अंगूर में, शैंपेन आउट: एआई बिक्री फ़नल को कैसे बदल रहा है

रेव: एआई बिक्री फ़नल को कैसे बदल रहा है

बिक्री विकास प्रतिनिधि की दुर्दशा को देखें (एसडीआर) अपने करियर में युवा और अक्सर अनुभव पर कम, एसडीआर बिक्री संगठन में आगे बढ़ने का प्रयास करता है। उनकी एक जिम्मेदारी: पाइपलाइन को भरने के लिए संभावनाओं की भर्ती करना।  

इसलिए वे शिकार करते हैं और शिकार करते हैं, लेकिन वे हमेशा सर्वश्रेष्ठ शिकार के मैदान नहीं ढूंढ पाते हैं। वे संभावनाओं की सूची बनाते हैं जो उन्हें लगता है कि वे महान हैं और उन्हें बिक्री फ़नल में भेजते हैं। लेकिन उनकी कई संभावनाएं फिट नहीं होती हैं और इसके बजाय, फ़नल को बंद कर देती हैं। महान लीड की इस भीषण खोज का दुखद परिणाम? लगभग 60% समय, SDR अपना कोटा भी नहीं बनाते हैं।

यदि उपरोक्त परिदृश्य रणनीतिक बाजार विकास को एक अनाथ शेर शावक के रूप में सेरेनगेटी के रूप में अक्षम्य बनाता है, तो शायद मैं अपने सादृश्य के साथ बहुत दूर चला गया। लेकिन मुद्दा खड़ा है: हालांकि एसडीआर बिक्री फ़नल के "पहले मील" के मालिक हैं, उनमें से अधिकांश संघर्ष करते हैं क्योंकि उनके पास कंपनी में सबसे कठिन काम है और मदद के लिए कुछ उपकरण हैं।

क्यों? उनके लिए आवश्यक उपकरण अब तक मौजूद नहीं थे।

बिक्री और विपणन के पहले मील को बचाने के लिए क्या करना होगा? SDRs को ऐसी तकनीक की आवश्यकता होती है जो उनके आदर्श ग्राहकों की तरह दिखने वाली संभावनाओं की पहचान कर सके, उन संभावनाओं का शीघ्रता से आकलन कर सके, और खरीदारी के लिए उनकी तत्परता सीख सके।

फ़नल के ऊपर क्रांति करें 

बिक्री और मार्केटिंग टीमों को बिक्री फ़नल में लीड का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए बहुत सारे उपकरण मौजूद हैं। ग्राहक संबंध प्रबंधन प्लेटफॉर्म (CRMs) बॉटम-फ़नल सौदों पर नज़र रखने में पहले से कहीं बेहतर हैं। खाता-आधारित विपणन (एबीएम) उपकरण जैसे HubSpot और मार्केटो ने मिड-फ़नल में संभावनाओं के साथ संचार को सरल बनाया है। फ़नल के ऊपर, SalesLoft और आउटरीच जैसे सेल्स एंगेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म नए लीड को जोड़ने में मदद करते हैं। 

लेकिन, सेल्सफोर्स के दृश्य पर आने के 20 से अधिक वर्षों के बाद, फ़नल के ऊपर उपलब्ध प्रौद्योगिकियां - एक कंपनी से पहले का क्षेत्र जानता है कि उसे किससे बात करने पर विचार करना चाहिए (और वह क्षेत्र जहां एसडीआर अपना शिकार करते हैं) - स्थिर रहता है। अभी तक किसी ने भी पहला मील नहीं संभाला है।

B2B सेल्स में "द फर्स्ट माइल प्रॉब्लम" का समाधान

सौभाग्य से, यह बदलने वाला है। हम बिजनेस सॉफ्टवेयर इनोवेशन की एक बड़ी लहर के मुहाने पर हैं। वह लहर कृत्रिम बुद्धि है (AI) एआई पिछले 50 वर्षों में इस क्षेत्र में नवाचार की चौथी बड़ी लहर है (1960 के दशक की मेनफ्रेम लहर के बाद; 1980 और 90 के दशक की पीसी क्रांति; और एक सेवा के रूप में क्षैतिज सॉफ्टवेयर की सबसे हाल की लहर (सास) जो कंपनियों को प्रत्येक डिवाइस पर एक बेहतर, अधिक कुशल व्यवसाय प्रक्रिया चलाने में सक्षम बनाता है—कोई कोडिंग कौशल की आवश्यकता नहीं है)।

