গ্রেপস ইন, শ্যাম্পেন আউট: হাউ এআই সেলস ফানেলকে রূপান্তরিত করছে

রেভ: এআই কীভাবে সেলস ফানেলকে রূপান্তরিত করছে

বিক্রয় উন্নয়ন প্রতিনিধির দুর্দশা দেখুন (পরিবর্ধন SDR) তাদের কর্মজীবনে তরুণ এবং প্রায়শই অল্প অভিজ্ঞতার কারণে, SDR বিক্রয় সংস্থায় এগিয়ে যাওয়ার চেষ্টা করে। তাদের একটি দায়িত্ব: পাইপলাইন পূরণের জন্য সম্ভাব্য নিয়োগ করা।  

তাই তারা শিকার করে এবং শিকার করে, কিন্তু তারা সর্বদা সেরা শিকারের জায়গা খুঁজে পায় না। তারা এমন সম্ভাবনার তালিকা তৈরি করে যেগুলিকে তারা দুর্দান্ত মনে করে এবং সেগুলিকে বিক্রয় ফানেলে পাঠায়। কিন্তু তাদের অনেক সম্ভাবনা মানায় না এবং পরিবর্তে, ফানেল আটকে যায়। বড় লিডের জন্য এই নিষ্ঠুর অনুসন্ধানের দুঃখজনক ফলাফল? প্রায় 60% সময়, এসডিআর তাদের কোটাও তৈরি করে না।

যদি উপরের দৃশ্যটি কৌশলগত বাজারের বিকাশকে একটি অনাথ সিংহ শাবকের জন্য সেরেঙ্গেটির মতো ক্ষমার মতো শব্দ করে তোলে, তবে আমি আমার সাদৃশ্যের সাথে অনেক দূরে চলে গিয়েছিলাম। কিন্তু বিষয়টা দাঁড়ায়: যদিও SDR-এর মালিকানা "প্রথম মাইল" সেলস ফানেলের, তাদের বেশিরভাগই সংগ্রাম করে কারণ তাদের একটি কোম্পানিতে সবচেয়ে কঠিন কাজ এবং সাহায্য করার জন্য কয়েকটি টুল রয়েছে।

কেন? তাদের প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি এখন পর্যন্ত বিদ্যমান ছিল না।

বিক্রয় এবং বিপণনের প্রথম মাইল উদ্ধার করতে কী লাগবে? SDR-এর এমন প্রযুক্তি প্রয়োজন যা তাদের আদর্শ গ্রাহকদের মতো দেখতে সম্ভাবনাকে চিহ্নিত করতে পারে, দ্রুত সেই সম্ভাবনাগুলির উপযুক্ত মূল্যায়ন করতে পারে এবং কেনার জন্য তাদের প্রস্তুতি শিখতে পারে।

ফানেলের উপরে বিপ্লব করুন 

বিক্রয় এবং বিপণন দলগুলিকে বিক্রয় ফানেল জুড়ে লিড পরিচালনা করতে সহায়তা করার জন্য প্রচুর সরঞ্জাম বিদ্যমান। গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা প্ল্যাটফর্ম (CRMs) বটম-ফানেল ডিল ট্র্যাক করার ক্ষেত্রে আগের চেয়ে ভালো। অ্যাকাউন্ট ভিত্তিক মার্কেটিং (এবিএম) যেমন সরঞ্জাম HubSpot এবং মার্কেটো মধ্য-ফানেলের সম্ভাবনার সাথে যোগাযোগ সহজ করেছে। ফানেলের উপরে, সেলস লফ্ট এবং আউটরিচের মতো বিক্রয় ব্যস্ততা প্ল্যাটফর্মগুলি নতুন লিডগুলিকে যুক্ত করতে সহায়তা করে৷ 

কিন্তু, সেলসফোর্স দৃশ্যে আসার 20-এরও বেশি বছর পরে, ফানেলের উপরে উপলব্ধ প্রযুক্তিগুলি—কোনও কোম্পানির কার সাথে কথা বলা উচিত (এবং SDRগুলি যে অঞ্চলে তাদের শিকার করে) তা জানে না—অচল থাকে৷ কেউ প্রথম মাইল মোকাবেলা করেনি, এখনও.

