කෘතිම බුද්ධියවිකුණුම් සක්‍රීය කිරීම

මිදි, ෂැම්පේන් අවුට්: AI විකුණුම් පුනීලය පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද?

විකුණුම් සංවර්ධන නියෝජිතයාගේ දුක්ඛිත තත්වය බලන්න (SDR) ඔවුන්ගේ වෘත්තීය ජීවිතය තුළ තරුණ හා බොහෝ විට අත්දැකීම් අඩු, SDR විකුණුම් සංවිධානයේ ඉදිරියට යාමට උත්සාහ කරයි. ඔවුන්ගේ එක් වගකීමක්: නල මාර්ගය පිරවීම සඳහා අපේක්ෂාවන් බඳවා ගැනීම.  

එබැවින් ඔවුන් දඩයම් කර දඩයම් කරන නමුත් සෑම විටම හොඳම දඩයම් භූමිය සොයාගත නොහැක. ඔවුන් විශිෂ්ට යැයි සිතන අපේක්ෂාවන් ලැයිස්තුවක් සාදා ඒවා විකුණුම් පුනීලයට යවයි. නමුත් ඔවුන්ගේ බොහෝ අපේක්ෂාවන් නොගැලපෙන අතර අවසානයේ පුනීල අවහිර වේ. විශිෂ්ට නායකයන් සඳහා වූ මෙම වෙහෙසකර සෙවීමේ දුක්ඛිත ප්‍රතිඵලය? 60% ක් පමණ, SDR එහි කෝටාව වත් කරන්නේ නැත.

ඉහත දර්ශනය, සෙරෙන්ගෙටි අනාථ සිංහ පැටියෙකුට සමාව නොදෙන ලෙස උපායමාර්ගික වෙළඳපල සංවර්ධනයක් ඇති කරයි නම්, සමහර විට මම මගේ සාදෘශ්‍යය සමඟ බොහෝ දුර ගොස් ඇත. නමුත් කාරණය වන්නේ: SDRs මත වුවද පළමු සැතපුම විකුණුම් පුනීලයේ, ඔවුන්ගෙන් බොහෝ දෙනෙක් අරගල කරන්නේ ඔවුන්ට සමාගමක දුෂ්කරම රැකියාවක් සහ උපකාර කිරීමට මෙවලම් කිහිපයක් ඇති බැවිනි.

මන්ද? ඔවුන්ට අවශ්‍ය මෙවලම් මේ වන තුරු තිබුණේ නැත.

විකුණුම් සහ අලෙවිකරණයේ පළමු සැතපුම ගලවා ගැනීමට ගත වන්නේ කුමක්ද? SDR වලට ඔවුන්ගේ පරමාදර්ශී ගනුදෙනුකරුවන් මෙන් පෙනෙන අපේක්ෂාවන් හඳුනා ගැනීමට හැකි තාක්‍ෂණය අවශ්‍ය වේ, එම අපේක්ෂාවන්ගේ යෝග්‍යතාවය ඉක්මනින් තක්සේරු කළ හැකිය, සහ මිලදී ගැනීමට ඔවුන්ගේ සූදානම ඉගෙන ගන්න.

පුනීලයට ඉහළින් විප්ලව කරන්න 

විකුණුම් පුනීලය පුරා විකුණුම් සහ අලෙවි කණ්ඩායම්වලට නායකත්වයන් කළමනාකරණය කිරීමට උපකාර කිරීමට බොහෝ මෙවලම් පවතී. පාරිභෝගික සම්බන්ධතා කළමනාකරණ වේදිකා (සී.ආර්.එම්) පහළ-පුනීල ගනුදෙනු ලුහුබැඳීමට වඩා හොඳය. ගිණුම් පාදක අලෙවිකරණය (ABM) වැනි මෙවලම් HubSpot සහ Marketo විසින් මැද පුනීලයේ අපේක්ෂාවන් සමඟ සන්නිවේදනය සරල කර ඇත. පුනීලයෙන් ඉහළට, SalesLoft සහ Outreach වැනි විකුණුම් නියැලීමේ වේදිකාවන් නව නායකයින් සම්බන්ධ කර ගැනීමට උපකාරී වේ. 

එහෙත්, සේල්ස්ෆෝර්ස් කරළියට පැමිණ වසර 20කට වැඩි කාලයකට පසුව, පුනීලයට ඉහළින් පවතින තාක්‍ෂණයන් - සමාගමක් කතා කිරීමට පවා සලකා බැලිය යුත්තේ කාටදැයි දැන ගැනීමට පෙර ප්‍රදේශය (සහ SDR ඔවුන්ගේ දඩයම් කරන ප්‍රදේශය) - එකතැන පල්වෙමින් පවතී. කිසිවකු තවමත් පළමු සැතපුම ජයගෙන නැත.

