Enamik ettevõtete omanikke kasutab praegu tehisintellekti, et sooritada aegluubis brändi enesetappu.
Nad näevad tööriista, mis suudab kümne sekundiga genereerida 1000 e-kirja, ja mõtlevad: „Geniaalne, minu müügiprobleem on lahendatud.“ Tegelikult panustavad nad geneerilisse laviini (Generic Avalanche) – see on keskpärase AI-genereeritud müra lakkamatu voog, mis on muutnud keskmise B2B postkasti ignoreeritud müügipakkumiste surnuaiaks. Kui kasutate AI-d 1000 halva e-kirja saatmiseks, ei laienda Te oma müüki, vaid ebaõnnestute lihtsalt kiiremini.
Teadmine, kuidas kasutada AI-d müügis, ei tähenda mahtu. See tähendab tehnoloogia kasutamist sügavuse ja asjakohasuse saavutamiseks, mis varem oli mastaapselt liiga kallis või aeganõudev.
Olen analüüsinud sadade AI-põhistele mudelitele üle minevate ettevõtete tegevust. Võitjad ei ole need, kellel on kõige valjemad megafonid; võitjad on need, kes kasutavad AI-d kui mikroskoopi, et leida täpne põhjus, miks nad peaksid potentsiaalse kliendiga just praegu rääkima.
Uuringu ja väljundi pöördvõrdelisus
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Traditsioonilises müügis on otsene seos uuringu kvaliteedi ja kulutatud aja vahel. Kui soovite hüper-personaliseeritud e-kirja, peab SDR (müügiesindaja) kulutama 20 minutit LinkedInis, aastaaruannetes ja podcastides tuhnimiseks.
Ma nimetan uut mudelit uuringu ja väljundi pöördvõrdelisuseks (Research-to-Output Inverse). Õige AI-tööriistade komplektiga langeb uuringutele kuluv aeg peaaegu nullini, samas kui personaliseerimise sügavus tegelikult suureneb. AI suudab „läbi lugeda“ terve 100-leheküljelise aastaaruande, leida sealt konkreetse viite väljakutsele, mida Teie toode lahendab, ja viidata sellele kontekstuaalselt asjakohasel viisil – seda kõike sekunditega.
Kui Te maksate ikka veel turundusagentuurile tuhandeid naelu kuus tavaliste müügijadade käivitamise eest, maksate Te sisuliselt „käsitöö maksu“ töö eest, mida AI teeb nüüd suurema täpsusega.
1. etapp: Andmeintellekti kiht
Lõpetage sõnumist alustamine. Alustage signaalist.
Enamik müügipakkumisi ebaõnnestub, sest ajastus on vale. AI on erakordne „päästiksündmuste“ (Trigger Events) jälgimisel, mis viitavad sellele, et ettevõte on valmis ostma. Selle asemel, et kraapida kokku nimekiri „Londoni turundusjuhtidest“, peaksite kasutama AI-d, et leida:
- Muudatused juhtkonnas: Kes alustas just uuel ametikohal ja peab saavutama tulemusi?
- Finantsilised päästikud: Millised ettevõtted mainisid oma viimases majandustulemuste kõnes „operatiivset efektiivsust“ või „kulude vähendamist“?
- Tehnoloogilised lüngad: Millised ettevõtted kasutavad konkurendi toodet, kuid pole oma tehnoloogiaparki kolm aastat uuendanud?
Sellised tööriistad nagu Clay või Apollo, mis on integreeritud suurte keelemudelitega (LLM), võimaldavad Teil luua töövoogusid, mis ei leia ainult isikut, vaid leiavad ka põhjuse. Näiteks saate juhendada AI-d külastama potentsiaalse kliendi veebisaiti, leidma nende karjäärilehte ja vaatama, kas nad värbavad inimesi rollidesse, mida Teie teenus tavaliselt asendaks või täiendaks.
