Va\u0161a prodajna ekipa zapravlja preve\u010d \u010dasa za potencialne kupce, ki nikoli ne bodo kupili. Ne zato, ker bi bili slabi v prodaji. Ker nih\u010de ne more lo\u010diti vro\u010dega od hladnega vodje, dokler ne porabi dovolj \u010dasa.<\/p>\n
Medtem pa so vodila, ki bi se dejansko zaprla? Ti \u010dakajo. Predolgo \u010dakajo, zato gredo drugam.<\/p>\n
Umetna inteligenca to popravi. Ugotavlja vsako vodstvo. Prepozna nakupne signale. Prave potencialne kupce usmerja k pravim predstavnikom. Preden \u010dlovek dvigne telefon, opravi kvalifikacijo potencialnih strank.<\/p>\n
To ni \u010darovnija. Gre za prepoznavanje vzorcev v velikem obsegu. To pomeni, da va\u0161a prodajna ekipa svoj \u010das porabi tam, kjer je pomemben.<\/p>\n\n\n
V \u010dakalni vrsti so vsi kandidati videti enako. Ime. Elektronsko sporo\u010dilo. Morda podjetje. Nekaj podatkov iz obrazca.<\/p>\n
Prodajni predstavniki po svojih najbolj\u0161ih mo\u010deh ugibajo, koga naj pokli\u010dejo najprej. V\u010dasih imajo prav. Pogosto ne.<\/p>\n
Vro\u010de prilo\u017enosti se ohladijo, ker nih\u010de ni vedel, da so vro\u010de. Predstavniki porabijo ve\u010d ur za potencialne kupce, ki nikoli ne bodo kupili. Cevovod je videti poln, vendar je stopnja konverzije nizka.<\/p>\n
Ne zato, ker so vodila slaba. Ker nih\u010de ne ve, katere so dobre, dokler ni prepozno.<\/p>\n\n\n
Umetna inteligenca ne zbira le potencialnih strank. Pove vam, kateri so pomembni. Tukaj je opisano, kako:<\/p>\n\n\n
Umetna inteligenca preu\u010di vsako vodilo in mu dodeli oceno na podlagi:\n
Visoki rezultati se pojavijo takoj. Va\u0161i predstavniki jih vidijo prvi. Ni\u010d ve\u010d brskanja po seznamih v upanju, da boste na\u0161li nekoga, ki ga je vredno poklicati.<\/p>\n\n\n
Ljudje pred nakupom poka\u017eejo namero. Umetna inteligenca opazuje signale:\n
Ko nekdo s svojim vedenjem sporo\u010da \"Pripravljen sem\", ga umetna inteligenca ozna\u010di. Va\u0161 predstavnik pokli\u010de, ko je vodja vro\u010d. Ne tri dni pozneje, ko so se \u017ee pogovarjali z va\u0161im konkurentom.<\/p>\n\n\n
Ni nujno, da vsak potencialni kupec takoj pokli\u010de prodajalca. Nekatere je treba najprej kvalificirati.<\/p>\n
Klepetalni roboti in obrazci z umetno inteligenco postavljajo pomembna vpra\u0161anja:\n
UI zbira odgovore. Ko vodja pride do prodaje, \u017ee veste, ali je kvalificiran. Ni\u010d ve\u010d klicev za odkrivanje z ljudmi, ki nimajo prora\u010duna.<\/p>\n\n\n
Vodja predlo\u017ei e-po\u0161tni naslov. To je to. Kaj zdaj?<\/p>\n
Umetna inteligenca zapolni vrzeli:\n
Va\u0161 predstavnik ne gre na slepo. Vedo, koga kli\u010dejo in kaj je zanje pomembno. Pogovor se za\u010dne pametneje.<\/p>\n\n\n
Razli\u010dni potencialni uporabniki potrebujejo razli\u010dne predstavnike. Posli s podjetji so namenjeni prodajalcem podjetij. Prihodi iz malih in srednje velikih podjetij gredo drugam. Geografska obmo\u010dja so pomembna. Pomembno je strokovno znanje in izku\u0161nje v panogi.<\/p>\n
Umetna inteligenca samodejno izbira poti:\n
Brez ro\u010dnega razvr\u0161\u010danja. Nobenih potencialnih strank v splo\u0161ni \u010dakalni vrsti. Vsako vodilo takoj pride do prave osebe.<\/p>\n\n\n
Va\u0161a ekipa najprej poskrbi za najbolj\u0161a vodila. Dele\u017e zmagovalcev se pove\u010da, ker predstavniki ne zapravljajo \u010dasa za potencialne stranke, ki nikoli ne bodo kupile.<\/p>\n
