Igal hommikul näen oma postkastis sama pilti: laine geneerilisi, veidi „veidraid“ e-kirju, mis on ilmselgelt pärit robotilt. Nad kasutavad minu nime, mainivad minu ettevõtet ja asuvad siis pakkuma lahendust, millel pole absoluutselt mingit pistmist minu tegelike igapäevaste väljakutsetega. See juhtub siis, kui inimesed mõistavad valesti, kuidas kasutada AI-d müügis – nad kasutavad seda müra mahu suurendamiseks, mitte sõnumi sügavuse parandamiseks.
Tulemus? Vastamismäärade drastiline langus ja rikutud brändi maine. Kuid on ka parem viis. Ma nimetan seda uuringu ja kontakteerumise suhtarvuks (Research-to-Reach Ratio). Traditsioonilises müügis kulutavad müügiesindajad 80% ajast kontakteerumisele ja 20% uuringutele. AI-keskses ettevõttes keerame me selle ümber. Me kasutame AI-d, et teha ära 95% mahukast uuringutööst, võimaldades inimesel kulutada 100% oma loomingulisest energiast sõnumi viimasele 5 protsendile: kontakti loomisele.
Probleem: Automatiseerimise ärevuse paradoks
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Paljud ettevõtete omanikud, kellega ma töötan, kannatavad selle all, mida ma nimetan automatiseerimise ärevuse paradoksiks. Nad teavad, et nende praegune müügiprotsess on ebatõhus ja kallis, kuid samas kardavad nad, et AI kasutuselevõtt muudab nad lihtsalt järjekordseks spämmeriks. Nad muretsevad, et automatiseerides kaotavad nad selle, mis teeb nad edukaks: oma inimliku puudutuse.
Paradoks seisneb selles, et mitte kasutades AI-d uuringuteks, tegutseb teie meeskond tõenäoliselt juba praegu nagu robotid. Kui SDR (müügiesindaja) peab täitma kvoodi 50 e-kirja päevas, pole tal aega sügavaks empaatiaks. Nad vaatavad 30 sekundit LinkedIni profiili ja leiavad sealt mõne kunstliku „konksu“.
AI ei pea asendama inimlikku puudutust; see pakub kütust, mis muudab inimliku kontakti võimalikuks suures mahus.
Samm 1: Süvaanalüüsi mootori ehitamine
Et mõista, kuidas AI-d müügis tõhusalt kasutada, peame lõpetama mõtlemise „generatiivsest AI-st“ kui kirjutamisvahendist ja hakkama nägema seda kui analüütilist mootorit (Reasoning Engine).
Selle asemel, et paluda AI-l „kirjutada müügikiri“, palume tal „analüüsida selle potentsiaalse kliendi hiljutist tegevust, nende ettevõtte kvartaliaruannet ja nende tööstusharu praeguseid väljakutseid, et tuvastada kolm konkreetset valupunkti, mida meie toode lahendab“.
Andmeallikad
Väikese müügimeeskonna eesmärk on koondada andmeid, mille leidmiseks inimesel lihtsalt poleks aega. Teie AI-mootor peaks jälgima:
- Hiljutised esinemised podcastides: Mida asutaja saadetes räägib?
- Värbamistrendid: Kas ettevõte värbab rolle, mis viitavad konkreetsele probleemile (nt 5 uue arendaja värbamine viitab skaleerimisprobleemile)?
- Tehnograafilised andmed: Milliseid tööriistu nad praegu kasutavad? (Vaadake meie tarkvara säästujuhti, et näha, kuidas tehnoloogilisi lahendusi analüüsida).
- Sotsiaalne narratiiv: Millest nad LinkedInis postitavad, mis ei ole pelgalt korporatiivne PR?
Samm 2: Kontekstualiseerimise kiht
Kui uuringud on kogutud, peab AI need andmed „tõlkima“ asjakohasuseks. Siinkohal ebaõnnestub enamik ettevõtteid. Nad haaravad andmed ja kopeerivad need malli.
Selle asemel kasutage raamistikku, mida ma nimetan sünteesisillaks (The Synthesis Bridge). Te annate AI-le oma „väärtuspiilarid“ – kolm peamist probleemi, mida te lahendate – ja palute tal leida lühim loogiline tee potentsiaalse kliendi hiljutise tegevuse ja ühe neist piilaritest vahel.
