ყურძენი შემოდის, შამპანური გამოდის: როგორ ცვლის AI გაყიდვების ძაბრს

Rev: როგორ ცვლის AI გაყიდვების ძაბრს

აჰა, რა მდგომარეობაა გაყიდვების განვითარების წარმომადგენელმა (SDR). ახალგაზრდები თავიანთ კარიერაში და ხშირად ნაკლებ გამოცდილებას, SDR ცდილობს გაყიდვების ორგანიზაციაში წინსვლას. მათი ერთი პასუხისმგებლობაა: მილსადენის შევსების პერსპექტივების დაქირავება.  

ასე რომ, ისინი ნადირობენ და ნადირობენ, მაგრამ ყოველთვის ვერ პოულობენ საუკეთესო სანადირო ადგილებს. ისინი ქმნიან პერსპექტივების სიებს, რომლებიც, მათი აზრით, შესანიშნავია და აგზავნიან მათ გაყიდვების ძაბრში. მაგრამ მათი ბევრი პერსპექტივა არ ჯდება და, სამაგიეროდ, მთავრდება ძაბრის ჩაკეტვით. რა სამწუხარო შედეგია ამ დამქანცველი ძიების დიდი ლიდერების ძებნა? დაახლოებით 60% შემთხვევაში, SDR არც კი ადგენს მათ კვოტას.

თუ ზემოაღნიშნული სცენარი ბაზრის სტრატეგიულ განვითარებას ისეთივე შეუბრალებლად ჟღერს, როგორც სერენგეთი ობოლი ლომის ბელისთვის, შესაძლოა, მე ძალიან შორს წავედი ჩემი ანალოგიით. მაგრამ საქმე დგას: მიუხედავად იმისა, რომ SDR-ები ფლობენ გაყიდვების ძაბრის „პირველ მილს“, მათი უმეტესობა იბრძვის, რადგან მათ აქვთ ერთ-ერთი ურთულესი სამუშაო კომპანიაში და ცოტა ხელსაწყოები აქვთ დასახმარებლად.

რატომ? ინსტრუმენტები, რომლებიც მათ სჭირდებოდათ, აქამდე არ არსებობდა.

რა იქნება საჭირო გაყიდვებისა და მარკეტინგის პირველი მილის გადასარჩენად? SDR-ებს სჭირდებათ ტექნოლოგია, რომელსაც შეუძლია გამოავლინოს პერსპექტივები, რომლებიც ჰგავს მათ იდეალურ კლიენტებს, სწრაფად შეაფასოს ამ პერსპექტივების შესაბამისობა და გაიგოს მათი მზადყოფნა შესყიდვისთვის.

რევოლუცია ძაბრის ზემოთ 

არსებობს უამრავი ინსტრუმენტი, რომელიც ეხმარება გაყიდვებისა და მარკეტინგის გუნდებს მართონ ლიდერები გაყიდვების ძაბრის განმავლობაში. მომხმარებელთან ურთიერთობის მართვის პლატფორმები (CRM) უკეთესები არიან, ვიდრე ოდესმე ქვედა ძაბრის გარიგებების თვალყურის დევნებაში. ანგარიშზე დაფუძნებული მარკეტინგი (ABM) იარაღები, როგორიცაა HubSpot და Marketo-მ გაამარტივა კომუნიკაცია პერსპექტიულებთან შუა ძაბრში. ძაბრის მაღლა, გაყიდვების ჩართულობის პლატფორმები, როგორიცაა SalesLoft და Outreach, ეხმარება ახალი ლიდერების ჩართვას. 

მაგრამ, Salesforce-ის გამოსვლიდან 20-ზე მეტი წლის შემდეგ, ძაბრის ზემოთ არსებული ტექნოლოგიები - ის ტერიტორია, სანამ კომპანიამ არ იცის, ვისთან უნდა ისაუბროს (და ის ტერიტორია, სადაც SDR-ები ნადირობენ) - რჩება სტაგნაცია. ჯერ არავის გაუვლია პირველი მილი.

"პირველი მილის პრობლემის" გადაჭრა B2B გაყიდვებში

საბედნიეროდ, ეს შეიცვლება. ჩვენ ბიზნეს პროგრამული ინოვაციების უზარმაზარი ტალღის ზღვარზე ვართ. ეს ტალღა ხელოვნური ინტელექტია (AI). AI არის ინოვაციების მეოთხე დიდი ტალღა ამ არენაზე ბოლო 50 წლის განმავლობაში (1960-იანი წლების მთავარი ტალღის შემდეგ; 1980-იან და 90-იან წლებში PC რევოლუციის შემდეგ; და ჰორიზონტალური პროგრამული უზრუნველყოფის როგორც სერვისის უახლესი ტალღა (SaaS) რაც საშუალებას აძლევს კომპანიებს გაატარონ უკეთესი, უფრო ეფექტური ბიზნეს პროცესი ყველა მოწყობილობაზე - არ არის საჭირო კოდირების უნარები).

ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი საუკეთესო თვისებაა მისი უნარი აღმოაჩინოს შაბლონები ციფრული ინფორმაციის გალაქტიკურ მოცულობებში, რომელსაც ჩვენ ვაგროვებთ, და დაგვაიარაღოს ახალი მონაცემებით და ამ შაბლონებიდან მიღებული შეხედულებებით. ჩვენ უკვე ვსარგებლობთ AI-ით სამომხმარებლო სივრცეში - იქნება ეს COVID-19 ვაქცინების შემუშავებაში; კონტენტი, რომელსაც ვხედავთ ახალი ამბებისა და სოციალური აპებიდან ჩვენს ტელეფონებზე; ან როგორ გვეხმარება ჩვენი მანქანები საუკეთესო მარშრუტის პოვნაში, მოძრაობის თავიდან აცილებაში და, ტესლას შემთხვევაში, მანქანისთვის რეალური მართვის ამოცანების გადაცემაში. 

როგორც B2B გამყიდველები და მარკეტოლოგები, ჩვენ მხოლოდ ახლა ვიწყებთ AI-ის ძალას ჩვენს პროფესიულ ცხოვრებაში. ისევე, როგორც მძღოლის მარშრუტმა უნდა გაითვალისწინოს მოძრაობა, ამინდი, მარშრუტები და სხვა, ჩვენს SDR-ებს სჭირდებათ რუკა, რომელიც გთავაზობთ უმოკლეს გზას შემდეგი დიდი პერსპექტივის მოსაძებნად. 

ფირმოგრაფიის მიღმა

ყველა დიდმა SDR-მ და მარკეტერმა იცის, რომ კონვერტაციისა და გაყიდვების გენერირებისთვის თქვენ მიზნად ისახავთ პერსპექტივებს, რომლებიც თქვენს საუკეთესო კლიენტებს ჰგვანან. თუ თქვენი საუკეთესო კლიენტები სამრეწველო აღჭურვილობის მწარმოებლები არიან, თქვენ იპოვით უფრო სამრეწველო აღჭურვილობის მწარმოებლებს. საწარმოთა გუნდები თავიანთი გამავალი ძალისხმევით მაქსიმუმის მიღების მიზნით, ღრმად იჭრებიან ფირმოგრაფიაში - ისეთ საკითხებში, როგორიცაა ინდუსტრია, კომპანიის ზომა და თანამშრომლების რაოდენობა.

საუკეთესო SDR-ებმა იციან, რომ თუ მათ შეუძლიათ გამოიჩინონ უფრო ღრმა სიგნალები იმის შესახებ, თუ როგორ აკეთებს კომპანია ბიზნესს, ისინი შეძლებენ იპოვონ პერსპექტივები, რომლებიც უფრო მეტად შედიან გაყიდვების ძაბრში. მაგრამ რომელი სიგნალები, ფირმოგრაფიის მიღმა, უნდა ეძებონ?

SDR-ებისთვის თავსატეხის დაკარგული ნაწილი ჰქვია ეგზეგრაფიული მონაცემები – მონაცემთა უზარმაზარი რაოდენობა, რომელიც აღწერს კომპანიის გაყიდვების ტაქტიკას, სტრატეგიას, დაქირავების ნიმუშებს და სხვა. ეგზეგრაფიული მონაცემები ხელმისაწვდომია პურის ნამსხვრევებში მთელს ინტერნეტში. როდესაც თქვენ ათავისუფლებთ AI-ს ყველა ამ პურის ნამსხვრევებს, ის განსაზღვრავს საინტერესო შაბლონებს, რომლებიც დაეხმარება SDR-ს სწრაფად გაიგოს, რამდენად ემთხვევა პერსპექტივა თქვენს საუკეთესო კლიენტებს.

