Umelá inteligencia na generovanie potenciálnych zákazníkov využíva strojové učenie a automatizáciu na identifikáciu, prilákanie a kvalifikáciu potenciálnych zákazníkov. Analyzuje údaje o zákazníkoch, predpovedá zámer nákupu, automatizuje oslovovanie a personalizuje zapojenie vo veľkom rozsahu. Firmy používajú nástroje umelej inteligencie na vyhľadávanie potenciálnych zákazníkov, hodnotenie potenciálnych zákazníkov a ich rozvoj s cieľom zlepšiť mieru konverzie, znížiť manuálnu námahu a generovať kvalitnejšie potenciálne zákazníky s menším plytvaním.
Generovanie vysokokvalitných leadov sa stalo jednou z najťažších častí moderného predajného procesu. Spoločnosť Gartner predpovedala, že do roku 2030 75% Obchodné organizácie B2B prejdú z predaja založeného na skúsenostiach a intuícii na predaj založený na dátach. Kupujúci robia dlhší prieskum, reagujú menej a očakávajú relevantnú prvú správu namiesto všeobecnej ponuky. Manuálne vyhľadávanie zákazníkov a neformálny kontakt nedokážu držať krok s rýchlosťou a personalizáciou, ktorú kupujúci teraz očakávajú.
Čo je umelá inteligencia na generovanie potenciálnych zákazníkov?
Umelá inteligencia na generovanie potenciálnych zákazníkov je využitie strojového učenia, spracovania prirodzeného jazyka a automatizácie na vyhľadávanie, prilákanie a kvalifikáciu potenciálnych zákazníkov s menšou manuálnou námahou, ako vyžadujú tradičné metódy. Analyzuje údaje z CRM systému prvej strany spolu s verejnými signálmi, ako sú zmeny zamestnania, firemné správy a správanie na webe, aby vytvorila bohatší obraz o každom účte. Výstupom je užší zoznam potenciálnych zákazníkov s pravdepodobnostným skóre, odporúčanou správou a často automatizovaným prvým kontaktom.
Generovanie potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie sa od manuálneho vyhľadávania potenciálnych zákazníkov líši v troch ohľadoch. Funguje s oveľa väčším počtom kandidátov, prispôsobuje oslovenie na základe signálov namiesto šablón a časom sa zlepšuje, keďže sa model učí, ktoré signály predchádzajú uzavretiu obchodu. Manuálne vyhľadávanie potenciálnych zákazníkov vyžaduje od obchodného zástupcu, aby ráno našiel desať dobrých potenciálnych zákazníkov; generovanie potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie zoradí desaťtisíc potenciálnych zákazníkov a odhalí desať s najväčšou pravdepodobnosťou konverzie.
Praktická hodnota AI v podnikaní, konkrétne pre generovanie potenciálnych zákazníkov, sa prejavuje v troch funkciách: analýza dát, automatizácia a prediktívny prehľad. Analýza dát číta správanie na webe, v e-maile a CRM s cieľom zistiť vzorce zámeru. Automatizácia zabezpečuje obohatenie, smerovanie a zasielanie správ pri prvom kontakte bez ľudského zásahu. Prediktívny prehľad hovorí predajcom, ktorému účtu zavolať teraz, ktorému sa venovať a ktorému dať nižšiu prioritu, a to na základe pravdepodobnosti, a nie intuície.
Ako umelá inteligencia zlepšuje generovanie potenciálnych zákazníkov
Umelá inteligencia vylepšuje každú fázu lievika generovania potenciálnych zákazníkov, od identifikácie potenciálnych zákazníkov na začiatku až po ich premenu na skutočných zákazníkov na konci.
Výskum správania sa pri reakciách predajcov ukázal, že oslovenie prichádzajúcich potenciálnych zákazníkov v priebehu prvých 5 minút môže zvýšiť šance na kvalifikáciu až o... 21 krát v porovnaní s odpoveďou po 30 minútach, čo je presne ten typ rýchlosti, akú systémy umelej inteligencie odomykajú.
Nižšie uvedený zoznam rozoberá oblasti, v ktorých umelá inteligencia pre obchodné kontakty a automatizované generovanie potenciálnych zákazníkov prinášajú najmerateľnejšiu hodnotu.
