Grapes in، Champagne Out: كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل مسار المبيعات

القس: كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل مسار المبيعات

انظر إلى محنة مندوب تطوير المبيعات (حقوق السحب الخاصة). الشباب في حياتهم المهنية وغالبًا ما يفتقرون إلى الخبرة ، تسعى حقوق السحب الخاصة جاهدة للمضي قدمًا في مؤسسة المبيعات. مسؤوليتهم الوحيدة: تجنيد آفاق لملء خط الأنابيب.  

لذا فهم يصطادون ويصطادون ، لكنهم لا يستطيعون دائمًا العثور على أفضل أماكن الصيد. يقومون بإنشاء قوائم بالاحتمالات التي يعتقدون أنها رائعة وإرسالها إلى مسار المبيعات. لكن العديد من العملاء المحتملين لا يتناسبون معها ، وبدلاً من ذلك ، ينتهي بهم الأمر إلى انسداد مسار التحويل. النتيجة المحزنة لهذا البحث الشاق عن خيوط عظيمة؟ حوالي 60٪ من الوقت ، حقوق السحب الخاصة لا تشكل حصتها.

إذا كان السيناريو أعلاه يجعل تطوير السوق الاستراتيجي يبدو لا يرحم مثل Serengeti بالنسبة لشبل الأسد اليتيم ، فربما أذهب بعيدًا في هذا القياس. لكن النقطة المهمة هي: على الرغم من أن حقوق السحب الخاصة تمتلك "الميل الأول" من قمع المبيعات ، فإن معظمهم يعانون لأن لديهم واحدة من أصعب الوظائف في الشركة ولديهم القليل من الأدوات للمساعدة.

لماذا ا؟ الأدوات التي يحتاجونها لم تكن موجودة حتى الآن.

ما الذي يتطلبه الأمر لإنقاذ الميل الأول من المبيعات والتسويق؟ تحتاج حقوق السحب الخاصة إلى تقنية يمكنها تحديد العملاء المحتملين الذين يشبهون عملائهم المثاليين ، وتقييم مدى ملاءمة هؤلاء العملاء المحتملين بسرعة ، ومعرفة مدى استعدادهم للشراء.

ثورة فوق القمع 

توجد وفرة من الأدوات لمساعدة فرق المبيعات والتسويق على إدارة العملاء المتوقعين خلال مسار تحويل المبيعات. منصات إدارة علاقات العملاء (CRMs) أفضل من أي وقت مضى في تتبع صفقات مسار التحويل السفلي. التسويق القائم على الحساب (ABM) أدوات مثل HubSpot و Marketo قاموا بتبسيط التواصل مع العملاء المحتملين في منتصف مسار التحويل. في أعلى القمع ، تساعد منصات مشاركة المبيعات مثل SalesLoft و Outreach في جذب عملاء جدد. 

ولكن ، بعد مرور أكثر من 20 عامًا على ظهور Salesforce على الساحة ، تظل التقنيات المتاحة فوق القمع - وهي المنطقة ذاتها قبل أن تعرف الشركة من يجب أن تفكر في التحدث إليه (والمنطقة التي تقوم فيها حقوق السحب الخاصة بالصيد) - لا تزال راكدة. لا أحد قد قطع الميل الأول ، حتى الآن.

حل "مشكلة الميل الأول" في مبيعات B2B

لحسن الحظ ، هذا على وشك التغيير. نحن على أعتاب موجة ضخمة من ابتكارات برامج الأعمال. تلك الموجة هي ذكاء اصطناعي (AI). الذكاء الاصطناعي هو رابع موجة كبيرة من الابتكارات في هذا المجال في الخمسين عامًا الماضية (بعد موجة الحاسوب المركزي في الستينيات ، وثورة الكمبيوتر الشخصي في الثمانينيات والتسعينيات ، والموجة الأخيرة من البرامج الأفقية كخدمة (ادارة العلاقات مع) التي تمكن الشركات من تشغيل عملية تجارية أفضل وأكثر كفاءة على كل جهاز - دون الحاجة إلى مهارات تشفير).

واحدة من أفضل صفات الذكاء الاصطناعي هي قدرته على إيجاد أنماط في الأحجام المجرية للمعلومات الرقمية التي نجمعها ، وتزويدنا ببيانات ورؤى جديدة من تلك الأنماط. نحن نستفيد بالفعل من الذكاء الاصطناعي في فضاء المستهلك - سواء في تطوير لقاحات COVID-19 ؛ المحتوى الذي نراه من الأخبار والتطبيقات الاجتماعية على هواتفنا ؛ أو كيف تساعدنا مركباتنا في العثور على أفضل طريق ، وتجنب حركة المرور ، وفي حالة Tesla ، تفويض مهام القيادة الفعلية للسيارة. 

بصفتنا بائعين ومسوقين B2B ، بدأنا للتو في تجربة قوة الذكاء الاصطناعي في حياتنا المهنية. تمامًا كما يجب أن يأخذ مسار السائق في الاعتبار حركة المرور والطقس والطرق وغير ذلك ، تحتاج حقوق السحب الخاصة لدينا إلى خريطة توفر أقصر طريق للعثور على الاحتمال الكبير التالي .. 