Kui klient postitas hiljuti raskustest brändi stiili säilitamisel globaalses meeskonnas ja te müüte AI-juhtimistööriista, on sild ilmne. Aga kui nad postitasid heategevuslikust jooksuüritusest ja te proovite seda oma tarkvaraga seostada, olete sattunud sünteetilise empaatia lõksu – see on see piinlik hetk, kus robot üritab teeselda, et tal on tunded.
Rusikareegel: Kasutage AI-d ainult professionaalsete tähelepanekute ühendamiseks. Jätke isiklik kontakt inimese hooleks.
Samm 3: „Agentuurimaksu“ kaotamine müügivihjete genereerimisel
Ma näen paljusid ettevõtjaid maksmas £3,000–£5,000 kuus müügivihjete genereerimise agentuuridele. Süvenedes selgub sageli, et need agentuurid kasutavad vaid baastaseme automatiseerimistööriistu ja väikest meeskonda välismaiseid partnereid manuaalseks uuringuks. See on agentuurimaks – lisatasu, mida maksate teostuse eest, millega AI saab nüüd hakkama sentide eest.
Tuues oma „soojade müügivihjete mootori“ AI abil majasiseseks, ei säästa te ainult raha, vaid saavutate ka kontrolli andmete üle. Saate vaadata meie turundusagentuuri kulude analüüsi, et näha täpselt, kui palju marginaali on neis traditsioonilistes teenusmudelites peidus. AI-keskne müügiüksus suudab sageli ületada keskpärase agentuuri tulemusi vaid ühe osalise tööajaga töötajaga, kes haldab süsteemi.
Samm 4: 90/10 reegel kontakteerumisel
Oma ettevõttes järgin ma 90/10 reeglit. AI tegeleb 90% protsessist: müügivihjete tuvastamine, andmete kraapimine, kavatsuste signaalide jälgimine ja esmase personaliseeritud mustandi koostamine. Inimene tegeleb viimase 10 protsendiga: nüansid, lõplik toimetamine ja tegelik saatmisnupu vajutamine.
Kui inimene kulutab ühe e-kirja peale 20 minuti asemel vaid 2 minutit, kuid selle e-kirja kvaliteet on tänu AI-põhisele uuringule kõrgem, muutub teie müügimeeskonna majanduslik efektiivsus üleöö.
Loomeettevõtete jaoks on see eriti võimas. Kui olete turundusfirma, mis otsib uusi kliente, peab teie suhtlus olema sama loov kui teie töö. Selle kohta leiate lisateavet meie turunduse säästujuhendist.
Kuidas alustada: Teie 30-päevane teekava
Kui mõtlete, kuidas kasutada AI-d selles valdkonnas ilma oma praegust töövoogu lõhkumata, alustage väikselt:
- Tuvastage oma „kuldne signaal“: Mis on see üks asi, mis potentsiaalse kliendi kohta teada saades teeks neist täiusliku kandidaadi? (nt nad tõid just turule uue toote, nad kaasasid äsja investeeringu, nad palkasid uue tegevjuhi).
- Automatiseerige signaal, mitte sõnum: Kasutage tööriistu nagu Clay või Perplexity, et leida see signaal veebist 100 potentsiaalse kliendi kohta.
- Inimene-protsessis test: Laske AI-l koostada selle signaali põhjal tunnustusel põhinev avause. Vaadake esimesed 20 ise läbi. Kas need kõlavad inimlikult? Kui mitte, täiustage juhiseid (prompts).
AI-keskse müügimeeskonna reaalsus
Aken „tavalise“ automatiseerimise jaoks on sulgumas. Inimestel on tekkimas „AI-pimedus“ geneerilise suhtluse suhtes. Ettevõtted, kes järgmise 24 kuu jooksul võidavad, ei ole need, kes saadavad kõige rohkem e-kirju; need on need, kes kasutavad AI-d, et olla kontakteerumise hetkel kõige informeeritumad.
Efektiivsus ei tähenda ainult asjade kiiremini tegemist. See tähendab oluliste asjade tegemist nii hästi, et teie konkurendid näivad justkui kasutaksid siiani faksiaparaati.
Kas olete valmis lõpetama müra tekitamise? Ehitame teie mootori üles.