- Automatizované vyhľadávanie: Umelá inteligencia skenuje firmografické, technografické a behaviorálne signály, aby odhalila účty, ktoré zodpovedajú ideálnemu profilu zákazníka, čím nahrádza hodiny manuálneho vytvárania zoznamov.
- Bodovanie a kvalifikácia vedúcich pracovníkov: Modely zoradzujú prichádzajúce a odchádzajúce potenciálne zákazníky podľa pravdepodobnosti konverzie, takže obchodní zástupcovia venujú čas potenciálnym zákazníkom, ktorí skutočne uzatvoria obchod, namiesto toho, aby dopĺňali metriky aktivity.
- Personalizovaný oslovovací proces: Generovanie prirodzeného jazyka vytvára e-maily prispôsobené odvetviu, pozícii a nedávnym signálom každého potenciálneho zákazníka, čím zvyšuje mieru otvorenia a odpovedí.
- Zapojenie v reálnom čase prostredníctvom chatbotov: Konverzačná umelá inteligencia odpovedá na otázky, kvalifikuje návštevníkov a rezervuje si stretnutia nepretržite, a nie len počas pracovných hodín.
- Prediktívna analýza: predpovedá, ktoré účty pravdepodobne vstúpia do nákupného cyklu v nasledujúcom štvrťroku, aby marketing a predaj mohli sústrediť úsilie na správne miesta.
Kľúčové prípady použitia umelej inteligencie pri generovaní potenciálnych zákazníkov
Umelá inteligencia sa dá aplikovať na viacero kontaktných bodov v procese generovania potenciálnych zákazníkov, nielen v jednom rohu lievika. Päť prípadov použitia uvedených nižšie pokrýva oblasti, kde väčšina tímov vidí merateľnú návratnosť. Každý z nich sa vzťahuje na konkrétnu časť cesty kupujúceho, ktorá predtým vyžadovala značné manuálne úsilie.
AI pre identifikáciu potenciálnych zákazníkov
Nástroje na vyhľadávanie potenciálnych zákazníkov s umelou inteligenciou hľadajú potenciálnych zákazníkov čítaním údajov o firme, zámere a správaní vo veľkom meradle. Zachytávajú signály, ktoré by človek prehliadol, ako napríklad nárast náboru v cieľovej funkcii, blížiaci sa termín obnovenia zmluvy s konkurentom alebo nárast webového prieskumu v určitej kategórii. Podľa výskumu spoločnosti Gartner môže vyhľadávanie zákazníkov na základe zámeru zlepšiť objem kvalifikovaných zákazníkov o 20 % až 30 % v porovnaní so statickým zoznamom zákazníkov.
- Používa signály zámeru, ako napríklad prieskum tretích strán a aktivitu na webe
- Číta signály týkajúce sa verejného prijímania do zamestnania, financovania a zmien vo vedení
- Obohacuje každý záznam o rolu, technologický balík a firemné údaje
- Hodnotí účty ešte predtým, ako ich kontaktuje akýkoľvek zástupca
Bodovanie potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie
Bodovanie potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie Zoradí potenciálnych zákazníkov na základe pravdepodobnosti ich konverzie, a nie na základe ľubovoľných bodovacích pravidiel. Model sa učí z histórie úspešných a neúspešných obchodov, takže skóre odráža to, čo skutočne predpovedá obchod vo vašom podnikaní. Tímy používajúce bodovanie potenciálnych zákazníkov s umelou inteligenciou hlásia výrazne menej hodín strávených na nekonformných potenciálnych zákazníkoch a vyššiu produktivitu obchodných zástupcov u dôležitých potenciálnych zákazníkov.
- Poradie vedie skôr podľa pravdepodobnosti konverzie než podľa objemu aktivity
- Uprednostňuje vysokohodnotných potenciálnych zákazníkov pri oslovovaní predajcov
- Ponecháva sa pri uzatváraní nových ponúk, aby zostala aktuálna
- Zobrazuje hlavné dôvody, prečo má potenciálny zákazník vysoké alebo nízke skóre
Chatboti s umelou inteligenciou a konverzačný marketing
Chatboti s umelou inteligenciou oslovujú návštevníkov webových stránok v reálnom čase, odpovedajú na bežné otázky a kvalifikujú potenciálnych zákazníkov predtým, ako ich odovzdajú obchodnému zástupcovi. Dobre navrhnutý chatbot zaznamenáva meno, rolu, zámer a čas stretnutia v jednom procese a automaticky smeruje potenciálneho zákazníka do CRM.
