ਲੀਡ ਖੋਜ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ

ਲਾਭ:

• AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਆਦਰਸ਼ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (ICP) ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• BANT ਅਤੇ MEDDIC ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੀਡ ਨੂੰ ਯੋਗਤਾ ਪੂਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਸਰੋਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਕੰਪਨੀ/ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ

ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀ ਗਲਤ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਗਲਤ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤੇ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ "ਕੋਈ ਬਜਟ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਜਾਂ "ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।" ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲੇ ਸੰਪਰਕ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੱਢੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੀਡ ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਬਿਲਕੁਲ ਇਹੀ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਛੇਤੀ ਹੀ ਇਹ ਫਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਗਾਹਕ ਕੌਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੌਣ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ; ਅਸੀਂ ਆਦਰਸ਼ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (ICP) ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ BANT ਅਤੇ MEDDIC ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਦੇਖਾਂਗੇ। ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਰੱਖੀਏ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਦੇ ਵੀ "ਅਸਲ" ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਆਦਰਸ਼ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (ICP) ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਪਰਸੋਨਾ

ICP ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਹੈ "ਕਿਹੜੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਸਾਡੇ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਗਾਹਕ ਹੈ?" ਪਰਸੋਨਾ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਉਹ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ: ICP ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਫਿਰਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ), ਵਿਅਕਤੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਕਲਪ

ਕੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਉਦਾਹਰਨ ਸੰਕੇਤ

ICP (ਫਿਰਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ)

ਆਦਰਸ਼ ਕੰਪਨੀ

ਸੈਕਟਰ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਟਰਨਓਵਰ, ਭੂਗੋਲ

ICP (ਟੈਕਨੋਗ੍ਰਾਫਿਕ)

ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਗਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ

CRM, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਉਹ ਵਰਤਦੇ ਹਨ

ਵਿਅਕਤੀ

ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀ

ਸਿਰਲੇਖ, ਟੀਚੇ, ਦਰਦ ਦੇ ਅੰਕ, ਕੇ.ਪੀ.ਆਈ

ਫਰਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸਿਗਨਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ "ਕੀ ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ?" ਟੈਕਨੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸਿਗਨਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ "ਕੀ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਪੂਰਕ/ਅਪਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?" ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਤੁਹਾਡੇ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਤਿਆਰ ਜ਼ਮੀਨ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ICP ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਹੇਠਾਂ ਚੋਟੀ ਦੇ 10 ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੇ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭ ਕੇ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (ICP) ਬਣਾਓ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ: ਉਦਯੋਗ, ਮੁੱਖ ਗਿਣਤੀ ਸੀਮਾ, ਸਾਲਾਨਾ ਟਰਨਓਵਰ ਰੇਂਜ, ਭੂਗੋਲ, ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਦਰਦ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ, ਚੋਟੀ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨਾ ਜੋੜੋ: {{customer_list}}"

ਪਰਸੋਨਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਅਸੀਂ {{ਉਤਪਾਦ}} ਵੇਚਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡਾ ICP {{icp_summary}} ਹੈ। 3 ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ:- ਸਿਰਲੇਖ- ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਕੇਪੀਆਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ- ਸਿਖਰ ਦੇ 2 ਦਰਦ ਪੁਆਇੰਟ- ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਯੋਗਤਾ ਫਰੇਮਵਰਕ: BANT ਅਤੇ MEDDIC

ਅਸੀਂ ਮਾਪਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਲੀਡ "ਅਸਲ" ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਦੋ ਆਮ ਫਰੇਮਵਰਕ:

ਟੇਪ - ਤੇਜ਼, ਹਲਕੇ ਗੁਣਾਂ ਲਈ:

• ਬਜਟ: ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਹਨ?
• ਅਥਾਰਟੀ: ਕੀ ਮੈਂ ਜਿਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਕੀ ਉਹ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ?
• ਲੋੜ: ਕੀ ਕੋਈ ਅਸਲੀ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਲੋੜ ਹੈ?
• ਟਾਈਮਲਾਈਨ: ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਕਦੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ?

MEDDIC - ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਵੱਡੀ B2B ਵਿਕਰੀ ਲਈ ਡੂੰਘੀ:

• ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: ਗਾਹਕ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਲਾਭ।
• ਆਰਥਿਕ ਖਰੀਦਦਾਰ: ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਜਟ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਫੈਸਲਾ ਮਾਪਦੰਡ: ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ।
• ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ: ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਕਦਮ।
• ਦਰਦ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ: ਠੋਸ ਦਰਦ.
• ਚੈਂਪੀਅਨ: ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਅੰਦਰੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਬਚਾਅ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਫਰੇਮ

ਜਦੋਂ

ਡੂੰਘਾਈ

ਟੇਪ

ਛੋਟਾ ਚੱਕਰ, ਘੱਟ-ਮੱਧਮ ਮੁੱਲ

ਤੇਜ਼ ਖਾਤਮਾ

ਮੈਡੀਕ

ਲੰਬਾ ਚੱਕਰ, ਉੱਚ ਮੁੱਲ, ਬਹੁ-ਹਿੱਸੇਦਾਰ

ਡੂੰਘੀ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ

ਸੰਕੇਤ: ਛੋਟੀ, ਤੇਜ਼ ਵਿਕਰੀ ਲਈ, TAPE ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ; MEDDIC 'ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਸੌਦਾ ਵਧਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਇਹ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

AI ਨਾਲ ਖੋਜ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਕੋਰਿੰਗ

ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਦੋ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: (1) ਫ੍ਰੇਮ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਕੱਚੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ, (2) ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਸਕੋਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ "ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ" ਹੈ, ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ।

