Anggur masuk, Champagne Keluar: Bagaimana AI Mengubah Corong Jualan

Rev: Bagaimana AI Mengubah Corong Jualan

Lihatlah nasib wakil pembangunan jualan (SDR). Muda dalam kerjaya mereka dan sering kekurangan pengalaman, SDR berusaha untuk maju dalam organisasi jualan. Satu tanggungjawab mereka: merekrut prospek untuk mengisi saluran paip.  

Jadi mereka memburu dan memburu, tetapi mereka tidak selalu dapat mencari tempat memburu yang terbaik. Mereka membuat senarai prospek yang mereka fikir hebat dan menghantar mereka ke corong jualan. Tetapi kebanyakan prospek mereka tidak sesuai dan, sebaliknya, akhirnya menyumbat corong. Hasil yang menyedihkan dari pencarian yang melelahkan ini untuk petunjuk yang hebat? Sekitar 60% daripada masa, SDR tidak membuat kuota mereka.

Jika senario di atas menjadikan pembangunan pasaran strategik tidak boleh dimaafkan seperti Serengeti kepada anak singa yang yatim piatu, mungkin saya terlalu jauh dengan analogi saya. Tetapi intinya adalah: walaupun SDR memiliki "batu pertama" corong jualan, kebanyakan mereka bergelut kerana mereka mempunyai salah satu pekerjaan paling sukar dalam syarikat dan beberapa alat untuk membantu.

kenapa? Alat yang mereka perlukan tidak wujud sehingga kini.

Apakah yang diperlukan untuk menyelamatkan batu pertama jualan dan pemasaran? SDR memerlukan teknologi yang boleh mengenal pasti prospek yang kelihatan seperti pelanggan ideal mereka, menilai kesesuaian prospek tersebut dengan cepat dan mempelajari kesediaan mereka untuk membeli.

Revolusikan Di Atas Corong 

Banyak alat wujud untuk membantu pasukan jualan dan pemasaran mengurus petunjuk sepanjang corong jualan. Platform Pengurusan Perhubungan Pelanggan (CRMs) adalah lebih baik berbanding sebelum ini dalam menjejaki tawaran corong bawah. Pemasaran berasaskan akaun (ABM) alatan seperti HubSpot dan Marketo telah memudahkan komunikasi dengan prospek dalam corong pertengahan. Lebih tinggi corong, platform penglibatan jualan seperti SalesLoft dan Outreach membantu melibatkan petunjuk baharu. 

Tetapi, 20 tahun lebih selepas Salesforce muncul di tempat kejadian, teknologi yang tersedia di atas corong—kawasan yang sangat sebelum syarikat tahu dengan siapa yang patut dipertimbangkan untuk bercakap dengan (dan kawasan di mana SDR melakukan pemburuan) —kekal tidak berubah. Tiada siapa yang berjaya mencapai batu pertama.

Menyelesaikan "Masalah Batu Pertama" dalam Jualan B2B

Nasib baik, itu akan berubah. Kami berada di puncak gelombang besar inovasi perisian perniagaan. Gelombang itu adalah kecerdasan buatan (AI). AI ialah gelombang inovasi besar keempat dalam arena ini dalam tempoh 50 tahun yang lalu (selepas gelombang kerangka utama 1960-an; revolusi PC pada 1980-an dan '90-an; dan gelombang Perisian mendatar sebagai Perkhidmatan yang terbaharu (SaaS) yang membolehkan syarikat menjalankan proses perniagaan yang lebih baik dan cekap pada setiap peranti—tiada kemahiran pengekodan diperlukan).

Salah satu daripada banyak kualiti terbaik AI ialah keupayaannya untuk mencari corak dalam jumlah galaksi maklumat digital yang kami kumpulkan, dan melengkapkan kami dengan data dan cerapan baharu daripada corak tersebut. Kami sudah mendapat manfaat daripada AI dalam ruang pengguna—sama ada dalam pembangunan vaksin COVID-19; kandungan yang kami lihat daripada berita dan aplikasi sosial pada telefon kami; atau cara kenderaan kami membantu kami mencari laluan terbaik, mengelakkan lalu lintas dan, dalam kes Tesla, menyerahkan tugas pemanduan sebenar kepada kereta. 

Sebagai penjual dan pemasar B2B, kami baru mula mengalami kuasa AI dalam kehidupan profesional kami. Sama seperti laluan pemandu mesti mengambil kira trafik, cuaca, laluan dan banyak lagi, SDR kami memerlukan peta yang menawarkan laluan terpendek untuk mencari prospek hebat seterusnya.. 