- Zaujíma návštevníkov počas aj mimo otváracích hodín
- Zachytáva kontaktné údaje a signály zámeru v prirodzenej konverzácii
- Rezervuje stretnutia priamo do kalendárov zástupcov
- Smeruje kvalifikovaných potenciálnych zákazníkov k správnemu obchodníkovi
Personalizácia e-mailov a automatizácia oslovovania
Nástroje na správu e-mailov s umelou inteligenciou generujú personalizované správy vo veľkom rozsahu kombináciou údajov o potenciálnych zákazníkoch so šablónou správy, ktorá sa prispôsobuje každému príjemcovi. Testujú predmety správ, čas odoslania a varianty správ, aby neustále zlepšovali mieru otvorenia a odpovedí. Kompromisom, ktorý treba riadiť, je tón správy, pretože agresívna personalizácia bez ľudskej kontroly môže pôsobiť ako dohľad a mieru odpovedí skôr poškodiť, než pomôcť.
- Vytvára personalizované e-maily pomocou signálov pre potenciálnych zákazníkov a obchodných partnerov
- Testuje predmety správ, časy odoslania a dĺžku sekvencie
- Po každej odpovedi navrhuje ďalšie najlepšie správy
- Nahlási odhlásenie z odberu a negatívny názor na ľudskú kontrolu
Prediktívna analytika pre predaj
Prediktívna analytika Modely predpovedajú, ktorí potenciálni zákazníci pravdepodobne prevedú konverziu, ktoré účty sa pravdepodobne rozšíria a ktoré sú vystavené riziku odchodu. Umožňujú obchodným a zákazníckym tímom sústrediť úsilie tam, kde je pravdepodobnosť najvyššia, namiesto rovnomerného rozloženia pokrytia. Prediktívne výstupy fungujú najlepšie, keď sú spárované s jasným postupom pre každé skóre, takže obchodní zástupcovia vedia, čo robiť s účtom s vysokým zámerom, a nielen to, že existuje.
- Predpovedá pravdepodobnosť konverzie na potenciálneho zákazníka a na účet
- Identifikuje príležitosti na expanziu v rámci existujúcej základne
- Označuje účty so signálmi rizika odchodu
- Optimalizuje pokrytie predaja naprieč územiami a segmentmi
Najlepšie nástroje umelej inteligencie na generovanie potenciálnych zákazníkov
Trh ponúka širokú škálu nástrojov na generovanie potenciálnych zákazníkov s využitím umelej inteligencie, od platforiem integrovaných s CRM až po samostatných špecialistov. Výber správneho nástroja závisí od toho, kde je dnes najväčšia medzera, či už ide o kvalitu údajov, objem vyhľadávania potenciálnych zákazníkov, zachytávanie konverzácií alebo personalizáciu správ. Väčšina tímov nakoniec používa dva alebo tri nástroje, ktoré pracujú spoločne, a nie jeden monolitický balík.
CRM s funkciami umelej inteligencie
CRM platformy s vstavanými funkciami umelej inteligencie kombinujú dáta z procesov, históriu zákazníkov a signály o zámere na jednom mieste. Táto centralizácia je dôležitá, pretože bodovanie potenciálnych zákazníkov, smerovanie a oslovovanie závisia od toho istého zdroja pravdy. Tímy používajúce AI CRM vyhnúť sa dani z integrácie, ktorá so sebou prináša spájanie piatich samostatných bodových nástrojov a ich prekrývajúcich sa dátových modelov.
- Vstavané bodovanie potenciálnych zákazníkov a Automatizované pracovné postupy
- Centralizované údaje o zákazníkoch a aktivitách
- Natívne integrácie s marketingovými a podpornými nástrojmi
- Konfigurovateľné herné plány podľa segmentu a fázy
Nástroje na vyhľadávanie s využitím umelej inteligencie
Samostatné nástroje na vyhľadávanie zákazníkov s umelou inteligenciou sa špecializujú na vytváranie a obohacovanie cieľových zoznamov vo veľkom meradle. Využívajú rozsiahle súbory údajov o spoločnostiach, kontaktoch, zámeroch a technografii a zobrazujú účty, ktoré zodpovedajú ideálnemu profilu zákazníka. Ich silnou stránkou je pokrytie; ich limitom je, že výstup sa stále musí dostať do CRM, kde sa s ním dá pracovať a merať ho.
