Vodilne raziskave in kvalifikacije

Dobički:

• Sposobnost razjasnitve idealnega profila stranke (ICP) in osebnosti kupca s pomočjo AI
• Sposobnost kvalificiranja potencialnih strank na strukturiran način z okviri, kot sta BANT in MEDDIC
• Sposobnost uporabe discipline preverjanja informacij o podjetju/osebi, ki jih ustvari AI, glede na vir

Najdražja napaka pri prodaji je pogovor z napačno osebo. Predstavnik porabi tedne za razlaganje pravega izdelka napačni stranki ob pravem času in na koncu prejme odgovor "ni proračuna" ali "Nisem jaz tisti, ki odloča." Vendar pa je te informacije mogoče v veliki meri pridobiti pred prvim stikom. Točno to počnejo vodilne raziskave in kvalifikacije: zgodaj ločite, kdo bi dejansko lahko bil vaša stranka in kdo je izguba časa. V tej enoti se boste naučili uporabljati AI kot motor tega procesa; Videli bomo korak za korakom, od ustvarjanja profila idealne stranke (ICP) in osebnosti kupca do točkovanja z okviri, kot sta BANT in MEDDIC. Naj na začetku postavimo opozorilo: informacije o podjetju in osebah, ki jih ustvari umetna inteligenca, nikoli ne veljajo za "resnične", če niso preverjene.

Profil idealne stranke (ICP) in osebnost kupca

ICP je odgovor na vprašanje "katera vrsta podjetja je idealna stranka za nas?" Persona je oseba, s katero se pogovarjate v tem podjetju. Gre za dve različni stvari: ICP opredeljuje podjetje (firmografsko), persona opredeljuje osebo.

koncept

Kaj definira

Primeri signalov

ICP (firmografski)

Idealna družba

Sektor, število zaposlenih, promet, geografija

ICP (tehnološki)

Tehnologija, ki jo uporablja podjetje

CRM, infrastruktura, programska oprema, ki jo uporabljajo

Oseba

Oseba v postopku odločanja

Naslov, cilji, bolečine, KPI

Firmografski signali odgovarjajo na vprašanje "Ali je to podjetje po velikosti primerno za nas?" Tehnografski signali odgovarjajo na vprašanje "Ali že uporabljajo tehnologijo, ki nas dopolnjuje/nasprotuje?" Na primer, podjetja, ki uporabljajo določeno infrastrukturo e-trgovine, so lahko pripravljena podlaga za vašo integracijo.

Poziv za opredelitev ICP: "Spodaj so značilnosti 10 najboljših strank, ki smo jih pridobili v zadnjih 12 mesecih. Ustvarite profil idealne stranke (ICP) tako, da v njih poiščete SKUPNE vzorce. Naredite tabelo z naslednjimi dimenzijami: industrija, obseg števila zaposlenih, obseg letnega prometa, geografija, tehnologije, ki jih uporabljajo, tipična točka bolečine. Zanašajte se samo na vzorce v podatkih, ne dodajajte predpostavk zunaj podatkov. Najboljše stranke: {{customer_list}}"

Poziv za ekstrakcijo oseb: "Prodajamo {{product}}. Naš ICP je {{icp_summary}}. Določite 3 osebe, ki vplivajo na odločitev o nakupu v teh podjetjih. Za vsako osebo:- Naslov- Primarni cilji in KPI-ji, na podlagi katerih se merijo- Prvi 2 bolečinski točki- Vrednostna ponudba našega izdelka, prevedena v njihov jezik- 2 točki, ki lahko nasprotujeta nakupu."

Kvalifikacijska ogrodja: BANT in MEDDIC

S strukturiranimi vprašanji merimo, ali je potencialna stranka "resnična". Dva skupna okvira:

TAPE — za hitro in lahko karakterizacijo:

• Proračun: Ali obstajajo sredstva za plačilo?
• Oblast: Ali lahko sogovornik sprejema odločitve?
• Potreba: Ali obstaja resnična, nujna potreba?
• Časovnica: Kdaj ga nameravajo prejeti?

MEDDIC — globlje za kompleksno, veliko B2B prodajo:

• Meritve: Številčna korist, ki jo meri stranka.
• Ekonomski kupec: oseba, ki dejansko nadzoruje proračun.
• Decision Criteria: Merila odločitve.
• Postopek odločanja: Postopek odločanja in koraki.
• Prepoznajte bolečino: Konkretna bolečina.
• Prvak: Oseba, ki vas brani v notranjosti.

Okvir

kdaj

globina

TRAK

Kratek cikel, nizka-srednja vrednost

hitro izločanje

MEDIC

Dolg cikel, visoka vrednost, več deležnikov

globoko, sistematično

Namig: za majhno, hitro prodajo začnite s trakom; Preklopite na MEDDIC, ko posel raste in se povečuje število zainteresiranih strani. Umetni inteligenci jasno povejte, s katerim ogrodjem želite doseči rezultate, ali pa jih lahko zamenja.

Povzetek raziskave in točkovanje pripisovanja z AI

Tukaj uporabljamo umetno inteligenco za dve nalogi: (1) povzetek neobdelanih informacij, ki jih imate, po okvirju, (2) predlaganje ocene. Rezultat je za vas "predhodna uvrstitev" in ne končna odločitev.