B2B විකුණුම්වල "පළමු සැතපුම් ගැටලුව" විසඳීම

වාසනාවකට මෙන්, එය වෙනස් වීමට ආසන්නයි. අපි ව්‍යාපාරික මෘදුකාංග නවෝත්පාදනයේ දැවැන්ත රැල්ලක මුදුනේ සිටිමු. ඒ තරංගය කෘතිම බුද්ධිය (AI) AI යනු පසුගිය වසර 50 තුළ මෙම ක්ෂේත්‍රයේ සිව්වන විශාල නවෝත්පාදන රැල්ලයි (1960 ගණන්වල ප්‍රධාන රාමු රැල්ලෙන් පසුව; 1980 සහ 90 ගණන්වල පරිගණක විප්ලවය; සහ සේවාවක් ලෙස තිරස් මෘදුකාංගවල නවතම රැල්ල (SaaS) සෑම උපාංගයකම වඩා හොඳ, වඩා කාර්යක්ෂම ව්‍යාපාරික ක්‍රියාවලියක් ක්‍රියාත්මක කිරීමට සමාගම්වලට හැකියාව ලබා දෙයි - කේතීකරණ කුසලතා අවශ්‍ය නොවේ).

AI හි ඇති හොඳම ගුණාංගවලින් එකක් නම්, අප රැස් කරන ඩිජිටල් තොරතුරුවල මන්දාකිණි වෙළුම්වල රටා සොයා ගැනීමට සහ එම රටා වලින් නව දත්ත සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධියෙන් අපව සන්නද්ධ කිරීමට ඇති හැකියාවයි. අපි දැනටමත් පාරිභෝගික අවකාශය තුළ AI වෙතින් ප්‍රතිලාභ ලබනවා—COVID-19 එන්නත් සංවර්ධනයේ දී වේවා; අපගේ දුරකථනවල ප්‍රවෘත්ති සහ සමාජ යෙදුම්වලින් අප දකින අන්තර්ගතය; හෝ අපගේ වාහන අපට හොඳම මාර්ගය සොයා ගැනීමට, ගමනාගමනය වළක්වා ගැනීමට සහ ටෙස්ලා සම්බන්ධයෙන්, සැබෑ රිය පැදවීමේ කාර්යයන් මෝටර් රථයට පැවරීමට උපකාර කරන්නේ කෙසේද? 

B2B විකුණුම්කරුවන් සහ අලෙවිකරුවන් වශයෙන්, අපි අපගේ වෘත්තීය ජීවිතය තුළ AI හි බලය අත්විඳීමට පටන් ගනිමු. රියදුරෙකුගේ මාර්ගයක් මාර්ග තදබදය, කාලගුණය, මාර්ග සහ තවත් බොහෝ දේ සලකා බැලිය යුතු සේම, අපගේ SDR වලට මීළඟ විශිෂ්ට අපේක්ෂාව සොයා ගැනීමට කෙටිම මාර්ගයක් සපයන සිතියමක් අවශ්‍ය වේ. 

ෆර්මොග්‍රැෆික්ස් වලින් ඔබ්බට

පරිවර්තන සහ විකුණුම් උත්පාදනය කිරීම සඳහා ඔබේ හොඳම ගනුදෙනුකරුවන් ලෙස පෙනෙන අපේක්ෂාවන් ඔබ ඉලක්ක කරන බව සෑම විශිෂ්ට SDR සහ අලෙවිකරුවෙකු දනී. ඔබේ හොඳම ගනුදෙනුකරුවන් කාර්මික උපකරණ නිෂ්පාදකයින් නම්, ඔබ තවත් කාර්මික උපකරණ නිෂ්පාදකයින් සොයා යන්න. ඔවුන්ගේ පිටතට යන ප්‍රයත්නයන්ගෙන් උපරිම ප්‍රයෝජන ලබා ගැනීමේ ගවේෂණයේ දී, ව්‍යවසාය කණ්ඩායම් කර්මාන්ත, සමාගම් ප්‍රමාණය සහ සේවක සංඛ්‍යාව වැනි ස්ථිරාංග වෙත ගැඹුරට ඇද දමයි.

