Jūsu LinkedIn iesūtne, visticamāk, ir kapsēta "ātriem jautājumiem" un "īsām iepazīstināšanām", ko sūta boti ar tostera emocionālo intelektu. Mēs visi to esam redzējuši: ziņa, kurā pieminēta jūsu universitāte, bet pilnībā ignorēts fakts, ka esat uzņēmuma izpilddirektors jau desmit gadus. Šī ir pārdošanas "nedabiskuma ieleja" (Uncanny Valley) — vieta, kur automatizācija ir pietiekami cilvēcīga, lai būtu atpazīstama, bet pietiekami robotizēta, lai būtu atgrūdoša.
Lielākā daļa uzņēmēju, ar kuriem es sarunājos, no tā baidās. Viņi zina, ka, lai saglabātu konkurētspēju, ir nepieciešami labākie AI rīki pārdošanai, taču viņi baidās sabojāt sava zīmola reputāciju ar aukstu un dīvainu uzrunāšanu.
Šī ir realitāte, ko esmu novērojis tūkstošiem uzņēmumu: patiesie uzvarētāji neizmanto ChatGPT, lai sūtītu vairāk e-pastu. Viņi izmanto mākslīgo intelektu, lai veiktu labāku izpēti. Viņi ir sapratuši, ka "aģentūras nodokli" — milzīgās maksas, ko maksā potenciālo klientu piesaistes (lead gen) uzņēmumiem par viduvējiem sarakstiem — var aizstāt ar efektīvāku iekšējo AI rīku kopumu, kas ģenerē kvalitatīvākus datus. Jūs varat redzēt, kā tas izpaužas mūsu analīzē par tradicionālo mārketinga aģentūru izmaksu aizstāšanu ar viedo automatizāciju.
Pāreja no datu ieguves uz datu sintēzi
💡 Vai vēlaties, lai Penijs analizē jūsu biznesu? Viņa kartē, kuras lomas AI var aizstāt, un izveido pakāpenisku plānu. Sāciet savu bezmaksas izmēģinājuma versiju →
Gadiem ilgi potenciālo klientu piesaiste sekoja prognozējamam, rupja spēka modelim: iegūt sarakstu, verificēt e-pastus un izsūtīt sērijveida ziņas. Mākslīgais intelekts to ir apgriezis kājām gaisā. Mēs pārejam no datu ieguves (Lead Scraping) uz to, ko es saucu par potenciālo klientu sintēzi (Lead Synthesis).
Potenciālo klientu sintēze ir process, kurā AI tiek izmantots, lai analizētu simtiem atšķirīgu datu punktu — jaunākās ziņas, finanšu pārskatus, pieņemšanas darbā tendences un aktivitātes sociālajos tīklos —, lai noteiktu ne tikai to, ar ko runāt, bet arī to, kāpēc jums ar viņiem būtu jārunā tieši tagad. Tas novērš to, ko es saucu par izpētes rezonanses plaisu: attālumu starp vispārīgu piedāvājumu un sarunu, kas ir tik aktuāla, ka šķiet kā laimīga sakritība.
Labākie AI rīki pārdošanai: jūsu inteliģences arsenāls
Ja vēlaties izveidot pārdošanas dzinēju, kas veic izpēti kā cilvēks, bet mērogojas kā mašīna, jums ir nepieciešami rīki, kas prioritāti piešķir kontekstam, nevis apjomam. Šeit ir rīku kopums, ko iesaku uzņēmumiem, kuri vēlas optimizēt savu darbību, vienlaikus palielinot efektivitāti.
1. Clay: Orķestrators
Ja es varētu ieteikt tikai vienu rīku mūsdienīgai pārdošanai, tas būtu Clay. Tas nav CRM; tā ir datu orķestrēšanas platforma. Clay ļauj piesaistīt datus no vairāk nekā 50 avotiem (LinkedIn, Google Maps, GitHub u.c.) un pēc tam izmantot AI (GPT-4 vai Claude), lai šos datus "nolasītu".
- Darba gaita: Tā vietā, lai tikai iegūtu izpilddirektoru sarakstu, jūs varat pateikt Clay: "Atrodi man katru izpilddirektoru profesionālo pakalpojumu sektorā, kurš nupat ir publicējis ziņu par jauna biroja atvēršanu, un tad apkopo viņu pēdējos trīs LinkedIn ierakstus, lai atrastu kopīgu tēmu."
- Kāpēc tas darbojas: Jūs nevis uzminat, bet iesaistāties sarunā, kas jau notiek.