მაგალითად, აიღეთ ჯონ დირი და კატერპილარი. ორივე არის Fortune 100 მანქანებისა და აღჭურვილობის მსხვილი კომპანია, სადაც დასაქმებულია თითქმის 100,000 ადამიანი. სინამდვილეში, ისინი არიან ის, რასაც ჩვენ ვუწოდებთ "ფირმოგრაფიულ ტყუპებს", რადგან მათი ინდუსტრია, ზომა და თანამშრომლების რაოდენობა თითქმის იდენტურია! თუმცა Deere და Caterpillar მოქმედებენ ძალიან განსხვავებულად. Deere არის საშუალო გვიან ტექნოლოგიების მიმღები და დაბალი ღრუბლების მიმღები B2C ფოკუსით. ამის საპირისპიროდ, Caterpillar ყიდის ძირითადად B2B-ს, არის ახალი ტექნოლოგიის ადრეული მიმწოდებელი და აქვს მაღალი ღრუბლოვანი მიღება. ესენი ეგზეგრაფიული განსხვავებები შესთავაზეთ ახალი გზა იმის გასაგებად, თუ ვინ შეიძლება იყოს კარგი პერსპექტივა და ვინ არა - და, შესაბამისად, ბევრად უფრო სწრაფი გზა SDR-ებისთვის, რათა იპოვონ შემდეგი საუკეთესო პერსპექტივები.

პირველი მილის პრობლემის გადაჭრა

ისევე, როგორც Tesla იყენებს AI-ს მძღოლების ზედა დინების პრობლემის გადასაჭრელად, AI-ს შეუძლია დაეხმაროს გაყიდვების განვითარების გუნდებს იდენტიფიცირება დიდი პერსპექტივები, მოახდინოს რევოლუცია რა ხდება ძაბრის ზემოთ და გადაჭრას პირველი მილის პრობლემა, რომელსაც ყოველდღიურად ებრძვის გაყიდვების განვითარება. 

უსიცოცხლო იდეალური მომხმარებლის პროფილის ნაცვლად (ICP), წარმოიდგინეთ ინსტრუმენტი, რომელიც შთანთქავს ეგზეგრაფიულ მონაცემებს და იყენებს AI-ს, რათა აღმოაჩინოს შაბლონები კომპანიის საუკეთესო კლიენტებს შორის. შემდეგ წარმოიდგინეთ, რომ გამოიყენოთ ეს მონაცემები მათემატიკური მოდელის შესაქმნელად, რომელიც წარმოადგენს თქვენს საუკეთესო კლიენტებს - დაარქვით მას ხელოვნური ინტელექტის მომხმარებელთა პროფილი (aiCP)—და გამოიყენე ეს მოდელი სხვა პერსპექტივების საპოვნელად, რომლებიც ამ საუკეთესო კლიენტებს ჰგვანან. ძლიერ AiCP-ს შეუძლია მიიღოს ფირმოგრაფიული და ტექნოლოგიური ინფორმაცია და ასევე პირადი მონაცემთა წყაროები. მაგალითად, LinkedIn-ის მონაცემებმა და განზრახვის მონაცემებმა შეიძლება გააძლიეროს aiCP. როგორც ცოცხალი მოდელი, aiCP სწავლობს დროის განმავლობაში. 

ასე რომ, როცა ვკითხავთ, ვინ იქნება ჩვენი შემდეგი საუკეთესო მომხმარებელი?, ჩვენ აღარ გვჭირდება SDR-ების დატოვება საკუთარი თავისთვის. ჩვენ საბოლოოდ შეგვიძლია შევთავაზოთ მათთვის საჭირო ინსტრუმენტები ამ კითხვაზე პასუხის გასაცემად და ძაბრის ზემოთ არსებული პრობლემის გადასაჭრელად. ჩვენ ვსაუბრობთ ინსტრუმენტებზე, რომლებიც ავტომატურად აწვდიან ახალ პერსპექტივებს და აფასებენ მათ, რათა SDR-ებმა იცოდნენ, ვის მიმართონ შემდეგი და გაყიდვების განვითარების გუნდებმა უკეთესად მიიჩნიონ თავიანთი ძალისხმევის პრიორიტეტი. საბოლოო ჯამში, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შეიძლება, რათა დაეხმაროს ჩვენს SDR-ებს კვოტაში - და პერსპექტივებით, რომლებიც რეალურად შეეფერება იმ ტიპის პერსპექტივას, რისი პოვნაც გვინდა, - და იცხოვროს იმისთვის, რომ სხვა დღე მოძებნოს.

Rev გაყიდვების განვითარების პლატფორმა

Rev's გაყიდვების განვითარების პლატფორმა (SDP) აჩქარებს პერსპექტივის აღმოჩენას ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით.

მიიღეთ Rev Demo