Trauben rein, Champagner raus: Wie KI den Verkaufstrichter verändert

Rev: Wie KI den Verkaufstrichter verändert

Sehen Sie sich die Notlage des Vertriebsmitarbeiters an (SDR). Jung in ihrer Karriere und oft wenig Erfahrung, strebt der SDR danach, in der Vertriebsorganisation voranzukommen. Ihre einzige Verantwortung: Interessenten rekrutieren, um die Pipeline zu füllen.  

Also jagen und jagen sie, aber sie finden nicht immer die besten Jagdgründe. Sie erstellen Listen mit Interessenten, die sie für großartig halten, und schicken sie in den Verkaufstrichter. Aber viele ihrer Interessenten passen nicht und verstopfen stattdessen den Trichter. Das traurige Ergebnis dieser zermürbenden Suche nach großartigen Leads? In etwa 60 % der Fälle erfüllt der SDR nicht einmal seine Quote.

Wenn das obige Szenario die strategische Marktentwicklung so unversöhnlich klingen lässt wie die Serengeti für ein verwaistes Löwenjunges, bin ich vielleicht mit meiner Analogie zu weit gegangen. Aber der Punkt steht fest: Obwohl SDRs die „erste Meile“ des Verkaufstrichters besitzen, haben die meisten von ihnen Probleme, weil sie einen der schwierigsten Jobs in einem Unternehmen haben und nur wenige Hilfsmittel haben, um zu helfen.

Wieso den? Die Werkzeuge, die sie dafür brauchen, gab es bisher nicht.

Was braucht es, um die erste Meile von Vertrieb und Marketing zu retten? SDRs benötigen eine Technologie, die Interessenten identifizieren kann, die wie ihre idealen Kunden aussehen, schnell die Passung dieser Interessenten bewerten und ihre Kaufbereitschaft ermitteln kann.

Revolutionieren Sie über dem Trichter 

Es gibt eine Fülle von Tools, mit denen Vertriebs- und Marketingteams Leads im gesamten Verkaufstrichter verwalten können. Plattformen für das Kundenbeziehungsmanagement (CRMs) sind besser denn je darin, Bottom-Funnel-Deals zu verfolgen. Kontobasiertes Marketing (ABM) Tools wie z HubSpot und Marketo haben die Kommunikation mit potenziellen Kunden im Mid-Funnel vereinfacht. Weiter oben im Trichter helfen Verkaufsengagement-Plattformen wie SalesLoft und Outreach, neue Leads zu gewinnen. 

Aber mehr als 20 Jahre nachdem Salesforce auf den Markt kam, stagnieren die verfügbaren Technologien oberhalb des Trichters – genau der Bereich, bevor ein Unternehmen weiß, mit wem es überhaupt sprechen sollte (und der Bereich, in dem SDRs jagen) – stagnieren. Die erste Meile hat noch niemand geschafft.

Das „First Mile Problem“ im B2B-Vertrieb lösen

Das soll sich zum Glück ändern. Wir stehen an der Schwelle zu einer riesigen Innovationswelle für Unternehmenssoftware. Diese Welle ist künstliche Intelligenz (AI). KI ist die vierte große Innovationswelle in diesem Bereich in den letzten 50 Jahren (nach der Mainframe-Welle der 1960er, der PC-Revolution der 1980er und 90er und der jüngsten horizontalen Software-as-a-Service-Welle (SaaS), mit der Unternehmen auf jedem Gerät einen besseren und effizienteren Geschäftsprozess ausführen können – keine Programmierkenntnisse erforderlich).

Eine der vielen besten Eigenschaften von KI ist ihre Fähigkeit, Muster in den galaktischen Mengen digitaler Informationen zu finden, die wir anhäufen, und uns mit neuen Daten und Erkenntnissen aus diesen Mustern zu versorgen. Wir profitieren bereits im Verbraucherbereich von KI – sei es bei der Entwicklung von COVID-19-Impfstoffen; die Inhalte, die wir von Nachrichten- und Social-Apps auf unseren Telefonen sehen; oder wie uns unsere Fahrzeuge helfen, die beste Route zu finden, Staus zu vermeiden und im Falle des Tesla die eigentlichen Fahraufgaben an das Auto zu delegieren. 

Als B2B-Verkäufer und -Vermarkter fangen wir gerade erst an, die Macht der KI in unserem Berufsleben zu erleben. Genauso wie die Route eines Fahrers Verkehr, Wetter, Routen und mehr berücksichtigen muss, benötigen unsere SDRs eine Karte, die den kürzesten Weg zum Auffinden des nächsten großartigen Interessenten bietet. 

