Artificial Intelligence販売支援

ブドウを入れ、シャンパンを出す:AIが販売ファネルをどのように変革しているか

営業開発担当者の窮状を見てください(SDR)。 SDRは、キャリアが若く、経験が不足していることが多いため、販売組織で前進するよう努めています。 彼らのXNUMXつの責任は、パイプラインを満たすために見込み客を募集することです。  

そのため、彼らは狩りをして狩りをしますが、常に最高の狩り場を見つけることができるとは限りません。 彼らは、素晴らしいと思う見込み客のリストを作成し、セールス ファネルに送ります。 しかし、彼らの見込み客の多くは適合せず、目標到達プロセスを詰まらせてしまいます。 素晴らしい手がかりを探すのに苦労したこの悲しい結果は? 約 60% の確率で、SDR はその割り当てさえ達成しません。

上記のシナリオで、戦略的な市場開発が孤児のライオンの子に対するセレンゲティのように容赦のないものに聞こえるとしたら、私のアナロジーは行き過ぎたのかもしれません。 しかし、要点は次のとおりです。 最初のXNUMXマイル 彼らのほとんどは、会社で最も困難な仕事の XNUMX つを抱えており、役立つツールがほとんどないため、苦労しています。

なんで? 彼らが必要とするツールは今まで存在していませんでした。

販売とマーケティングの最初のXNUMXマイルを救うには何が必要ですか? SDRには、理想的な顧客のように見える見込み客を特定し、それらの見込み客の適合性をすばやく評価し、購入の準備ができているかどうかを知ることができるテクノロジーが必要です。

じょうごの上で革命を起こす 

セールス チームとマーケティング チームがセールス ファネル全体でリードを管理するのに役立つ多くのツールが存在します。 顧客関係管理プラットフォーム (CRM) は、ボトム ファネルの取引の追跡に優れています。 アカウントベースのマーケティング (ABM)などのツール HubSpot とMarketoは、目標到達プロセスの途中で見込み客とのコミュニケーションを簡素化しました。 目標到達プロセスの上位では、SalesLoftやOutreachなどのセールスエンゲージメントプラットフォームが新しいリードのエンゲージメントに役立ちます。 

しかし、Salesforce が登場してから 20 年以上が経過しましたが、漏斗より上 (企業が誰と話をすることを検討すべきかを知る前の領域 (および SDR が調査を行う領域)) で利用可能なテクノロジーは停滞したままです。 まだ誰も最初の XNUMX マイルに取り組んでいません。

B2Bセールスにおける「ファーストマイル問題」の解決

幸いなことに、それは変わりつつあります。 私たちは、ビジネス ソフトウェア イノベーションの大規模な波の先端にいます。 その波は人工知能(AI)。 AIは、過去50年間でこの分野におけるイノベーションの1960番目の大きな波です(1980年代のメインフレームの波、90年代とXNUMX年代のPC革命、そしてサービスとしての水平ソフトウェアの最新の波に続く)SaaSの)これにより、企業はすべてのデバイスでより優れた、より効率的なビジネスプロセスを実行できます。コーディングスキルは必要ありません)。

AIの多くの最高の品質の19つは、私たちが収集しているデジタル情報の銀河系のボリュームのパターンを見つけ、それらのパターンからの新しいデータと洞察を私たちに提供する能力です。 COVID-XNUMXワクチンの開発にかかわらず、私たちはすでに消費者分野でAIの恩恵を受けています。 携帯電話のニュースやソーシャルアプリから見たコンテンツ。 または、私たちの車が最適なルートを見つけ、交通を避け、テスラの場合は実際の運転タスクを車に委任するのにどのように役立つか。 

B2B の販売者およびマーケターとして、私たちはプロとしての生活の中で AI の力を体験し始めたばかりです。 ドライバーのルートが交通状況、天候、ルートなどを考慮しなければならないのと同様に、SDR には次の素晴らしい見通しを見つけるための最短経路を提供するマップが必要です。 

Firmographicsを超えて

優れた SDR とマーケティング担当者は、コンバージョンと売り上げを生み出すために、最高の顧客と思われる見込み客をターゲットにしていることを知っています。 最良の顧客が産業機器メーカーである場合は、より多くの産業機器メーカーを探します。 アウトバウンドの取り組みを最大限に活用するために、エンタープライズ チームは、業界、企業規模、従業員数などの企業統計を深く掘り下げます。

最高の SDR は、企業がどのようにビジネスを行っているかについてより深いシグナルを明らかにすることができれば、セールス ファネルに入る可能性が高い見込み客を特定できることを知っています。 しかし、企業は、企業統計を超えて、どのシグナルを探すべきなのでしょうか?

