Mākslīgais intelekts līderu ģenerēšanai un kvalifikācijai: Pārtrauciet dzīties pakaļ strupceļiem
Jūsu pārdošanas komanda tērē pārāk daudz laika potenciālajiem klientiem, kuri nekad nepirks. Ne tāpēc, ka viņi slikti prot pārdot. Tāpēc, ka neviens nevar atšķirt "karstu" vadītāju no "auksta", kamēr nav iztērēts laiks.
Tikmēr vadi, kas patiešām tiks slēgti? Tie gaida. Un pārāk ilga gaidīšana nozīmē, ka viņi dodas citur.
Mākslīgais intelekts to novērš. Tas novērtē katru pārsvaru. Tas pamana pirkšanas signālus. Tas novirza pareizos rezultātus pareizajiem pārstāvjiem. Tas kvalificē potenciālos klientus, pirms cilvēks paceļ telefona klausuli.
Tā nav maģija. Tā ir modeļu atpazīšana mērogā. Tas nozīmē, ka jūsu pārdošanas komanda savu laiku pavada tur, kur tas ir svarīgi.
Problēma: labas vadlīnijas tiek pazaudētas, sliktas vadlīnijas tērē laiku
Katrs līderis rindā izskatās vienādi. Vārds. E-pasts. Varbūt uzņēmums. Daži veidlapas aizpildīšanas dati.
Pārdošanas pārstāvji pēc labākās sirdsapziņas nosaka, kam zvanīt vispirms. Dažreiz viņiem ir taisnība. Bieži vien nē.
Karstie pavedieni atdziest, jo neviens nezināja, ka tie ir karsti. Pārstāvji stundām ilgi strādā ar potenciālajiem klientiem, kuri nekad negrasījās pirkt. Cauruļvads izskatās pilns, bet konversijas rādītāji ir zemi.
Ne tāpēc, ka vadlīnijas ir sliktas. Jo neviens nezina, kuras ir labas, kamēr nav par vēlu.
Ko mākslīgais intelekts dara līderu ģenēzes un kvalifikācijas jomā
Mākslīgais intelekts ne tikai vāc vadītājus. Tas norāda, kuri no tiem ir svarīgi. Lūk, kā:
Automātiska vadoņu vērtēšana
Mākslīgais intelekts aplūko katru līderi un piešķir punktu skaitu, pamatojoties uz:
- Demogrāfiskie dati: Uzņēmuma lielums, nozare, loma, atrašanās vieta
- Uzvedība: Kādas lapas viņi apmeklēja, ko viņi lejupielādēja, cik ilgi viņi bija iesaistījušies.
- Firmographics: Ieņēmumi, darbinieku skaits, tehnoloģiju kopums
- Vēsturiskie modeļi: Kādi bija tie, kas konvertējās?
Augsti rezultāti uzreiz parādās. Jūsu pārstāvji tos redz pirmie. Nevajag vairs šķirstīt sarakstus, cerot atrast kādu, kam vērts piezvanīt.
Signāla atklāšana, pērkot
Cilvēki izrāda nodomu pirms pirkšanas. Mākslīgais intelekts seko līdzi signāliem:
- Vairāki cenu veidošanas lapu apmeklējumi
- Produktu salīdzināšanas ceļvežu lejupielādes
- Atkārtoti e-pasta atvēršanas gadījumi
- Laiks, kas pavadīts gadījumu izpētei vai ROI kalkulatoriem
- LinkedIn iesaistīšanās jūsu uzņēmumā
Ja kāds savā uzvedībā norāda "Es esmu gatavs", mākslīgais intelekts to atzīmē. Jūsu pārstāvis zvana, kamēr līderis ir karsts. Ne pēc trim dienām, kad viņi jau ir runājuši ar jūsu konkurentu.
Automatizēti kvalifikācijas jautājumi
Ne katram līderim ir nepieciešams pārdošanas zvans uzreiz. Dažiem vispirms nepieciešama kvalifikācija.
Ar mākslīgo intelektu darbināmie tērzēšanas roboti un veidlapas uzdod svarīgus jautājumus:
- Kādu problēmu mēģināt atrisināt?
- Kāds ir jūsu laika grafiks?
- Kas vēl ir iesaistīts lēmuma pieņemšanā?
- Kāds ir jūsu budžets?
Mākslīgais intelekts apkopo atbildes. Līdz brīdim, kad līderis nonāk pie pārdošanas, jūs jau zināt, vai viņš ir kvalificēts. Nav vairs nekādu atklāšanas zvanu ar cilvēkiem, kuriem nav budžeta.
Svina datu bagātināšana
Līderis iesniedz e-pasta adresi. Tas ir viss. Kas tagad?
Mākslīgais intelekts aizpilda nepilnības:
- Pilns vārds, uzvārds un amata nosaukums
- Uzņēmuma ieņēmumi un lielums
- Nozare un apakšnozare
- To izmantotās tehnoloģijas
- Sociālie profili
- Jaunākās uzņēmuma ziņas
Jūsu pārstāvis neiesaistās akli. Viņi zina, kam zvana un kas viņiem varētu būt svarīgi. Saruna sākas gudrāk.
