الذكاء الاصطناعي لتأهيل العملاء المحتملين. طبقة تقييم وتوجيه تقرأ كل عميل محتمل وارد، وتُثريه بمقارنته بملفك المثالي للعميل، وتتحقق منه مقابل نظام إدارة علاقات العملاء لديك، وتُسلّم كل مندوب قائمة انتظار مرتّبة. يفتح المندوبون ما يستحق مكالمة. أما الباقي فيُحفظ أو يُرعى أو يُستبعد قبل أن يهدر أحد وقتًا عليه.
أنت تُدير المبيعات في شركة SAAS بنموذج B2B. الوارد يرتفع، والضجيج يرتفع معه. مندوبو المبيعات التنفيذيون الثمانية لديك يفتحون كل استمارة، ويخمّنون مدى الملاءمة، ويخسرون بعد الظهيرة كله على عملاء محتملين لم يكونوا ليشتروا أصلًا. هذا المنشور عن الطبقة التي تتولى القراءة عنهم.
ماذا يفعل الذكاء الاصطناعي لتأهيل العملاء المحتملين فعلًا؟
ماذا يفعل تأهيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي؟
يُقيّم كل عميل محتمل وارد بمقارنته بملفك المثالي للعميل، ويُثريه ببيانات الشركة ونية الشراء، ويتحقق منه مقابل سجلات نظام إدارة علاقات العملاء الحالية، ثم يوجّهه إلى المندوب المناسب أو إلى قائمة انتظار. يحصل المندوبون على قائمة مرتّبة بدلًا من تدفق خام، فينفقون مكالماتهم على العملاء المحتملين الملائمين ويتجاوزون غيرهم.
ثلاث مهام بالترتيب: تقييم العميل المحتمل مقابل ملفك المثالي للعميل. إثراؤه ببيانات كان مندوبك سيبحث عنها يدويًا لولا ذلك. توجيهه إلى المندوب أو قائمة الانتظار أو سلة المهملات. يبقى السجل في Salesforce أو HubSpot. ويمرّ الإثراء عبر Apollo أو Clay. نحن نضيف التقييم والتوجيه فوق ما تدفع مقابله بالفعل.
لماذا لا نكتفي بتوظيف موظف مبيعات آخر أو إضافة روبوت دردشة؟
موظف تطوير المبيعات يكلّفك توظيفًا وفترة تأهيل ومكتبًا. روبوت الدردشة يُزعج المشتري ويُسلّم المندوب في النهاية نصًا خامًا ليقرأه. طبقة التقييم لا تفعل أيًا من ذلك. تجلس بين الاستمارة ونظام إدارة علاقات العملاء، وتقوم بالقراءة في الخلفية، وتترك لمندوبيك الحاليين فتح قائمة أقصر وأفضل.
We are
تبني Stennir طبقة تقييم وتوجيه فوق أداة المتابعة الآلية ونظام إدارة علاقات العملاء اللذين يُشغّلهما فريقك بالفعل، مع إبقاء حجم العملاء المحتملين في نطاق بشري يتراوح بين 30 و80 لكل مندوب يوميًا.
We aren't
Stennir ليست إضافة روبوت دردشة ولا أداة تواصل صادر مستقلة تُطلق 800 عميل محتمل يوميًا وتسمّي ذلك خط مبيعات.
هل يحرّك هذا الأرقام فعلًا؟
للتوضيح، خذ فريقًا من السلسلة أ لديه 8 مسؤولي مبيعات. المندوبون لا يتغيرون، لكن القائمة التي يفتحونها تتغير. المقاييس التي تُراقَب هي نسبة العملاء المحتملين الذين جرت معالجتهم وتحولوا إلى اجتماع، والوقت الذي يقضيه كل مندوب في فرز الوارد، قبل إضافة طبقة التقييم وبعدها. هذا فريق افتراضي وليس نتيجة عميل.
الفكرة أن يتوقف المندوبون عن فتح كل عميل محتمل. يفتحون أعلى طابور مرتب، فتمتلئ تقاويمهم بمكالمات مناسبة.
بماذا يتصل؟
- Salesforce أو HubSpot يحتفظان بالسجل. نقرأ ونكتب فيه، ولا نستبدله.
- Apollo أو Clay يتوليان الإثراء. نحن نُقيّم فوق البيانات التي يُعيدانها.
- أداة المتابعة الآلية الحالية لديك تواصل الإرسال. نحن نقرر مَن يدخلها ومَن لا يدخلها.
- الحجم يبقى بشريًا: 30 إلى 80 عميلًا محتملًا لكل مندوب يوميًا، لا 800.
الفكرة ألا يُقتلع شيء. هذا مشروع استشارات ذكاء اصطناعي وليس ترحيل منصة. نحدد الملف المثالي للعميل مع فريقك، ونربط التقييم بالمنظومة التي تستخدمها، ونسلّمك قواعد التوجيه مع وثيقة حوكمة تشرح بالضبط لماذا نال العميل المحتمل هذه الدرجة. المزيد عن كيفية تحديدنا للنطاق في صفحة استشارات الذكاء الاصطناعي.
كيف تمنع مندوبًا من الوثوق بتقييم خاطئ؟
كل تقييم يأتي مع أسبابه. يرى المندوب سبب ارتفاع ترتيب عميل محتمل، وأي إشارات من ملفك المثالي للعميل ظهرت، وأي سجل من نظام إدارة علاقات العملاء طابقه. لا صندوق أسود. إن كان التقييم خاطئًا، يرى المندوب السبب من نظرة واحدة وتُضبط القاعدة. نُدرّب الفريق أيضًا على قراءة التقييمات وتجاوزها عند الحاجة، وهذا ما يأتي دور التدريب لدينا فيه للفرق الراغبة.
إن كان الوارد يُغرق مندوبيك الثمانية وتوظيف موظف تطوير مبيعات آخر ليس الإجابة التي تريدها، ابدأ بفحص تدفق عملائك المحتملين الحالي. احجز مكالمة استكشاف 30 دقيقة وسنُحدد أين تُدفن الفرص المؤهلة.
