Artipisyal nga IntelligencePaghatag Enablemento

Grapes in, Champagne Out: Giunsa Pagbag-o sa AI ang Sales Funnel

Tan-awa ang kahimtang sa sales development rep (SDR). Batan-on sa ilang karera ug kasagaran kulang sa kasinatian, ang SDR naningkamot nga maka-una sa sales org. Ang ilang usa ka responsibilidad: pag-recruit sa mga prospect aron pun-on ang pipeline.  

Mao nga sila mangayam ug mangayam apan dili kanunay makit-an ang labing kaayo nga lugar sa pagpangayam. Naghimo sila og mga lista sa mga palaaboton nga ilang gihunahuna nga maayo ug gipadala sila ngadto sa sales funnel. Apan daghan sa ilang mga palaaboton ang dili mohaum ug mosangko sa funnel. Ang makapasubo nga resulta niining makahahadlok nga pagpangita alang sa dagkong mga lead? Mga 60% sa panahon, ang SDR wala gani makahimo sa iyang quota.

Kung ang senaryo sa ibabaw naghimo sa estratehikong pag-uswag sa merkado nga ingon dili mapasayloon sama sa Serengeti sa usa ka ilo nga batang leon, tingali layo ra kaayo ang akong gihimo sa akong analohiya. Apan ang punto nagbarug: bisan ang mga SDR sa unang milya sa sales funnel, kadaghanan kanila naglisud tungod kay sila adunay usa sa pinakalisud nga trabaho sa usa ka kompanya ug pipila ka mga himan nga makatabang.

Ngano man? Ang mga himan nga ilang gikinahanglan wala pa hangtod karon.

Unsa ang gikinahanglan aron maluwas ang unang milya sa pagbaligya ug pagpamaligya? Ang mga SDR nanginahanglan og teknolohiya nga makaila sa mga palaaboton nga morag ilang sulundon nga mga kustomer, makasusi dayon sa pagkaangay sa mga palaaboton, ug makakat-on sa ilang kaandam sa pagpalit.

Rebolusyonaryo Ibabaw sa Funnel 

Daghang mga himan ang anaa aron sa pagtabang sa mga sales ug marketing teams sa pagdumala sa mga lead sa tibuok sales funnel. Mga plataporma sa Pagdumala sa Relasyon sa Kustomer (CRMs) mas maayo sa pagsubay sa mga deal sa bottom-funnel. Marketing nga gibase sa account (ABM) mga himan sama sa HubSpot ug Marketo gipasimple ang komunikasyon sa mga prospect sa tunga-tunga sa funnel. Mas taas ang funnel, ang mga platform sa pakiglambigit sa pagpamaligya sama sa SalesLoft ug Outreach makatabang sa pag-apil sa mga bag-ong nanguna. 

Apan, 20-plus nga mga tuig human sa Salesforce miabut sa talan-awon, ang mga teknolohiya nga anaa sa ibabaw sa funnel-ang lugar sa wala pa mahibal-an sa usa ka kompanya kung kinsa ang kinahanglan nga ikonsiderar nga makig-istorya (ug ang lugar diin ang mga SDR naghimo sa ilang pagpangayam) -nagpabilin nga stagnant. Wala pa'y usa nga nakab-ot sa unang milya.

Pagsulbad sa "Ang Unang Mile Problem" sa B2B Sales

Maayo na lang kay hapit na mausab. Anaa kami sa tumoy sa usa ka dako nga balud sa pagbag-o sa software sa negosyo. Kana nga balud kay artipisyal nga paniktik (AI). Ang AI mao ang ikaupat nga dagkong balud sa kabag-ohan niini nga arena sa miaging 50 ka tuig (pagkahuman sa mainframe wave sa 1960s; ang PC revolution sa 1980s ug '90s; ug ang pinakabag-o nga wave sa horizontal Software as a Service (SaaS) nga makapahimo sa mga kompanya sa pagpadagan sa usa ka mas maayo, mas episyente nga proseso sa negosyo sa matag device-walay coding kahanas gikinahanglan).

