कृत्रिम खुफियाबिक्री सक्षमता

ग्रेप्स इन, शैम्पेन आउट: कसरी एआईले सेल्स फनेललाई रूपान्तरण गर्दैछ

बिक्री विकास प्रतिनिधिको दुर्दशा हेर्नुहोस् (एसडीआर)। आफ्नो करियरमा जवान र प्रायः अनुभवमा छोटो, SDR ले बिक्री संगठनमा अगाडि बढ्न प्रयास गर्छ। तिनीहरूको एउटा जिम्मेवारी: पाइपलाइन भर्न सम्भावनाहरू भर्ती गर्नुहोस्।  

त्यसैले तिनीहरू शिकार र शिकार गर्छन् तर सधैं उत्तम शिकार मैदानहरू फेला पार्न सक्दैनन्। तिनीहरूले सम्भावनाहरूको सूचीहरू सिर्जना गर्छन् जुन उनीहरूलाई लाग्छ कि उत्कृष्ट छन् र तिनीहरूलाई बिक्री फनेलमा पठाउँछन्। तर तिनीहरूका धेरै सम्भावनाहरू फिट हुँदैनन् र फनेल बन्द गर्न समाप्त हुन्छन्। महान नेतृत्वको लागि यो भयानक खोजको दुखद परिणाम? लगभग 60% समय, SDR ले आफ्नो कोटा पनि बनाउँदैन।

यदि माथिको परिदृश्यले रणनीतिक बजार विकासलाई अनाथ शेरको बच्चालाई सेरेनगेटी जस्तो माफ नगर्ने ध्वनि बनाउँछ भने, सायद म मेरो समानताको साथ धेरै टाढा गएको छु। तर बिन्दु खडा छ: यद्यपि SDRs मा पहिलो माइल बिक्री फनेलको, तिनीहरू मध्ये धेरै संघर्ष गर्छन् किनभने तिनीहरूसँग कम्पनीमा सबैभन्दा कठिन कामहरू र मद्दत गर्न केही उपकरणहरू छन्।

किन? उनीहरूलाई चाहिने उपकरणहरू अहिलेसम्म अवस्थित थिएनन्।

बिक्री र मार्केटिङको पहिलो माइल बचाउन यसले के लिन्छ? SDRs लाई प्रविधि चाहिन्छ जसले आफ्ना आदर्श ग्राहकहरू जस्तै देखिने सम्भावनाहरू पहिचान गर्न सक्छ, ती सम्भावनाहरूको फिटको छिट्टै मूल्याङ्कन गर्न सक्छ, र खरिद गर्न तिनीहरूको तत्परता सिक्न सक्छ।

फनेल माथि क्रान्ति गर्नुहोस् 

धेरै उपकरणहरू बिक्री र मार्केटिङ टोलीहरूलाई बिक्री फनेल भर नेतृत्व व्यवस्थापन गर्न मद्दत गर्न अवस्थित छन्। ग्राहक सम्बन्ध व्यवस्थापन प्लेटफर्म (CRMs) तल-फनेल सम्झौताहरू ट्र्याक गर्नमा राम्रो छ। खातामा आधारित मार्केटिङ (ABM) जस्ता उपकरणहरू HubSpot र मार्केटोले मध्य-फनेलमा सम्भावनाहरूसँग सरलीकृत सञ्चार गरेको छ। फनेल माथि, SalesLoft र Outreach जस्ता बिक्री संलग्नता प्लेटफर्महरूले नयाँ नेतृत्वहरू संलग्न गर्न मद्दत गर्दछ। 

तर, सेल्सफोर्स घटनास्थलमा आएको २०-प्लस वर्ष पछि, फनेल माथि उपलब्ध प्रविधिहरू—कम्पनीले कससँग कुरा गर्ने भनेर पनि विचार गर्नुपर्छ भन्ने कुरा थाहा पाउन अघिको क्षेत्र (र SDR ले आफ्नो शिकार गर्ने क्षेत्र) — स्थिर रहन्छ। कसैले पनि पहिलो माइललाई अझैसम्म ट्याकल गरेको छैन।

B2B बिक्रीमा "पहिलो माइल समस्या" समाधान गर्दै

सौभाग्य देखि, त्यो परिवर्तन गर्न को लागी छ। हामी व्यापार सफ्टवेयर नवीनता को एक विशाल लहर को cusp मा छौं। त्यो लहर आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI)। AI पछिल्लो 50 वर्षमा यस क्षेत्रको नवाचारको चौथो ठूलो लहर हो (1960 को मेनफ्रेम लहर पछि; 1980 र 90 को दशकको पीसी क्रान्ति; र सेवाको रूपमा तेर्सो सफ्टवेयरको सबैभन्दा हालको लहर (SaaS) जसले कम्पनीहरूलाई प्रत्येक उपकरणमा राम्रो, अधिक कुशल व्यापार प्रक्रिया चलाउन सक्षम बनाउँछ - कुनै कोडिङ कौशल आवश्यक पर्दैन)।

