Wiodące badania i kwalifikacja

Zyski:

• Możliwość wyjaśnienia idealnego profilu klienta (ICP) i persony kupującego za pomocą sztucznej inteligencji
• Możliwość kwalifikowania potencjalnych klientów w ustrukturyzowany sposób za pomocą platform takich jak BANT i MEDDIC
• Umiejętność zastosowania dyscypliny weryfikacji informacji o firmie/osobie wytworzonych przez sztuczną inteligencję w stosunku do źródła

Najkosztowniejszym błędem w sprzedaży jest rozmowa z niewłaściwą osobą. Przedstawiciel spędza tygodnie na wyjaśnianiu właściwego produktu niewłaściwemu klientowi we właściwym czasie i ostatecznie otrzymuje odpowiedź „nie ma budżetu” lub „nie ja decyduję”. Jednak informacje te można w dużej mierze uzyskać przed pierwszym kontaktem. Właśnie temu służą badania i kwalifikacje potencjalnych klientów: rozróżnij już na wczesnym etapie, kto może być Twoim klientem, a kto jest stratą czasu. W tej części dowiesz się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję jako silnik tego procesu; Zobaczymy krok po kroku, od stworzenia Profilu Idealnego Klienta (ICP) i person kupującego po scoring w frameworkach takich jak BANT i MEDDIC. Na początku postawmy ostrzeżenie: informacje o firmie i osobie wytworzone przez sztuczną inteligencję nigdy nie są uważane za „prawdziwe” bez sprawdzenia.

Idealny profil klienta (ICP) i persona kupującego

ICP jest odpowiedzią na pytanie „jaki typ firmy jest dla nas idealnym klientem?” Persona to osoba, z którą rozmawiasz w tej firmie. Są to dwie różne rzeczy: ICP definiuje firmę (firmograficzną), persona definiuje osobę.

koncepcja

Co definiuje

Przykładowe sygnały

ICP (firmograficzne)

Idealna firma

Branża, liczba pracowników, obrót, położenie geograficzne

ICP (technograficzny)

Technologia stosowana przez firmę

CRM, infrastruktura, oprogramowanie, z którego korzystają

Osoba

Osoba w procesie decyzyjnym

Tytuł, cele, słabe punkty, KPI

Sygnały firmograficzne odpowiadają na pytanie „Czy ta firma jest dla nas odpowiednia pod względem wielkości?” Sygnały technograficzne odpowiadają na pytanie: „Czy korzystają już z technologii, która się z nami uzupełnia/sprzecza?” Gotowym gruntem do Twojej integracji mogą być na przykład firmy korzystające z określonej infrastruktury e-commerce.

Podpowiedź dotycząca definicji ICP: „Poniżej znajduje się charakterystyka 10 największych klientów, których pozyskaliśmy w ciągu ostatnich 12 miesięcy. Utwórz Profil Klienta Idealnego (ICP), znajdując w nich WSPÓLNE wzorce. Utwórz tabelę z następującymi wymiarami: branża, zakres zatrudnienia, zakres rocznych obrotów, położenie geograficzne, wykorzystywane technologie, typowy problem. Opieraj się wyłącznie na wzorcach w danych, nie dodawaj założeń poza danymi. Najlepsi klienci: {{customer_list}}”

Podpowiedź do wyodrębnienia osoby: „Sprzedajemy {{product}}. Nasz ICP to {{icp_summary}}. Zdefiniuj 3 osoby, które mają wpływ na decyzję o zakupie w tych firmach. Dla każdej osoby: – Tytuł – Główne cele i KPI, według których są mierzone – 2 najważniejsze punkty bólowe – Propozycja wartości naszego produktu przetłumaczona na ich język – 2 punkty, które mogą sprzeciwić się zakupowi

Ramy Kwalifikacji: BANT i MEDDIC

Mierzymy, czy lead jest „prawdziwy”, za pomocą ustrukturyzowanych pytań. Dwa wspólne frameworki:

TAŚMA — do szybkiej i lekkiej charakteryzacji:

• Budżet: czy są środki na opłacenie?
• Władza: Czy osoba, z którą rozmawiam, może podejmować decyzje?
• Potrzeba: Czy istnieje rzeczywista, pilna potrzeba?
• Oś czasu: kiedy planują to otrzymać?