SDR のパズルに欠けているピースは、企業の販売戦略、戦略、雇用パターンなどを説明する大量のデータであるエクセグラフィック データです。 Exegraphic データは、インターネット上のブレッドクラムで入手できます。 これらすべてのブレッドクラムを AI で解き放つと、SDR が見込み客が最良の顧客にどの程度適合しているかをすばやく理解するのに役立つ興味深いパターンが特定されます。

たとえば、John Deere と Caterpillar を見てみましょう。 フォーチュン 100 にランクインする大規模な機械設備企業は、どちらも 100,000 人近くの従業員を雇用しています。 彼らは私たちが呼ぶものです ファーモグラフィーの双子 業種、規模、人数がほぼ同じだからです。 しかし、Deere と Caterpillar の運用は大きく異なります。 Deere は、B2C に重点を置いた中後期のテクノロジーの採用者であり、低クラウドの採用者です。 対照的に、Caterpillar は主に B2B を販売し、新しいテクノロジーを早期に採用し、クラウドの採用率が高い. これらの表現上の違いは、誰が良い見込み客で誰がそうでないかを理解する新しい方法を提供します。したがって、SDR が次善の見込み客を見つけるためのより迅速な方法となります。

ファーストマイル問題の解決

テスラがAIを使用してドライバーの上流の問題を解決するのと同じように、AIは、販売開発チームが大きな見通しを特定し、目標到達プロセスの上で起こることに革命を起こし、販売開発が毎日戦う最初のXNUMXマイルの問題を解決するのに役立ちます。 

活気のない理想的な顧客プロファイルの代わりに(ICP)、exegraphicデータを取り込み、AIを使用して企業の最高の顧客のパターンを明らかにするツールを想像してみてください。 次に、そのデータを使用して、最高の顧客を表す数学的モデルを作成することを想像してください。これを人工知能の顧客プロファイルと呼びます(aiCP)—そしてそのモデルを活用して、これらの最良の顧客と同じように見える他の見込み客を見つけます. 強力な aiCP は、会社情報や技術情報、プライベート データ ソースを取り込むことができます。 たとえば、LinkedIn からのデータとインテント データは、aiCP を強化できます。 生きたモデルとして、aiCP 学ぶ 時間をかけて。 

だから私たちが尋ねるとき、 次善の顧客は誰ですか?、もはや SDR を放置して自活する必要はありません。 最終的に、この質問に答え、ファネルより上の問題を解決するためのツールを提供することができます。 新しい見込み客を自動的に提供してランク付けするツールについて話しているので、SDR は次に誰をターゲットにするべきかを理解し、営業開発チームは彼らの取り組みの優先順位をより適切に設定できます。 最終的に AI は、SDR がノルマを達成し、見つけたい見込み客のタイプに適した見込み客を獲得し、別の日に見込み客を獲得できるよう支援します。

回転 販売開発プラットフォーム

Revの販売開発プラットフォーム(SDP)AIを利用して見込み客の発見を加速します。

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ジョナサン・スパイアー

ジョナサン・スパイアーは 回転。 彼は、NetBaseとPLAEでベンチャー支援のCEOとして20つの成功した役割を含む、カテゴリーをリードする企業の構築にXNUMX年以上の経験があります。 Spierは、カリフォルニア大学バークレー校でコンピューターサイエンスの学士号を取得し、ハーバードビジネススクールでMBAを取得しています。 サンディエゴ出身のスパイアーは、故郷の技術コミュニティの一員になることに興奮しています。

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