B2B বিক্রয়ে "প্রথম মাইল সমস্যা" সমাধান করা

সৌভাগ্যবশত, এটি পরিবর্তন হতে চলেছে। আমরা ব্যবসায়িক সফ্টওয়্যার উদ্ভাবনের একটি বিশাল তরঙ্গের দ্বারপ্রান্তে আছি। সেই তরঙ্গ হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) AI হল গত 50 বছরে এই অঙ্গনে উদ্ভাবনের চতুর্থ বড় তরঙ্গ (1960 এর মেইনফ্রেম তরঙ্গের পরে; 1980 এবং 90 এর দশকের পিসি বিপ্লব; এবং পরিষেবা হিসাবে অনুভূমিক সফ্টওয়্যারের সাম্প্রতিকতম তরঙ্গ)SaaS) যা কোম্পানিগুলিকে প্রতিটি ডিভাইসে একটি ভাল, আরও দক্ষ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া চালাতে সক্ষম করে—কোন কোডিং দক্ষতার প্রয়োজন নেই)।

AI এর অনেকগুলি সেরা গুণগুলির মধ্যে একটি হল গ্যালাকটিক ভলিউমের ডিজিটাল তথ্যের প্যাটার্ন খুঁজে পাওয়ার ক্ষমতা যা আমরা সংগ্রহ করছি এবং সেই প্যাটার্নগুলি থেকে নতুন ডেটা এবং অন্তর্দৃষ্টি দিয়ে আমাদের সজ্জিত করে৷ আমরা ইতিমধ্যেই ভোক্তাদের জায়গায় AI থেকে উপকৃত হচ্ছি - তা COVID-19 ভ্যাকসিনের বিকাশেই হোক না কেন; আমাদের ফোনে সংবাদ এবং সামাজিক অ্যাপ থেকে আমরা যে বিষয়বস্তু দেখি; বা কীভাবে আমাদের যানবাহনগুলি আমাদের সর্বোত্তম রুট খুঁজে পেতে, ট্র্যাফিক এড়াতে এবং টেসলার ক্ষেত্রে, গাড়ির প্রকৃত ড্রাইভিং কার্য অর্পণ করতে সহায়তা করে। 

B2B বিক্রেতা এবং বিপণনকারী হিসাবে, আমরা কেবলমাত্র আমাদের পেশাদার জীবনে AI এর শক্তি অনুভব করতে শুরু করেছি। ঠিক যেমন একজন চালকের রুটকে অবশ্যই ট্রাফিক, আবহাওয়া, রুট এবং আরও অনেক কিছু বিবেচনা করতে হবে, আমাদের এসডিআরগুলির একটি মানচিত্র প্রয়োজন যা পরবর্তী দুর্দান্ত সম্ভাবনা খুঁজে পাওয়ার জন্য সবচেয়ে ছোট পথ সরবরাহ করে। 

ফার্মোগ্রাফিক্সের বাইরে

প্রতিটি মহান SDR এবং বিপণনকারী জানেন যে রূপান্তর এবং বিক্রয় তৈরি করতে, আপনি এমন সম্ভাবনাগুলিকে লক্ষ্য করেন যা আপনার সেরা গ্রাহকদের মতো দেখায়৷ যদি আপনার সেরা গ্রাহকরা শিল্প সরঞ্জাম প্রস্তুতকারক হন, তাহলে আপনি আরও শিল্প সরঞ্জাম প্রস্তুতকারকদের সন্ধান করতে যান। তাদের আউটবাউন্ড প্রচেষ্টা থেকে সর্বাধিক লাভের সন্ধানে, এন্টারপ্রাইজ দলগুলি ফার্মোগ্রাফিক্সের গভীরে ঢোকে — শিল্প, কোম্পানির আকার এবং কর্মচারীর সংখ্যার মতো বিষয়গুলি।

সেরা এসডিআররা জানে যে, যদি তারা একটি কোম্পানি কীভাবে ব্যবসা করে সে সম্পর্কে গভীর সংকেত দেখাতে পারে, তাহলে তারা এমন সম্ভাবনা খুঁজে পেতে সক্ষম হবে যারা বিক্রয় ফানেলে প্রবেশ করার সম্ভাবনা বেশি। কিন্তু কোন সংকেত, ফার্মোগ্রাফিকের বাইরে, তাদের সন্ধান করা উচিত?

SDRs-এর জন্য ধাঁধার অনুপস্থিত অংশটিকে বলা হয় ব্যাখ্যামূলক তথ্য - বিপুল পরিমাণ ডেটা যা একটি কোম্পানির বিক্রয় কৌশল, কৌশল, নিয়োগের ধরণ এবং আরও অনেক কিছু বর্ণনা করে। এক্সেগ্রাফিক ডেটা ইন্টারনেট জুড়ে ব্রেডক্রাম্বসে পাওয়া যায়। আপনি যখন এই সমস্ত ব্রেডক্রাম্বগুলিতে AI ঢিলা করে দেন, তখন এটি আকর্ষণীয় প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করে যা একটি SDR কে দ্রুত বুঝতে সাহায্য করতে পারে যে একটি সম্ভাবনা আপনার সেরা গ্রাহকদের সাথে কতটা ভাল মেলে।

