Potansiyel Müşteri Oluşturma ve Niteliklendirme için Yapay Zeka: Çıkmaz Sokakları Kovalamayı Bırakın
Satış ekibiniz asla satın almayacak müşteri adayları için çok fazla zaman harcıyor. Satış konusunda kötü oldukları için değil. Çünkü kimse sıcak bir müşteri adayını soğuk bir müşteri adayından ayırt edemez, ta ki zaman harcayana kadar.
Bu arada, gerçekten kapanacak potansiyel müşteriler? Bekliyorlar. Ve çok uzun süre beklemek, başka bir yere gitmeleri anlamına gelir.
Yapay zeka bunu düzeltir. Her müşteri adayını puanlıyor. Satın alma sinyallerini tespit eder. Doğru müşteri adaylarını doğru temsilcilere yönlendirir. Bir insan telefonu açmadan önce potansiyel müşterileri nitelendirir.
Bu sihir değil. Büyük ölçekte örüntü tanıma. Ve satış ekibinizin zamanını önemli yerlere harcadığı anlamına gelir.
Sorun: İyi Potansiyel Müşteriler Kayboluyor, Kötü Potansiyel Müşteriler Zaman Kaybediyor
Her müşteri adayı kuyrukta aynı görünür. Bir isim. Bir e-posta. Belki bir şirket. Bazı form doldurma verileri.
Satış temsilcileri ilk kimi arayacakları konusunda en iyi tahminlerini yaparlar. Bazen haklı çıkarlar. Çoğu zaman değillerdir.
Sıcak müşteri adayları soğuyor çünkü kimse onların sıcak olduğunu bilmiyordu. Temsilciler asla satın almayacak potansiyel müşteriler için saatlerini harcıyor. Boru hattı dolu görünür, ancak dönüşüm oranları düşük kalır.
İpuçları kötü olduğu için değil. Çünkü çok geç olana kadar kimse hangisinin iyi olduğunu bilemez.
Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Oluşturma ve Niteliklendirme için Ne Yapar?
Yapay zeka sadece potansiyel müşterileri toplamakla kalmaz. Size hangilerinin önemli olduğunu söyler. İşte böyle:
Otomatik Potansiyel Müşteri Puanlaması
Yapay zeka her müşteri adayına bakar ve aşağıdakilere göre bir puan verir:
- Demografik bilgiler: Şirket büyüklüğü, sektör, rol, konum
- Davranışlar: Hangi sayfaları ziyaret ettiler, ne indirdiler, ne kadar süre etkileşimde bulundular
- Firma bilgileri: Gelir, çalışan sayısı, teknoloji yığını
- Tarihsel modeller: Dönüşüm gerçekleştiren potansiyel müşteriler neye benziyordu?
Yüksek puanlar hemen ortaya çıkar. Temsilcileriniz önce onları görür. Aramaya değer birini bulmayı umarak listeleri karıştırmaya gerek yok.
Sinyal Algılama Satın Alma
İnsanlar satın almadan önce niyetlerini gösterirler. Yapay zeka sinyalleri izler:
- Fiyatlandırma sayfalarına birden fazla ziyaret
- Ürün karşılaştırma kılavuzlarının indirilmesi
- Tekrarlanan e-posta açılışları
- Vaka çalışmaları veya ROI hesaplayıcıları için harcanan zaman
- Şirketinizle LinkedIn etkileşimi
Birinin davranışı "hazırım" dediğinde, yapay zeka bunu işaretler. Temsilciniz müşteri adayı sıcakken arar. Üç gün sonra rakibinizle çoktan konuşmuşken değil.
Otomatik Yeterlilik Soruları
Her müşteri adayının hemen bir satış görüşmesine ihtiyacı yoktur. Bazılarının önce kalifikasyona ihtiyacı vardır.
Yapay zeka destekli sohbet robotları ve formlar önemli soruları sorar:
- Hangi sorunu çözmeye çalışıyorsunuz?
- Zaman çizelgen nedir?
- Karara başka kimler dahil oluyor?
- Bütçe aralığınız nedir?
Yapay zeka yanıtları toplar. Bir müşteri adayı satışa ulaştığında, nitelikli olup olmadığını zaten biliyorsunuz. Artık bütçesi olmayan kişilerle keşif görüşmeleri yapmak yok.
Kurşun Veri Zenginleştirme
Müşteri adayı bir e-posta adresi gönderir. İşte bu kadar. Şimdi ne olacak?
Yapay zeka boşlukları doldurur:
- Tam ad ve iş unvanı
- Şirket geliri ve büyüklüğü
- Endüstri ve alt sektör
- Kullandıkları teknolojiler
- Sosyal profiller
- Son şirket haberleri
Temsilciniz körlemesine gitmez. Kimi aradıklarını ve onlar için neyin önemli olabileceğini bilirler. Konuşma daha akıllıca başlar.