एआई के कई सर्वोत्तम गुणों में से एक यह है कि हम जो डिजिटल जानकारी एकत्र कर रहे हैं, उसके गांगेय संस्करणों में पैटर्न खोजने की क्षमता है, और हमें उन पैटर्न से नए डेटा और अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। हम उपभोक्ता क्षेत्र में एआई से पहले ही लाभान्वित हो चुके हैं—चाहे कोविड-19 टीकों के विकास में; वह सामग्री जो हम अपने फ़ोन पर समाचारों और सामाजिक ऐप्स से देखते हैं; या कैसे हमारे वाहन हमें सबसे अच्छा मार्ग खोजने में मदद करते हैं, यातायात से बचते हैं और टेस्ला के मामले में कार को वास्तविक ड्राइविंग कार्य सौंपते हैं। 

B2B विक्रेताओं और विपणक के रूप में, हम केवल अपने पेशेवर जीवन में AI की शक्ति का अनुभव करना शुरू कर रहे हैं। जिस तरह एक ड्राइवर के मार्ग को यातायात, मौसम, मार्गों और बहुत कुछ को ध्यान में रखना चाहिए, हमारे एसडीआर को एक मानचित्र की आवश्यकता होती है जो अगली महान संभावना को खोजने के लिए सबसे छोटा रास्ता प्रदान करता है। 

फर्मोग्राफिक्स से परे

प्रत्येक महान एसडीआर और बाज़ारिया जानता है कि रूपांतरण और बिक्री उत्पन्न करने के लिए, आप उन संभावनाओं को लक्षित करते हैं जो आपके सर्वोत्तम ग्राहकों की तरह दिखती हैं। यदि आपके सबसे अच्छे ग्राहक औद्योगिक उपकरण निर्माता हैं, तो आप अधिक औद्योगिक उपकरण निर्माताओं को ढूंढते हैं। अपने आउटबाउंड प्रयासों से अधिक से अधिक प्राप्त करने की चाह में, उद्यम दल फर्मोग्राफिक्स में गहराई से उतरते हैं - उद्योग, कंपनी का आकार और कर्मचारियों की संख्या जैसी चीजें।

सबसे अच्छे एसडीआर जानते हैं कि, अगर वे कंपनी के कारोबार के बारे में गहरे संकेत दे सकते हैं, तो वे उन संभावनाओं का पता लगाने में सक्षम होंगे जिनके बिक्री फ़नल में प्रवेश करने की अधिक संभावना है। लेकिन फर्मोग्राफ़िक्स से परे कौन से संकेतों की तलाश करनी चाहिए?

SDRs के लिए पहेली के लापता भाग को क्या कहा जाता है एक्सग्राफिक डेटा - बड़ी मात्रा में डेटा जो कंपनी की बिक्री रणनीति, रणनीति, काम पर रखने के पैटर्न और बहुत कुछ का वर्णन करता है। एक्सोग्राफिक डेटा पूरे इंटरनेट पर ब्रेडक्रंब में उपलब्ध है। जब आप उन सभी ब्रेडक्रंबों पर एआई को ढीला कर देते हैं, तो यह दिलचस्प पैटर्न की पहचान करता है जो एसडीआर को यह समझने में मदद कर सकता है कि एक संभावना आपके सर्वोत्तम ग्राहकों से कितनी अच्छी तरह मेल खाती है।