উদাহরণস্বরূপ, জন ডিরি এবং ক্যাটারপিলার নিন। উভয়ই বৃহৎ ফরচুন 100 মেশিনারি এবং সরঞ্জাম কোম্পানি যা প্রায় 100,000 ব্যক্তি নিয়োগ করে। প্রকৃতপক্ষে, তারা যাকে আমরা "ফার্মোগ্রাফিক টুইনস" বলব কারণ তাদের শিল্প, আকার এবং প্রধান সংখ্যা প্রায় অভিন্ন! তবুও হরিণ এবং ক্যাটারপিলার খুব আলাদাভাবে কাজ করে। Deere হল মধ্য-দেরী প্রযুক্তি গ্রহণকারী এবং B2C ফোকাস সহ নিম্ন ক্লাউড গ্রহণকারী। শুঁয়োপোকা, বিপরীতে, প্রধানত B2B বিক্রি করে, নতুন প্রযুক্তির প্রাথমিক গ্রহণকারী, এবং উচ্চ ক্লাউড গ্রহণ করে। এইগুলো ব্যাখ্যামূলক পার্থক্য কে একটি ভাল সম্ভাবনা হতে পারে এবং কে নয় তা বোঝার একটি নতুন উপায় অফার করে - এবং সেইজন্য SDR-এর জন্য তাদের পরবর্তী সেরা সম্ভাবনাগুলি খুঁজে বের করার একটি আরও দ্রুত উপায়।

প্রথম মাইল সমস্যা সমাধান করা

ঠিক যেমন টেসলা চালকদের জন্য আপস্ট্রিম সমস্যা সমাধানের জন্য AI ব্যবহার করে, তেমনি AI বিক্রয় উন্নয়ন দলগুলিকে দুর্দান্ত সম্ভাবনা সনাক্ত করতে, ফানেলের উপরে যা ঘটবে তা বিপ্লব করতে এবং প্রথম-মাইল সমস্যা সমাধান করতে সাহায্য করতে পারে যা প্রতিদিন বিক্রয় বিকাশের সাথে লড়াই করে। 

একটি প্রাণহীন আদর্শ গ্রাহক প্রোফাইলের পরিবর্তে (আইসিপি), এমন একটি টুল কল্পনা করুন যা এক্সেগ্রাফিক ডেটা ইনজেস্ট করে এবং একটি কোম্পানির সেরা গ্রাহকদের মধ্যে প্যাটার্ন উন্মোচন করতে AI ব্যবহার করে। তারপর সেই ডেটা ব্যবহার করে একটি গাণিতিক মডেল তৈরি করার কল্পনা করুন যা আপনার সেরা গ্রাহকদের প্রতিনিধিত্ব করে—এটিকে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রাহক প্রোফাইল বলুন (এআইসিপি)—এবং এই সেরা গ্রাহকদের মতো দেখতে অন্যান্য সম্ভাবনাগুলি খুঁজে পেতে সেই মডেলটিকে কাজে লাগান৷ একটি শক্তিশালী AICP ফার্মোগ্রাফিক এবং টেকনোগ্রাফিক তথ্য এবং এছাড়াও ব্যক্তিগত ডেটা উত্সগুলি গ্রহণ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, লিঙ্কডইন থেকে ডেটা এবং উদ্দেশ্য ডেটা একটি এআইসিপিকে শক্তিশালী করতে পারে। একটি জীবন্ত মডেল হিসাবে, AICP শেখে সময়ের সাথে সাথে। 

তাই যখন আমরা জিজ্ঞাসা করি, আমাদের পরবর্তী সেরা গ্রাহক কে হবে?, আমাদের আর নিজেদের রক্ষা করার জন্য SDRs ত্যাগ করতে হবে না। আমরা অবশেষে তাদের এই প্রশ্নের উত্তর দিতে এবং ফানেলের উপরে সমস্যা সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি অফার করতে পারি। আমরা এমন সরঞ্জামগুলির বিষয়ে কথা বলছি যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নতুন সম্ভাবনাগুলি সরবরাহ করে এবং সেগুলিকে র‌্যাঙ্ক করে যাতে SDRগুলি জানে যে পরবর্তী কাকে টার্গেট করবে এবং বিক্রয় উন্নয়ন দলগুলি তাদের প্রচেষ্টাকে আরও ভালভাবে অগ্রাধিকার দিতে পারে৷ শেষ পর্যন্ত, AI আমাদের SDR-কে কোটা তৈরি করতে সাহায্য করতে ব্যবহার করা যেতে পারে—এবং এমন সম্ভাবনার সঙ্গে যা প্রকৃতপক্ষে আমরা যে ধরনের সম্ভাবনা খুঁজে পেতে চাই তার জন্য উপযুক্ত—এবং অন্য একদিন সম্ভাবনার জন্য বাঁচতে।

এনজিনের পার বিক্রয় উন্নয়ন প্ল্যাটফর্ম

রেভের সেলস ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম (আভ্যন্তরীন উৎপাদন) এআই ব্যবহার করে সম্ভাবনা আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করে।

একটি রেভ ডেমো পান