Akıllı Potansiyel Müşteri Yönlendirme
Farklı potansiyel müşterilerin farklı temsilcilere ihtiyacı vardır. Kurumsal anlaşmalar kurumsal satıcılara gider. KOBİ müşteri adayları başka bir yere gider. Coğrafi bölgeler önemlidir. Sektör uzmanlığı önemlidir.
Yapay zeka otomatik olarak rota çizer:
- Kurumsal lider mi? Kıdemli temsilciye gider.
- Küçük işletme mi? KOBİ ekibine atandı.
- Avrupa saat dilimi mi? Avrupa temsilcisi anladı.
- Sağlık şirketi mi? Sağlık hizmetlerinden anlayan temsilciye gider.
Manuel sıralama yok. Genel bir kuyrukta bekleyen müşteri adayı yok. Her müşteri adayı anında doğru kişiye ulaşır.
Bu Sizin İçin Ne Anlama Geliyor?
Satış Direktörleri için
Ekibiniz önce en iyi müşteri adayları üzerinde çalışır. Kazanma oranları yükselir çünkü temsilciler asla satın almayacak potansiyel müşterilerle zaman kaybetmez.
Satış döngüleri kısalır, çünkü sıcak müşteri adaylarına anında ilgi gösterilir. Tahmin doğruluğu artar, çünkü temenni değil nitelikli boru hattı üzerinde çalışıyorsunuz.
Hangi müşteri adayı kaynaklarının gerçekten dönüşüm sağladığını görürsünüz. Pazarlama harcamaları sadece form doldurmaya değil, gerçek fırsatlar getiren kanallara gider.
Satış Temsilcileri için
Artık kimi arayacağınızı tahmin etmek yok. Yapay zeka size kimin sıcak olduğunu söylüyor. Kapatma olasılığı en yüksek potansiyel müşterilere odaklanırsınız.
Görüşmelere hazırlıklı gidersiniz. Şirketi tanıyorsunuz. Sorunu biliyorsunuz. Satın alma sinyallerini biliyorsunuz. Daha az araştırma, daha çok satış.
Çıkmaz sokaklarda saatlerinizi harcamayı bırakırsınız. Zamanınız gerçekten ilerleyen konuşmalara gider.
İş için
Sıcak müşteri adaylarına daha hızlı yanıt süreleri. Birisi satın almaya hazır olduğunda, daha yavaş olan rakipten değil, önce sizden haber alır.
Nitelikli müşteri adayları nitelikli görüşmeler gerçekleştirdiği için daha yüksek dönüşüm oranları. Ekibiniz kötü uyumlar için zaman harcamayı bıraktığı için edinme başına daha düşük maliyet.
Ölçeklenebilir müşteri adayı oluşturma. Orantılı olarak daha fazla personel sayısı olmadan daha fazla inbound ile başa çıkabilirsiniz.
Potansiyel Müşteri Niteliklendirme Yapay Zekasına Gerçek Örnekler
Örnek 1: SaaS Şirketi
Bir B2B SaaS şirketi ayda 500 demo talebi alıyordu. Satış ekibi hepsiyle kaliteli bir şekilde başa çıkamıyordu. Birçoğu yorucuydu veya tamamen niteliksizdi.
Ne değişti? Yapay zeka her müşteri adayını şirket büyüklüğü, rolü ve web sitesi davranışına göre puanladı. İlk 15% anında satış çağrısı aldı. Orta 40% yeterlilik sohbet robotu aldı. Alttaki 45% yetiştirme e-postaları aldı.
Sonuç: Temsilciler nitelikli müşteri adaylarına odaklandığı için demodan kapatma oranı 40% arttı. Satış ekibi, personel sayısını artırmadan aynı hacimle başa çıktı.
Örnek 2: Üretim Şirketi
Bir imalat şirketinin karmaşık bir satış süreci vardı. Anlaşmalar için birden fazla paydaş gerekiyordu. Web sitesi potansiyel müşterileri nadiren ihtiyaç duyulan tüm bilgilere sahipti.
Ne değişti? Yapay zekalı chatbot, satışa yönlendirmeden önce yeterlilik soruları sordu. Bütçe aralığı? Zaman çizelgesi? İşin içinde başka kimler var? Potansiyel müşteriler tam bağlamla geldi.
Sonuç: Temel bilgiler zaten toplandığı için keşif aramaları 30% kısaldı. Satış döngüsü ortalama 3 hafta kısaldı.
Örnek 3: Profesyonel Hizmetler Firması
Bir danışmanlık firmasının müşteri adayı alımıyla ilgilenen ortakları vardı. Yüksek ücretli uzmanlık, lastik tekmeleyenler için harcanıyordu. Tutarlı bir yeterlilik süreci yok.
