Druiwe in, sjampanje uit: Hoe KI die verkoopstregter verander
Kyk na die lot van die verkoopsontwikkelingsverteenwoordiger (SDR). Jong in hul loopbaan en dikwels kort aan ondervinding, streef die SDR daarna om voor te kom in die verkoopsorganisasie. Hulle een verantwoordelikheid: werf vooruitsigte om die pyplyn te vul.
Hulle jag en jag, maar kan nie altyd die beste jagvelde kry nie. Hulle skep lyste van vooruitsigte wat hulle dink wonderlik is en stuur dit na die verkoopstregter. Maar baie van hul vooruitsigte pas nie en eindig die tregter verstop. Die hartseer resultaat van hierdie uitmergelende soeke na goeie leidrade? Ongeveer 60% van die tyd haal die SDR nie eens sy kwota nie.
As bogenoemde scenario strategiese markontwikkeling so onvergewensgesind soos die Serengeti vir 'n wees leeumannetjie laat klink, het ek dalk te ver gegaan met my analogie. Maar die punt staan: alhoewel SDR's op die eerste myl van die verkoopstregter sukkel die meeste van hulle omdat hulle een van die moeilikste werke in 'n maatskappy het en min gereedskap het om te help.
Hoekom? Die gereedskap wat hulle nodig het, het tot nou toe nie bestaan nie.
Wat sal dit neem om die eerste myl van verkope en bemarking te red? SDR's benodig tegnologie wat vooruitsigte kan identifiseer wat soos hul ideale kliënte lyk, vinnig daardie vooruitsigte se fiksheid kan assesseer en hul gereedheid om te koop kan leer.
Revolusioneer bo die tregter
Baie instrumente bestaan om verkoops- en bemarkingspanne te help om leidrade regdeur die verkoopstregter te bestuur. Kliënteverhoudingbestuurplatforms (CRM) is beter om transaksies in die onderste tregter op te spoor. Rekeninggebaseerde bemarking (ABM) gereedskap soos HubSpot en Marketo het kommunikasie met vooruitsigte in die middel van die tregter vereenvoudig. Hoër op die tregter help verkoopsbetrokkenheidsplatforms soos SalesLoft en Outreach om nuwe leidrade te betrek.
Maar, meer as 20 jaar nadat Salesforce op die toneel gekom het, bly die tegnologieë wat bo die tregter beskikbaar is – die area voordat 'n maatskappy weet met wie hy dit selfs moet oorweeg om te praat (en die gebied waar SDR's hul jag doen) – stagnant. Niemand het nog die eerste myl aangepak nie.
Gelukkig gaan dit verander. Ons is op die punt van 'n massiewe golf van sake-sagteware-innovasie. Daardie golf is kunsmatige intelligensie (AI). KI is die vierde groot golf van innovasie in hierdie arena in die afgelope 50 jaar (na die hoofraam-golf van die 1960's; die rekenaar-rewolusie van die 1980's en '90's; en die mees onlangse golf van horisontale sagteware as 'n diens (SaaS) wat maatskappye in staat stel om 'n beter, meer doeltreffende besigheidsproses op elke toestel uit te voer—geen koderingsvaardighede nodig nie).
Een van KI se vele beste eienskappe is sy vermoë om patrone te vind in die galaktiese volumes digitale inligting wat ons versamel, en ons te bewapen met nuwe data en insigte uit daardie patrone. Ons trek reeds voordeel uit KI in die verbruikersruimte - hetsy in die ontwikkeling van COVID-19-entstowwe; die inhoud wat ons van nuus en sosiale toepassings op ons fone sien; of hoe ons voertuie ons help om die beste roete te vind, verkeer te vermy en, in die geval van die Tesla, werklike bestuurstake aan die motor te delegeer.
As B2B-verkopers en -bemarkers begin ons eers die krag van KI in ons professionele lewens ervaar. Net soos 'n bestuurder se roete verkeer, weer, roetes en meer moet oorweeg, het ons SDR'e 'n kaart nodig wat die kortste pad bied om die volgende wonderlike vooruitsig te vind.
