Grapes in, Champagne Out: AI đang biến đổi kênh bán hàng như thế nào

Rev: AI đang biến đổi kênh bán hàng như thế nào

Hãy xem hoàn cảnh của đại diện phát triển bán hàng (SDR). Tuổi nghề còn non trẻ và thường thiếu kinh nghiệm, SDR luôn cố gắng vươn lên dẫn đầu trong tổ chức bán hàng. Một trách nhiệm duy nhất của họ: tuyển dụng những khách hàng tiềm năng để lấp đầy hệ thống.  

Vì vậy, họ săn và săn, nhưng không phải lúc nào họ cũng có thể tìm được những bãi săn tốt nhất. Họ tạo danh sách các khách hàng tiềm năng mà họ cho là tuyệt vời và gửi họ vào phễu bán hàng. Nhưng nhiều khách hàng tiềm năng của họ không phù hợp và thay vào đó, cuối cùng sẽ làm tắc nghẽn kênh. Kết quả đáng buồn của việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng tuyệt vời này? Khoảng 60% thời gian, SDR thậm chí không đạt được hạn ngạch của chúng.

Nếu kịch bản trên khiến cho việc phát triển thị trường chiến lược nghe có vẻ không thể tha thứ như Serengeti đối với một chú sư tử con mồ côi, có lẽ tôi đã đi quá xa so với cách ví von của mình. Nhưng điểm mấu chốt là: mặc dù SDR sở hữu “bước đi đầu tiên” của kênh bán hàng, hầu hết trong số họ phải vật lộn vì họ có một trong những công việc khó nhất trong một công ty và ít công cụ để trợ giúp.

Tại sao? Những công cụ họ cần không tồn tại cho đến bây giờ.

Điều gì sẽ xảy ra để giải cứu bước đầu tiên của việc bán hàng và tiếp thị? SDR cần công nghệ có thể xác định những khách hàng tiềm năng trông giống khách hàng lý tưởng của họ, nhanh chóng đánh giá mức độ phù hợp của những khách hàng tiềm năng đó và tìm hiểu mức độ sẵn sàng mua hàng của họ.

Cách mạng hóa phía trên kênh 

Có rất nhiều công cụ để giúp nhóm bán hàng và tiếp thị quản lý khách hàng tiềm năng trong suốt kênh bán hàng. Nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (CRM) tốt hơn bao giờ hết trong việc theo dõi các giao dịch đáy phễu. Tiếp thị dựa trên tài khoản (ABM) các công cụ như HubSpot và Marketo đã đơn giản hóa việc giao tiếp với các khách hàng tiềm năng ở giữa kênh. Nâng cao kênh, các nền tảng tương tác bán hàng như SalesLoft và Outreach giúp thu hút khách hàng tiềm năng mới. 

Tuy nhiên, hơn 20 năm sau khi Salesforce xuất hiện, các công nghệ có sẵn bên trên kênh — chính lĩnh vực mà trước khi một công ty biết mình thậm chí nên cân nhắc nói chuyện với ai (và khu vực mà các SDR thực hiện việc săn lùng của họ) — vẫn trì trệ. Chưa có ai vượt qua dặm đầu tiên.

Giải quyết "Bài toán dặm đầu tiên" trong Bán hàng B2B

May mắn thay, điều đó sắp thay đổi. Chúng ta đang trên đỉnh của làn sóng đổi mới phần mềm kinh doanh khổng lồ. Làn sóng đó là trí tuệ nhân tạo (AI). AI là làn sóng đổi mới lớn thứ tư trong lĩnh vực này trong 50 năm qua (sau làn sóng máy tính lớn của những năm 1960; cuộc cách mạng PC của những năm 1980 và 90; và làn sóng gần đây nhất của Phần mềm ngang như một dịch vụ (SaaS) cho phép các công ty chạy quy trình kinh doanh tốt hơn, hiệu quả hơn trên mọi thiết bị — không yêu cầu kỹ năng viết mã).

Một trong những phẩm chất tốt nhất của AI là khả năng tìm thấy các mẫu trong thiên hà của khối lượng thông tin kỹ thuật số mà chúng ta đang tích lũy và cung cấp cho chúng ta dữ liệu và thông tin chi tiết mới từ các mẫu đó. Chúng tôi đã được hưởng lợi từ AI trong không gian người tiêu dùng — cho dù trong quá trình phát triển vắc-xin COVID-19; nội dung chúng tôi xem từ tin tức và ứng dụng xã hội trên điện thoại của chúng tôi; hoặc cách các phương tiện của chúng tôi giúp chúng tôi tìm ra tuyến đường tốt nhất, tránh giao thông và, trong trường hợp của Tesla, giao nhiệm vụ lái xe thực tế cho xe. 

Là người bán và nhà tiếp thị B2B, chúng ta chỉ mới bắt đầu trải nghiệm sức mạnh của AI trong cuộc sống nghề nghiệp của mình. Cũng giống như lộ trình của người lái xe phải tính đến giao thông, thời tiết, tuyến đường, v.v., SDR của chúng tôi cần một bản đồ cung cấp con đường ngắn nhất để tìm kiếm khách hàng tiềm năng lớn tiếp theo .. 