MEDDIC — głębiej dla złożonej, dużej sprzedaży B2B:

• Metryki: Korzyści liczbowe mierzone przez klienta.
• Kupujący ekonomiczny: Osoba, która faktycznie kontroluje budżet.
• Kryteria decyzyjne: Kryteria decyzyjne.
• Proces decyzyjny: proces decyzyjny i jego etapy.
• Zidentyfikuj ból: ból konkretny.
• Mistrz: Osoba, która broni Cię od środka.

Rama

kiedy

głębokość

TAŚMA

Krótki cykl, niska-średnia wartość

szybka eliminacja

MEDYK

Długi cykl, wysoka wartość, wielu interesariuszy

głęboki, systematyczny

Wskazówka: w przypadku małej, szybkiej sprzedaży zacznij od TAŚMY; Przełącz się na MEDDIC w miarę rozwoju transakcji i wzrostu liczby interesariuszy. Powiedz AI jasno, w którym frameworku chcesz zdobywać punkty, w przeciwnym razie może to pomylić te dwa elementy.

Podsumowanie badań i punktacja atrybucji za pomocą sztucznej inteligencji

Używamy sztucznej inteligencji do dwóch zadań: (1) podsumowania surowych informacji w klatkach, (2) zasugerowania wyniku. Wynik jest dla Ciebie „wstępnym rankingiem”, a nie ostateczną decyzją.

Podpowiedź dotycząca kwalifikacji potencjalnego klienta (BANT): „Oceń następujące notatki potencjalnego klienta za pomocą struktury BANT. Przyznaj 0–5 punktów za każdy wymiar i napisz uzasadnienie. Jeśli brakuje informacji, powiedz „brak danych”, NIE Zgadnij. Sonda: całkowity wynik, etykieta „gorący/ciepły/zimny” i sugestia następnego kroku. Uwagi prowadzącego:- Firma: {{company}}- Osoba przeprowadzająca wywiad/tytuł: {{person}}- Notatki: {{interview_notes}}"

Monit o ustalenie priorytetów listy potencjalnych klientów: „Posortuj następujących 20 potencjalnych klientów według ich przydatności do naszego ICP ({{icp_summary}}). Dla każdego potencjalnego klienta: wynik przydatności (0-100), najsilniejszy sygnał dopasowania, największa niepewność. W przypadku osób z niskimi wynikami napisz krótko powód. Jeśli brakuje danych firmy, zaznacz DOPASOWANIE, „należy zweryfikować”. Lista potencjalnych klientów: {{lead_list}}”

Słaba podpowiedź/silna podpowiedź

SŁABY: „Czy ten trop jest dobry?” (Wynik: słaby, jednowyrazowy komentarz.) SILNY: „Oceń tego potencjalnego klienta, korzystając ze schematu BAND. Przypisz 0–5 każdemu wymiarowi, napisz uzasadnienie, oznacz brakujące informacje jako „brak danych” i zasugeruj następny krok w oparciu o łączny wynik. Nie wykraczaj poza swoje notatki.

Ryzyko fabrykacji: weryfikacja źródła

Sztuczna inteligencja może wiarygodnie sfabrykować informacje, których nie zna na temat firmy lub osoby: obroty, liczba pracowników, stanowisko, a nawet nazwisko osoby decyzyjnej. Jeśli zetkniesz się z tymi informacjami, za jednym zamachem stracisz swoją wiarygodność.

Uwaga: Weryfikuj wszelkie dane specyficzne dla firmy zwracane przez sztuczną inteligencję (obrót, rozwój, nazwisko dyrektora, stos technologii) z głównego źródła: własnej witryny firmy, LinkedIn, oficjalnych biuletynów. Nie wykorzystuj w działaniach informacyjnych niezweryfikowanych informacji.