Inteliģenta vadošo vadītāju maršrutēšana
Dažādiem vadītājiem ir nepieciešami dažādi atkārtojumi. Uzņēmumu darījumi nonāk pie uzņēmumu pārdevējiem. SMB līderi dodas citur. Ģeogrāfiskajām teritorijām ir nozīme. Nozares pieredzei ir nozīme.
Mākslīgais intelektiskais intelekts maršrutus nosaka automātiski:
- Uzņēmuma vadība? Nodod vecākajam pārstāvim.
- Mazie uzņēmumi? Piešķirts SMB komandai.
- Eiropas laika josla? Eiropas pārstāvis to saņem.
- Veselības aprūpes uzņēmums? Dodas pie pārstāvja, kurš pārzina veselības aprūpi.
Nav manuālas šķirošanas. Neviena vadlīnija neatrodas vispārējā rindā. Katrs līderis nekavējoties nonāk pie pareizās personas.
Ko tas nozīmē jums
Pārdošanas direktoriem
Jūsu komanda vispirms strādā ar labākajiem vadītājiem. Uzvaras rādītāji palielinās, jo pārstāvji netērē laiku potenciālajiem klientiem, kuri nekad nepirks.
Pārdošanas cikli kļūst īsāki, jo "karstajiem" līderiem tiek pievērsta tūlītēja uzmanība. Uzlabojas prognožu precizitāte, jo jūs strādājat ar kvalificētu cauruļvadu, nevis ar vēlmēm.
Jūs redzat, kuri vadošie avoti patiešām konvertējas. Mārketinga izdevumi tiek novirzīti kanāliem, kas sniedz reālas iespējas, nevis tikai aizpilda veidlapas.
Pārdošanas pārstāvjiem
Nevajag vairs uzminēt, kam zvanīt. Mākslīgais intelekts jums pateiks, kurš ir aktuāls. Koncentrējieties uz līderiem, kas, visticamāk, tiks slēgti.
Uz zvaniem jūs dodaties sagatavojies. Jūs pazīstat uzņēmumu. Jūs zināt problēmu. Jūs zināt pirkšanas signālus. Mazāk laika veltiet izpētei, vairāk laika pārdošanai.
Jūs pārtrauksiet tērēt stundas strupceļā. Jūsu laiks tiek veltīts sarunām, kas patiešām virzās uz priekšu.
Uzņēmumam
Ātrāka reakcija uz karstajiem meklēšanas avotiem. Kad kāds ir gatavs pirkt, viņš vispirms uzklausīs jūs, nevis konkurentu, kurš bija lēnāks.
Augstāki konversijas rādītāji, jo kvalificēti potenciālie klienti saņem kvalificētas sarunas. Zemākas iegādes izmaksas, jo jūsu komanda vairs netērē laiku, lai atrastu sliktus kontaktus.
mērogojama līderu ģenerēšana. Jūs varat apstrādāt vairāk ienākošo klientu bez proporcionāli lielāka darbinieku skaita.
Reāli līderu kvalifikācijas AI piemēri
1. piemērs: SaaS uzņēmums
B2B SaaS uzņēmums saņēma 500 demo pieprasījumu mēnesī. Pārdošanas komanda nespēja tos visus kvalitatīvi apstrādāt. Daudzi no tiem bija noguruši vai pilnīgi nekvalificēti.
Kas mainījās: Mākslīgais intelekts novērtēja katru vadītāju, pamatojoties uz uzņēmuma lielumu, lomu un uzvedību tīmekļa vietnē. Labākajiem 15% tika nekavējoties veikti pārdošanas zvani. Vidējie 40% saņēma kvalifikācijas tērzēšanas čatbotu. Apakšējā 45% saņēma audzināšanas e-pastus.
Rezultāts: Demo-to-close rādītājs palielinājās 40%, jo pārstāvji koncentrējās uz kvalificētiem līderiem. Pārdošanas komanda strādāja ar tādu pašu apjomu, nepalielinot darbinieku skaitu.
2. piemērs: ražošanas uzņēmums
Ražošanas uzņēmumam bija sarežģīts pārdošanas process. Darījumiem bija nepieciešamas vairākas ieinteresētās puses. Tīmekļa vietnes vadītājiem reti bija visa nepieciešamā informācija.
Kas mainījās: AI tērzēšanas robots uzdeva kvalifikācijas jautājumus pirms novirzīšanas pie pārdošanas. Budžeta diapazons? Laika grafiks? Kas vēl ir iesaistīts? Līderi ieradās ar pilnu kontekstu.
Rezultāts: Izpētes zvani kļuva 30% īsāki, jo pamatinformācija jau bija apkopota. Pārdošanas cikls saīsinājās vidēji par 3 nedēļām.
3. piemērs: profesionālo pakalpojumu uzņēmums
Konsultāciju uzņēmuma partneri nodarbojās ar vadošo darbinieku uzņemšanu. Augsti apmaksāta ekspertīze, kas tika tērēta riepu ķērājiem. Nav konsekventa kvalifikācijas procesa.