उदाहरण के लिए, जॉन डीरे और कैटरपिलर को लें। दोनों बड़ी फॉर्च्यून 100 मशीनरी और उपकरण कंपनियां हैं जो लगभग 100,000 व्यक्तियों को रोजगार देती हैं। वास्तव में, वे वही हैं जिन्हें हम "फर्मोग्राफिक जुड़वाँ" कहते हैं क्योंकि उनका उद्योग, आकार और कर्मचारियों की संख्या लगभग समान है! फिर भी डीरे और कैटरपिलर बहुत अलग तरीके से काम करते हैं। Deere एक मध्य-देर से प्रौद्योगिकी अपनाने वाला और B2C फोकस के साथ कम क्लाउड अपनाने वाला है। इसके विपरीत, कैटरपिलर, मुख्य रूप से बी2बी बेचता है, नई तकनीक का शुरुआती अपनाने वाला है, और उच्च क्लाउड अपनाने वाला है। इन व्याख्यात्मक मतभेद यह समझने का एक नया तरीका प्रदान करता है कि कौन एक अच्छी संभावना हो सकती है और कौन नहीं - और इसलिए एसडीआर के लिए अपनी अगली सर्वोत्तम संभावनाओं को खोजने का एक तेज़ तरीका है।

पहली मील की समस्या का समाधान

जैसे टेस्ला ड्राइवरों के लिए अपस्ट्रीम समस्या को हल करने के लिए एआई का उपयोग करता है, एआई बिक्री विकास टीमों को महान संभावनाओं की पहचान करने में मदद कर सकता है, फ़नल के ऊपर क्या होता है, और पहली मील की समस्या को हल कर सकता है जो हर दिन बिक्री विकास की लड़ाई है। 

एक बेजान आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल के बजाय (आईसीपी), एक ऐसे टूल की कल्पना करें, जो किसी कंपनी के सर्वश्रेष्ठ ग्राहकों के बीच के पैटर्न को उजागर करने के लिए एक्सोग्राफ़िक डेटा को सम्मिलित करता है और एआई का उपयोग करता है। फिर उस डेटा का उपयोग करके एक गणितीय मॉडल बनाने की कल्पना करें जो आपके सर्वोत्तम ग्राहकों का प्रतिनिधित्व करता है—इसे एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ग्राहक प्रोफ़ाइल कहते हैं (एआईसीपी) - और उस मॉडल का लाभ उठाकर अन्य संभावनाओं को खोजने के लिए जो इन सर्वोत्तम ग्राहकों की तरह दिखती हैं। एक शक्तिशाली aiCP फर्मोग्राफिक और तकनीकी जानकारी और निजी डेटा स्रोतों को भी निगल सकता है। उदाहरण के लिए, लिंक्डइन से डेटा और इंटेंट डेटा एक aiCP को मजबूत कर सकते हैं। एक जीवित मॉडल के रूप में, aiCP सीखता अधिक समय तक। 

तो जब हम पूछते हैं, हमारा अगला सबसे अच्छा ग्राहक कौन होगा?, अब हमें एसडीआर को स्वयं के बचाव के लिए छोड़ने की आवश्यकता नहीं है। हम अंततः उन्हें इस प्रश्न का उत्तर देने और फ़नल के ऊपर की समस्या को हल करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान कर सकते हैं। हम उन उपकरणों के बारे में बात कर रहे हैं जो स्वचालित रूप से नई संभावनाएं प्रदान करते हैं और उन्हें रैंक करते हैं ताकि एसडीआर को पता चले कि आगे किसे लक्षित करना है और बिक्री विकास दल अपने प्रयासों को बेहतर ढंग से प्राथमिकता दे सकते हैं। अंततः, एआई का उपयोग हमारे एसडीआर को कोटा बनाने में मदद करने के लिए किया जा सकता है - और ऐसी संभावनाओं के साथ जो वास्तव में उस प्रकार की संभावना के लिए उपयुक्त हैं जिसे हम खोजना चाहते हैं - और एक और दिन संभावना के लिए जीना चाहते हैं।

फिरना बिक्री विकास मंच

रेव की बिक्री विकास मंच (एसडीपी) एआई का उपयोग करके संभावित खोज को तेज करता है।

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