Pretprodaja: kvalifikacija vodećeg klijenta i istraživanje

Dobici:

• Sposobnost procjene potencijalnih kupaca s idealnim profilom kupca (ICP) i kvalifikacijskim okvirom (npr. BANT)
• Sposobnost izrade strukturiranog brifinga o računu/osobi iz javno dostupnih informacija
• Sposobnost označavanja rezultata kvalifikacije pretpostavkama koje je potrebno provjeriti

Najskuplja greška u prodaji je provođenje previše vremena s pogrešnom osobom. Ako prodajni predstavnik provede svoj dan u susretu s potencijalnim klijentom koji nikada ne treba vaš proizvod, stvarne prilike nestaju. Zato dobra prodaja počinje provjerom prije prodaje: tko je zaista dobar kandidat, a tko nije?

Ovaj posao se zove kvalifikacija. Umjetna inteligencija (AI) ovdje igra dvije snažne uloge: izvlači brzi sažetak računa iz javno dostupnih informacija (web stranica, industrija, vijesti) i procjenjuje vodstvo prema definiranom okviru. Ali pazite: informacije koje umjetna inteligencija proizvodi početna su pretpostavka, a ne dokazana činjenica. U ovoj ćete jedinici naučiti kako održati točnost i povjerljivost dok ubrzavate istraživanje potencijalnih klijenata.

Napomena: Informacije o računu/osobi koje generira AI ne bi se trebale obrađivati ​​u CRM-u kao stvarne bez provjere, a posebno se ne bi trebale koristiti kao osnova za odluku (npr. "ova tvrtka nema proračun"). Prikupljanje osobnih podataka koji nisu javni je i etičko i zakonsko ograničenje.

Atribucijski okviri: ICP i BANT

Dva osnovna koncepta:

• ICP (Profil idealnog kupca): Opisuje karakteristike kupca koji ima najviše koristi od vašeg proizvoda, najlakše ga je zatvoriti i ostaje najdulje (sektor, veličina, potreba). "Kome bismo trebali prodati?" je odgovor na pitanje.
• BANT: Četiri pitanja koja mjere zrelost potencijalnog klijenta: proračun (postoji li proračun), ovlaštenje (je li on donositelj odluka), potreba (postoji li stvarna potreba), vrijeme (je li vrijeme prikladno). Ocjenjivanje svakog potencijalnog klijenta u ova četiri jasno pokazuje kome dati prioritet.

Umjetna inteligencija izvrsno funkcionira pri uklapanju traga u te okvire i izdvajanju informacija koje nedostaju kao "pitanja koja treba postaviti".

Korak po korak: kvalificiranje potencijalnog klijenta

1. Odredite svoj ICP. Zapišite 4-5 konkretnih karakteristika vašeg idealnog kupca.
2. Prikupiti javno dostupne podatke. Web stranica, stranica "o", industrija, otvaranje radnih mjesta.
3. Ukloni brifing s AI. Napravite strukturirani izvod računa.
4. Ocijenite usklađenost s ICP-om. Koliko elektroda odgovara ICP-u?
5. Označite pretpostavke. Držite odvojeno AI-predviđene (nedokazane) informacije.
6. Pripremite uvodna pitanja. Pitanja koja trebate postaviti u prvom intervjuu kako biste popunili BANT praznine.

Upiti koji se mogu kopirati

Osnovni upit koji iz javno dostupnih informacija izdvaja briefing o računu:

Uloga: Vi ste pomoćnik istraživanja prodaje. Ispod je JAVNI tekst o tvrtki. Napravite strukturirani sažetak računa iz sljedećeg:- Čime se tvrtka bavi (1 rečenica)- Industrija i procijenjena veličina- Moguće potrebe/bolne točke (povezane s našim proizvodom)- ICP fit: [Visoka | Srednje | Low] + obrazloženje jedne rečenice - posebno navedite PRETPOSTAVKE (zaključci bez dokaza) koje je potrebno provjeriti PRIKLADNE informacije koje nisu u tekstu; Ako ne znate, napišite "nejasno". Naš proizvod: {{ product_summary }}Tekst tvrtke: {{ publicly_public_text }}

Prompt koji procjenjuje vodstvo prema BANT-u:

Ocijenite sljedeće vodeće informacije unutar BANT okvira: - Proračun: znamo / nepoznato - Autoritet (autoritet): je li osoba donositelj odluka? - Treba: ima li dokaza? - Vrijeme (vrijeme): postoji li događaj okidač? Označite "poznato / nepoznato" za svaku dimenziju. Predložite pitanje za postavljanje na prvom sastanku koje će pokriti nepoznanice. Informacije o potencijalnom klijentu: {{ informacije }}

Upit koji proizvodi personalizirano otvaranje prvog kontakta:

Na temelju ovog brifinga o računu, napišite personalizirani uvod u jednu rečenicu za prvi kontakt. Neka se temelji na konkretnom zapažanju specifičnom za njihov rad, a ne na općim pohvalama. Nemojte pretjerivati, nemojte koristiti neutemeljene tvrdnje. Brifing: {{ briefing }}

Upit koji također sugerira "eliminaciju" u kvalifikaciji:

Ako se ovaj potencijalni klijent čini slabo kompatibilnim s našim ICP-om, jasno to recite i navedite 1-2 stavke opravdanja zašto ga možda ne vrijedi slijediti. Nemojte forsirati odnos; budite iskreni da svoje resurse rasporedimo na pravo mjesto.ICP: {{ icp }} | Potencijalni klijent: {{ potencijalni klijent }}

Slab upit / Jak upit

loš pristup

Snažan pristup

"Recite mi nešto o ovoj tvrtki"

Vraća javni tekst + zahtijeva strukturirani brifing

Proizvodi fiktivni promet/broj zaposlenih

Kaže "nesiguran", odvojeno označava pretpostavke

Prikazuje svaki potencijalni klijent kao "kvalificiran"

Prilično eliminira nisku kompatibilnost

Generalno otvorenje ("odlično društvo")

Konkretno otvaranje specifično za njihovu djelatnost

Razlika je u tome što robusni pristup koristi umjetnu inteligenciju kao "generator hipoteza", a ne kao "izvor činjenica": svaki rezultat je nacrt koji treba provjeriti.

Tri mini kućišta

Slučaj 1 — Zamka lažnog prometa. Predstavnik je upitao: "Koliki je promet ove tvrtke?" upitao je; AI je samouvjereno rekao "250 milijuna TL godišnje". Međutim, to je bilo potpuno izmišljeno; Tvrtka nikada nije otkrila ovu informaciju. Kad je tim to shvatio, ažurirali su upit pravilom "Ako ne znaš, piši nejasno, izmisli brojeve". U sljedećim brifinzima, AI je napisao "nesiguran" u polje prometa, sprječavajući pogrešan prijedlog temeljen na netočnoj proračunskoj pretpostavci.

Slučaj 2 — poštena eliminacija uštedjela vrijeme. Popis od 30 odvoda prošao je kroz ICP upit. AI je označio 9 potencijalnih klijenata kao "neprikladno" i dao opravdanje (npr. "premali tim, ispod minimalnog broja korisnika našeg proizvoda"). Umjesto da troši vrijeme na ovih 9, predstavnik se usredotočio na 21 kvalificiranog potencijalnog klijenta; U tom kvartalu značajno je porasla kvaliteta cjevovoda (prodajnog cjevovoda).

Slučaj 3 — Otvorena betonska vrata. AI je iz nedavnih oglasa za posao jedne tvrtke zaključio da "grade brzorastući tim za podršku" i svoju uvodnu rečenicu temeljio na ovome: "Bio sam znatiželjan kako upravljate sve većim brojem zahtjeva dok rastete svoj tim za podršku." U usporedbi s općim otvaranjem, stopa odgovora bila je osjetno veća; jer je poruka doticala njihovu stvarnu situaciju.

Savjet: Pretvorite svaku "pretpostavku" koju umjetna inteligencija izvede u pitanje na prvom sastanku. Umjesto da kažete: "Mislim da se vaš opseg podrške povećava", pitajte: "Kako se vaš opseg podrške promijenio u posljednje vrijeme?" pitati. Na taj način potvrđujete pretpostavku i navodite kupca na razgovor.

Privatnost i etička granica

Atribucija se vrši samo uz javno dostupne i poslovne informacije. Neetično je i protuzakonito koristiti nečije privatne objave na društvenim mrežama, osobni život ili podatke dobivene bez dopuštenja kao izvor istraživanja (KVKK, tj. Zakon o zaštiti osobnih podataka). Pravilo je jednostavno: nemojte prikupljati i unositi u AI nikakve osobne podatke koji nisu napisani na službenoj web stranici tvrtke ili na otvorenim komercijalnim resursima.