2. etapp: Asjakohasuse loogika (kolme punkti raamistik)
Kui Teil on signaal olemas, vajate raamistikku kontakti võtmiseks. Ma nõustan oma kliente kasutama kolme punkti raamistikku (Triple-Point Framework), kui nad juhendavad AI-d pöördumisi koostama:
- Ankur: Konkreetne, mitte-ilmselge fakt nende äritegevuse kohta (nt „Märkasin Teie hiljutist laienemist DACH-turule...“)
- Sild: Miks see fakt on Teie jaoks oluline (nt „...tavaliselt, kui ettevõtted sellesse piirkonda sisenevad, muutub kohalik vastavuskontroll pudelikaelaks.“)
- Madala takistusega palve: Küsimus, millele vastamine ei nõua peaaegu mingit pingutust (nt „Kas tegelete sellega praegu ettevõttesiseselt või kohaliku partneri kaudu?“)
Selle loogika sisestamisel AI-sse eemaldute mallist „sooviksin hüpata 15-minutilisele avastuskohtumisele“, mida kõik vihkavad. Te ilmute välja kui kolleeg, kes on teinud kodutöö ära.
3. etapp: AI-põhise müügi tööriistakomplekti loomine
Selle teostamiseks ilma rämpspostitaja muljet jätmata vajate konkreetset komplekti tööriistu, mis töötavad kooskõlas. Siin on näide saledast, AI-põhisest müügiüksusest:
- Andmete hankimine (Clay): Mõelge sellest kui ajustega Excelist. See kogub andmeid rohkem kui 50 allikast ning kasutab AI-d nende filtreerimiseks ja rikastamiseks.
- Süvaanalüüs (Perplexity või GPT-4o): Kasutatakse reaalajas veebis surfamiseks ja konkreetsete ettevõtte uudiste sünteesimiseks punktideks.
- Valideerimine (kohandatud GPT-d): Enne e-kirja saatmist laske teisel AI-l „asuda potentsiaalse kliendi rolli“ ja mustandit kritiseerida. Küsige sellelt: „Kas see e-kiri on tüütu? Kas see tundub geneeriline? Kas ma kustutaks selle kolme sekundiga?“
- Kohaletoimetamine (Instantly või Salesloft): Tegeliku saatmise ja postkasti „tervise“ haldamiseks.
Nende jaoks, kes tegelevad professionaalsete teenuste turundusega, võib üleminek suurearvuliselt SDR-meeskonnalt ühele „AI-operaatorile“ vähendada kliendi hankimise kulusid kuni 70%. Te ei kaota inimlikku puudutust; Te säästate inimlikku puudutust tegeliku vestluse jaoks, selle asemel et raisata seda rutiinsele jahipidamisele.
Müügi AI „90/10 reegel“
Ma pooldan 90/10 reeglit: laske AI-l tegeleda 90% uuringute ja mustandite koostamisega, kuid hoidke inimest protsessis viimase 10% jaoks – see on tunnetuse kontroll (vibe check).
AI on geniaalne loogikas, kuid võib aeg-ajalt olla ebakõlaline. Inimene peaks alati kõrge väärtusega väljaminevad sõnumid üle vaatama, et tagada „Ankru“ autentsus. Kui AI leiab podcasti, kus tegevjuht osales, peaks inimene üle kontrollima, kas kasutatud tsitaat on e-kirja kontekstis tegelikult mõistlik.
Miks enamik ettevõtteid selles ebaõnnestub
Enamik ettevõtteid ebaõnnestub, sest nad kohtlevad AI-d kui efektiivsuse tööriista (sama asja tegemine kiiremini), mitte kui tulemuslikkuse tööriista (parema asja tegemine).
Kui Teie pakkumine on keskpärane, aitab AI Teil lihtsalt rohkem inimesi kiiremini ärritada. Aga kui Teil on tõeline lahendus konkreetsele probleemile, on AI võimsaim tööriist, mis kunagi loodud nende inimeste leidmiseks, kellel on see probleem just praegu.
Kokkuvõtteks: „Piisavalt hea“ masspostituse aken on sulgumas. Kuna AI muudab kirjade saatmise lihtsamaks, tõuseb barjäär sellele, mis kvalifitseerub „väärtuslikuks“ sõnumiks. Võitmiseks peate kasutama AI-d, et olla inimlikum, mitte vähem inimlik.
Kui olete valmis lõpetama geneerilise masspostituse ja alustama saledama ning nutikama müügimootori ehitamist, vaatame üle Teie praegused protsessid. Ootamise hind on kõrgem, kui Te arvate.