Усан үзэм орж, шампан дарс: хиймэл оюун ухаан борлуулалтын юүлүүрийг хэрхэн өөрчилдөг вэ?

Илч: AI борлуулалтын юүлүүрийг хэрхэн өөрчилдөг вэ

Борлуулалтын хөгжлийн төлөөлөгчийн зовлонг хараарай (ЗТЭ). Ажил мэргэжлээрээ залуу, ихэнхдээ туршлага дутмаг байдаг SDR нь борлуулалтын байгууллагадаа урагшлахыг хичээдэг. Тэдний нэг үүрэг бол дамжуулах хоолойг дүүргэх хэтийн төлөвийг ажилд авах.  

Тиймээс тэд ан хийж, агнадаг ч тэд хамгийн сайн агнуурын газрыг тэр бүр олж чаддаггүй. Тэд гайхалтай гэж боддог хэтийн төлөвийн жагсаалтыг гаргаж, борлуулалтын юүлүүр рүү илгээдэг. Гэвч тэдний хэтийн төлөвийн ихэнх нь тохирохгүй бөгөөд үүний оронд юүлүүр бөглөрдөг. Гайхалтай удирдагчдын эрэл хайгуулын гунигтай үр дүн? Ойролцоогоор 60% нь SDR нь квотоо ч гаргадаггүй.

Хэрэв дээрх хувилбар нь стратегийн зах зээлийн хөгжлийг өнчин арслангийн зулзагануудад Сэрэнгэт шиг өршөөлгүй сонсогдож байгаа бол би өөрийнхөө зүйрлэлээр хэт хол явсан байх. Гэхдээ гол зүйл бол SDR-ууд борлуулалтын юүлүүрийн "эхний миль"-ийг эзэмшдэг ч тэдний ихэнх нь компанид хамгийн хэцүү ажилтай, туслах цөөн хэдэн хэрэгсэлтэй тул тэмцдэг.

Яагаад? Тэдэнд хэрэгтэй багаж хэрэгсэл өнөөг хүртэл байгаагүй.

Борлуулалт, маркетингийн эхний мильийг аврахын тулд юу хийх хэрэгтэй вэ? SDR-д тэдний хамгийн тохиромжтой үйлчлүүлэгч шиг харагдах хэтийн төлөвийг тодорхойлж, тэдгээр хэтийн төлөвийн нийцлийг хурдан үнэлж, худалдан авахад бэлэн байгаа эсэхийг мэдэх технологи хэрэгтэй.

Юүлүүр дээр хувьсгал хийх 

Борлуулалт, маркетингийн багуудад борлуулалтын юүлүүрийн туршид удирдлагыг удирдахад туслах олон тооны хэрэгслүүд байдаг. Хэрэглэгчийн харилцааны удирдлагын платформууд (CRM-ууд) доод юүлүүр хэлцлийг хянахдаа урьд өмнөхөөсөө илүү сайн болсон. Дансанд суурилсан маркетинг (ABM) зэрэг хэрэгслүүд HubSpot болон Marketo дунд юүлүүр дэх хэтийн төлөвтэй харилцах харилцааг хялбаршуулсан. Илүү өндөр түвшинд байгаа бол SalesLoft болон Outreach зэрэг борлуулалтын оролцооны платформууд нь шинэ удирдагчдыг татахад тусалдаг. 

Гэвч Salesforce тайзан дээр гарч ирснээс хойш 20 гаруй жилийн дараа юүлүүр дээрх технологиуд буюу компани хэнтэй ярилцах ёстойгоо мэдэхээс өмнөх хэсэг (мөн SDR-ууд ан хийдэг газар) зогсонги хэвээр байна. Одоогоор хэн ч эхний бээрийг туулж чадаагүй байна.

