Raims entrant, Champagne Out: com l'IA està transformant l'embut de vendes

Rev: Com la IA està transformant l'embut de vendes

Mireu la difícil situació del representant de desenvolupament de vendes (DEG). Joves en la seva carrera i sovint amb poca experiència, l'SDR s'esforça per avançar en l'organització de vendes. La seva única responsabilitat: reclutar clients potencials per omplir el gasoducte.  

Així que cacen i cacen, però no sempre troben els millors terrenys de caça. Creen llistes de clients potencials que consideren excel·lents i els envien a l'embut de vendes. Però moltes de les seves perspectives no encaixen i, en canvi, acaben obstruint l'embut. El trist resultat d'aquesta agotadora recerca de grans oportunitats? Al voltant del 60% del temps, el SDR ni tan sols fa la seva quota.

Si l'escenari anterior fa que el desenvolupament estratègic del mercat soni tan implacable com el Serengeti per a un cadell de lleó orfe, potser vaig anar massa lluny amb la meva analogia. Però la qüestió és: tot i que els SDR posseeixen la "primera milla" de l'embut de vendes, la majoria tenen problemes perquè tenen una de les feines més difícils d'una empresa i poques eines per ajudar.

Per què? Les eines que necessiten no existien fins ara.

Què caldrà per rescatar la primera milla de vendes i màrqueting? Els SDR necessiten tecnologia que pugui identificar clients potencials que s'assemblen als seus clients ideals, avaluar ràpidament l'ajust d'aquests clients potencials i conèixer la seva disposició per comprar.

Revolucioneu per sobre de l'embut 

Hi ha una gran quantitat d'eines per ajudar els equips de vendes i màrqueting a gestionar els clients potencials al llarg de l'embut de vendes. Plataformes de gestió de la relació amb el client (CRMs) són millors que mai per fer el seguiment de les ofertes de l'embut inferior. Màrqueting basat en comptes (ABM) eines com ara Hubspot i Marketo han simplificat la comunicació amb clients potencials a l'embut mitjà. Més amunt de l'embut, les plataformes de participació de vendes com SalesLoft i Outreach ajuden a captar nous clients potencials. 

Però, més de 20 anys després de l'aparició de Salesforce, les tecnologies disponibles a sobre de l'embut, la mateixa àrea abans que una empresa sàpiga fins i tot amb qui hauria de plantejar-se parlar (i l'àrea on els SDR fan la seva caça) romanen estancades. Ningú ha fet encara la primera milla.

Resoldre "El problema de la primera milla" a les vendes B2B

Afortunadament, això està a punt de canviar. Estem a la cúspide d'una gran onada d'innovació de programari empresarial. Aquesta onada és intel·ligència artificial (AI). La IA és la quarta gran onada d'innovació en aquest àmbit en els darrers 50 anys (després de l'onada de mainframe dels anys seixanta; la revolució de les PC dels anys vuitanta i noranta; i l'onada més recent de programari horitzontal com a servei (SaaS) que permet a les empreses executar un procés de negoci millor i més eficient en tots els dispositius, sense necessitat d'habilitats de codificació).

Una de les moltes millors qualitats de l'IA és la seva capacitat per trobar patrons en els volums galàctics d'informació digital que estem acumulant, i per armar-nos amb noves dades i coneixements d'aquests patrons. Ja ens beneficiem de la IA en l'espai del consumidor, ja sigui en el desenvolupament de vacunes contra la COVID-19; el contingut que veiem de notícies i aplicacions socials als nostres telèfons; o com els nostres vehicles ens ajuden a trobar la millor ruta, evitar el trànsit i, en el cas del Tesla, delegar les tasques reals de conducció al cotxe. 

Com a venedors i venedors B2B, tot just comencem a experimentar el poder de la IA a la nostra vida professional. De la mateixa manera que la ruta d'un conductor ha de tenir en compte el trànsit, el temps, les rutes i molt més, els nostres SDR necessiten un mapa que ofereixi el camí més curt per trobar la propera gran perspectiva. 