AI को धेरै उत्कृष्ट गुणहरू मध्ये एउटा भनेको हामीले सङ्कलन गरिरहनुभएको डिजिटल जानकारीको ग्यालेक्टिक भोल्युमहरूमा ढाँचाहरू फेला पार्ने क्षमता हो, र हामीलाई ती ढाँचाहरूबाट नयाँ डेटा र अन्तरदृष्टिहरू प्रदान गर्ने क्षमता हो। हामीले उपभोक्ता ठाउँमा AI बाट लाभ उठाइरहेका छौं - चाहे COVID-19 खोपको विकासमा; हामीले हाम्रो फोनमा समाचार र सामाजिक एपहरूबाट देख्ने सामग्री; वा कसरी हाम्रा सवारी साधनहरूले हामीलाई उत्तम मार्ग फेला पार्न, ट्राफिकबाट बच्न र टेस्लाको मामलामा कारलाई वास्तविक ड्राइभिङ कार्यहरू सुम्पन मद्दत गर्छन्। 

B2B बिक्रेता र मार्केटरहरूको रूपमा, हामीले हाम्रो व्यावसायिक जीवनमा AI को शक्तिको अनुभव मात्र गर्न थालेका छौं। जसरी ड्राइभरको रुटले ट्राफिक, मौसम, रुटहरू र थप कुराहरू विचार गर्नुपर्छ, त्यसरी नै हाम्रा SDR हरूलाई अर्को ठूलो सम्भावना फेला पार्नको लागि छोटो बाटो प्रस्ताव गर्ने नक्सा चाहिन्छ। 

फर्मोग्राफिक्स भन्दा पर

प्रत्येक महान SDR र मार्केटरलाई थाहा छ कि तपाइँ रूपान्तरण र बिक्री उत्पन्न गर्न को लागी तपाइँको उत्कृष्ट ग्राहकहरु जस्तै देखिने संभावनाहरु लाई लक्षित गर्नुहुन्छ। यदि तपाइँका उत्कृष्ट ग्राहकहरू औद्योगिक उपकरण निर्माताहरू हुन् भने, तपाइँ थप औद्योगिक उपकरण निर्माताहरू फेला पार्न जानुहुन्छ। आफ्नो आउटबाउन्ड प्रयासहरूबाट अधिकतम प्राप्त गर्ने खोजमा, इन्टरप्राइज टोलीहरूले फर्मोग्राफिक्समा गहिरिएर राख्छन् — उद्योग, कम्पनीको आकार, र कर्मचारीहरूको संख्या जस्ता चीजहरू।

सबै भन्दा राम्रो SDRs लाई थाहा छ, यदि तिनीहरूले कम्पनीले कसरी व्यापार गर्छ भन्ने बारे गहिरो संकेतहरू सतह गर्न सक्छन् भने, तिनीहरू बिक्री फनेलमा प्रवेश गर्ने सम्भावनाहरू पत्ता लगाउन सक्षम हुनेछन्। तर कुन संकेतहरू, फर्मोग्राफिक्स भन्दा बाहिर, तिनीहरूले खोज्नुपर्छ?

SDRs को लागि पजल को हराएको टुक्रा exegraphic डेटा हो - डेटा को ठूलो मात्रा मा एक कम्पनी को बिक्री रणनीति, रणनीति, भर्ती ढाँचा, र थप को वर्णन गर्दछ। Exegraphic डेटा इन्टरनेट मा ब्रेडक्रम्ब मा उपलब्ध छ। जब तपाइँ ती सबै ब्रेडक्रम्बहरूमा AI खुकुलो बनाउनुहुन्छ, यसले रोचक ढाँचाहरू पहिचान गर्दछ जसले SDR लाई तपाइँका उत्कृष्ट ग्राहकहरूसँग कत्तिको राम्रोसँग मेल खान्छ भनेर द्रुत रूपमा बुझ्न मद्दत गर्न सक्छ।

उदाहरणका लागि, जोन डिरे र क्याटरपिलर लिनुहोस्। दुबै ठूला फर्च्यून १०० मेसिनरी र उपकरण कम्पनीहरूले लगभग 100 व्यक्तिहरूलाई रोजगार दिन्छन्। उनीहरूलाई हामीले बोलाउने हो फर्मोग्राफिक जुम्ल्याहा किनभने तिनीहरूको उद्योग, आकार, र हेडकाउन्ट लगभग समान छन्! अझै पनि Deere र Caterpillar धेरै फरक तरिकाले काम गर्दछ। Deere एक B2C फोकसको साथ मध्य-ढिलो प्रविधि अपनाउने र कम-क्लाउड एडप्टर हो। क्याटरपिलर, यसको विपरित, मुख्य रूपमा B2B बेच्छ, नयाँ प्रविधिको प्रारम्भिक अपनाउने हो, र उच्च क्लाउड अपनाउने छ। यी एक्सग्राफिक भिन्नताहरूले को राम्रो सम्भावना हुन सक्छ र को होइन भनेर बुझ्नको लागि नयाँ तरिका प्रदान गर्दछ - र त्यसैले SDRs को लागि उनीहरूको अर्को उत्कृष्ट सम्भावनाहरू फेला पार्नको लागि धेरै छिटो तरिका हो।