- Identifikuje a obohacuje nové účty a kontakty
- Pridáva signály zámeru, firmografické a technografické signály
- Integruje sa do CRM a outreach platforiem
- Škálovateľné na milióny záznamov pre podnikové tímy
Nástroje konverzačnej umelej inteligencie
Konverzačné platformy s umelou inteligenciou prevádzkujú chatboty a možnosti zasielania správ na webových stránkach a v aplikáciách. Špecializujú sa na kvalifikáciu prvého kontaktu a rezerváciu stretnutí, často s integráciou do CRM, kalendára a marketingová automatizáciaVýber je zvyčajne medzi hlboko konfigurovateľnou platformou pre podnikové použitie a ľahkým botom pre stredne veľké tímy.
- Chatboty na získavanie potenciálnych zákazníkov na webových stránkach a v aplikáciách
- Smerovanie k obchodným zástupcom v reálnom čase
- Integrácia s CRM a kalendárovými systémami
- Viacjazyčná podpora pre globálne tímy
Nástroje na automatizáciu e-mailov
Platformy na automatizáciu e-mailov riadené umelou inteligenciou sa zameriavajú na personalizované odchádzajúce sekvencie vo veľkom rozsahu. Kombinujú údaje o potenciálnych zákazníkoch, šablóny a posilňovacie učenie, aby v priebehu času zlepšili mieru odpovedí. Tieto nástroje sa dobre hodia k CRM a nástroju na vyhľadávanie potenciálnych zákazníkov a tvoria trojnohú umelú inteligenciu. automatizácia predaja zásobník pre odchádzajúci pohyb.
- Personalizácia e-mailov riadená umelou inteligenciou vo veľkom rozsahu
- Optimalizácia predmetu a času odoslania
- Orchestrácia viackanálových sekvencií
- Detekcia odpovedí a označovanie sentimentu
Podrobný postup použitia umelej inteligencie na generovanie potenciálnych zákazníkov
Zavádzanie umelej inteligencie na generovanie potenciálnych zákazníkov funguje najlepšie ako postupný šesťkrokový proces, a nie ako jednorazové spustenie. Každý krok nadväzuje na predchádzajúci a jeho vynechanie sa zvyčajne prejaví neskôr ako medzery v údajoch, pokrytí alebo prijatí. Tieto kroky sa vzťahujú na zavádzanie umelej inteligencie na generovanie potenciálnych zákazníkov v segmente B2B aj na vysokorýchlostné programy B2C, kde sa automatizované generovanie potenciálnych zákazníkov rýchlo škáluje.
Krok 1: Definujte cieľovú skupinu
Každý program generovania potenciálnych zákazníkov s využitím umelej inteligencie začína presnou definíciou cieľa. Profil ideálneho zákazníka opisuje typ spoločnosti, ktorú sa oplatí sledovať, a profily kupujúcich opisujú špecifické role v rámci týchto spoločností. Bez tohto kroku model nedokáže rozlíšiť dobrú zhodu od nekvalitnej.
- Definujte firmografické charakteristiky, ako napríklad odvetvie, veľkosť a región
- Vymenujte dve až štyri prioritné osoby kupujúcich s jasnými zodpovednosťami
- Uveďte, čo robí spoločnosť nevhodnou, nielen to, čo ju robí dobrou
Krok 2: Vyberte si správne nástroje AI
Výber nástrojov sa riadi definíciou publika, nie naopak. Tímy, ktoré začínajú s nástrojmi a snažia sa prispôsobiť svoje zacielenie, aby sa im prispôsobilo, skončia s drahým softvérom a tenkým procesným procesom. Vyberte si nástroje, ktoré sa ľahko integrujú s CRM a navzájom medzi sebou.