Prodajni cikli so kraj\u0161i, saj so vro\u010de stranke dele\u017ene takoj\u0161nje pozornosti. Natan\u010dnost napovedi se izbolj\u0161a, ker se ukvarjate s kvalificiranim cevovodom in ne z \u017eeljo.<\/p>\n
Vidite, kateri viri vodil se dejansko pretvorijo. Poraba za tr\u017eenje gre v kanale, ki prina\u0161ajo resni\u010dne prilo\u017enosti, ne le izpolnjevanje obrazcev.<\/p>\n\n\n
Ni ve\u010d ugibanja, koga poklicati. Umetna inteligenca vam pove, kdo je vro\u010d. Osredoto\u010dite se na potencialne stranke, za katere je najbolj verjetno, da bodo zaklju\u010dile.<\/p>\n
Na klice se odpravite pripravljeni. Poznate podjetje. Poznate problem. Poznamo signale za nakup. Manj \u010dasa za raziskovanje, ve\u010d \u010dasa za prodajo.<\/p>\n
Prenehate izgubljati ure v slepih ulicah. Va\u0161 \u010das bo namenjen pogovorom, ki se dejansko premikajo naprej.<\/p>\n\n\n
Hitrej\u0161i odzivni \u010dasi na vro\u010de prilo\u017enosti. Ko je nekdo pripravljen na nakup, bo najprej sli\u0161al za vas, ne za konkurenta, ki je bil po\u010dasnej\u0161i.<\/p>\n
Vi\u0161je stopnje konverzije, saj kvalificirani vodje dobijo kvalificirane pogovore. Ni\u017eji stro\u0161ki na pridobitev, ker va\u0161a ekipa ne bo ve\u010d porabljala \u010dasa za slabe pristope.<\/p>\n
Skalabilno pridobivanje potencialnih strank. Obdelate lahko ve\u010d vhodnih vodij brez sorazmerno ve\u010djega \u0161tevila zaposlenih.<\/p>\n\n\n
Podjetje B2B SaaS je dobilo 500 zahtevkov za predstavitev na mesec. Prodajna ekipa jih ni mogla kakovostno obravnavati. Mnogi so bili izmuzljivi ali popolnoma nekvalificirani.<\/p>\n
Kaj se je spremenilo:<\/strong> Umetna inteligenca je ocenila vsakega vodjo na podlagi velikosti podjetja, vloge in obna\u0161anja na spletnem mestu. Najbolj\u0161i 15% so dobili takoj\u0161nje prodajne klice. Srednji 40% je dobil kvalifikacijskega klepetalnega robota. Spodnjih 45% je dobilo e-po\u0161tna sporo\u010dila za vzgojo.<\/p>\n Rezultat:<\/strong> Stopnja od predstavitve do zaklju\u010dka se je pove\u010dala za 40%, ker so se predstavniki osredoto\u010dili na kvalificirane potencialne stranke. Prodajna ekipa je obdelala enak obseg brez pove\u010danja \u0161tevila zaposlenih.<\/p>\n\n\n Proizvodno podjetje je imelo zapleten prodajni proces. Posli so zahtevali ve\u010d zainteresiranih strani. Spletni naslovi so imeli le redko vse potrebne informacije.<\/p>\n Kaj se je spremenilo:<\/strong> Klepetalni robot z umetno inteligenco je postavil kvalifikacijska vpra\u0161anja, preden je bil preusmerjen k prodaji. Prora\u010dunski razpon? \u010casovni okvir? Kdo \u0161e sodeluje? Vodje so pri\u0161li s celotnim kontekstom.<\/p>\n Rezultat:<\/strong> Klici za odkrivanje so bili 30% kraj\u0161i, ker so bile osnovne informacije \u017ee zbrane. Prodajni cikel se je v povpre\u010dju skraj\u0161al za 3 tedne.<\/p>\n\n\n Svetovalno podjetje je imelo partnerje, ki so skrbeli za sprejemanje vodij. Visoko pla\u010dano strokovno znanje je bilo porabljeno za tiste, ki so se ukvarjali z odganjanjem pnevmatik. Ni doslednega postopka kvalifikacije.<\/p>\n Kaj se je spremenilo:<\/strong> Umetna inteligenca je na podlagi profila podjetja in obogatenih podatkov ocenila vodilne kandidate. Partnerje so dosegli le tisti, ki so presegli prag. Preostali so bili namenjeni mlaj\u0161emu osebju, ki jih je moralo negovati.