Beyond Firmografie
Elke goeie SDR en bemarker weet dat jy vooruitsigte teiken wat na jou beste kliënte lyk om omskakeling en verkope te genereer. As jou beste kliënte vervaardigers van industriële toerusting is, gaan soek jy meer vervaardigers van industriële toerusting. In die strewe om die meeste uit hul uitgaande pogings te kry, grawe ondernemingspanne diep in firmografie – dinge soos industrie, maatskappygrootte en die aantal werknemers.
Die beste SDR'e weet dat, as hulle die dieper seine oor hoe 'n maatskappy sake doen na vore kan kom, hulle vooruitsigte sal kan opspoor wat meer geneig is om die verkoopstregter te betree. Maar watter seine, behalwe firmografie, moet hulle soek?
Die ontbrekende stuk van die legkaart vir SDR'e is eksegrafiese data – massiewe hoeveelhede data wat 'n maatskappy se verkoopstaktiek, strategie, huurpatrone en meer beskryf. Eksegrafiese data is beskikbaar in broodkrummels oor die internet. Wanneer jy KI op al daardie broodkrummels losmaak, identifiseer dit interessante patrone wat 'n SDR kan help om vinnig te verstaan hoe goed 'n vooruitsig by jou beste kliënte pas.
Neem byvoorbeeld John Deere en Caterpillar. Beide groot Fortune 100-masjinerie- en toerustingmaatskappye het byna 100,000 XNUMX individue in diens. Hulle is wat ons sou noem firmografiese tweeling want hul bedryf, grootte en aantal mense is amper identies! Tog werk Deere en Caterpillar baie verskillend. Deere is 'n middel-laat tegnologie-aannemer en lae-wolk-aannemer met 'n B2C-fokus. Caterpillar, daarenteen, verkoop hoofsaaklik B2B, is 'n vroeë aannemer van nuwe tegnologie en het 'n hoë wolkaanneming. Hierdie eksegrafiese verskille bied 'n nuwe manier om te verstaan wie 'n goeie vooruitsig kan wees en wie nie - en dus 'n baie vinniger manier vir SDR's om hul volgende beste vooruitsigte te vind.
Die oplossing van die eerste-myl-probleem
Net soos Tesla KI gebruik om die stroomop-probleem vir bestuurders op te los, kan KI verkoopsontwikkelingspanne help om groot vooruitsigte te identifiseer, rewolusie te maak wat bo die tregter gebeur, en die eerste-myl-probleem wat verkoopsontwikkeling elke dag sukkel, oplos.
In plaas van 'n lewelose ideale klantprofiel (ICP), stel jou 'n instrument voor wat eksegrafiese data inneem en KI gebruik om patrone onder 'n maatskappy se beste kliënte te ontdek. Stel jou dan voor dat jy daardie data gebruik om 'n wiskundige model te skep wat jou beste kliënte verteenwoordig—noem dit 'n Kunsmatige Intelligensie-kliëntprofiel (aiCP)—en die gebruik van daardie model om ander vooruitsigte te vind wat net soos hierdie beste kliënte lyk. 'n Kragtige aiCP kan ferm en tegnografiese inligting en private databronne inneem. Data van LinkedIn en voorneme-data kan byvoorbeeld 'n aiCP versterk. As 'n lewende model, die aiCP Leer oortyd.
So wanneer ons vra, Wie sal ons volgende beste kliënt wees?, hoef ons nie meer SDR's aan hulself te laat nie. Ons kan hulle uiteindelik die gereedskap bied om hierdie vraag te beantwoord en die probleem bo die tregter op te los. Ons praat van gereedskap wat outomaties nuwe vooruitsigte lewer en hulle rangskik sodat SDR's weet wie om volgende te teiken en verkoopsontwikkelingspanne hul pogings beter kan prioritiseer. Uiteindelik kan KI ons SDR's help om kwotas te maak - en met vooruitsigte wat pas by die tipe vooruitsig wat ons wil vind - en leef om 'n ander dag te prospekteer.
Ds Verkoopsontwikkelingsplatform
Rev's Sales Development Platform (SDP) versnel die ontdekking van vooruitsigte deur gebruik te maak van KI.
