Grawnwin i mewn, Siampên Allan: Sut Mae AI yn Trawsnewid y Twndis Gwerthu

Parch: Sut Mae AI Yn Trawsnewid y Twmffat Gwerthu

Wele gyflwr y cynrychiolydd datblygu gwerthiant (SDR). Yn ifanc yn eu gyrfa ac yn aml yn fyr o brofiad, mae'r SDR yn ymdrechu i symud ymlaen yn y sefydliad gwerthu. Eu cyfrifoldeb un: recriwtio rhagolygon i lenwi'r biblinell.  

Felly maen nhw'n hela ac yn hela, ond dydyn nhw ddim bob amser yn gallu dod o hyd i'r tiroedd hela gorau. Maen nhw'n creu rhestrau o ragolygon sy'n wych yn eu barn nhw ac yn eu hanfon i'r twndis gwerthu. Ond nid yw llawer o'u rhagolygon yn cyd-fynd ac, yn hytrach, maent yn tagu'r twndis yn y pen draw. Canlyniad trist y chwiliad blin hwn am arweinwyr gwych? Tua 60% o'r amser, nid yw'r SDR hyd yn oed yn gwneud eu cwota.

Os yw'r senario uchod yn gwneud i ddatblygiad marchnad strategol swnio mor anfaddeuol â'r Serengeti i giwb llew amddifad, efallai i mi fynd yn rhy bell â'm cyfatebiaeth. Ond mae'r pwynt yn sefyll: er bod SDRs yn berchen ar “filltir gyntaf” y twndis gwerthu, mae'r mwyafrif ohonyn nhw'n ei chael hi'n anodd oherwydd bod ganddyn nhw un o'r swyddi anoddaf mewn cwmni ac ychydig o offer i helpu.

Pam? Nid oedd yr offer sydd eu hangen arnynt yn bodoli hyd yn hyn.

Beth fydd ei angen i achub y filltir gyntaf o werthu a marchnata? Mae SDRs angen technoleg sy'n gallu nodi rhagolygon sy'n edrych fel eu cwsmeriaid delfrydol, asesu ffit y rhagolygon hynny yn gyflym, a dysgu eu parodrwydd i brynu.

Chwyldro Uwchben y Twmffat 

Mae digonedd o offer yn bodoli i helpu timau gwerthu a marchnata i reoli arweinwyr trwy gydol y twndis gwerthu. Llwyfannau Rheoli Perthynas Cwsmeriaid (CRMs) yn well nag erioed am olrhain bargeinion twndis gwaelod. Marchnata ar sail cyfrif (ABM) offer megis HubSpot a Marketo wedi symleiddio cyfathrebu gyda rhagolygon yn y twndis canol. Yn uwch i fyny'r twndis, mae llwyfannau ymgysylltu â gwerthu fel SalesLoft ac Allgymorth yn helpu i ymgysylltu ag arweinwyr newydd. 

Ond, 20 mlynedd a mwy ar ôl i Salesforce ddod i'r amlwg, mae'r technolegau sydd ar gael uwchben y twndis - yr union faes cyn i gwmni wybod pwy y dylai hyd yn oed ystyried siarad ag ef (a'r ardal lle mae SDRs yn hela) - yn parhau i fod yn llonydd. Does neb wedi taclo’r filltir gyntaf, eto.

Datrys "Problem y Filltir Gyntaf" mewn Gwerthiant B2B

Yn ffodus, mae hynny ar fin newid. Rydym ar drothwy ton enfawr o arloesi meddalwedd busnes. Deallusrwydd artiffisial yw'r don honno (AI). AI yw'r bedwaredd don fawr o arloesi yn y maes hwn yn ystod y 50 mlynedd diwethaf (ar ôl ton prif ffrâm y 1960au; chwyldro PC y 1980au a'r 90au; a'r don ddiweddaraf o Feddalwedd llorweddol fel Gwasanaeth (SaaS) sy'n galluogi cwmnïau i redeg proses fusnes well, fwy effeithlon ar bob dyfais—nid oes angen sgiliau codio).

Un o nifer o rinweddau gorau AI yw ei allu i ddod o hyd i batrymau yn y cyfrolau galactig o wybodaeth ddigidol rydyn ni'n ei chasglu, a'n harfogi â data a mewnwelediadau newydd o'r patrymau hynny. Rydym eisoes yn elwa o AI yn y gofod defnyddwyr—boed hynny wrth ddatblygu brechlynnau COVID-19; y cynnwys a welwn o newyddion ac apiau cymdeithasol ar ein ffonau; neu sut mae ein cerbydau yn ein helpu i ddod o hyd i'r llwybr gorau, osgoi traffig ac, yn achos y Tesla, dirprwyo tasgau gyrru gwirioneddol i'r car. 

Fel gwerthwyr a marchnatwyr B2B, dim ond newydd ddechrau profi pŵer AI yn ein bywydau proffesiynol yr ydym. Yn union fel y mae'n rhaid i lwybr gyrrwr ystyried traffig, tywydd, llwybrau, a mwy, mae angen map ar ein SDRs sy'n cynnig y llwybr byrraf i ddod o hyd i'r rhagolygon gwych nesaf. 