<\/p>\n Rezultat:<\/strong> \u010cas partnerjev se sprosti za delo s potencialnimi strankami in strankami z visoko vrednostjo. Stopnja uspe\u0161nosti pri potencialnih strankah, ki jih obravnavajo partnerji, se je pove\u010dala za 25%.<\/p>\n\n\n Bodimo iskreni glede omejitev.<\/p>\n Umetna inteligenca ne bo opravila pogovora o odkrivanju. Ne bo vzpostavila odnosa. Ne bo prebrala prostora med klicem in se prilagodila glede na ton in govorico telesa.<\/p>\n Umetna inteligenca ne more nadomestiti prodajne presoje. \u010ce je potencialni kupec dobil nizko oceno, vendar va\u0161 zastopnik ve, da je podjetje iz drugih razlogov zelo primerno, ga mora vseeno poklicati. UI zagotavlja podatke, ne ukazov.<\/p>\n Ocenjevanje z umetno inteligenco se s\u010dasoma izbolj\u0161uje, vendar potrebuje povratne informacije. \u010ce va\u0161a ekipa zaklju\u010di posle, ki jih je umetna inteligenca ocenila nizko, to povejte sistemu. Sistem se iz popravkov nekaj nau\u010di.<\/p>\n Umetna inteligenca ne bo popravila nedelujo\u010dega procesa. \u010ce va\u0161 izdelek ne ustreza trgu, \u010de je va\u0161a cena napa\u010dna ali \u010de va\u0161a vrednost ne odmeva, tega ne bo re\u0161ila nobena umetna inteligenca. Najprej popravite osnove.<\/p>\n\n\n Ni vam treba vsega prenoviti naenkrat. Za\u010dnite po malem:\n Cilj ni popolnost. Je pa bolj\u0161i od ugibanja. Bolj\u0161e kot ugibanje pa pomeni ve\u010d sklenjenih poslov.<\/p>\n\n\n Ustvarjanje in kvalifikacija vodilnih je prepoznavanje vzorcev. Kateri potencialni kupci kupujejo? Kaj naredijo, preden kupijo? Katere zna\u010dilnosti napovedujejo konverzijo?<\/p>\n Ljudje ne morejo videti vzorcev v tiso\u010dih vodilnih podatkov. Umetna inteligenca pa lahko.<\/p>\n Va\u0161a prodajna ekipa se \u0161e vedno ukvarja s prodajo. Le ne izgublja ve\u010d \u010dasa s potencialnimi kupci, ki se ne zaklju\u010dijo. Osredoto\u010dijo se na tiste, ki bodo.<\/p>\n To pomeni vi\u0161jo stopnjo zmage, kraj\u0161e prodajne cikle in ve\u010d prihodkov na predstavnika. Ne zato, ker bi se bolj potrudili. Ker delajo pametneje.<\/p>\n\n\n Vsaka prodajna ekipa ima razli\u010dne vire potencialnih strank. Razli\u010dna kvalifikacijska merila. razli\u010dne prodajne procese.<\/p>\n Ne prodajamo generi\u010dnega ocenjevanja vodil. Preu\u010dujemo va\u0161e podatke. Ugotovimo, kateri signali dejansko napovedujejo konverzijo v va\u0161em podjetju. Izdelamo modele to\u010dkovanja, ki ustrezajo va\u0161i realnosti.<\/p>\n Nato ga pove\u017eemo z va\u0161im sistemom CRM in viri vodil. Va\u0161a ekipa takoj vidi rezultate. Vro\u010de prilo\u017enosti se pojavijo samodejno. Slepi kraji prenehajo izgubljati \u010das.<\/p>\n Brez \u0161umenja. Brez obljub, ki jih ne moremo izpolniti. Samo vodilni potencial, ki se hitreje zaklju\u010di, ker va\u0161a ekipa ve, koga poklicati.<\/p>\n\n Pogovorimo se o va\u0161i kvalifikaciji vodilnih<\/a><\/p>\n\nPrimer 2: Proizvodno podjetje<\/h4>\n\n\n
Primer 3: Podjetje za strokovne storitve<\/h4>\n\n\n
\n\n\n\n\u010cesa umetna inteligenca ne bo naredila<\/h3>\n\n\n
\n\n\n\nKako za\u010deti<\/h3>\n\n\n
\n
\n\n\n\nSpodnja linija<\/h3>\n\n\n
\n\n\n\n\u017delite bolje oceniti svoje vodje?<\/h3>\n\n\n