- Prispôsobte silné stránky nástroja najväčšej aktuálnej medzere
- Vopred si overte integráciu CRM a marketingovej automatizácie
- Pilotný test s jedným segmentom pred rozšírením rozsahu
Krok 3: Nastavenie údajov a integrácií
Modely umelej inteligencie sú len také dobré, ako sú dobré dáta, ktoré do nich prúdia. Čisté prepojenie zdrojov je zdĺhavá, ale nevyhnutná práca a jeho preskočenie si takmer vždy vynúti prestavbu o šesť mesiacov neskôr. Zabezpečte, aby CRM, marketingová automatizácia, produktová analytika a nástroje na obohatenie komunikovali navzájom pomocou konzistentných identifikátorov.
- Prepojte CRM, nástroje automatizácie marketingu a produktovú analytiku
- Vytvorte jeden záznam zákazníka s kanonickými ID
- Potvrdiť kvalita dát a označiť medzery na nápravu
Krok 4: Automatizácia zachytávania a kvalifikácie potenciálnych zákazníkov
Keď už dáta prúdia, automatizácia dokáže zachytiť a kvalifikovať potenciálnych zákazníkov bez ľudského zásahu aj v prípadoch s nízkou zložitosťou. Chatboty, formuláre a sledovacie pixely dodávajú dáta do CRM a systém hodnotenia potenciálnych zákazníkov hodnotí prichádzajúce kontakty. Cieľom je, aby obchodní zástupcovia videli iba tie potenciálne zákazníky, ktoré stoja za ich čas.
- Nasadenie chatbotov a progresívnych formulárov na kľúčové stránky
- Konfigurácia bodovania potenciálnych zákazníkov s využitím vstupov od obchodných lídrov
- Automaticky smerovať kvalifikované potenciálne zákazníky k správnemu vlastníkovi
Krok 5: Prispôsobte si dosah a starostlivosť
Po identifikovaní kvalifikovaných potenciálnych zákazníkov umelá inteligencia prispôsobí oslovenie prostredníctvom e-mailov, správ a následných aktivít. Systém využíva signály od potenciálnych zákazníkov na prispôsobenie obsahu správ, načasovania a kanála. Pre potenciálnych zákazníkov, ktorí ešte nie sú pripravení na nákup, bežia na pozadí sekvencie starostlivosti.
- Prispôsobte si e-maily pomocou pozície, odvetvia a nedávnych signálov
- Používajte ďalšie najlepšie akcie odporúčané umelou inteligenciou na potenciálneho zákazníka
- Spustenie podporných sekvencií pre potenciálnych zákazníkov, ktorí ešte nie sú pripravení na predaj
Krok 6: Analýza a optimalizácia výkonu
Posledným krokom je premena údajov o používaní na vylepšenia. Sledujte konverziu v každej fáze, identifikujte, kde klesajú potenciálni zákazníci, a spresnite zacielenie a posielanie správ. Vkladajte výsledky späť do modelu, aby sa neustále učil, a nie sa odkláňal.
- Sledovať miery konverzie v každej fáze lievika
- Identifikujte body ukončenia testovania a iterácie
- Spätný prenos výsledkov s uzavretými výhrami a uzavretými prehrami do modelu
Výhody umelej inteligencie pre generovanie potenciálnych zákazníkov
Výhody umelej inteligencie pri generovaní potenciálnych zákazníkov sú merateľné, keď je program dobre nastavený. Časom sa znásobujú, keďže sa model učí z väčšieho množstva údajov o uzavretých výhrach a uzavretých prehrách. Väčšina tímov zaznamená tieto zisky v prvých dvoch až troch štvrťrokoch zavedenia.
- Kvalitnejšie potenciálne zákazníky, ktoré zodpovedajú ideálu profil zákazníka presnejšie, pretože model porovnáva každé vyplnenie prichádzajúceho formulára a odchádzajúci záznam s firmografiou, signálmi zámeru a minulými konverznými vzormi ešte predtým, ako ho obchodný zástupca uvidí.
- Zlepšené miery konverzie v celom lieviku, poháňané správami primeranými fázam, odporúčaniami na ďalší najlepší krok pri každom dotyku a automatizovanými pravidlami opätovného zapojenia, ktoré vťahujú klesajúce potenciálnych zákazníkov späť do sekvencie.
