Johda tutkimusta ja pätevyyttä

Voitot:

• Kyky selvittää ihanteellinen asiakasprofiili (ICP) ja ostajapersoona tekoälyn avulla
• Kyky hyväksyä liidejä jäsennellyllä tavalla puitteilla, kuten BANT ja MEDDIC
• Kyky soveltaa kurinalaisuutta, jonka mukaan tekoälyn tuottamat yritys-/henkilötiedot tarkistetaan lähdettä vastaan

Myynnin kallein virhe on puhuminen väärälle henkilölle. Edustaja käyttää viikkoja selittääkseen oikeaa tuotetta väärälle asiakkaalle oikeaan aikaan ja saa lopulta vastauksen "budjettia ei ole" tai "En ole se, joka päättää." Nämä tiedot voidaan kuitenkin suurelta osin poimia ennen ensimmäistä yhteydenottoa. Juuri sitä johtava tutkimus ja pätevyys tekevät: erottele varhaisessa vaiheessa, kuka voisi olla asiakkaasi ja kuka on ajanhukkaa. Tässä osiossa opit käyttämään tekoälyä tämän prosessin moottorina; Näemme vaihe vaiheelta Ideal Customer Profilen (ICP) ja ostajapersoonien luomisesta pisteytykseen BANTin ja MEDDICin kaltaisilla viitekehyksellä. Laitetaan alkuun varoitus: tekoälyn tuottamia yritys- ja henkilötietoja ei koskaan pidetä "oikeina" ilman varmennusta.

Ihanteellinen asiakasprofiili (ICP) ja ostajapersoona

ICP on vastaus kysymykseen "millainen yritys on ihanteellinen asiakas meille?" Persona on henkilö, jonka kanssa puhut kyseisessä yrityksessä. Ne ovat kaksi eri asiaa: ICP määrittelee yrityksen (firmographic), persoona määrittelee henkilön.

käsite

Mikä määrittelee

Esimerkkisignaalit

ICP (firmografinen)

Ihanteellinen yritys

Toimiala, henkilöstömäärä, liikevaihto, maantiede

ICP (teknografinen)

Yrityksen käyttämä tekniikka

CRM, infrastruktuuri, ohjelmistot, joita he käyttävät

Persoona

Henkilö päätöksentekoprosessissa

Otsikko, tavoitteet, kipupisteet, KPI:t

Firmografiset signaalit vastaavat kysymykseen "Onko tämä yritys meille sopiva koon suhteen?" Teknologiset signaalit vastaavat kysymykseen "Käytävätkö he jo teknologiaa, joka täydentää/riittaa meitä?" Esimerkiksi yritykset, jotka käyttävät tiettyä verkkokaupan infrastruktuuria, voivat olla valmiina maaperänä integraatiollesi.

ICP-määrittelykehote: "Alla on 10 viimeisten 12 kuukauden aikana hankkimiemme asiakkaidemme ominaisuudet. Luo Ideal Customer Profile (ICP) etsimällä niistä YLEISIÄ kaavoja. Tee taulukko, jossa on seuraavat mitat: toimiala, henkilöstömäärä, vuotuinen liikevaihdon vaihteluväli, maantiede, heidän käyttämänsä teknologiat, tyypillinen kipupiste. Luota vain malleihin tietoihin, koska asiakkaat eivät lisää tietoja. Älä lisää tietoja. {{customer_list}}"

Henkilöiden poimintakehote: "Myymme {{tuotetta}}. ICPmme on {{icp_summary}}. Määrittele 3 persoonaa, jotka vaikuttavat ostopäätökseen näissä yrityksissä. Jokaiselle henkilölle: - Otsikko - Ensisijaiset tavoitteet ja KPI:t, joilla niitä mitataan - 2 parasta kipupistettä - Tuotteemme arvolupaus käännettynä heidän kielelleen - 2 pistettä, jotka saattavat vastustaa ostoa"

Pätevyyskehykset: BANT ja MEDDIC

Mittaamme strukturoiduilla kysymyksillä, onko liidi "todellinen". Kaksi yleistä kehystä:

TAPE — nopeaan ja kevyeen karakterisointiin:

• Budjetti: Onko resursseja maksaa?
• Auktoriteetti: Voiko henkilö, jonka kanssa puhun, tehdä päätöksiä?
• Tarve: Onko olemassa todellista, kiireellistä tarvetta?
• Aikajana: Milloin he aikovat vastaanottaa sen?