B2B борлуулалтын "Анхны милийн асуудлыг" шийдвэрлэх

Аз болоход энэ нь өөрчлөгдөх гэж байна. Бид бизнесийн програм хангамжийн шинэчлэлийн асар том давалгааны ирмэг дээр байна. Тэр долгион нь хиймэл оюун ухаан (AI). AI нь сүүлийн 50 жилийн хугацаанд (1960-аад оны үндсэн фрэймийн давалгаа; 1980, 90-ээд оны компьютерийн хувьсгал; мөн үйлчилгээний хэвтээ програм хангамжийн хамгийн сүүлийн үеийн давалгааны дараа) энэ салбарт гарсан дөрөв дэх том инновацийн давалгаа юм.SaaS) нь компаниудад төхөөрөмж бүр дээр илүү сайн, илүү үр ашигтай бизнесийн үйл явцыг явуулах боломжийг олгодог—кодлох ур чадвар шаардагддаггүй).

AI-ийн хамгийн сайн чанаруудын нэг нь бидний цуглуулж буй дижитал мэдээллийн галактикийн хэмжээнээс хэв маягийг олж, тэдгээр хэв маягийн шинэ өгөгдөл, ойлголтоор биднийг зэвсэглэх чадвар юм. Бид COVID-19 вакциныг боловсруулахад ч хамаагүй хэрэглэгчийн орон зайд хиймэл оюун ухаанаас ашиг хүртэж байна; бидний утсан дээрх мэдээ, нийгмийн програмуудаас харж буй контент; эсвэл манай тээврийн хэрэгсэл бидэнд хамгийн сайн замыг олох, замын хөдөлгөөнөөс зайлсхийх, Теслагийн хувьд жолоодлогын бодит даалгаврыг машинд шилжүүлэхэд хэрхэн тусалдаг. 

B2B худалдагч, маркетеруудын хувьд бид мэргэжлийн амьдралдаа хиймэл оюун ухааны хүчийг дөнгөж дөнгөж мэдэрч эхэлж байна. Жолоочийн маршрут нь замын хөдөлгөөн, цаг агаар, маршрут болон бусад зүйлийг харгалзан үзэх ёстойн адил манай SDR-д дараагийн гайхалтай ирээдүйг олох хамгийн дөт замыг санал болгодог газрын зураг хэрэгтэй. 

Фирмографикаас гадна

Хөрвүүлэлт, борлуулалтыг бий болгохын тулд та хамгийн сайн үйлчлүүлэгч шиг харагдах хэтийн төлөвийг чиглүүлдэг гэдгийг агуу SDR болон зах зээлдүүлэгч бүр мэддэг. Хэрэв таны хамгийн сайн үйлчлүүлэгчид аж үйлдвэрийн тоног төхөөрөмж үйлдвэрлэгчид байвал илүү олон үйлдвэрлэлийн тоног төхөөрөмж үйлдвэрлэгчдийг хайж олоорой. Аж ахуйн нэгжийн багууд гадагшаа чиглэсэн хүчин чармайлтаасаа хамгийн их үр дүнд хүрэхийн тулд салбар, компанийн хэмжээ, ажилчдын тоо гэх мэт фирмийн зураглалыг гүн гүнзгий судалдаг.

Шилдэг SDR-ууд компани хэрхэн бизнес эрхэлдэг талаар илүү гүнзгий дохио өгч чадвал борлуулалтын юүлүүрт орох магадлал өндөртэй хүмүүсийг олох боломжтой гэдгийг мэддэг. Гэхдээ тэд фирмографаас гадна ямар дохиог хайх ёстой вэ?

SDR-д зориулсан оньсогоны дутуу хэсгийг юу гэж нэрлэдэг эксграфик өгөгдөл – компанийн борлуулалтын тактик, стратеги, ажилд авах загвар болон бусад зүйлийг тодорхойлсон асар их хэмжээний өгөгдөл. Exegraphic өгөгдлийг интернет даяар Breadcrumbs хэлбэрээр авах боломжтой. Та эдгээр бүх талхны үйрмэгүүд дээр хиймэл оюун ухааныг суллахад энэ нь SDR-д хэтийн төлөв таны хамгийн сайн үйлчлүүлэгчид хэр нийцэж байгааг хурдан ойлгоход туслах сонирхолтой хэв маягийг тодорхойлдог.