Ngoài Firmographics

Mọi SDR và ​​nhà tiếp thị tuyệt vời đều biết rằng để tạo ra chuyển đổi và bán hàng, bạn nhắm mục tiêu những khách hàng tiềm năng trông giống như những khách hàng tốt nhất của mình. Nếu khách hàng tốt nhất của bạn là các nhà sản xuất thiết bị công nghiệp, bạn hãy tìm thêm các nhà sản xuất thiết bị công nghiệp. Trong nhiệm vụ tận dụng tối đa những nỗ lực hướng ngoại của họ, các nhóm doanh nghiệp đào sâu vào lĩnh vực linh hoạt — những thứ như ngành, quy mô công ty và số lượng nhân viên.

Các SDR tốt nhất biết rằng, nếu họ có thể đưa ra những tín hiệu sâu hơn về cách một công ty kinh doanh, họ sẽ có thể xác định những khách hàng tiềm năng có nhiều khả năng tham gia vào kênh bán hàng hơn. Nhưng những tín hiệu nào, ngoài linh hoạt, họ nên tìm kiếm những tín hiệu nào?

Phần còn thiếu của câu đố cho SDR được gọi là dữ liệu chú giải - một lượng lớn dữ liệu mô tả các chiến thuật, chiến lược bán hàng, mô hình tuyển dụng của một công ty và hơn thế nữa. Dữ liệu Exegraphic có sẵn trong breadcrumbs trên internet. Khi bạn tắt AI trên tất cả các đường dẫn đó, nó sẽ xác định các mẫu thú vị có thể giúp SDR nhanh chóng hiểu được một khách hàng tiềm năng phù hợp với những khách hàng tốt nhất của bạn như thế nào.

Ví dụ, hãy lấy John Deere và Caterpillar. Cả hai đều là các công ty máy móc và thiết bị lớn trong danh sách Fortune 100, sử dụng gần 100,000 cá nhân. Trên thực tế, chúng là những gì chúng ta gọi là "cặp song sinh linh sam" bởi vì ngành, quy mô và số lượng nhân viên của chúng gần như giống hệt nhau! Tuy nhiên, Deere và Caterpillar hoạt động rất khác nhau. Deere là người áp dụng công nghệ tầm trung và ứng dụng đám mây thấp với trọng tâm là B2C. Ngược lại, Caterpillar chủ yếu bán B2B, là công ty sớm áp dụng công nghệ mới và có mức độ chấp nhận đám mây cao. Này sự khác biệt về chú giải đưa ra một cách mới để hiểu ai có thể là một khách hàng tiềm năng tốt và ai không - và do đó, một cách nhanh hơn nhiều để SDRs tìm thấy những khách hàng tiềm năng tốt nhất tiếp theo của họ.

Giải quyết vấn đề đầu tiên

Cũng giống như Tesla sử dụng AI để giải quyết vấn đề ngược dòng cho người lái xe, AI có thể giúp các nhóm phát triển bán hàng xác định những triển vọng lớn, cách mạng hóa những gì xảy ra phía trên kênh và giải quyết vấn đề đầu tiên mà phát triển bán hàng phải đối mặt hàng ngày. 

Thay vì một hồ sơ khách hàng lý tưởng vô hồn (PCI), hãy tưởng tượng một công cụ nhập dữ liệu chú giải và sử dụng AI để phát hiện ra các mẫu giữa những khách hàng tốt nhất của công ty. Sau đó, hãy tưởng tượng việc sử dụng dữ liệu đó để tạo ra một mô hình toán học đại diện cho những khách hàng tốt nhất của bạn — gọi đó là Hồ sơ khách hàng trí tuệ nhân tạo (aiCP) —Và tận dụng mô hình đó để tìm những khách hàng tiềm năng khác trông giống như những khách hàng tốt nhất này. AiCP mạnh mẽ có thể lấy thông tin công nghệ và linh hoạt cũng như các nguồn dữ liệu riêng tư. Ví dụ: dữ liệu từ LinkedIn và dữ liệu ý định có thể hỗ trợ aiCP. Là một mô hình sống, aiCP học tăng ca. 

Vì vậy, khi chúng tôi hỏi, Ai sẽ là khách hàng tốt nhất tiếp theo của chúng tôi?, chúng tôi không cần phải để SDRs để tự bảo vệ mình nữa. Cuối cùng, chúng tôi có thể cung cấp cho họ những công cụ họ cần để trả lời câu hỏi này và giải quyết vấn đề phía trên phễu. Chúng ta đang nói về các công cụ tự động cung cấp các khách hàng tiềm năng mới và xếp hạng chúng để các SDR biết cần nhắm mục tiêu ai tiếp theo và các nhóm phát triển bán hàng có thể ưu tiên các nỗ lực của họ tốt hơn. Cuối cùng, AI có thể được sử dụng để giúp các SDR của chúng tôi tạo ra hạn ngạch — và với các khách hàng tiềm năng thực sự phù hợp với loại khách hàng tiềm năng mà chúng tôi muốn tìm kiếm — và sống để tiếp cận khách hàng tiềm năng vào một ngày khác.

Rev Nền tảng phát triển bán hàng

Nền tảng phát triển bán hàng của Rev (SDP) tăng tốc độ khám phá khách hàng tiềm năng bằng cách sử dụng AI.

Nhận bản trình diễn doanh thu