati izglede za koje je vjerojatnije da će ući u prodajni lijevak. Ali koje signale, osim firmografije, trebaju tražiti?

Nedostajući dio slagalice za SDR-ove je ono što se zove eksografski podaci – ogromne količine podataka koji opisuju prodajne taktike tvrtke, strategiju, obrasce zapošljavanja i još mnogo toga. Eksegrafski podaci dostupni su u krušnim mrvicama na internetu. Kada AI oslobodite sve te krušne mrvice, on identificira zanimljive obrasce koji mogu pomoći SDR-u da brzo shvati koliko se potencijalni klijenti podudaraju s vašim najboljim kupcima.

Na primjer, uzmite John Deere i Caterpillar. Obje su velike tvrtke za strojeve i opremu na listi Fortune 100 koje zapošljavaju gotovo 100,000 pojedinaca. Zapravo, oni su ono što bismo nazvali "firmografskim blizancima" jer su njihova industrija, veličina i broj zaposlenih gotovo identični! Ipak, Deere i Caterpillar djeluju vrlo različito. Deere je usvojitelj tehnologije srednje kasne i niske razine oblaka s fokusom na B2C. Caterpillar, nasuprot tome, prodaje uglavnom B2B, rani je usvojio novu tehnologiju i ima visoku prihvaćenost u oblaku. Ove egzografske razlike ponuditi novi način za razumijevanje tko bi mogao biti dobar, a tko ne – i stoga mnogo brži način da SDR-ovi pronađu svoje sljedeće najbolje izglede.

Rješavanje problema prve milje

Baš kao što Tesla koristi umjetnu inteligenciju za rješavanje prethodnog problema za vozače, AI može pomoći timovima za razvoj prodaje identificirati velike izglede, revolucionirati ono što se događa iznad toka i riješiti problem prvog kilometra s kojim se razvoj prodaje bori svaki dan. 

Umjesto beživotnog idealnog korisničkog profila (ICP), zamislite alat koji unosi eksografske podatke i koristi AI za otkrivanje uzoraka među najboljim kupcima tvrtke. Zatim zamislite da koristite te podatke za stvaranje matematičkog modela koji predstavlja vaše najbolje kupce - nazovite ga korisnički profil umjetne inteligencije (aiCP)—i korištenje tog modela za pronalaženje drugih potencijalnih klijenata koji izgledaju baš kao ovi najbolji kupci. Snažan aiCP može unositi firmografske i tehnološke informacije, kao i privatne izvore podataka. Na primjer, podaci s LinkedIn-a i podaci o namjerama mogu ojačati aiCP. Kao živi model, aiCP uči tijekom vremena. 

Pa kad pitamo, Tko će biti naš sljedeći najbolji kupac?, više ne trebamo ostavljati SDR-ove da se sami snalaze. Napokon im možemo ponuditi alate koji su im potrebni da odgovore na ovo pitanje i riješe problem iznad lijevka. Govorimo o alatima koji automatski donose nove potencijalne klijente i rangiraju ih tako da SDR-ovi znaju na koga sljedeće ciljati, a timovi za razvoj prodaje mogu bolje odrediti prioritete svojih napora. U konačnici, umjetna inteligencija može se koristiti za pomoć našim SDR-ovima da ostvare kvotu – i to s potencijalnim perspektivama koje su zapravo prikladne za vrstu potencijalnih klijenata koje želimo pronaći – i živjeti da budu još jedan dan.

revolucija Platforma za razvoj prodaje

Rev's Sales Development Platform (SDP) ubrzava otkrivanje potencijalnih mogućnosti korištenjem AI.

Nabavite Rev Demo