पहिलो माइल समस्या समाधान

जसरी टेस्लाले ड्राइभरहरूका लागि अपस्ट्रीम समस्या समाधान गर्न AI प्रयोग गर्छ, AI ले बिक्री विकास टोलीहरूलाई उत्कृष्ट सम्भावनाहरू पहिचान गर्न, फनेल माथि के हुन्छ क्रान्ति गर्न, र हरेक दिन बिक्री विकास लड्ने पहिलो-माइल समस्या समाधान गर्न मद्दत गर्न सक्छ। 

एक निर्जीव आदर्श ग्राहक प्रोफाइल को सट्टा (ICP), एउटा उपकरणको कल्पना गर्नुहोस् जसले एक्सेग्राफिक डेटा इन्जेस्ट गर्छ र कम्पनीका उत्कृष्ट ग्राहकहरू बीचको ढाँचाहरू उजागर गर्न AI प्रयोग गर्दछ। त्यसपछि त्यो डेटा प्रयोग गरी तपाईको उत्कृष्ट ग्राहकहरूलाई प्रतिनिधित्व गर्ने गणितीय मोडेल सिर्जना गर्नको लागि कल्पना गर्नुहोस्—यसलाई आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स ग्राहक प्रोफाइल (aiCP) — र यी उत्कृष्ट ग्राहकहरू जस्तै देखिने अन्य सम्भावनाहरू फेला पार्न त्यो मोडेलको लाभ उठाउँदै। एक शक्तिशाली AICP ले फर्म र टेक्नोग्राफिक जानकारी र निजी डेटा स्रोतहरू इन्जेस्ट गर्न सक्छ। उदाहरण को लागी, LinkedIn बाट डाटा र अभिप्राय डाटा एक AICP बलियो गर्न सक्छ। जीवित मोडेलको रूपमा, एआईसीपी सिक्छ समयको क्रमसँगै। 

त्यसैले जब हामी सोध्छौं, हाम्रो अर्को उत्कृष्ट ग्राहक को हुनेछ?, हामीले अब आफ्नो लागि SDRs छोड्नु आवश्यक छैन। हामी अन्ततः तिनीहरूलाई यस प्रश्नको जवाफ दिन र फनेल माथिको समस्या समाधान गर्न उपकरणहरू प्रस्ताव गर्न सक्छौं। हामी उपकरणहरूको बारेमा कुरा गर्दैछौं जसले स्वचालित रूपमा नयाँ सम्भावनाहरू डेलिभर गर्दछ र तिनीहरूलाई श्रेणीबद्ध गर्दछ ताकि SDR ले अर्कोलाई कसलाई लक्षित गर्ने भनेर जान्न र बिक्री विकास टोलीहरूले उनीहरूको प्रयासहरूलाई अझ राम्रोसँग प्राथमिकता दिन सक्छन्। अन्ततः, AI ले हाम्रा SDR हरूलाई कोटा बनाउन मद्दत गर्न सक्छ — र हामीले खोज्ने सम्भावनाको प्रकारका लागि उपयुक्त हुने सम्भावनाहरू सहित — र अर्को दिन सम्भावनाको लागि बाँच्न सक्छ।

Rev बिक्री विकास प्लेटफर्म

रेभको बिक्री विकास प्लेटफर्म (एसडीपी) AI को उपयोग गरेर सम्भावित खोजलाई गति दिन्छ।

रेभ डेमो प्राप्त गर्नुहोस्

जोनाथन स्पियर

जोनाथन स्पियरका सीईओ हुन् Rev। उहाँसँग नेटबेस र PLAE मा उद्यम-समर्थित सीईओको रूपमा दुई अघिल्लो सफल भूमिकाहरू सहित श्रेणी-अग्रणी कम्पनीहरू निर्माण गर्ने 20 वर्ष भन्दा बढी अनुभव छ। स्पियरले UC बर्कलेबाट सम्मानका साथ कम्प्युटर विज्ञानमा स्नातक डिग्री र हार्वर्ड बिजनेस स्कूलबाट सम्मानसहित एमबीए गरेका छन्। एक मूल निवासी सान डिएगन, स्पियर आफ्नो गृहनगरमा टेक समुदायको हिस्सा हुन पाउँदा रोमाञ्चित छन्।

सम्बन्धित लेख

शीर्ष बटनमा फर्कनुहोस्
बन्द

Adblock पत्ता लाग्यो

Martech Zone तपाइँलाई यो सामग्री कुनै पनि लागतमा उपलब्ध गराउन सक्षम छ किनभने हामीले हाम्रो साइटलाई विज्ञापन राजस्व, सम्बद्ध लिङ्कहरू, र प्रायोजनहरू मार्फत मुद्रीकरण गर्छौं। यदि तपाईंले हाम्रो साइट हेर्दै आफ्नो विज्ञापन अवरोधक हटाउनु भयो भने हामी प्रशंसा गर्नेछौं।