Ne değişti? Yapay zeka, şirket profiline ve zenginleştirilmiş verilere dayalı olarak potansiyel müşterileri puanladı. Yalnızca eşiğin üzerinde puan alan potansiyel müşteriler iş ortaklarına ulaştı. Geri kalanlar ise yetiştirilmek üzere genç personele gitti.
Sonuç: İş ortağı zamanı, yüksek değerli potansiyel müşteriler ve müşteri işleri için serbest bırakıldı. İş ortağı tarafından ele alınan potansiyel müşterilerde kazanma oranı 25% arttı.
Yapay Zekanın Yapamayacağı Şeyler
Sınırlar konusunda dürüst olalım.
Yapay zeka keşif konuşması yapmaz. İlişki kurmayacaktır. Bir aramada odayı okumayacak ve ton ve vücut diline göre ayarlama yapmayacaktır.
Yapay zeka satış muhakemesinin yerini alamaz. Bir müşteri adayı düşük puan aldıysa ancak temsilciniz şirketin başka nedenlerden dolayı mükemmel bir uyum sağladığını biliyorsa, yine de aramalıdır. Yapay zeka veri sağlar, emir değil.
Yapay zeka puanlaması zamanla daha iyi hale gelir, ancak geri bildirime ihtiyacı vardır. Eğer takımınız yapay zekanın düşük puan verdiği anlaşmaları kapatırsa, bunu sisteme söyleyin. Sistem düzeltmelerden öğrenir.
Ve yapay zeka bozuk bir süreci düzeltmez. Ürün-pazar uyumunuz yoksa veya fiyatlandırmanız yanlışsa ya da değer öneriniz yankı uyandırmıyorsa, hiçbir yapay zeka bunu kurtaramaz. Önce temelleri düzeltin.
Nasıl Başlanır
Her şeyi bir kerede elden geçirmenize gerek yok. Küçükten başlayın:
- Puanlama ile başlayın. Mevcut verilerinize dayanarak temel müşteri adayı puanlamasını uygulayın. Yüksek puanlı müşteri adaylarının gerçekten daha iyi dönüşüm sağlayıp sağlamadığını görün.
- Zenginleştirme ekleyin. Temsilcilerin her müşteri adayını manuel olarak araştırmasını durdurun. Yapay zekanın şirket verilerini otomatik olarak doldurmasına izin verin.
- Sohbet robotu yeterliliğini test edin. Tek bir müşteri adayı kaynağı üzerinde çalıştırın. Nitelikli müşteri adaylarının niteliksiz olanlardan daha iyi dönüşüm sağlayıp sağlamadığını görün.
- Yönlendirme kurallarını iyileştirin. Doğru müşteri adaylarının doğru temsilcilere sürekli olarak ulaştığından emin olun.
- Ölçün ve ayarlayın. Dönüşüm oranlarını puana göre takip edin. Modeli gerçekte neyin kapandığına göre ayarlayın.
Amaç mükemmellik değil. Tahmin etmekten daha iyidir. Tahmin etmekten daha iyisi ise daha fazla kapalı anlaşma demektir.
Alt Satır
Potansiyel müşteri oluşturma ve kalifikasyonu örüntü tanımadır. Hangi müşteri adayları satın alır? Satın almadan önce ne yapıyorlar? Hangi özellikler dönüşümü öngörür?
İnsanlar binlerce potansiyel müşterideki kalıpları göremez. Yapay zeka görebilir.
Satış ekibiniz hala satış yapıyor. Sadece kapanmayacak potansiyel müşterilere zaman harcamayı bırakırlar. Kapanacak olanlara odaklanırlar.
Bu da daha yüksek kazanma oranları, daha kısa satış döngüleri ve temsilci başına daha fazla gelir anlamına gelir. Daha çok çalıştıkları için değil. Çünkü daha akıllıca çalışıyorlar.
Potansiyel Müşterilerinizi Daha İyi Puanlamak İster misiniz?
Her satış ekibinin farklı müşteri adayı kaynakları vardır. Farklı yeterlilik kriterleri. Farklı satış süreçleri.
Genel müşteri adayı puanlaması satmıyoruz. Verilerinize bakıyoruz. İşletmenizde hangi sinyallerin dönüşümü gerçekten öngördüğünü belirliyoruz. Gerçekliğinize uygun puanlama modelleri oluşturuyoruz.
Ardından CRM'nize ve potansiyel müşteri kaynaklarınıza bağlıyoruz. Ekibiniz skorları anında görür. Sıcak müşteri adayları otomatik olarak ortaya çıkar. Çıkmaz sokaklar zaman kaybını durdurur.
Abartı yok. Tutamayacağımız sözler yok. Sadece ekibiniz kimi arayacağını bildiği için daha hızlı sonuçlanan potansiyel müşteriler.
