W opartym na AI procesie marketingowym dyrektora ds. przychodów

Swapnil Tripathi miał 23-letnie doświadczenie w zarządzaniu sprzedażą, zanim został przedsiębiorcą. Po jednym udanym wyjściu z firmy na koncie jest obecnie współzałożycielem i dyrektorem ds. przychodów (CRO) w firmie B2B SaaS o nazwie we360.ai.

Przeprowadziliśmy z nim rozmowę, aby dowiedzieć się, jak wykorzystuje AI w marketingu efektywnościowym. Przedstawił nam swój przepływ pracy.

Architekt wzrostu

Uważam się za architekta wzrostu przychodów. Po raz pierwszy zetknąłem się ze sprzedażą osobistą podczas 17-letniej kariery w ubezpieczeniach na życie, zanim zostałem przedsiębiorcą.

Dziś jestem współzałożycielem i dyrektorem ds. przychodów w we360.ai, firmie B2B SaaS. Oferujemy oprogramowanie do analityki pracowników. Obecnie obsługujemy ponad 10 000 firm. Naszymi głównymi rynkami są Indie i Ameryka Północna.

Rozpoczęliśmy nasze działania GTM od marketingu efektywnościowego, przede wszystkim reklam Google, ale stopniowo przenieśliśmy się na działania wychodzące. Mamy 25-osobowy zespół sprzedaży, w skład którego wchodzą przedstawiciele ds. klientów, menedżerowie ds. klientów, menedżerowie ds. kluczowych klientów oraz przedstawiciele ds. rozwoju sprzedaży.

Nasze działania GTM w USA opierają się przede wszystkim na partnerstwach; zidentyfikowaliśmy tam strategicznych partnerów. Skupiamy się również na współpracy z podobnymi produktami, które mają zbliżony ICP.

Jak hiperpersonalizacja oparta na AI zmienia przychody

Jako osoba nietechniczna uważam, że AI całkowicie zmieniła moje podejście do przychodów.

Największą zmianą, jaką AI wprowadziła w naszej organizacji, jest jednak hiperpersonalizacja. Wcześniej personalizacja obejmowała tylko imiona lub nazwy firm. Teraz AI pomaga nam prowadzić dogłębne badania dotyczące kont. Nasze działania kontaktowe są wysoce spersonalizowane i zmieniło to zasady gry.

To samo dotyczy działań przychodzących. Wcześniej, gdy firma kontaktowała się z nami, nasze badania koncentrowały się na identyfikowaniu osób podejmujących decyzje w komitecie zakupowym. Dzięki AI prowadzimy teraz dogłębne badania dotyczące kont, odkrywając takie szczegóły jak wypowiedzi kluczowych osób decyzyjnych, co pomogło nam skuteczniej kształtować rozmowy prowadzone w ramach działań kontaktowych.

Podsumowując, sama hiperpersonalizacja poprawiła naszą konwersję z prezentacji demonstracyjnej na okres próbny z 15-20% do niemal 35%. Nasz cykl sprzedaży również skrócił się o 15-20%.

Jak skonfigurować przepływy pracy marketingu efektywnościowego

Oto nasz przepływ pracy marketingu efektywnościowego.

Osoba widzi naszą reklamę w Google i wypełnia formularz. Integracja natychmiast tworzy transakcję w HubSpot, a adres URL firmy zostaje wpisany do wyznaczonego Arkusza Google.

Wykorzystujemy wszystkie możliwości AI HubSpot, dzięki czemu CRM identyfikuje potencjalnych interesariuszy i pobiera ich imiona i nazwiska, numery telefonów komórkowych oraz adresy URL profili na LinkedIn z platformy zarządzania danymi. Po wzbogaceniu danych interesariuszy otrzymujemy również wskaźnik jakości oraz listę strategicznych kont uporządkowaną według priorytetu.

Weryfikujemy naszą listę za pomocą Gemini, prowadząc dogłębne badania firmy na podstawie adresu URL w Arkuszu Google. Narzędzie znajduje problemy i aspiracje związane ze wzrostem. Kolejny Gemini Gem tworzy wysoce spersonalizowane treści, które są dodawane do Arkusza Google. Wszystkie te dane są aktualizowane w HubSpot za pośrednictwem Zapiera.

Używamy Claude'a do automatyzacji, w tym do tworzenia wysoce spersonalizowanych wiadomości e-mail. System wysyła do interesariuszy powitalne wiadomości e-mail przedstawiające wartość produktu. Tymczasem osoba, która wypełniła formularz, otrzymuje hiperpersonalizowaną wiadomość e-mail opisującą korzyści, jakie odniesie dzięki uczestnictwu w prezentacji demonstracyjnej. Automatycznie wysyłamy kolejne wiadomości, aż osoba ta dołączy do prezentacji.

