Виноград на входе, шампанское на выходе: как искусственный интеллект меняет воронку продаж

Rev: Как искусственный интеллект меняет воронку продаж

Взгляните на тяжелое положение представителя по развитию продаж (SDR). Молодые в своей карьере и часто не имеющие опыта, SDR стремятся добиться успеха в организации продаж. Их единственная обязанность: набирать потенциальных клиентов, чтобы заполнить воронку.  

Вот они и охотятся и охотятся, но не всегда могут найти лучшие охотничьи угодья. Они создают списки потенциальных клиентов, которых считают отличными, и отправляют их в воронку продаж. Но многие из их потенциальных клиентов не подходят и вместо этого забивают воронку. Печальный результат этого изнурительного поиска зацепок? Примерно в 60% случаев SDR даже не выполняют свою квоту.

Если описанный выше сценарий делает стратегическое развитие рынка столь же неумолимым, как Серенгети для осиротевшего львенка, возможно, я зашел слишком далеко в своей аналогии. Но дело в том, что хотя SDR и владеют «первой милей» воронки продаж, большинству из них приходится нелегко, потому что у них одна из самых тяжелых работ в компании и мало инструментов для помощи.

Почему? Необходимых инструментов до сих пор не существовало.

Что потребуется, чтобы спасти первую милю продаж и маркетинга? SDR нуждаются в технологии, которая может идентифицировать потенциальных клиентов, которые выглядят как их идеальные клиенты, быстро оценивать их соответствие и узнавать об их готовности к покупке.

Революция над воронкой 

Существует множество инструментов, помогающих командам по продажам и маркетингу управлять лидами по всей воронке продаж. Платформы управления взаимоотношениями с клиентами (МРС) лучше, чем когда-либо, отслеживают сделки в нижней части воронки. Маркетинг на основе аккаунта (ПРО) такие инструменты, как HubSpot и Marketo упростили общение с потенциальными клиентами в середине воронки. Платформы вовлечения в процесс продаж, такие как SalesLoft и Outreach, поднимаются выше по воронке и помогают привлечь новых потенциальных клиентов. 

Но спустя 20 с лишним лет после того, как на сцену вышла Salesforce, технологии, доступные выше воронки — та самая область, где компания еще не знает, с кем ей следует вообще поговорить (и область, где SDR охотятся за собой), — остается застойной. Первую милю еще никто не преодолел.

Решение «проблемы первой мили» в продажах B2B

К счастью, это скоро изменится. Мы находимся на пороге огромной волны инноваций в области программного обеспечения для бизнеса. Эта волна - искусственный интеллект (AI). ИИ — это четвертая большая волна инноваций в этой области за последние 50 лет (после волны мейнфреймов 1960-х годов, революции ПК 1980-х и 90-х годов и самой последней волны горизонтального программного обеспечения как услуги (SaaS), что позволяет компаниям лучше и эффективнее выполнять бизнес-процессы на каждом устройстве — навыки программирования не требуются).

Одним из многих лучших качеств ИИ является его способность находить закономерности в галактических объемах цифровой информации, которую мы собираем, и вооружать нас новыми данными и выводами из этих закономерностей. Мы уже извлекаем выгоду из ИИ в сфере потребления — будь то разработка вакцин против COVID-19; контент, который мы видим из новостей и социальных приложений на наших телефонах; или как наши транспортные средства помогают нам найти лучший маршрут, избегать пробок и, в случае с Tesla, делегировать фактические задачи по вождению автомобилю. 

Как продавцы и маркетологи B2B, мы только начинаем ощущать силу ИИ в нашей профессиональной жизни. Точно так же, как маршрут водителя должен учитывать трафик, погоду, маршруты и многое другое, нашим SDR нужна карта, которая предлагает кратчайший путь к следующему большому маршруту. 

Помимо фирмографии

Каждый великий SDR и маркетолог знает, что для повышения конверсии и продаж вы ориентируетесь на потенциальных клиентов, которые выглядят как ваши лучшие клиенты. Если вашими лучшими клиентами являются производители промышленного оборудования, вам следует найти других производителей промышленного оборудования. В стремлении получить максимальную отдачу от своих исходящих усилий корпоративные команды глубоко погружаются в фирмографику — такие вещи, как отрасль, размер компании и количество сотрудников.

Лучшие SDR знают, что если они смогут обнаружить более глубокие сигналы о том, как компания ведет бизнес, они смогут найти потенциальных клиентов, которые с большей вероятностью войдут в воронку продаж. Но какие сигналы, помимо фирмографии, им следует искать?

Недостающая часть головоломки для SDR — это то, что называется эксографические данные – огромное количество данных, описывающих тактику продаж компании, стратегию, модели найма и многое другое. Экзографические данные доступны в Интернете в виде «хлебных крошек». Когда вы включаете ИИ во все эти «хлебные крошки», он выявляет интересные шаблоны, которые могут помочь SDR быстро понять, насколько хорошо потенциальный клиент соответствует вашим лучшим клиентам.

Например, возьмем John Deere и Caterpillar. Обе являются крупными компаниями по производству машин и оборудования из списка Fortune 100, в которых работает около 100,000 2 человек. На самом деле, мы бы назвали их «фирмографическими близнецами», потому что их отрасль, размер и численность персонала почти идентичны! Однако Deere и Caterpillar работают совершенно по-разному. Deere — среднепоздний пользователь технологий и низкий уровень внедрения облачных технологий с акцентом на B2C. Caterpillar, напротив, продает в основном BXNUMXB, является одним из первых пользователей новых технологий и активно внедряет облачные технологии. Эти эксографические различия предлагают новый способ понять, кто может быть хорошим потенциальным клиентом, а кто нет, и, следовательно, гораздо более быстрый способ для SDR найти своих следующих лучших потенциальных клиентов.

Решение проблемы первой мили

Точно так же, как Tesla использует ИИ для решения проблемы восходящего потока для водителей, ИИ может помочь командам по развитию продаж определить большие перспективы, революционизировать то, что происходит над воронкой, и решить проблему первой мили, с которой отдел продаж борется каждый день. 

Вместо безжизненного идеального профиля клиента (ICP), представьте себе инструмент, который поглощает эксографические данные и использует ИИ для выявления закономерностей среди лучших клиентов компании. Затем представьте, что вы используете эти данные для создания математической модели, представляющей ваших лучших клиентов, — назовите ее профилем клиента с искусственным интеллектом (aiCP) — и использовать эту модель для поиска других потенциальных клиентов, которые выглядят точно так же, как эти лучшие клиенты. Мощный AICP может принимать фирмографическую и технографическую информацию, а также частные источники данных. Например, данные из LinkedIn и данные о намерениях могут поддержать AICP. Как живая модель, aiCP узнает со временем. 

Поэтому, когда мы спрашиваем, Кто будет нашим следующим лучшим клиентом?, нам больше не нужно оставлять SDR на произвол судьбы. Наконец-то мы можем предложить им инструменты, необходимые для ответа на этот вопрос и решения проблемы над воронкой. Мы говорим об инструментах, которые автоматически предоставляют новых потенциальных клиентов и ранжируют их, чтобы SDR знали, на кого нацелиться дальше, а команды по развитию продаж могли лучше расставить приоритеты в своих усилиях. В конечном счете, ИИ можно использовать, чтобы помочь нашим SDR выполнить квоту — и с потенциальными клиентами, которые действительно соответствуют тому типу потенциальных клиентов, которых мы хотим найти, — и дожить до следующего дня.

оборот Платформа развития продаж

Платформа развития продаж Rev (SDP) ускоряет поиск потенциальных клиентов с помощью ИИ.

Получить демо версию