Kas mainījās: Mākslīgais intelekts novērtēja potenciālos klientus, pamatojoties uz uzņēmuma profilu un bagātinātiem datiem. Partnerus sasniedza tikai tie vadoņi, kas ieguva virs robežvērtības. Pārējie nonāca pie jaunākā līmeņa darbiniekiem, lai tos koptu.
Rezultāts: Atbrīvots partneru laiks, kas paredzēts augstvērtīgiem potenciālajiem klientiem un darbam ar klientiem. Partneru apstrādāto potenciālo klientu piesaistes rādītājs palielinājās 25%.
Ko mākslīgais intelekts nedarīs
Būsim godīgi par ierobežojumiem.
Mākslīgajam intelektam nebūs sarunas par atklāšanu. Tas neveidos attiecības. Tas neizlasīs telpu zvana laikā un nepielāgosies, pamatojoties uz toni un ķermeņa valodu.
Mākslīgais intelekts nevar aizstāt pārdošanas spriedumu. Ja līderis ir saņēmis zemu punktu skaitu, bet jūsu pārstāvis zina, ka uzņēmums ir ideāli piemērots citu iemeslu dēļ, viņam tik un tā ir jāzvana. Mākslīgais intelekts sniedz datus, nevis rīkojumus.
Laika gaitā mākslīgā intelekta vērtējums kļūst arvien labāks, taču tam ir nepieciešama atgriezeniskā saite. Ja jūsu komanda noslēdz darījumus, kurus mākslīgais intelekts ir novērtējis zemu, paziņojiet par to sistēmai. Tā mācās no korekcijām.
Mākslīgais intelekts nespēs izlabot sabojātu procesu. Ja jūsu produkts neatbilst tirgum, vai jūsu cenu noteikšana ir nepareiza, vai jūsu vērtības piedāvājums neatsaucas - neviens mākslīgais intelekts to neatrisinās. Vispirms salabojiet pamatus.
Kā sākt darbu
Jums nav nepieciešams visu pārskatīt uzreiz. Sāciet ar maziem soļiem:
- Sāciet ar punktu skaitīšanu. Īstenojiet pamata vadītāju novērtēšanu, pamatojoties uz esošajiem datiem. Noskaidrojiet, vai līderi, kas ieguvuši augstāku punktu skaitu, patiešām labāk konvertējas.
- Pievienojiet bagātināšanu. Pārtrauciet likt pārstāvjiem manuāli pētīt katru līderi. Ļaujiet mākslīgajam intelektam automātiski aizpildīt uzņēmuma datus.
- Tērzēšanas tērzēšanas robota kvalifikācijas pārbaude. Izmantojiet to ar vienu svina avotu. Noskaidrojiet, vai kvalificēti avoti konvertējas labāk nekā nekvalificēti.
- Precizējiet maršrutēšanas noteikumus. Pārliecinieties, ka pareizie vadoņi konsekventi sasniedz pareizos pārstāvjus.
- Izmēriet un noregulējiet. Izsekojiet konversijas rādītājus pēc rezultāta. Pielāgojiet modeli, pamatojoties uz to, kas faktiski tiek slēgts.
Mērķis nav pilnība. Tas ir labāks nekā minējums. Un labāk nekā nojautāt nozīmē vairāk noslēgtu darījumu.
Apakšējā līnija
Līderu ģenerēšana un kvalifikācija ir modeļu atpazīšana. Kurus līderus pērk? Ko viņi dara pirms pirkšanas? Kādas īpašības prognozē konversiju?
Cilvēki nespēj saskatīt modeļus tūkstošiem pavedienu. Mākslīgais intelekts var.
Pārdošanas komanda joprojām veic pārdošanu. Viņi vienkārši vairs netērē laiku, lai meklētu klientus, kas netiek slēgti. Viņi koncentrējas uz tiem, kas noslēgs.
Tas nozīmē augstāku uzvarētāju īpatsvaru, īsākus pārdošanas ciklus un lielākus ieņēmumus uz vienu pārstāvi. Ne tāpēc, ka viņi strādā vairāk. Tāpēc, ka viņi strādā gudrāk.
Vēlaties labāk novērtēt savus līderus?
Katrai pārdošanas komandai ir dažādi vadošie avoti. Atšķirīgi kvalifikācijas kritēriji. Atšķirīgi pārdošanas procesi.
Mēs nepārdodam vispārīgu svina novērtēšanu. Mēs aplūkojam jūsu datus. Mēs nosakām, kuri signāli faktiski prognozē konversiju jūsu uzņēmumā. Mēs izveidojam jūsu realitātei atbilstošus vērtēšanas modeļus.
Pēc tam mēs to savienojam ar jūsu CRM un vadītāju avotiem. Jūsu komanda uzreiz redz rezultātus. Karstie potenciālie klienti parādās automātiski. Beigu posmi pārstāj tērēt laiku.
Nekāda ažiotāža. Nekādu solījumu, ko nevaram izpildīt. Tikai ātrāk noslēdzami līderi, jo jūsu komanda zina, kam zvanīt.