- Znížená manuálna námaha pri vyhľadávaní, obohacovaní a smerovaní, pretože systém získava kontaktné a firemné údaje z pripojených zdrojov, normalizuje polia a priraďuje potenciálnych zákazníkov vlastníkom pomocou pravidiel pre kruhové vyhľadávanie, územie alebo segmenty, ktoré tím definuje raz.
- Rýchlejšia doba odozvy potenciálnych zákazníkov vďaka chatbotom, webhookom a automatickému smerovaniu, ktorá umožňuje osloviť prichádzajúce potenciálne zákazníky v priebehu niekoľkých sekúnd namiesto hodín, čo priamo zvyšuje mieru kvalifikácie pri dopytoch s vysokým zámerom.
- Lepšia personalizácia vo veľkom meradle s využitím role potenciálneho zákazníka, odvetvia, technologického balíka a nedávnych behaviorálnych signálov na prispôsobenie predmetov správ, úvodných viet a výziev na akciu bez pridávania zamestnancov.
- Škálovateľné generovanie potenciálnych zákazníkov, ktoré rastie bez lineárneho nárastu úsilia v oblasti predaja, pretože automatizácia a bodovanie absorbujú opakovanú prácu, zatiaľ čo obchodní zástupcovia sa sústreďujú na kvalifikované konverzácie, živé ukážky a uzatváranie obchodov.
Výzvy a obmedzenia umelej inteligencie pri generovaní potenciálnych zákazníkov
Umelá inteligencia na generovanie potenciálnych zákazníkov je výkonná, ale nie je bez kompromisov. Tímy, ktoré ignorujú obmedzenia, skončia o štvrťrok neskôr s lesklými dashboardmi a tenkými kanálmi. Štyri oblasti nižšie potrebujú explicitné plánovanie, určených vlastníkov a frekvenciu kontrol, a nie nádej.
Závislosť na kvalite dát
Kvalita údajov je najväčším obmedzením akéhokoľvek programu na generovanie potenciálnych zákazníkov s využitím umelej inteligencie. Ak je CRM systém plný duplicitných kontaktov, zastaraných pracovných pozícií, chýbajúcich polí spoločnosti a osirelých aktivít, model sa trénuje na šume a produkuje nespoľahlivé skóre, zlyháva v pravidlách smerovania a odporúča nesprávny ďalší krok.
Tímy potrebujú pravidelnú kontrolu hygieny údajov pred a počas zavádzania, s plánovanou deduplikáciou, overovaním na úrovni poľa v mieste vstupu a obohacovaním z dôveryhodného zdroja tretej strany na vyplnenie medzier. Bez tejto disciplíny program produkuje sebavedomo vyzerajúce výstupy, ktoré sa zástupcovia rýchlo naučia ignorovať a dôvera v systém sa stáva skutočnou obeťou.
Riziká ochrany súkromia a dodržiavania predpisov
Obavy týkajúce sa ochrany súkromia a dodržiavania predpisov sú reálne, najmä na regulovaných trhoch a v zahraničí. GDPR v Európe, CCPA v Kalifornii, indický zákon DPDP a sektorové pravidlá vo financiách a zdravotníctve určujú, aké údaje možno zhromažďovať, ukladať, obohacovať a používať na vyhľadávanie potenciálnych zákazníkov.
Súlad musí byť navrhnutý, a nie dodatočne prispôsobený, čo znamená jasné zaznamenávanie súhlasov a odhlásení vo formulároch, auditovateľné záznamy o súhlase prepojené s každým kontaktom, zásady uchovávania údajov, ktoré automaticky odstraňujú zastarané údaje, a kontroly prístupu, ktoré obmedzujú, kto môže exportovať zoznamy. Modely umelej inteligencie, ktoré využívajú obohacovanie alebo sledovanie správania, tiež potrebujú zdokumentované dohody o spracovaní údajov s týmito dodávateľmi, aby bol celý reťazec obhájiteľný, ak o to požiada regulačný orgán.