Dlaczego optymalizacja ścieżki sprzedażowej jest ważniejsza niż liczba działań wychodzących

Czasami my, dyrektorzy ds. przychodów, jesteśmy tak zdeterminowani, by zdobywać więcej potencjalnych klientów, że zapominamy skupić się na tym, co z nimi robimy. Wtedy cały proces zaczyna wymykać się spod kontroli. Zachęcam dyrektorów ds. przychodów do zmiany tego sposobu myślenia.

Zamiast koncentrować się na generowaniu większej liczby leadów, musimy zoptymalizować ścieżkę sprzedaży. Dzięki wysoce zoptymalizowanej ścieżce sprzedaży możemy wykorzystać AI do przeprowadzenia klienta krok po kroku przez wszelkie wątpliwości, pytania lub obiekcje.

Doprowadzi to do lepszych wyników. W końcu co wolisz: 50 spotkań, które przekształcą się w dwóch klientów, czy 15 spotkań, które przekształcą się w pięciu klientów?

Na tym polega ta gra. Nie twierdzę, że powinniśmy całkowicie ignorować liczbę, ale optymalizacja całego procesu sprzedaży przyniesie lepsze wyniki.

Dlaczego AI wspiera decyzje dotyczące przychodów, podczas gdy ludzie przewodzą

AI wyraźnie wygrywa w zakresie badań i dostarczania informacji o kontach. Wykorzystujemy AI do oceny transakcji, wzbogacania danych i prowadzenia działań e-mailowych. Ale nie potrafi zrobić wszystkiego.

Ludzie nadal muszą zajmować się ustalaniem cen, rozumieć wymagania klientów, zarządzać dostosowaniami i prognozowaniem zapotrzebowania.

Automatyzacje często wymagają również interwencji człowieka. Zbyt często AI nie wykonuje ich prawidłowo.

Dlaczego CRO muszą pozostawić człowieka w procesie

Podczas rozpoczynania procesów obecność człowieka w procesie zawsze pomaga.

Jeśli pozostawisz cały proces kontaktu AI bez nadzoru, może ona wygenerować nieprawdziwe informacje i przekazać je kierownictwu docelowego konta, co może działać na twoją niekorzyść.

Swapnil dzieli się

Nie automatyzuj bezrefleksyjnie całego procesu; zamiast tego monitoruj go przez co najmniej pierwsze dwa lub trzy miesiące po wdrożeniu.

Nie automatyzuj bezrefleksyjnie całego procesu; zamiast tego monitoruj go przez co najmniej pierwsze dwa lub trzy miesiące po wdrożeniu.

Nie usuwaj też od razu kluczowych członków zespołu po wdrożeniu AI. Zamiast tego zwiększaj możliwości członków zespołu dzięki AI.

Dlaczego zespoły ds. przychodów potrzebują inżynierów GTM

Skoro mowa o zespołach, inżynier GTM to kluczowe stanowisko, które wprowadziliśmy w naszej organizacji z powodu AI.

Kiedy korzystamy z wielu platform AI, wszystkie muszą ze sobą współpracować. Inżynier GTM to zapewnia, co jest niezbędne — przynajmniej w przypadku mojego zespołu ds. przychodów.

Dlaczego utrata ludzkiego podejścia stanowi ryzyko w sprzedaży wykorzystującej AI

Największym ryzykiem, jakie dostrzegam w związku z AI w organizacjach ds. przychodów, jest utrata ludzkiego podejścia.

Ludzkie podejście w cyklu sprzedaży jest czasami kluczowe. Oto przykład.

Ślad korespondencji e-mail ujawnił, że byliśmy blisko utraty klienta, ponieważ był niezadowolony. Zautomatyzowaliśmy cały proces odnowienia, ale uznałem, że potrzebne jest ludzkie podejście. Sięgnąłem po telefon i porozmawiałem z dyrektorem technicznym tej firmy.

Dzięki dobrej relacji z nim uratowaliśmy tego klienta. Dyrektor techniczny wspomniał, że rozglądali się za innymi opcjami, więc mogliśmy stracić tego klienta, gdybyśmy całkowicie polegali na AI.

Dlaczego CRO muszą zachować ostrożność

Najważniejsza rada, jaką mogę dać wszystkim CRO, to ignorowanie szumu wokół AI dotyczącego usuwania członków zespołu. Na ten moment najlepszy jest model Przedstawiciel+AI. Nie działaj pochopnie.

Dodam również, że warto oszczędnie korzystać z tokenów. Kiedy zaczynałem, nie rozumiałem wzorców zużycia tokenów i wydałem mnóstwo pieniędzy.

Śledź na bieżąco

Możesz śledzić działalność Swapnila Tripathiego na LinkedIn. Odwiedź również we360.ai.

Już wkrótce kolejne wywiady z ekspertami w Klubie CRO!