සමාගමක් ව්‍යාපාර කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ ගැඹුරු සංඥා මතු කළ හැකි නම්, විකුණුම් පුනීලයට ඇතුළු වීමට වැඩි ඉඩක් ඇති අපේක්ෂාවන් සොයා ගැනීමට ඔවුන්ට හැකි වනු ඇති බව හොඳම SDRs දනී. නමුත් ස්ථිර විද්‍යාවෙන් ඔබ්බට ඔවුන් සෙවිය යුත්තේ කුමන සංඥාද?

SDR සඳහා ඇති ප්‍රහේලිකාවේ නැතිවූ කොටස නිදර්ශන දත්ත වේ - සමාගමක විකුණුම් උපක්‍රම, උපාය මාර්ග, බඳවා ගැනීමේ රටාවන් සහ තවත් බොහෝ දේ විස්තර කරන දැවැන්ත දත්ත ප්‍රමාණයකි. නිදර්ශන දත්ත අන්තර්ජාලය හරහා පාන් කුඩු වලින් ලබා ගත හැකිය. ඔබ එම සියලු පාන් කැබලි මත AI ලිහිල් කළ විට, එය ඔබේ හොඳම පාරිභෝගිකයින්ට අපේක්ෂාවක් කෙතරම් හොඳින් ගැලපේද යන්න ඉක්මනින් SDR හට තේරුම් ගැනීමට උපකාර කළ හැකි රසවත් රටා හඳුනා ගනී.

උදාහරණයක් ලෙස, ජෝන් ඩියර් සහ කැටපිලර් ගන්න. විශාල Fortune 100 යන්ත්‍රෝපකරණ සහ උපකරණ සමාගම් දෙකම පුද්ගලයන් 100,000කට ආසන්න සංඛ්‍යාවක් සේවයේ යොදවයි. ඒවා තමයි අපි හඳුන්වන්නේ ස්ථිර නිවුන් දරුවන් මක්නිසාද යත් ඔවුන්ගේ කර්මාන්තය, ප්‍රමාණය සහ සේවක සංඛ්‍යාව බොහෝ දුරට සමාන වන බැවිනි! එහෙත් Deere සහ Caterpillar ක්‍රියා කරන්නේ ඉතා වෙනස් ආකාරයකටය. Deere යනු B2C ෆෝකස් එකක් සහිත මධ්‍යම ප්‍රමාද තාක්‍ෂණ භාවිතා කරන්නෙකු වන අතර අඩු වලාකුළු භාවිතා කරන්නෙකු වේ. Caterpillar, ප්‍රතිවිරුද්ධව, ප්‍රධාන වශයෙන් B2B අලෙවි කරයි, නව තාක්‍ෂණය කලින් භාවිතා කරන්නෙකු වන අතර ඉහළ වලාකුළු හදාගැනීමක් ඇත. මෙම නිදර්ශන වෙනස්කම් හොඳ අපේක්ෂාවක් විය හැක්කේ කවුරුන්ද සහ නොවන්නේ කවුද යන්න තේරුම් ගැනීමට නව ක්‍රමයක් ලබා දෙයි - එබැවින් SDRs සඳහා ඔවුන්ගේ ඊළඟ හොඳම අපේක්ෂාවන් සොයා ගැනීමට වඩා වේගවත් ක්‍රමයක්.

පළමු සැතපුම් ගැටලුව විසඳීම

රියදුරන් සඳහා ඉහළ ප්‍රවාහ ගැටළුව විසඳීමට ටෙස්ලා AI භාවිතා කරන්නා සේම, විකුණුම් සංවර්ධන කණ්ඩායම්වලට විශාල අපේක්ෂාවන් හඳුනා ගැනීමට, පුනීලයට ඉහළින් සිදුවන දේ විප්ලවීය කිරීමට සහ සෑම දිනකම විකුණුම් සංවර්ධන සටන් කරන පළමු සැතපුම් ගැටලුව විසඳීමට AI හට උපකාර කළ හැකිය. 