Usa sa daghang labing kaayo nga kalidad sa AI mao ang abilidad niini sa pagpangita sa mga pattern sa mga galactic volume sa digital nga impormasyon nga among gitigom, ug gisangkapan kami sa bag-ong datos ug mga panabut gikan sa mga pattern. Nakabenepisyo na kami gikan sa AI sa wanang sa mga konsumidor-bisan sa paghimo sa mga bakuna sa COVID-19; ang sulod nga atong makita gikan sa mga balita ug social apps sa atong mga telepono; o kung giunsa pagtabang sa among mga salakyanan nga makit-an ang labing kaayo nga ruta, paglikay sa trapiko ug, sa kaso sa Tesla, pagdelegar sa aktwal nga mga buluhaton sa pagmaneho sa awto. 

Ingon mga tigbaligya ug tigpamaligya sa B2B, nagsugod pa lang kami nga masinati ang gahum sa AI sa among propesyonal nga kinabuhi. Sama nga ang ruta sa drayber kinahanglan maghunahuna sa trapiko, panahon, mga ruta, ug uban pa, ang among mga SDR nanginahanglan usa ka mapa nga nagtanyag sa labing kadali nga agianan aron makit-an ang sunod nga maayong paglaum. 

Labaw sa Firmographics

Ang matag maayo nga SDR ug tigpamaligya nahibal-an nga imong gipunting ang mga prospect nga sama sa imong labing kaayo nga kustomer aron makamugna ang pagkakabig ug pagbaligya. Kung ang imong labing kaayo nga kustomer mao ang mga tiggama sa kagamitan sa industriya, pangitaon nimo ang daghang mga tiggama sa kagamitan sa industriya. Sa pagtinguha nga makuha ang labing kaayo gikan sa ilang paggawas nga mga paningkamot, ang mga grupo sa negosyo naglubong sa lawom nga firmographics-mga butang sama sa industriya, gidak-on sa kompanya, ug ang gidaghanon sa mga empleyado.

Ang labing maayo nga mga SDR nahibal-an nga, kung mahimo nila nga mapakita ang mas lawom nga mga signal bahin sa kung giunsa ang negosyo sa usa ka kompanya, makit-an nila ang mga prospect nga labi ka makasulod sa funnel sa pagpamaligya. Apan unsa nga mga signal, lapas sa firmographics, ang kinahanglan nilang pangitaon?

Ang nawala nga piraso sa puzzle alang sa mga SDR mao ang exegraphic nga datos - daghang mga datos nga naghulagway sa mga taktika sa pagbaligya, estratehiya, mga sumbanan sa pag-hire, ug uban pa sa usa ka kompanya. Ang data sa exegraphic anaa sa mga breadcrumb sa tibuok internet. Kung imong gibalibaran ang AI sa tanan nga mga breadcrumb, kini nagpaila sa makapaikag nga mga sumbanan nga makatabang sa usa ka SDR nga dali nga masabtan kung unsa ka maayo ang usa ka palaabuton nga mohaum sa imong labing kaayo nga kustomer.

Pananglitan, kuhaa si John Deere ug Caterpillar. Ang duha ka dagkong Fortune 100 nga makinarya ug ekipo nga mga kompanya naggamit ug dul-an sa 100,000 ka indibidwal. Sila ang atong itawag firmographic nga kaluha tungod kay ang ilang industriya, gidak-on, ug ihap halos managsama! Bisan pa ang Deere ug Caterpillar lahi kaayo ang paglihok. Ang Deere usa ka mid-late nga teknolohiya nga nagsagop ug low-cloud nga nagsagop nga adunay focus sa B2C. Ang ulod, sa kasukwahi, nagbaligya sa panguna nga B2B, usa ka sayo nga nagsagop sa bag-ong teknolohiya, ug adunay taas nga pagsagop sa panganod. Kini nga mga kalainan sa eksgrapiko nagtanyag usa ka bag-ong paagi aron mahibal-an kung kinsa ang mahimo’g maayo nga palaabuton ug kinsa ang dili - ug busa usa ka labi ka paspas nga paagi aron makit-an sa mga SDR ang ilang sunod nga labing maayo nga mga palaabuton.