Prosty proces weryfikacji:

1. Poproś sztuczną inteligencję, aby „umieściła tag źródłowy przy każdym twierdzeniu” w celu uzyskania podsumowania potencjalnego klienta.
2. Sprawdź każdy element oznaczony jako „Musi zostać zweryfikowany” u źródła jeden po drugim.
3. Przetwarzaj zweryfikowane informacje w CRM; Usuń to, czego nie można zweryfikować.
4. Aktualizuj scoring tylko przy użyciu zweryfikowanych informacji.
5. Dopiero potem przejdź do działań informacyjnych.

Mini etui

Przedstawiciel B2B SaaS, Kaan, przekazuje AI listę potencjalnych klientów zawierającą 50 osób i sortuje ją według przydatności ICP. „W zeszłym kwartale firma A zatrudniała 200 pracowników” – mówi AI. Kaan otwiera firmę na LinkedIn; Liczba pracowników wynosi około 60. AI przesadziła. Kaan oznacza ten sygnał jako „należy zweryfikować”, podaje liczbę rzeczywistą i odejmuje wynik. W zamian potwierdza sygnał sztucznej inteligencji „Firma B wkrótce otworzy nowy rynek” poprzez nowe wpisy na stronie kariery firmy i nadaje priorytet temu potencjalnemu klientowi. Wynik: AI umieściła w rankingu 50 potencjalnych klientów w ciągu kilku minut, Kaan sprawdził listę i skupił się na 8 naprawdę gorących leadach.

Typowe błędy

• Rozpoczęcie śledztwa bez identyfikacji ICP (namierzanie wszystkich, nikogo nie strzelanie).
• Przetwarzanie danych firmowych dostarczonych przez AI do CRM bez ich weryfikacji.
• Mieszanie BANT i MEDDIC i robienie połowy punktacji.
• Umożliwienie sztucznej inteligencji uzupełnienia brakujących informacji za pomocą „zgadywania”.
• Myślenie, że wynik jest absolutną prawdą i uniemożliwianie ludzkiego osądu.
• Skupienie się wyłącznie na firmie, a nie na osobie i pominięcie „z kim rozmawiam”.

Wskazówka: Zawsze uzasadniaj wynik AI, pytając „dlaczego oceniłeś go w ten sposób?” Jeśli uzasadnienie jest słabe, wynik również jest słaby. W uzasadnieniu wskazano również punkty, które należy zweryfikować.

Podsumowując

• ICP opisuje firmę (firmograficzną + technograficzną), persona opisuje osobę; Obydwa są konieczne.
• BANT służy do szybkiej kwalifikacji, MEDDIC służy do głębokiej i kompleksowej sprzedaży.
• AI podsumowuje badania i sugeruje wyniki; Ostateczna decyzja należy do człowieka.
• Wynik jest rankingiem wstępnym i należy o niego poprosić wraz z uzasadnieniem.
• Informacje o firmie/osobie wytworzone przez sztuczną inteligencję nie mogą być wykorzystywane bez weryfikacji z pierwotnego źródła.
• Brakujące informacje należy oznaczyć jako „brak danych”, a nie „szacunki”.

Zadanie aplikacji

Zrób listę 5–10 ostatnich pozyskanych klientów i poproś sztuczną inteligencję o znalezienie wspólnych wzorców za pomocą powyższego monitu ICP. Nadaj priorytet 10 potencjalnym klientom, korzystając z powstałego ICP. Następnie zweryfikuj każde twierdzenie specyficzne dla firmy, które sztuczna inteligencja formułuje na LinkedIn i stronie firmowej pod kątem 3 potencjalnych klientów z najwyższymi wynikami; Zwróć uwagę, które twierdzenia okazują się fałszywe lub niekompletne. To ćwiczenie uczy jednocześnie dyscypliny ICP i odruchu weryfikacji.