Prílišné spoliehanie sa na automatizáciu
Prílišné spoliehanie sa na automatizáciu je jemnejšie riziko, ktoré sa prejavuje skôr týždne po spustení ako pri jeho zavedení. AI dokáže škálovať dobrý dosah, ale rovnako ľahko dokáže škálovať aj zlý dosah, ako sú nesprávne klasifikované potenciálne zákazníky, správy bez zmyslu pre tón, nesprávne zlúčené účty alebo sekvencie, ktoré sa neustále odosielajú potenciálnym zákazníkom, ktorí už odpovedali.
Tímy potrebujú kontrolný bod pre pozastavenie a kontrolu akejkoľvek zmeny v logike modelu, šablónach správ alebo pravidlách smerovania a potrebujú upozornenia na anomálie, ako sú napríklad prudké nárasty odhlásení, výkyvy v sentimente odpovedí alebo náhle poklesy miery otvorenia. Škálovanie bez dohľadu veľmi rýchlo mení nástroj produktivity na problém so značkou a doručiteľnosťou.
Potreba ľudského dohľadu
Ľudský dohľad je vrstva, ktorá zabezpečuje čestnosť a kontextovú orientáciu výstupov umelej inteligencie. Zástupcovia a manažéri musia skontrolovať hodnotné účty, negatívne odpovede a rozhodnutia o bodovaní v krajných prípadoch predtým, ako na ne systém zareaguje, pretože umelá inteligencia zatiaľ nedokáže zvážiť politický alebo vzťahový kontext tak, ako to dokáže vedúci predajca.
Dobrý operačný model priraďuje konkrétne účty alebo segmenty na manuálnu kontrolu, udržiava týždenný zoznam výnimiek pre tím predajných operácií a vkladá rozhodnutia kontrolóra späť do modelu, aby sa model učil z opráv.
Najlepšie postupy pre generovanie potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie
Najlepšie postupy pre generovanie potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie kombinujú technickú disciplínu s komerčným úsudkom. Platia bez ohľadu na konkrétne používané nástroje a obstoja v malých aj veľkých tímoch. Nižšie uvedený zoznam zachytáva prevádzkové návyky, ktoré odlišujú programy zloženia zákaziek od tých, ktoré sa spomaľujú.
- Každý štvrťrok si prezerajte profil svojho zákazníka na základe toho, kto skutočne kúpil, nie od koho ste dúfali, že to urobí. Keď sa umelá inteligencia zameriava na zastaraný obraz trhu, kvalita zákazníckeho portfólia klesá skôr, ako si to niekto všimne v číslach.
- Dôverujte skôr signálom od svojich zákazníkov, než údajom získaným na základe vlastného súhlasu. To, čo potenciálni zákazníci robia na vašej webovej stránke, vo vašom produkte a s vaším tímom podpory, je čistejšie, lacnejšie a bližšie k skutočnému zámeru nákupu ako akýkoľvek zoznam tretej strany.
- Zapíšte celý program na jedno miesto, kde budú uvedení vlastníci, pravidlá a výnimky. Keď niekto odíde, ďalšia osoba by ho mala byť schopná spustiť od prvého dňa bez toho, aby musela spätne upravovať niekoho staré rozhodnutia.
- Dajte jednu osobu na starosti samotnú umelú inteligenciu, nielen nástroje okolo nej. Zmeny v spôsobe, akým hodnotí potenciálnych zákazníkov alebo navrhuje správy, by sa nikdy nemali diať potichu a každá zmena si vyžaduje človeka, ktorý vie vysvetliť, prečo bola vykonaná.
- Predtým, ako ich rozšírite na celú spoločnosť, naskúšajte nové funkcie v jednom segmente alebo regióne. Spustite pilotný program dostatočne dlho, aby sa čísla ustálili, a potom ho rozšírte, aby sa chyby udržali pod kontrolou a nestali sa tak upratovaním v celej organizácii.
- Ukážte finančnému oddeleniu a vedeniu podiel programu na rozpracovaných projektoch, nielen obchody, ktoré uzavreli zástupcovia. Ak komerčný príspevok umelej inteligencie nie je viditeľný na snímke predstavenstva, stane sa prvou položkou, ktorá sa zníži, keď sa rozpočet napne.
Často kladené otázky (FAQ)
Otázka 1. Čo je umelá inteligencia na generovanie potenciálnych zákazníkov?