ਲੀਡ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (BANT): "BANT ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਲੀਡ ਨੋਟਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਮਾਪ ਲਈ 0-5 ਪੁਆਇੰਟ ਦਿਓ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਿਖੋ। ਜੇਕਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਤਾਂ 'ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ' ਕਹੋ, ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਾ ਲਗਾਓ। ਪੜਤਾਲ: ਕੁੱਲ ਸਕੋਰ, 'ਗਰਮ/ਗਰਮ/ਠੰਢੇ' ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਦਾ ਸੁਝਾਅ। {{person}}- ਨੋਟ: {{interview_notes}}"

ਲੀਡ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਸਾਡੇ ICP ({{icp_summary}}) ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ 20 ਲੀਡਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲੀਡ ਲਈ: ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਕੋਰ (0-100), ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਿੱਟ ਸਿਗਨਲ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ। ਘੱਟ ਸਕੋਰ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ। ਜੇਕਰ ਕੰਪਨੀ ਡੇਟਾ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੂਚੀਬੱਧ FITT, 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ। {{lead_list}}"

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਕੀ ਇਹ ਲੀਡ ਚੰਗੀ ਹੈ?" (ਨਤੀਜਾ: ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ, ਇੱਕ-ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ।) STRONG: "BAND ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਲੀਡ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਮਾਪ ਨੂੰ 0-5 ਦਿਓ, ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਲਿਖੋ, ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ 'ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ' ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਸਕੋਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਆਪਣੇ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਾ ਜਾਓ।"

ਫੈਬਰੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਜੋਖਮ: ਸਰੋਤ ਤਸਦੀਕ

AI ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ: ਟਰਨਓਵਰ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਸਿਰਲੇਖ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਦਾ ਨਾਮ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਝਟਕੇ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਗੁਆ ਬੈਠੋਗੇ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਫਰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ ਜੋ AI ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਟਰਨਓਵਰ, ਵਾਧਾ, ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਨਾਮ, ਤਕਨੀਕੀ ਸਟੈਕ) ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ: ਫਰਮ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਾਈਟ, ਲਿੰਕਡਇਨ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ। ਆਊਟਰੀਚ ਵਿੱਚ ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਸਦੀਕ ਵਰਕਫਲੋ:

1. AI ਨੂੰ ਲੀਡ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਲਈ "ਹਰੇਕ ਦਾਅਵੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਟੈਗ ਲਗਾਉਣ" ਲਈ ਕਹੋ।
2. ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ "ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
3. CRM ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ; ਮਿਟਾਓ ਜੋ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਕੋਰਿੰਗ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
5. ਕੇਵਲ ਤਦ ਹੀ ਆਊਟਰੀਚ ਵੱਲ ਵਧੋ.

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ

B2B SaaS ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਕਾਨ ਨੇ AI ਨੂੰ 50 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੀਡ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ICP ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ। "ਫਰਮ ਏ ਪਿਛਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ 200 ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਈ," AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਾਨ ਨੇ ਲਿੰਕਡਇਨ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਖੋਲ੍ਹੀ; ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਗਭਗ 60 ਹੈ। ਏ.ਆਈ. ਕਾਨ ਇਸ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ "ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਨੰਬਰ ਦਾਖਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕੋਰ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕਰੀਅਰ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਨਵੀਆਂ ਪੋਸਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਦੇ "ਕੰਪਨੀ ਬੀ ਛੇਤੀ ਹੀ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਖੋਲ੍ਹ ਰਹੀ ਹੈ" ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲੀਡ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ: AI ਨੇ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ 50 ਲੀਡਾਂ ਦਾ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ, ਕਾਨ ਨੇ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ 8 ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਰਮ ਲੀਡਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ICP ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ (ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਗੋਲੀ ਨਹੀਂ ਮਾਰਨਾ)।
• AI ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਪਨੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ CRM ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ।
• BANT ਅਤੇ MEDDIC ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ ਅਤੇ ਅੱਧਾ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ।
• AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ "ਅਨੁਮਾਨ" ਨਾਲ ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਭਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।
• ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਕਿ ਸਕੋਰ ਪੂਰਨ ਸੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
• ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੰਪਨੀ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ "ਮੈਂ ਕਿਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ" ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ।

ਸੰਕੇਤ: "ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਿਉਂ ਸਕੋਰ ਕੀਤਾ?" ਪੁੱਛ ਕੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ AI ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ। ਜੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕੋਰ ਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ. ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਉਹਨਾਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

• ਆਈਸੀਪੀ ਫਰਮ (ਫਿਰਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ + ਟੈਕਨੋਗ੍ਰਾਫਿਕ) ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਦੋਵੇਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
• BANT ਤੇਜ਼ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਹੈ, MEDDIC ਡੂੰਘੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਕਰੀ ਲਈ ਹੈ।
• AI ਖੋਜ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕੋਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਸਕੋਰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਤਰਕਸੰਗਤ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
• AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਕੰਪਨੀ/ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
• ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ "ਅਨੁਮਾਨ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਪਿਛਲੇ 5-10 ਗ੍ਰਹਿਣ ਕੀਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ICP ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭੋ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆਈਸੀਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ 10 ਲੀਡਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ। ਫਿਰ 3 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਕੋਰਿੰਗ ਲੀਡਾਂ ਲਈ ਲਿੰਕਡਇਨ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਸਾਈਟ 'ਤੇ AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ; ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਦਾਅਵੇ ਝੂਠੇ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਨਿਕਲੇ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ICP ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।