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

Rev: 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 nila kanunay makit-an ang labing kaayo nga lugar sa pagpangayam. Naghimo sila og mga lista sa mga palaaboton nga sa ilang hunahuna maayo ug gipadala sila ngadto sa sales funnel. Apan daghan sa ilang mga palaaboton dili mohaum ug, sa baylo, 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 ilang quota.

Kung ang senaryo sa ibabaw naghimo sa estratehikong pag-uswag sa merkado nga ingon dili mapasayloon sama sa Serengeti sa usa ka nailo nga nati sa leon, tingali layo kaayo ang akong gihimo sa akong analohiya. Apan ang punto mao: bisan kung ang mga SDR adunay "unang milya" sa sales funnel, kadaghanan kanila nanlimbasug tungod kay sila adunay usa sa pinakalisud nga trabaho sa usa ka kompanya ug pipila ka mga himan aron matabangan.

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 

Adunay daghang mga himan aron matabangan ang mga tim sa pagbaligya ug pagpamaligya sa pagdumala sa mga nanguna sa tibuuk nga funnel sa pagbaligya. Mga plataporma sa Pagdumala sa Relasyon sa Kustomer (CRMs) mas maayo kaysa kaniadto sa pagsubay sa mga deal sa ilawom sa 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 ang Salesforce miabut sa talan-awon, ang mga teknolohiya nga anaa sa ibabaw sa funnel-ang mismong dapit 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 nakaabut sa unang milya, bisan pa.

Pagsulbad sa "Ang Unang Mile Problem" sa B2B Sales

Maayo na lang, kana hapit na magbag-o. 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. 

Isip 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 atong mga SDR nanginahanglan usa ka mapa nga nagtanyag sa labing kadali nga agianan sa pagpangita sa sunod nga maayong paglaum. 

Labaw sa Firmographics

Ang matag maayo nga SDR ug tigpamaligya nahibal-an nga aron makamugna ang pagkakabig ug pagbaligya, gipunting nimo ang mga prospect nga sama sa imong labing kaayo nga kustomer. 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 mas lagmit nga mosulod sa funnel sa pagpamaligya. Apan unsa nga mga signal, lapas sa firmographics, ang kinahanglan nilang pangitaon?

Ang nawala nga piraso sa puzzle para sa mga SDR mao ang gitawag exegraphic nga datos – daghang mga datos nga naghulagway sa mga taktika sa pagpamaligya, 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 gibuhian ang AI sa tanan nga mga breadcrumb, kini nagpaila sa makapaikag nga mga sumbanan nga makatabang sa usa ka SDR nga masabtan dayon kung unsa ka maayo ang usa ka palaaboton nga mohaum sa imong labing maayo nga mga kustomer.

Pananglitan, kuhaa si John Deere ug Caterpillar. Ang duha dako nga Fortune 100 nga makinarya ug ekipo nga mga kompanya nga nag-empleyo og dul-an sa 100,000 ka mga indibidwal. Sa tinuud, sila ang gitawag namon nga "firmographic twins" tungod kay ang ilang industriya, gidak-on, ug ihap sa ulo halos parehas! Bisan pa ang Deere ug Caterpillar lahi kaayo ang paglihok. Ang Deere usa ka mid-late nga teknolohiya nga nagsagop ug ubos nga cloud adopter nga adunay B2C nga pokus. Ang ulod, sa kasukwahi, nagbaligya sa kadaghanan sa B2B, usa ka sayo nga nagsagop sa bag-ong teknolohiya, ug adunay taas nga pagsagop sa panganod. Kini mga kalainan sa exegraphic pagtanyag ug bag-ong paagi aron masabtan kung kinsa ang maayong palaaboton ug kinsay dili – ug busa mas paspas nga paagi para sa mga SDRs sa pagpangita sa ilang sunod nga labing maayong palaaboton.

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 ug ubang mga palaaboton nga sama niining labing maayong mga kustomer. Ang usa ka gamhanan nga aiCP mahimong makasulod sa firmographic ug technographic nga impormasyon ug usab sa 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 nga ilang gikinahanglan 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 mahimong magamit sa pagtabang sa atong mga SDR sa paghimo og quota—ug uban sa mga palaaboton nga aktuwal nga angayan sa matang sa palaaboton nga gusto natong pangitaon—ug mabuhi aron 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