Y Tu Hwnt i Ffirmograffeg

Mae pob SDR a marchnatwr gwych yn gwybod, er mwyn cynhyrchu trosi a gwerthu, eich bod yn targedu rhagolygon sy'n edrych fel eich cwsmeriaid gorau. Os mai gweithgynhyrchwyr offer diwydiannol yw'ch cwsmeriaid gorau, byddwch chi'n dod o hyd i fwy o weithgynhyrchwyr offer diwydiannol. Wrth geisio manteisio i'r eithaf ar eu hymdrechion allanol, mae timau menter yn tyllu'n ddwfn i mewn i ffurfafenyddiaeth - pethau fel diwydiant, maint cwmni, a nifer y gweithwyr.

Mae'r SDRs gorau yn gwybod, os gallant wynebu'r signalau dyfnach ynghylch sut mae cwmni'n gwneud busnes, y byddant yn gallu dod o hyd i ragolygon sy'n fwy tebygol o fynd i mewn i'r twndis gwerthu. Ond pa arwyddion, y tu hwnt i ffurfograffeg, y dylent edrych amdanynt?

Y darn coll o'r pos ar gyfer SDRs yw'r hyn a elwir data exegraffig - symiau enfawr o ddata sy'n disgrifio tactegau gwerthu cwmni, strategaeth, patrymau llogi, a mwy. Mae data exegraffig ar gael mewn briwsion bara ar draws y rhyngrwyd. Pan fyddwch chi'n troi AI yn rhydd ar yr holl friwsion bara hynny, mae'n nodi patrymau diddorol a all helpu SDR i ddeall yn gyflym pa mor dda y mae gobaith yn cyfateb i'ch cwsmeriaid gorau.

Er enghraifft, cymerwch John Deere a Caterpillar. Mae'r ddau yn gwmnïau peiriannau ac offer mawr Fortune 100 sy'n cyflogi bron i 100,000 o unigolion. Mewn gwirionedd, dyma'r hyn y bydden ni'n ei alw'n “efeilliaid cadarnach” oherwydd bod eu diwydiant, maint a nifer eu pennau bron yn union yr un fath! Ac eto mae Deere a Caterpillar yn gweithredu'n wahanol iawn. Mae Deere yn fabwysiadwr technoleg canol-hwyr ac yn fabwysiadwr cwmwl isel gyda ffocws B2C. Mewn cyferbyniad, mae Caterpillar yn gwerthu B2B yn bennaf, mae'n fabwysiadwr cynnar o dechnoleg newydd, ac mae ganddo fabwysiadu cwmwl uchel. Rhain gwahaniaethau exegraffig cynnig ffordd newydd o ddeall pwy allai fod yn obaith da a phwy sydd ddim - ac felly ffordd llawer cyflymach i SDRs ddod o hyd i'w rhagolygon gorau nesaf.

Datrys Problem y Filltir Gyntaf

Yn union fel y mae Tesla yn defnyddio AI i ddatrys y broblem i fyny'r afon i yrwyr, gall AI helpu timau datblygu gwerthiant i nodi rhagolygon gwych, chwyldroi'r hyn sy'n digwydd uwchlaw'r twndis, a datrys problem y filltir gyntaf y mae datblygiad gwerthiant yn ei frwydro bob dydd. 

Yn lle proffil cwsmer delfrydol difywyd (PCI), dychmygwch offeryn sy'n amlyncu data exegraffig ac yn defnyddio AI i ddatgelu patrymau ymhlith cwsmeriaid gorau cwmni. Yna dychmygwch ddefnyddio'r data hwnnw i greu model mathemategol sy'n cynrychioli eich cwsmeriaid gorau - galwch ef yn Broffil Cwsmer Deallusrwydd Artiffisial (aiCP)—a throsoli'r model hwnnw i ddod o hyd i ragolygon eraill sy'n edrych yn union fel y cwsmeriaid gorau hyn. Gall AICP pwerus amlyncu gwybodaeth gadarnograffig a thechnolegol a hefyd ffynonellau data preifat. Er enghraifft, gall data o LinkedIn a data bwriad gryfhau aiCP. Fel model byw, mae'r aiCP yn dysgu dros amser. 

Felly pan ofynnwn, Pwy fydd ein cwsmer gorau nesaf?, nid oes angen inni adael SDRs i ofalu amdanynt eu hunain mwyach. Yn olaf, gallwn gynnig yr offer sydd eu hangen arnynt i ateb y cwestiwn hwn a datrys y broblem uwchben y twndis. Rydyn ni'n siarad am offer sy'n cyflwyno rhagolygon ffres yn awtomatig ac yn eu graddio fel bod SDRs yn gwybod at bwy i dargedu nesaf a gall timau datblygu gwerthiant flaenoriaethu eu hymdrechion yn well. Yn y pen draw, gellir defnyddio AI i helpu ein SDRs i wneud cwota - a chyda rhagolygon sydd mewn gwirionedd yn addas ar gyfer y math o obaith yr ydym am ei ddarganfod - a byw i obaith diwrnod arall.

rev Llwyfan Datblygu Gwerthiant

Llwyfan Datblygu Gwerthiant y Parch.CDY) cyflymu darganfyddiad rhagolygon gan ddefnyddio AI.

Cael Demo Parch