Pagsulbad sa Unang-Mile nga Problema

Sama nga ang Tesla naggamit sa AI aron masulbad ang problema sa upstream alang sa mga drayber, ang AI makatabang sa mga sales development team sa pag-ila sa dagkong mga palaaboton, pagbag-o kung unsa ang mahitabo sa ibabaw sa funnel, ug pagsulbad sa unang milya nga problema nga ang mga sales development nakigsangka kada adlaw. 

Imbis nga walay kinabuhi nga sulundon nga profile sa kustomer (ICP), hunahunaa ang usa ka himan nga nagsulud sa exegraphic nga datos ug naggamit sa AI aron mahibal-an ang mga sumbanan taliwala sa labing kaayo nga kustomer sa usa ka kompanya. Dayon hunahunaa nga gamiton kana nga datos aron makahimo og usa ka modelo sa matematika nga nagrepresentar sa imong labing maayo nga mga kustomer-tawag kini nga Artificial Intelligence Customer Profile (aiCP)—ug pagpahimulos niana nga modelo aron makapangita og uban pang mga palaaboton nga sama niining labing maayong mga kustomer. Ang usa ka gamhanan nga aiCP makasulod sa lig-on ug teknograpikong impormasyon ug pribadong mga tinubdan sa datos. Pananglitan, ang datos gikan sa LinkedIn ug ang data sa katuyoan makapalig-on sa usa ka aiCP. Ingon usa ka buhi nga modelo, ang aiCP nakakat-on sa paglabay sa panahon. 

Busa kon kita mangutana, Kinsa ang atong sunod nga labing maayo nga kustomer?, dili na nato kinahanglan nga biyaan ang mga SDR aron maatiman ang ilang kaugalingon. Sa katapusan mahimo namong itanyag kanila ang mga himan aron matubag kini nga pangutana ug masulbad ang problema sa ibabaw sa funnel. Naghisgot kami bahin sa mga himan nga awtomatiko nga naghatud sa mga bag-ong palaabuton ug ranggo sila aron mahibal-an sa mga SDR kung kinsa ang sunod nga target ug ang mga tim sa pagpalambo sa pagpamaligya mahimong mas unahon ang ilang mga paningkamot. Sa katapusan, ang AI makatabang sa atong mga SDR sa paghimo og quota—ug uban sa mga palaaboton nga haom sa matang sa palaaboton nga gusto natong pangitaon—ug mabuhi sa laing adlaw.

Gipadayag Sales Development Platform

Ang Sales Development Platform ni Rev (SDP) nagpadali sa pagdiskubre sa palaaboton gamit ang AI.

Pagkuha ug Rev Demo

Jonathan Spier

Si Jonathan Spier mao ang CEO sa Gipadayag. Siya adunay labaw pa sa 20 ka tuig nga kasinatian sa pagtukod sa mga kompanya nga nanguna sa kategorya, lakip ang duha nga nag-una nga malampuson nga mga tahas ingon usa ka CEO nga gipaluyohan sa negosyo sa NetBase ug PLAE. Si Spier adunay bachelor's degree sa Computer Science nga adunay pasidungog gikan sa UC Berkeley ug usa ka MBA nga adunay pasidungog gikan sa Harvard Business School. Usa ka lumad nga San Diegan, si Spier nalipay nga mahimong bahin sa tech nga komunidad sa iyang lungsod nga natawhan.

Nalangkit nga mga Artikulo

Balik sa ibabaw nga button
Close

Nakit-an ang Adblock

Martech Zone makahatag kanimo niini nga sulod nga walay bayad tungod kay among gi-monetize ang among site pinaagi sa ad revenue, affiliate links, ug sponsorships. Mapasalamaton kami kung imong tangtangon ang imong ad blocker samtang imong gitan-aw ang among site.