Жишээ нь, John Deere, Caterpillar хоёрыг ав. Хоёулаа Fortune 100-д ​​багтсан машин, тоног төхөөрөмжийн томоохон компаниуд бөгөөд 100,000 орчим хүн ажилладаг. Үнэн хэрэгтээ тэдгээрийг бидний "фирмографийн ихрүүд" гэж нэрлэдэг, учир нь тэдний салбар, хэмжээ, ажилчдын тоо бараг ижил байдаг! Гэсэн хэдий ч Deere болон Caterpillar хоёр тэс өөр ажилладаг. Deere бол B2C-д анхаарлаа төвлөрүүлж, дунд үеийн технологи нэвтрүүлж, үүл багатай хэрэглэгч юм. Caterpillar нь эсрэгээрээ B2B зардаг, шинэ технологийг эрт нэвтрүүлж, үүлэн хэрэглээ өндөртэй. Эдгээр эксграфик ялгаа Хэн нь сайн ирээдүйтэй, хэн нь биш байж болохыг ойлгох шинэ арга замыг санал болгож, улмаар SDR-д дараагийн сайн ирээдүйгээ олох илүү хурдан арга юм.

Эхний милийн асуудлыг шийдэх

Тесла жолооч нарын өмнө тулгарч буй асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд хиймэл оюун ухааныг ашигладагтай адил хиймэл оюун ухаан нь борлуулалтын хөгжлийн багуудад гайхалтай хэтийн төлөвийг тодорхойлох, юүлүүр дээр юу болж байгааг өөрчлөх, борлуулалтыг хөгжүүлэх өдөр бүр тулалддаг эхний милийн асуудлыг шийдвэрлэхэд тусалдаг. 

Амьгүй төгс хэрэглэгчийн профайлын оронд (ICP), компанийн шилдэг үйлчлүүлэгчдийн дунд хэв маягийг илрүүлэхийн тулд AI-г ашиглан эксграфик өгөгдлийг шингээдэг хэрэгслийг төсөөлөөд үз дээ. Дараа нь энэ өгөгдлийг ашиглан таны хамгийн сайн үйлчлүүлэгчдийг төлөөлөх математик загварыг бүтээнэ гэж төсөөлөөд үз дээ—үүнийг хиймэл оюун ухааны хэрэглэгчийн профайл гэж нэрлэнэ үү (aiCP) - мөн эдгээр шилдэг үйлчлүүлэгчидтэй адилхан харагдах бусад хэтийн төлөвийг олохын тулд энэ загварыг ашиглах. Хүчирхэг aiCP нь фирмийн болон технологийн мэдээлэл, мөн хувийн мэдээллийн эх сурвалжийг шингээж чаддаг. Жишээлбэл, LinkedIn-ийн өгөгдөл болон зорилгын өгөгдөл нь aiCP-ийг дэмжиж чадна. Амьд загвар болох aiCP сурдаг цаг хугацаа өнгөрөх тусам. 

Тиймээс бид асуухад, Бидний дараагийн шилдэг үйлчлүүлэгч хэн байх вэ?, бид цаашид SDR-ийг өөрсөддөө зориулж үлдээх шаардлагагүй болсон. Бид эцэст нь тэдэнд энэ асуултад хариулж, юүлүүр дээрх асуудлыг шийдвэрлэхэд шаардлагатай хэрэгслийг санал болгож чадна. Бид шинэ хэтийн төлөвийг автоматаар гаргаж, эрэмбэлсэн хэрэгслүүдийн талаар ярьж байна. Ингэснээр SDR нь дараагийн хэнд чиглэхээ мэдэж, борлуулалтын хөгжлийн багууд өөрсдийн хүчин чармайлтаа илүү эрэмбэлж чаддаг. Эцсийн эцэст хиймэл оюун ухааныг манай SDR-д квот тогтооход нь туслахын тулд ашиглаж болох бөгөөд бидний хайж олохыг хүсч буй хэтийн төлөвт яг тохирсон хэтийн төлөвтэй байж, өөр өдөр хүлээж амьдрах боломжтой.

Илтгэл Борлуулалтын хөгжлийн платформ

Rev-ийн борлуулалтын хөгжлийн платформ (RDS) хиймэл оюун ухааныг ашиглан хэтийн төлөвийн нээлтийг хурдасгадаг.

Rev Demo авах