Oprez: predviđanja "potrebe/točke boli" generirana umjetnom inteligencijom ne bi se trebala predstavljati kupcu kao da su pouzdano poznata. Reći "Imaš ovaj problem" odmah ruši povjerenje ako je pogrešno. Umjesto toga, "ovaj se izazov često viđa u vašoj industriji, kako vam ide?" Nastavite bez kraja.

Hvatanje pokretačkih događaja

U prodaji je vrijeme često važnije od same poruke. "Događaj okidač" je javno vidljiv razvoj događaja koji ukazuje da bi tvrtka mogla trebati vaše rješenje upravo sada: zapošljavanje novog rukovoditelja, otvaranje novog ureda, stjecanje novih ulaganja, brzi rast tima ili lansiranje novog proizvoda. Ovi događaji su "vrata"; Jer tvrtke koje doživljavaju promjene upravo su u razdoblju kada su najotvorenije novim rješenjima. AI-u dajete javne vijesti i objave računa i pitate "postoje li neki pokretački događaji koji se mogu povezati s našim rješenjem?" možete pitati.

S takvim okidačem, vaša prva poruka za kontakt postaje puno jača: otvaranje poput "Vidio sam da ste otvorili svoj novi operativni centar; upravljanje obujmom podrške na ovoj razini često je izazovno" čini se i relevantnim i pravovremenim. Ipak, primjenjuje se ista disciplina: provjerite je li događaj koji ga je pokrenuo stvaran i aktualan i nemojte se smijati miješajući stare vijesti s "novima". Vrijeme je dobar prijatelj, ali samo uz provjerene informacije.

Uobičajene greške

• Prihvaćanje prometa/broja zaposlenika koje je izradila umjetna inteligencija kao stvarnog bez provjere.
• Kvalificirati svaki trag; preskakanje poštenog pregleda i rasipanje resursa.
• Provođenje istraživanja pod pretpostavkom da su "svi naši kupci" bez definiranja ICP-a.
• Pretraživanje nejavnih osobnih podataka i unos istih u AI (povreda KVKK).
• Predstavljanje AI-jevog predviđanja bolnih točaka kupcu kao apsolutne istine.
• Preskakanje provjere valjanosti ne pretvaranjem pretpostavki u pitanja za intervju.

Ukratko

• Dobra prodaja počinje eliminacijom; ICP i BANT jasno pokazuju kome dati prednost.
• AI izvlači brze brifinge iz javno dostupnih informacija; ali njegov izlaz je pretpostavka koju treba provjeriti.
• Spriječite izmišljanje brojeva i podataka pravilom "ako ne znaš, napiši nejasno".
• Iskreno eliminirajte potencijalne klijente niske usklađenosti; Rasporedite svoje resurse na pravo mjesto.
• Koristite samo javno dostupne poslovne informacije; Ograničenje zaštite osobnih podataka (KVKK).

Zadatak aplikacije

Uzmite javno dostupnu stranicu "o" stvarne ciljane tvrtke i postavite je na upit za briefing. Provjerite tri stvari u izlazu: (1) je li umjetna inteligencija izmislila neke brojke/informacije (ako jest, ojačajte pravilo "nesigurno"), (2) izolira li popis "pretpostavki" zapravo nedokazane zaključke, (3) ima li obrazloženje usklađenosti s ICP-om smisla. Zatim svaku istaknutu pretpostavku pretvorite u otvoreno pitanje koje ćete postaviti na prvom intervjuu.

popis za provjeru

• [ ] Opisao sam svoj ICP s 4-5 konkretnih karakteristika.
• [ ] Koristio sam samo javno dostupne poslovne podatke.
• [ ] Spriječio sam umjetnu inteligenciju da izmišlja brojeve/informacije "nejasnim" pravilom.
• [ ] Označio sam pretpostavke odvojeno od dokazanih informacija.
• [ ] Iskreno sam eliminirao potencijalne klijente niske kompatibilnosti.
• [ ] Svaku sam pretpostavku pretvorio u pitanje koje bih postavio u intervjuu.