Jenseits der Firmographie

Jeder große SDR und Vermarkter weiß, dass Sie Interessenten ansprechen, die wie Ihre besten Kunden aussehen, um Conversions und Verkäufe zu generieren. Wenn Ihre besten Kunden Hersteller von Industrieanlagen sind, finden Sie weitere Hersteller von Industrieanlagen. In dem Bestreben, das Beste aus ihren Outbound-Bemühungen herauszuholen, graben sich Unternehmensteams tief in Firmengrafiken ein – Dinge wie Branche, Unternehmensgröße und Anzahl der Mitarbeiter.

Die besten SDRs wissen, dass sie potenzielle Kunden ausfindig machen können, die mit größerer Wahrscheinlichkeit in den Verkaufstrichter eintreten, wenn sie die tieferen Signale darüber, wie ein Unternehmen Geschäfte macht, aufdecken können. Aber nach welchen Signalen sollten sie jenseits der Firmengrafik suchen?

Das fehlende Puzzleteil für SDRs ist das, was genannt wird exegraphische Daten – riesige Datenmengen, die die Verkaufstaktiken, Strategien, Einstellungsmuster und mehr eines Unternehmens beschreiben. Exegraphic-Daten sind in Breadcrumbs im Internet verfügbar. Wenn Sie die KI auf all diese Breadcrumbs loslassen, identifiziert sie interessante Muster, die einem SDR helfen können, schnell zu verstehen, wie gut ein Interessent zu Ihren besten Kunden passt.

Nehmen Sie zum Beispiel John Deere und Caterpillar. Beide sind große Maschinen- und Ausrüstungsunternehmen der Fortune 100, die fast 100,000 Mitarbeiter beschäftigen. Tatsächlich sind sie das, was wir „firmografische Zwillinge“ nennen würden, weil ihre Branche, Größe und Mitarbeiterzahl fast identisch sind! Doch Deere und Caterpillar arbeiten sehr unterschiedlich. Deere ist ein Mid-Late Technology Adopter und Low Cloud Adopter mit B2C-Fokus. Caterpillar hingegen verkauft hauptsächlich B2B, ist ein Early Adopter neuer Technologien und hat eine hohe Cloud-Akzeptanz. Diese exegraphische Unterschiede bieten eine neue Möglichkeit zu verstehen, wer ein guter Interessent sein könnte und wer nicht – und daher einen viel schnelleren Weg für SDRs, ihre nächstbesten Interessenten zu finden.

Lösung des First-Mile-Problems

So wie Tesla KI einsetzt, um das Upstream-Problem für Fahrer zu lösen, kann KI Vertriebsentwicklungsteams dabei unterstützen, großartige Interessenten zu identifizieren, das zu revolutionieren, was oberhalb des Trichters passiert, und das Problem der ersten Meile lösen, mit dem die Vertriebsentwicklung jeden Tag zu kämpfen hat. 

Statt eines leblosen Idealkundenprofils (ICP), stellen Sie sich ein Tool vor, das exegrafische Daten aufnimmt und mithilfe von KI Muster bei den besten Kunden eines Unternehmens aufdeckt. Stellen Sie sich dann vor, diese Daten zu verwenden, um ein mathematisches Modell zu erstellen, das Ihre besten Kunden darstellt – nennen Sie es ein Kundenprofil mit künstlicher Intelligenz (aiCP) – und dieses Modell nutzen, um andere potenzielle Kunden zu finden, die genauso aussehen wie diese besten Kunden. Ein leistungsfähiges aiCP kann firmografische und technografische Informationen sowie private Datenquellen aufnehmen. Beispielsweise können Daten von LinkedIn und Intent-Daten ein aiCP stärken. Als lebendes Modell ist das aiCP lernt im Laufe der Zeit. 

Wenn wir also fragen, Wer wird unser nächstbester Kunde?, müssen wir SDRs nicht länger sich selbst überlassen. Wir können ihnen endlich die Tools anbieten, die sie benötigen, um diese Frage zu beantworten und das Problem oberhalb des Trichters zu lösen. Wir sprechen von Tools, die automatisch neue potenzielle Kunden liefern und diese einordnen, damit SDRs wissen, wen sie als nächstes ansprechen müssen, und Vertriebsentwicklungsteams ihre Bemühungen besser priorisieren können. Letztendlich kann KI verwendet werden, um unseren SDRs dabei zu helfen, Quoten zu erreichen – und mit Interessenten, die tatsächlich zu der Art von Interessenten passen, die wir finden möchten – und zu überleben, um einen weiteren Tag zu gewinnen.

Umdrehung Vertriebsentwicklungsplattform

Vertriebsentwicklungsplattform von Rev (SDP) beschleunigt die Entdeckung potenzieller Kunden mithilfe von KI.

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