පණ නැති පරමාදර්ශී පාරිභෝගික පැතිකඩක් වෙනුවට (ICP), සමාගමක හොඳම පාරිභෝගිකයින් අතර රටා අනාවරණය කිරීමට නිදර්ශන දත්ත අවශෝෂණය කරන සහ AI භාවිතා කරන මෙවලමක් සිතන්න. එවිට ඔබේ හොඳම ගනුදෙනුකරුවන් නියෝජනය කරන ගණිතමය ආකෘතියක් නිර්මාණය කිරීමට එම දත්ත භාවිතා කර සිතන්න—එය කෘත්‍රිම බුද්ධි පාරිභෝගික පැතිකඩක් ලෙස හඳුන්වන්න (aiCP)-සහ මෙම හොඳම පාරිභෝගිකයින් මෙන් පෙනෙන වෙනත් අපේක්ෂාවන් සොයා ගැනීමට එම ආකෘතිය උත්තේජනය කිරීම. බලවත් AICP හට ස්ථිර සහ තාක්ෂණික තොරතුරු සහ පුද්ගලික දත්ත මූලාශ්‍ර අවශෝෂණය කරගත හැක. උදාහරණයක් ලෙස, LinkedIn වෙතින් දත්ත සහ අභිප්‍රාය දත්ත මගින් AICP ශක්තිමත් කළ හැක. ජීවමාන ආකෘතියක් ලෙස, AICP ඉගෙන ගනී කාලයත් එක්ක. 

ඉතින් අපි ඇහුවම, අපගේ මීළඟ හොඳම පාරිභෝගිකයා කවුද?, අපට තවදුරටත් තමන් වෙනුවෙන්ම SDR අත්හැරීමට අවශ්‍ය නැත. අපට අවසානයේ ඔවුන්ට මෙම ප්‍රශ්නයට පිළිතුරු දීමට සහ පුනීලයට ඉහළින් ඇති ගැටළුව විසඳීමට මෙවලම් ලබා දිය හැකිය. අපි කතා කරන්නේ ස්වයංක්‍රීයව නැවුම් අපේක්ෂාවන් ලබා දෙන සහ ඒවා ශ්‍රේණිගත කරන මෙවලම් ගැනයි, එවිට SDRs මීළඟට ඉලක්ක කරන්නේ කවුරුන්දැයි දැන ගන්නා අතර විකුණුම් සංවර්ධන කණ්ඩායම්වලට ඔවුන්ගේ උත්සාහයන් වඩා හොඳින් ප්‍රමුඛත්වය දිය හැකිය. අවසාන වශයෙන්, AI හට අපගේ SDR වලට කෝටාව ලබා ගැනීමට සහ අපට සොයා ගැනීමට අවශ්‍ය අපේක්ෂා වර්ගයට ගැලපෙන අපේක්ෂාවන් සමඟ-සහ තවත් දිනක් අපේක්ෂා කිරීමට උදවු කළ හැක.

එළි විකුණුම් සංවර්ධන වේදිකාව

Rev's විකුණුම් සංවර්ධන වේදිකාව (එස්ඩීපී) AI භාවිතයෙන් අනාගත සොයාගැනීම් වේගවත් කරයි.

Rev Demo එකක් ගන්න

ජොනතන් ස්පියර්

ජොනතන් ස්පියර් එහි ප්‍රධාන විධායක නිලධාරියා වේ එළි. ඔහුට NetBase සහ PLAE හි ව්‍යාපාර පිටුබලය සහිත ප්‍රධාන විධායක නිලධාරියෙකු ලෙස පෙර සාර්ථක භූමිකාවන් දෙකක් ඇතුළුව, කාණ්ඩයේ ප්‍රමුඛ සමාගම් ගොඩනැගීමේ වසර 20කට වැඩි පළපුරුද්දක් ඇත. ස්පියර් යූසී බර්ක්ලි වෙතින් ගෞරව සහිතව පරිගණක විද්‍යාව පිළිබඳ උපාධියක් ද හාවඩ් ව්‍යාපාරික පාසලෙන් ගෞරව සහිතව MBA ද ලබා ඇත. ස්වදේශික සැන් ඩිගන්, ස්පියර් ඔහුගේ උපන් නගරයේ තාක්ෂණික ප්‍රජාවේ කොටසක් වීම සතුටට කරුණකි.

සබැඳි පුවත්

ඉහළට බොත්තම
සමීප

Adblock අනාවරණය විය

Martech Zone වෙළඳ දැන්වීම් ආදායම, අනුබද්ධ සබැඳි සහ අනුග්‍රාහකත්ව හරහා අපි අපගේ වෙබ් අඩවියෙන් මුදල් උපයන නිසා කිසිදු වියදමකින් තොරව ඔබට මෙම අන්තර්ගතය ලබා දීමට හැකි වේ. ඔබ අපගේ වෙබ් අඩවිය නරඹන විට ඔබේ දැන්වීම් අවහිර කරන්නා ඉවත් කරන්නේ නම් අපි අගය කරන්නෙමු.