2. Perplexity: Padziļinātas izpētes speciālists
Standarta AI modeļiem ir "zināšanu robeždatums". Perplexity tāda nav. Tas pārlūko tiešsaistes tīmekli reāllaikā. Es iesaku pārdošanas komandām izmantot Perplexity, lai veiktu "pirms-sarunas izpēti".
- Sistēma: Izveidojiet uzdevumu (prompt), kas lūdz Perplexity identificēt trīs galvenos stratēģiskos izaicinājumus, ar kuriem saskaras konkrēts potenciālais klients, pamatojoties uz viņu pēdējo gada pārskatu vai nesenām intervijām.
- Rezultāts: Jūs dodaties uz tikšanos ar ieskatiem, kuru atrašanai jaunākajam speciālistam parasti būtu nepieciešamas četras stundas.
3. Apollo.io: Pamats
Kamēr Clay ir paredzēts orķestrēšanai, Apollo joprojām ir zelta standarts pamatdatubāzei. Tā AI vadītie "intereses dati" (Intent Data) ir īpaši spēcīgi. Tas izseko, kuri uzņēmumi aktīvi meklē tādus risinājumus kā jūsu. Uzņēmumiem SaaS jomā tā ir atšķirība starp auksto zvanu un saziņu ar personu, kura jau izrāda interesi.
Pārdošanas 90/10 AI likums
Es bieži saviem klientiem stāstu par 90/10 likumu: AI būtu jāveic 90% no izpētes, kvalifikācijas un datu ievades, bet cilvēkiem ir jānodrošina pēdējie 10% — "radošais tilts" jeb faktiskā attiecību veidošana.
Kad AI pārņem 90% no rutīnas darba, jums sev jājautā: vai man tiešām ir vajadzīga piecu cilvēku komanda, vai arī man ir vajadzīgs viens augsti kvalificēts "pārdošanas inženieris", kurš prot rīkoties ar šiem instrumentiem? Lielākā daļa uzņēmumu atklāj, ka var sasniegt trīskāršu rezultātu ar pusi no iepriekšējā darbinieku skaita, pārvirzot uzmanību uz šiem augsti efektīvajiem rīkiem.
Pāreja pāri "nedabiskuma ielejai": soli pa solim
Lai neaizbaidītu savus klientus, ievērojiet šo pakāpenisko ieviešanas plānu:
- 1. fāze: Neredzamais AI (Izpēte). Izmantojiet mākslīgo intelektu, lai novērtētu potenciālos klientus un atrastu "trigerus" (darbinieku pieņemšana, finansējums, paplašināšanās). Klients to neredz, bet izjūt saziņas aktualitāti.
- 2. fāze: Palīdzība melnrakstu izstrādē. Izmantojiet tādus rīkus kā Lavender, lai analizētu savus e-pastus pirms nosūtīšanas. Tas nerakstīs e-pastu jūsu vietā, bet pateiks, vai izklausāties pēc robota vai arī jūsu teikumi ir pārāk gari.
- 3. fāze: Automatizēta kvalificēšana. Tikai tad, kad jūsu izpēte ir stabila, izmantojiet AI tērzēšanas botus vai balss aģentus, lai apstrādātu ienākošos, zemākas prioritātes potenciālos klientus.
Otrā līmeņa sekas: "vispārējā profila" pārdevēja ēras beigas
Kas notiks ar pārdošanas nozari, kad acīmredzamās izpētes funkcijas būs automatizētas? Mēs redzēsim pārdošanas "vispārējā profila speciālista" galu. Pasaulē, kur AI var nodrošināt perfektu kontekstu, vienīgā vērtība, ko pievieno cilvēks, ir dziļas nozares zināšanas un empātija.
Ja jūsu pārdošanas komanda joprojām tērē stundas LinkedIn, manuāli kopējot un ielīmējot datus CRM sistēmā, jūs ne tikai tērējat naudu — jūs atpaliekat efektivitātes ziņā. Uzplauks tie uzņēmumi, kuri uzskatīs mākslīgo intelektu par savu "informācijas un analīzes vadītāju" un cilvēkus par saviem "attiecību vadītājiem".
Praktisks ieteikums: Izvēlieties vienu "notikumu-trigeri", kas padara kādu par ideālu klientu jums (piemēram, jauna amata ieņemšana). Izmantojiet Clay, lai atrastu 50 cilvēkus, kuri šonedēļ ir piedzīvojuši šīs izmaiņas, un izmantojiet AI, lai apkopotu, kāpēc šīs izmaiņas padara jūsu pakalpojumu aktuālu. Nosūtiet 10 personalizētus e-pastus, pamatojoties uz šiem datiem. Es garantēju, ka atbilžu līmenis pārsniegs jebkuru masveida izsūtni, ko esat jebkad veikuši.