Di luar Firmografi

Setiap SDR dan pemasar yang hebat tahu bahawa untuk menjana penukaran dan jualan, anda menyasarkan prospek yang kelihatan seperti pelanggan terbaik anda. Jika pelanggan terbaik anda ialah pengeluar peralatan industri, anda pergi mencari lebih banyak pengeluar peralatan industri. Dalam usaha untuk memanfaatkan sepenuhnya usaha keluar mereka, pasukan perusahaan menggali jauh ke dalam firmagrafi—perkara seperti industri, saiz syarikat dan bilangan pekerja.

SDR yang terbaik tahu bahawa, jika mereka dapat memaparkan isyarat yang lebih mendalam tentang cara syarikat menjalankan perniagaan, mereka akan dapat mencari prospek yang lebih cenderung untuk memasuki corong jualan. Tetapi isyarat manakah, di luar firma, yang harus mereka cari?

Sekeping teka-teki yang hilang untuk SDR ialah apa yang dipanggil data eksegrafik – sejumlah besar data yang menerangkan taktik jualan, strategi, corak pengambilan pekerja dan banyak lagi syarikat. Data eksegrafik tersedia dalam serbuk roti di seluruh internet. Apabila anda melepaskan AI pada semua serbuk roti tersebut, ia mengenal pasti corak menarik yang boleh membantu SDR memahami dengan cepat sejauh mana prospek sepadan dengan pelanggan terbaik anda.

Sebagai contoh, ambil John Deere dan Caterpillar. Kedua-duanya adalah syarikat jentera dan peralatan Fortune 100 yang besar yang menggaji hampir 100,000 individu. Malah, mereka adalah apa yang kami panggil "kembar firmografi" kerana industri, saiz dan bilangan pekerja mereka hampir sama! Namun Deere dan Caterpillar beroperasi dengan sangat berbeza. Deere ialah pengguna teknologi pertengahan lewat dan pengguna awan rendah dengan fokus B2C. Caterpillar, sebaliknya, menjual terutamanya B2B, adalah pengguna awal teknologi baharu, dan mempunyai penggunaan awan yang tinggi. Ini perbezaan eksegrafik menawarkan cara baharu untuk memahami siapa yang mungkin prospek yang baik dan siapa yang tidak – dan oleh itu cara yang lebih pantas untuk SDR mencari prospek terbaik mereka yang seterusnya.

Menyelesaikan Masalah Batu Pertama

Sama seperti Tesla menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah huluan pemandu, AI boleh membantu pasukan pembangunan jualan mengenal pasti prospek yang hebat, merevolusikan perkara yang berlaku di atas corong dan menyelesaikan masalah batu pertama yang dihadapi oleh pembangunan jualan setiap hari. 

Daripada profil pelanggan ideal yang tidak bermaya (ICP), bayangkan alat yang menyerap data eksegrafik dan menggunakan AI untuk mendedahkan corak dalam kalangan pelanggan terbaik syarikat. Kemudian bayangkan menggunakan data itu untuk mencipta model matematik yang mewakili pelanggan terbaik anda—panggilnya Profil Pelanggan Kecerdasan Buatan (aiCP)—dan memanfaatkan model itu untuk mencari prospek lain yang kelihatan seperti pelanggan terbaik ini. AiCP yang berkuasa boleh menelan maklumat firmografik dan teknologi dan juga sumber data peribadi. Sebagai contoh, data daripada LinkedIn dan data niat boleh menyokong aiCP. Sebagai model hidup, aiCP belajar masa ke masa. 

Jadi apabila kita bertanya, Siapa yang akan menjadi pelanggan terbaik kami seterusnya?, kita tidak perlu lagi meninggalkan SDR untuk mengurus diri sendiri. Kami akhirnya boleh menawarkan alat yang mereka perlukan untuk menjawab soalan ini dan menyelesaikan masalah di atas corong. Kami bercakap tentang alat yang menyampaikan prospek baharu secara automatik dan meletakkan kedudukan mereka supaya SDR tahu siapa yang akan disasarkan seterusnya dan pasukan pembangunan jualan boleh mengutamakan usaha mereka dengan lebih baik. Akhirnya, AI boleh digunakan untuk membantu SDR kami membuat kuota—dan dengan prospek yang sebenarnya sesuai untuk jenis prospek yang ingin kami cari—dan hidup untuk prospek pada hari lain.

Pdt Platform Pembangunan Jualan

Platform Pembangunan Jualan Rev (SDP) mempercepatkan penemuan prospek menggunakan AI.

Dapatkan Demo Rev