ما وراء Firmographics

يعرف كل جهة تسويق وحقوق سحب خاصة رائعة أنه لتحقيق التحويل والمبيعات ، فإنك تستهدف العملاء المحتملين الذين يشبهون أفضل عملائك. إذا كان أفضل عملائك من مصنعي المعدات الصناعية ، فستجد المزيد من الشركات المصنعة للمعدات الصناعية. في سعيهم لتحقيق أقصى استفادة من جهودهم الخارجية ، تتعمق فرق المؤسسة في الرسوم الثابتة — أشياء مثل الصناعة ، وحجم الشركة ، وعدد الموظفين.

تعرف أفضل حقوق السحب الخاصة أنه إذا تمكنت من إبراز الإشارات الأعمق حول كيفية قيام الشركة بأعمالها التجارية ، فستتمكن من تحديد العملاء المحتملين الذين من المرجح أن يدخلوا مسار تحويل المبيعات. ولكن ما هي الإشارات التي ينبغي عليهم البحث عنها ، بخلاف الرسوم البيانية؟

الجزء المفقود من أحجية حقوق السحب الخاصة هو ما يسمى بيانات exegraphic - كميات هائلة من البيانات التي تصف تكتيكات مبيعات الشركة واستراتيجيتها وأنماط التوظيف والمزيد. تتوفر بيانات Exegraphic في فتات الخبز عبر الإنترنت. عندما تطلق الذكاء الاصطناعي على جميع فتات الخبز هذه ، فإنه يحدد أنماطًا مثيرة للاهتمام يمكن أن تساعد حقوق السحب الخاصة على فهم مدى توافق العميل المحتمل مع أفضل عملائك بسرعة.

على سبيل المثال ، خذ John Deere و Caterpillar. كلاهما شركتان كبيرتان في قائمة Fortune 100 للآلات والمعدات يعملان فيها ما يقرب من 100,000 فرد. في الواقع ، هم ما نسميه "التوائم الثابتة" لأن صناعتهم وحجمهم وعدد موظفيهم متطابقان تقريبًا! ومع ذلك ، تعمل Deere و Caterpillar بشكل مختلف تمامًا. Deere هي شركة تتبنى التكنولوجيا في وقت متأخر ومنخفضة السحاب مع التركيز على B2C. على النقيض من ذلك ، تبيع Caterpillar بشكل أساسي B2B ، وهي من أوائل المتبنين للتقنية الجديدة ، ولديها اعتماد كبير على السحابة. هؤلاء الاختلافات التفسيرية تقدم طريقة جديدة لفهم من قد يكون احتمالًا جيدًا ومن ليس كذلك - وبالتالي فهي طريقة أسرع بكثير بالنسبة لحقوق السحب الخاصة للعثور على أفضل الاحتمالات التالية.

حل مشكلة الميل الأول

تمامًا كما تستخدم Tesla الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة المنبع للسائقين ، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة فرق تطوير المبيعات على تحديد آفاق عظيمة ، وإحداث ثورة في ما يحدث فوق القمع ، وحل مشكلة الميل الأول التي يواجهها تطوير المبيعات كل يوم. 

بدلاً من ملف تعريف عميل مثالي هامد (برنامج المقارنات الدولية) ، تخيل أداة تستوعب بيانات exegraphic وتستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأنماط بين أفضل عملاء الشركة. ثم تخيل استخدام هذه البيانات لإنشاء نموذج رياضي يمثل أفضل عملائك - أطلق عليه ملف تعريف عميل الذكاء الاصطناعي (aiCP) - والاستفادة من هذا النموذج للعثور على عملاء محتملين آخرين يشبهون هؤلاء العملاء تمامًا. يمكن لـ aiCP القوي استيعاب المعلومات الثابتة والتكنولوجية وكذلك مصادر البيانات الخاصة. على سبيل المثال ، يمكن للبيانات الواردة من LinkedIn وبيانات النوايا أن تدعم aiCP. كنموذج حي ، aiCP يتعلم متأخر , بعد فوات الوقت. 

لذلك عندما نسأل ، من سيكون العميل التالي الأفضل؟، لم نعد بحاجة إلى ترك حقوق السحب الخاصة لنتدبر أمرها بأنفسنا. يمكننا أخيرًا أن نقدم لهم الأدوات التي يحتاجون إليها للإجابة على هذا السؤال وحل المشكلة الموجودة فوق القمع. نحن نتحدث عن الأدوات التي تقدم تلقائيًا آفاقًا جديدة وترتبهم حتى تعرف حقوق السحب الخاصة من تستهدفهم بعد ذلك ويمكن لفرق تطوير المبيعات تحديد أولويات جهودهم بشكل أفضل. في النهاية ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة حقوق السحب الخاصة الخاصة بنا على تخصيص حصص - ومع احتمالات مناسبة بالفعل لنوع العميل المحتمل الذي نريد العثور عليه - والعيش لاستكشاف يوم آخر.

تزيد السرعة منصة تطوير المبيعات

منصة تطوير مبيعات Rev (SDP) يسرع اكتشاف الاحتمالات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

احصل على عرض تجريبي