Umelá inteligencia na generovanie potenciálnych zákazníkov, niekedy nazývaná aj umelá inteligencia pre obchodné kontakty alebo automatizované generovanie potenciálnych zákazníkov, je využitie strojového učenia a automatizácie na identifikáciu, prilákanie a kvalifikáciu potenciálnych zákazníkov s menšou manuálnou námahou. Analyzuje údaje o zákazníkoch, predpovedá zámer nákupu a personalizuje oslovovanie vo veľkom rozsahu. Výsledkom sú kvalitnejšie kontakty a rýchlejší pohyb v procese predaja.
Otázka 2. Ako umelá inteligencia generuje potenciálnych zákazníkov?
Umelá inteligencia generuje potenciálnych zákazníkov skenovaním firmografických údajov, údajov o zámere a správaní, aby zobrazila účty, ktoré zodpovedajú ideálnemu profilu zákazníka. Tieto účty zoradí podľa pravdepodobnosti konverzie a spustí personalizovaný oslovovací proces prostredníctvom e-mailu, chatu alebo reklám. Model sa zlepšuje, keďže sa doňho dostávajú spätné väzby o výhre a prehre.
Otázka 3. Aké sú najlepšie nástroje umelej inteligencie na generovanie potenciálnych zákazníkov?
Najlepšie nástroje na generovanie potenciálnych zákazníkov s využitím umelej inteligencie spadajú do štyroch kategórií: CRM platformy s podporou umelej inteligencie, nástroje na vyhľadávanie potenciálnych zákazníkov s využitím umelej inteligencie, konverzačné platformy s využitím umelej inteligencie a nástroje na automatizáciu e-mailov. Riešenia integrované s CRM centralizujú dáta, zatiaľ čo špecializované nástroje vynikajú v určitej fáze. Väčšina tímov kombinuje dva alebo tri nástroje, namiesto toho, aby sa spoliehali na jeden.
Otázka 4. Môže umelá inteligencia nahradiť obchodné tímy?
Umelá inteligencia nenahrádza obchodné tímy; mení to, na čo obchodné tímy trávia svoj čas. Automatizácia a automatizácia predaja s využitím umelej inteligencie sa starajú o vyhľadávanie potenciálnych zákazníkov, obohacovanie a kvalifikáciu pri prvom kontakte, zatiaľ čo obchodní zástupcovia sa zameriavajú na konverzácie s vysokou hodnotou a zložité obchody. Najlepšie výsledky dosahujú spojením generovania potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie so skúseným ľudským úsudkom v súvislosti s najdôležitejšími účtami.
Otázka 5. Aká presná je metóda bodovania potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie?
Presnosť bodovania potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie závisí od kvality údajov, návrhu modelu a frekvencie preškolenia. Tímy s čistými údajmi CRM a pravidelnými aktualizáciami modelu často zaznamenávajú zvýšenie miery konverzie o 30 % až 40 % v porovnaní s bodovaním založeným na pravidlách. Tímy s nečistými údajmi alebo statickými modelmi zaznamenávajú oveľa menšie zisky a niekedy žiadne zisky.
Otázka 6. Je generovanie potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie vhodné pre malé podniky?
Programy na generovanie potenciálnych zákazníkov pomocou umelej inteligencie a B2B leadov s umelou inteligenciou sú čoraz vhodnejšie pre malé podniky, najmä prostredníctvom CRM platforiem s umelou inteligenciou, ktoré cenovo dostupné spájajú tieto funkcie. Malé tímy najviac profitujú z automatizácie a bodovania, pretože majú najmenšiu manuálnu kapacitu na plytvanie. Kľúčom je začať s jedným alebo dvoma prípadmi použitia, než skúšať všetky funkcie naraz.
Otázka 7. Ktoré odvetvia používajú umelú inteligenciu na generovanie potenciálnych zákazníkov?
Umelá inteligencia na generovanie potenciálnych zákazníkov sa používa v SaaS, B2B službách, finančných službách, nehnuteľnostiach, vzdelávaní, výrobe a vysokorýchlostnom elektronickom obchode. Môže ju použiť akékoľvek odvetvie s definovanou osobnosťou kupujúceho, merateľným predajným lievikom a digitálnymi signálmi. Konkrétne nástroje a postupy sa líšia, ale základná logika zostáva vo všetkých odvetviach rovnaká.
