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

Rev: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。  

ですから彼らは狩りをしますが、常に最良の狩猟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、それらを販売ファネルに送ります。 しかし、彼らの見通しの多くは適合せず、代わりに、じょうごを詰まらせることになります。 素晴らしいリードを探すこの厳しい検索の悲しい結果は? 約60%の時間、SDRは割り当てさえしません。

上記のシナリオで、孤児になったライオンの子に対するセレンゲティのように戦略的な市場開発が容赦のないものに聞こえる場合、私は自分の例えで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。SDRは販売目標到達プロセスの「最初のXNUMXマイル」を所有していますが、SDRのほとんどは、会社で最も困難な仕事のXNUMXつであり、役立つツールがほとんどないために苦労しています。

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 

セールスおよび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ツールが豊富にあります。 顧客関係管理プラットフォーム(CRM)目標到達プロセスの最下位の取引を追跡するのにこれまで以上に優れています。 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年以上経った今でも、目標到達プロセスの上で利用できるテクノロジー、つまり企業が誰と話をするかを考える前の領域(およびSDRが狩りをする領域)は停滞しています。 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、それはもうすぐ変わります。 私たちはビジネスソフトウェアの革新の巨大な波の先端にいます。 その波は人工知能です(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の売り手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量、天気、ルートなどを考慮に入れなければならないのと同じように、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

すべての優れたSDRとマーケティング担当者は、コンバージョンと売上を生み出すために、最高の顧客のように見える見込み客をターゲットにすることを知っています。 あなたの最高の顧客が産業機器メーカーであるならば、あなたはより多くの産業機器メーカーを見つけに行きます。 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に深く掘り下げます。

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のより深いシグナルを明らかにできれば、販売ファネルに入る可能性が高い見込み客を見つけることができることを知っています。 しかし、企業統計を超えて、どのシグナルを探す必要がありますか?

SDRのパズルの欠けている部分は、いわゆるものです exegraphicデータ –企業の販売戦術、戦略、採用パターンなどを説明する大量のデータ。 Exegraphicデータは、インターネット上のパンくずリストで入手できます。 これらすべてのパンくずリストでAIを緩めると、見込み客が最良の顧客とどの程度一致しているかをSDRがすばやく理解するのに役立つ興味深いパターンが識別されます。

たとえば、JohnDeereとCaterpillarを考えてみましょう。 どちらも、100万人近くの従業員を抱えるフォーチュン100,000の大規模な機械および設備会社です。 実際、業界、規模、人数がほぼ同じであるため、これらは「ファームグラフィックツイン」と呼ばれるものです。 それでも、ディアとキャタピラーは非常に異なった動作をします。 Deereは、B2Cに重点を置いた、中期後期のテクノロジー採用者および低クラウド採用者です。 対照的に、Caterpillarは主にB2Bを販売しており、新しいテクノロジーを早期に採用しており、クラウドの採用率が高くなっています。 これらは exegraphicの違い 誰が良い見込み客で誰がそうでないかを理解するための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はるかに高速な方法を提供します。

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、これらの最高の顧客のように見える他の見込み客を見つけます。 強力なaiCPは、企業情報や技術情報、さらには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のデータとインテントデータはaiCPを強化することができます。 生きているモデルとして、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?、自分で身を守るためにSDRを離れる必要はもうありません。 最終的に、この質問に答え、目標到達プロセスの上の問題を解決するために必要なツールを提供できます。 私たちは、新鮮な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かを認識し、販売開発チームは彼らの取り組みに優先順位を付けることができます。 最終的に、AIを使用して、SDRが割り当てを作成し、実際に見つけたいタイプのプロスペクトに適したプロスペクトを使用して、別の日にプロスペクトに対応することができます。

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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