Poziv za kvalifikacijo glavnega moža (BANT): »Ocenite naslednje vodilne opombe z ogrodjem BANT. Dajte 0–5 točk za vsako dimenzijo in napišite svojo utemeljitev. Če informacije manjkajo, recite 'ni podatkov', NE UGIBAJTE. Preverjanje: skupni rezultat, oznaka 'vroče/toplo/hladno' in predlog za naslednji korak. Glavni opombe:- Podjetje: {{company}}- Intervjuvanec/naziv: {{person}}- Opombe: {{interview_notes}}"

Poziv za prednostni seznam možnih strank: »Naslednjih 20 potencialnih strank razvrstite glede na njihovo primernost za naš ICP ({{icp_summary}}). Za vsako potencialno stranko: ocena primernosti (0–100), najmočnejši signal ujemanja, največja negotovost. Za tiste z nizkimi rezultati na kratko napišite razlog. Če podatki o podjetju manjkajo, označite USTREZA, 'mora biti preverjeno'. Seznam možnih strank: {{lead_list}}"

Šibek poziv / močan poziv

WEAK: "Je ta potencial dober?" (Rezultat: šibka, enobesedna pripomba.) MOČNO: "Ocenite to vodilno stranko z uporabo ogrodja BAND. Vsaki dimenziji dodelite 0-5, napišite utemeljitev, označite manjkajoče informacije kot 'brez podatkov' in predlagajte naslednji korak na podlagi skupnega rezultata. Ne prekoračite svojih opomb."

Tveganje izdelave: preverjanje vira

Umetna inteligenca lahko verodostojno izdela informacije, ki jih ne pozna o podjetju ali osebi: promet, število zaposlenih, naziv, celo ime odločevalca. Če pridete v stik s temi informacijami, boste z enim zamahom izgubili kredibilnost.

Pozor: Preverite vse podatke, specifične za podjetje, ki jih AI vrne (promet, rast, izvršno ime, tehnološki sklad) iz primarnega vira: lastno spletno mesto podjetja, LinkedIn, uradna glasila. Pri ozaveščanju ne uporabljajte nepreverjenih informacij.

Preprost postopek preverjanja:

1. Prosite umetno inteligenco, naj za glavni povzetek »vnese oznako vira na vsako trditev«.
2. Preverite vsako postavko z oznako "Mora biti preverjeno" iz vira enega za drugim.
3. Preverjene podatke obdelati v CRM; Izbrišite, česar ni mogoče preveriti.
4. Posodobite točkovanje samo s preverjenimi informacijami.
5. Šele nato nadaljujte z ozaveščanjem.

Mini etui

Predstavnik B2B SaaS, Kaan, da AI glavni seznam 50 ljudi in ga razvrsti glede na primernost ICP. "Podjetje A je v zadnjem četrtletju doseglo 200 zaposlenih," pravi AI. Kaan odpre podjetje na LinkedInu; Število zaposlenih je okoli 60. AI pretirava. Kaan ta signal označi kot "mora biti preverjen", vnese realno število in odšteje rezultat. V zameno potrdi signal umetne inteligence "Podjetje B kmalu odpira nov trg" z novimi objavami na karierni strani podjetja in temu vodstvu daje prednost. Rezultat: umetna inteligenca je v minutah razvrstila 50 potencialnih strank, Kaan je potrdil seznam in se osredotočil na 8 res vročih možnih strank.

Pogoste napake

• Začetek preiskave, ne da bi identificiral ICP (tarča na vse, nikogar ne ustreli).
• Obdelava podatkov podjetja, ki jih posreduje AI v CRM brez preverjanja.
• Mešanje BANT in MEDDIC ter polovično točkovanje.
• Omogoča AI, da zapolni manjkajoče informacije s svojim "ugibanjem".
• Misliti, da je ocena absolutna resnica in onemogočati človeško presojo.
• Osredotočanje le na podjetje namesto na osebnost in preskok "s kom se pogovarjam".

Namig: rezultat AI vedno utemeljite z vprašanjem "zakaj ste ga tako ocenili?" Če je utemeljitev šibka, je tudi rezultat šibek. Utemeljitev navaja tudi točke, ki jih morate preveriti.

Če povzamem

• ICP opisuje podjetje (firmografski + tehnološki), persona opisuje osebo; Oboje je potrebno.
• BANT je za hitro kvalifikacijo, MEDDIC je za globoko in kompleksno prodajo.
• AI povzema raziskave in predlaga ocene; Končna odločitev pripada osebi.
• Rezultat je predhodna uvrstitev in jo je treba zahtevati z utemeljitvijo.
• Podatkov o podjetju/osebi, ki jih ustvari AI, ni mogoče uporabiti brez preverjanja primarnega vira.
• Manjkajoče informacije bi morale biti označene kot "ni podatkov" in ne kot "ocena".

Aplikacijska naloga

Naredite seznam svojih zadnjih 5–10 pridobljenih strank in naj AI najde skupne vzorce z zgornjim pozivom ICP. Določite prednost 10 potencialnim strankam, ki jih imate, z uporabo nastalega ICP. Nato preverite vsako trditev, specifično za podjetje, ki jo umetna inteligenca poda na LinkedInu in na spletnem mestu podjetja za 3 potencialne stranke z najvišjo oceno; Upoštevajte, katere trditve so se izkazale za napačne ali nepopolne. Ta vaja hkrati uči disciplino ICP in verifikacijski refleks.