MEDDIC – syvemmälle monimutkaiseen, suureen B2B-myyntiin:

• Mittarit: Asiakkaan mittaama numeerinen hyöty.
• Taloudellinen ostaja: Henkilö, joka todella hallitsee budjettia.
• Päätöskriteerit: Päätöskriteerit.
• Päätösprosessi: Päätösprosessi ja vaiheet.
• Tunnista kipu: Konkreettinen kipu.
• Mestari: Henkilö, joka puolustaa sinua sisällä.

Kehys

milloin

syvyys

TAPE

Lyhyt sykli, alhainen keskiarvo

nopea eliminointi

Lääkäri

Pitkä sykli, korkea arvo, monia sidosryhmiä

syvällinen, järjestelmällinen

Vinkki: Pienen ja nopean myynnin aloittaminen TAPE:lla; Vaihda MEDDICiin, kun sopimus kasvaa ja sidosryhmien määrä kasvaa. Kerro tekoälylle selvästi, millä viitekehyksellä haluat tehdä maalin, tai se voi sekoittaa nämä kaksi.

Tutkimuksen yhteenveto ja attribuutiopisteytys tekoälyllä

Käytämme tekoälyä kahdessa tehtävässä: (1) tee yhteenveto käytettävissä olevista raakatiedoista kehyksellä, (2) ehdota arvosanaa. Pisteet ovat "alustava sijoitus" sinulle, ei lopullinen päätös.

Liidin pätevyyskehote (BANT): "Arvioi seuraavat liidihuomautukset BANT-kehyksen avulla. Anna 0–5 pistettä jokaisesta ulottuvuudesta ja kirjoita perustelut. Jos tiedot puuttuvat, sano "ei tietoja", ÄLÄ ARVAUTA. Tutkimus: kokonaispistemäärä, kuuma/lämmin/kylmä -tunniste ja seuraavan vaiheen ehdotus. Johdin huomautukset:- Yritys: {{henkilö/{ti}}- {{yritys:}}-t {{interview_notes}}"

Liidiluettelon priorisointikehote: "Lajittele seuraavat 20 liidiä sen mukaan, kuinka ne sopivat ICP:llemme ({{icp_summary}}). Jokaiselle liidille: soveltuvuuspisteet (0-100), vahvin sovitussignaali, suurin epävarmuus. Jos pisteet ovat alhaiset, kirjoita lyhyesti syy. Jos yritystiedot puuttuvat, merkitse FITTING, 'ad_listable}{'lead_list}

Heikko kehote / Vahva kehote

HEIKKO: "Onko tämä lyijy hyvä?" (Tulos: hajanainen, yksisanainen kommentti.) VAHVA: "Pistele tämä liidi käyttämällä BAND-kehystä. Anna kullekin ulottuvuudelle 0-5, kirjoita perustelut, merkitse puuttuva tieto "ei dataa" ja ehdota seuraavaa vaihetta kokonaispistemäärän perusteella. Älä ylitä muistiinpanojasi."

Valmistusriski: Lähteen vahvistus

Tekoäly pystyy uskottavasti valmistamaan yrityksestä tai henkilöstä tietoa, jota se ei tiedä: liikevaihto, työntekijöiden lukumäärä, arvonimi, jopa päätöksentekijän nimi. Jos joudut kosketuksiin näiden tietojen kanssa, menetät uskottavuutesi yhdellä iskulla.