Més enllà de la Firmografia

Tots els grans SDR i màrqueting saben que per generar conversions i vendes, us orienteu a clients potencials que semblen els vostres millors clients. Si els vostres millors clients són fabricants d'equips industrials, aneu a buscar més fabricants d'equips industrials. En la recerca d'aprofitar al màxim els seus esforços de sortida, els equips empresarials s'endinsen a fons en la firmografia, com ara la indústria, la mida de l'empresa i el nombre d'empleats.

Els millors SDR saben que, si poden emerger els senyals més profunds sobre com una empresa fa negocis, podran localitzar clients potencials que tinguin més probabilitats d'entrar a l'embut de vendes. Però quins senyals, més enllà de la firmogràfica, haurien de buscar?

La peça que falta del trencaclosques dels SDR és el que s'anomena dades exegràfiques – quantitats massives de dades que descriuen les tàctiques de vendes, l'estratègia, els patrons de contractació d'una empresa i molt més. Les dades exegràfiques estan disponibles a través d'Internet. Quan deixeu anar la IA en totes aquestes mides de pa, identifica patrons interessants que poden ajudar a un SDR a entendre ràpidament fins a quin punt un client potencial s'adapta als vostres millors clients.

Per exemple, prengui John Deere i Caterpillar. Tots dos són grans empreses de maquinària i equipament de Fortune 100 que donen feina a prop de 100,000 persones. De fet, són el que anomenem "bessons firmogràfics" perquè la seva indústria, mida i personal són gairebé idèntics! No obstant això, Deere i Caterpillar funcionen de manera molt diferent. Deere és un adoptador de tecnologia a mitja tarda i un adoptador de núvols baixos amb un enfocament B2C. Caterpillar, en canvi, ven principalment B2B, és un dels primers adoptants de les noves tecnologies i té una gran adopció al núvol. Aquests diferències exegràfiques ofereixen una nova manera d'entendre qui pot ser un bon prospecte i qui no, i, per tant, una manera molt més ràpida perquè els SDR trobin els seus millors clients potencials.

Resolució del problema de la primera milla

De la mateixa manera que Tesla utilitza la intel·ligència artificial per resoldre el problema aigües amunt dels conductors, la intel·ligència artificial pot ajudar els equips de desenvolupament de vendes a identificar grans perspectives, revolucionar el que passa per sobre de l'embut i resoldre el problema de la primera milla que el desenvolupament de vendes lluita cada dia. 

En lloc d'un perfil de client ideal sense vida (ICP), imagineu una eina que ingereix dades exegràfiques i utilitza IA per descobrir patrons entre els millors clients d'una empresa. A continuació, imagineu-vos utilitzar aquestes dades per crear un model matemàtic que representi els vostres millors clients; anomeneu-lo un perfil de client d'intel·ligència artificial (aiCP) i aprofitant aquest model per trobar altres clients potencials que s'assemblen a aquests millors clients. Un potent aiCP pot ingerir informació firmogràfica i tecnogràfica i també fonts de dades privades. Per exemple, les dades de LinkedIn i les dades d'intencions poden reforçar un aiCP. Com a model viu, l'aiCP aprèn amb el temps. 

Així que quan preguntem, Qui serà el nostre proper millor client?, ja no hem de deixar els DEG per valer-se sols. Finalment els podem oferir les eines que necessiten per respondre aquesta pregunta i resoldre el problema que hi ha a sobre de l'embut. Estem parlant d'eines que ofereixen automàticament nous clients potencials i els classifiquen perquè els SDR sàpiguen a qui orientar-se i els equips de desenvolupament de vendes puguin prioritzar millor els seus esforços. En última instància, la intel·ligència artificial es pot utilitzar per ajudar els nostres DEG a guanyar quota, i amb clients potencials que en realitat s'adapten al tipus de prospecte que volem trobar, i viure per prospectar un altre dia.

Rev Plataforma de desenvolupament de vendes

Plataforma de desenvolupament de vendes de Rev (SDP) accelera el descobriment de clients potencials mitjançant la IA.

Obteniu una demostració de Rev