Varoitus: Tarkista kaikki yrityskohtaiset tiedot, jotka tekoäly palauttaa (liikevaihto, kasvu, johtajanimi, teknologiapino) ensisijaisesta lähteestä: yrityksen omalta sivustolta, LinkedInistä, virallisista uutiskirjeistä. Älä käytä vahvistamattomia tietoja lähetystyössä.

Yksinkertainen vahvistuksen työnkulku:

1. Pyydä tekoälyä "laittamaan lähdetunniste jokaiseen väitteeseen" liidin yhteenvetoa varten.
2. Tarkista lähteestä yksitellen jokainen "On tarkistettava" -merkintä.
3. Käsittele vahvistetut tiedot CRM:ään; Poista se, mitä ei voida vahvistaa.
4. Päivitä pisteytys vain vahvistetuilla tiedoilla.
5. Vasta sen jälkeen siirrytään tavoittamiseen.

Mini Kotelo

B2B SaaS -edustaja Kaan antaa 50 henkilön johtolistan tekoälylle ja lajittelee sen ICP:n sopivuuden mukaan. "Yritys A saavutti 200 työntekijää viimeisellä neljänneksellä", AI sanoo. Kaan avaa yrityksen LinkedInissä; Työntekijöitä on noin 60. AI liioiteltu. Kaan merkitsee tämän signaalin "on tarkistettava", syöttää todellisen luvun ja vähentää pisteet. Vastineeksi se vahvistaa tekoälyn "Yritys B avaa pian uudet markkinat" -signaalin uusilla julkaisuilla yrityksen urasivulla ja asettaa tämän johdon etusijalle. Tulos: AI sijoittui 50 johtoon minuuteissa, Kaan vahvisti listan ja keskittyi 8 todella kuumaan johtoon.

Yleisiä virheitä

• Aloitetaan tutkiminen tunnistamatta ICP:tä (kohdistaminen kaikkiin, ketään ei ammuta).
• Tekoälyn toimittamien yritystietojen käsittely CRM:ään tarkistamatta niitä.
• Sekoitetaan BANT ja MEDDIC ja tehdään puolipisteytys.
• Antaa tekoälyn täyttää puuttuvat tiedot "arvauksella".
• Ajattelee, että pisteet ovat ehdoton totuus ja tekevät ihmisten harkinnan käytöstä.
• Keskittyminen vain yritykseen persoonallisuuden sijaan ja ohittaminen "kenelle minä puhun".

Vinkki: Perustele tekoälypisteet aina kysymällä "miksi pisteit sen noin?" Jos perustelu on heikko, myös pistemäärä on heikko. Perustelut osoittavat myös kohdat, jotka sinun on tarkistettava.

Yhteenvetona

• ICP kuvaa yritystä (firmografinen + teknologinen), persona kuvaa henkilöä; Molemmat ovat välttämättömiä.
• BANT on nopeaa pätevöintiä varten, MEDDIC syvällistä ja monimutkaista myyntiä varten.
• Tekoäly tekee yhteenvedon tutkimuksesta ja ehdottaa pisteitä; Lopullinen päätös kuuluu ihmiselle.
• Pistemäärä on alustava sijoitus ja se on pyydettävä perustellusti.
• Tekoälyn tuottamia yritys-/henkilötietoja ei voida käyttää ilman ensisijaisen lähteen vahvistusta.
• Puuttuvat tiedot tulee merkitä "ei tietoja" eikä "arvio".

Sovellustehtävä

Tee luettelo 5–10 viimeisestä hankitusta asiakkaastasi ja pyydä tekoälyä löytämään yleisiä malleja yllä olevan ICP-kehotteen avulla. Priorisoi 10 johtoa käyttämällä tuloksena olevaa ICP:tä. Tarkista sitten jokainen yrityskohtainen väite, jonka tekoäly tekee LinkedInissä ja yrityksen sivustolla kolmen eniten pisteitä saaneen liidin osalta; Huomaa, mitkä väitteet osoittautuvat vääriksi tai epätäydellisiksi. Tämä harjoitus opettaa samanaikaisesti sekä ICP-kuria että vahvistusrefleksiä.