AI dəstəkli marketinq lider qiymətləndirməsi satış qrupunuz üçün dönüşüm ehtimalını sıralamaq məqsədilə istifadəçi davranış məlumatları üzrə prediktiv analitikadan istifadə edir. Bu texnologiya müəssisələrə əl ilə görülən, qaydalara əsaslanan sistemlərdən potensial müştərilərin rəqəmsal aktivlərlə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğuna uyğunlaşan dinamik modellərə keçməyə imkan verir. Satın alma ehtimalına əsaslanaraq hər bir potensial müştəriyə avtomatik olaraq bal təyin etməklə qrupunuz enerjisini bağlanma ehtimalı ən yüksək olan liderlərə yönəldə bilər. Alien Road bunu müasir rəqəmsal əməliyyatların əsas komponenti hesab edir.
AI lider qiymətləndirməsi ənənəvi əl modellərindən nə ilə fərqlənir?
Ənənəvi lider qiymətləndirməsi adətən marketinq qrupunun əl ilə təyin etdiyi statik qaydalara əsaslanır. Məsələn, ümumi yanaşma ağ sənədin endirilməsi üçün 10 bal, qiymət səhifəsinə baş çəkmək üçün isə 20 bal təyin etməkdir. Bu əsas struktur təmin etsə də, çox vaxt bu hərəkətlərin kontekstini və ya onların başvermə ardıcıllığını nəzərə ala bilmir. Əl modelləri əsasən sərtdir, yəni kimsə platforma parametrlərinə daxil olub bal dəyərlərini yeniləmədikcə dəyişmirlər.
Bunun əksinə olaraq, AI dəstəkli sistemlər satışa gətirib çıxaran nümunələri müəyyən etmək üçün tarixi dönüşüm məlumatlarını təhlil edir. İnsan tərəfindən müəyyən edilmiş qaydalar əvəzinə maşın e-poçt açılışlarının, vebinar iştirakının və sənədlər səhifəsində sərf olunan vaxtın xüsusi kombinasiyasının bağlanmış razılaşma ilə güclü şəkildə əlaqəli olduğunu aşkar edir. Bu proses davamlı olaraq baş verir. Sistemə yeni məlumatlar daxil olduqca model yüksək keyfiyyətli liderin nəyə bənzədiyini başa düşməsini təkmilləşdirir və qrupunuz tərəfindən daimi əllə yenidən kalibrlənmə ehtiyacını effektiv şəkildə aradan qaldırır.
Bir şirkət bu texnologiyanı qəbul etdikdə tezliklə satış nümayəndələrinin daxil olan liderlərin keyfiyyətindən şikayətlənməyi dayandırdıqlarını fərq edirlər. AI modeli liderləri ixtiyari fəaliyyət saylarına görə deyil, faktiki dönüşüm ehtimalına görə sıraladığı üçün satış qrupu prioritetləşdirilmiş siyahı əldə edir. Bu dəyişiklik satışın inkişafı nümayəndələrinin (SDR) vaxtlarını sadəcə maraq üçün baxanlara deyil, həqiqətən də söhbətə hazır olan potensial müştərilərlə danışmağa sərf etmələrini təmin edir.
Hansı xüsusi məlumat nöqtələri izlənməlidir?
Effektiv AI qiymətləndirmə modeli qurmaq üçün ona təmiz, uyğun davranış məlumatları ötürmək lazımdır. Məlumat səs-küylü və ya natamamdırsa model mənalı nümunələr tapmaqda çətinlik çəkəcək. Tipik bir hesabda CRM və marketinq avtomatlaşdırma platformanızdan geniş siqnallar toplamağa çalışmalısınız. Bu siqnallar prediktiv analitikanın düzgün işləməsi üçün əsas yaradaraq bir liderin brendinizlə zamanla qarşılıqlı əlaqədə olarkən arxada qoyduğu rəqəmsal çörək qırıntılarını təmsil edir.
- Klikləmə nisbətləri və xüsusi məhsulla əlaqəli xəbər bülletenləri ilə qarşılıqlı əlaqə tezliyi kimi e-poçt nişanlılığı metrikaları.
- Qiymətləndirmə, demo sorğu formaları və ya keys tədqiqatı bölmələri kimi yüksək niyyətli səhifələrə səfərlər daxil olmaqla veb-sayt naviqasiya nümunələri.
- Endirilən texniki sənədlərin və ya xüsusiyyət bələdçilərinin xüsusi növləri kimi məzmun istehlakı vərdişləri.
- Canlı vebinarlarda iştirak və ya tələb üzrə mövcud olan qeydə alınmış sessiyalarla qarşılıqlı əlaqə daxil olmaqla tədbir iştirak məlumatları.
- Müəyyən əldəetmə kanallarının ardıcıl olaraq digərlərinə nisbətən daha yüksək dəyərli potensial müştərilər istehsal edib-etmədiyini müəyyən etmək üçün lider mənbəyi məlumatı.
Bu nöqtələrin monitorinqi sadəcə kəmiyyətdən deyil, davranışdakı dəyişiklikləri müşahidə etməkdən ibarətdir. AI modeli üç ay ərzində passiv olmuş liderin fəaliyyətindəki qəfil artımı sezməkdə mahirdir. Bu növ davranış dəyişikliyi çox vaxt qarşıdakı satın alma qərarının güclü göstəricisidir. Bu siqnalları izləməklə prediktiv mühərrikə sadə sayma əsaslı sistemlərdən qat-qat dəqiq olan dönüşüm ehtimalı balını hesablamağa imkan verən zəngin məlumat dəsti yaradırsınız.
Prediktiv analitika satış qrupunun məhsuldarlığını artırıla bilərmi?
Satışda məhsuldarlıq tez-tez zəif lider prioritetləşdirməsi səbəbindən əngəllənir. SDR-lər yüzlərlə lideri əl ilə çeşidləməli olduqda, ən yüksək potensiala malik olanları deyil, çox vaxt ən yenilərini və ya tanış görünənləri seçirlər. AI dəstəkli marketinq lider qiymətləndirməsi çeşidləmə prosesini avtomatlaşdırmaqla bu dinamikanı dəyişdirir. Günlərinə nəhəng, qeyri-mütəşəkkil siyahı ilə başlamaq əvəzinə, satış nümayəndələri yüksək ehtimallı potensial müştərilərin seçilmiş növbəsi ilə başlayırlar.
Bu dəyişiklik daha fərdiləşdirilmiş əlaqəyə imkan verir. Nümayəndə potensial müştərinin müəyyən texniki sənədləri oxumağa vaxt sərf etdiyini bildikdə ilkin əlaqə həmin xüsusi marağın həll edilməsinə uyğunlaşdırıla bilər. AI təkcə bal deyil, həm də tezliklə həmin bal üçün kontekst təmin edir ki, bu da satış işçisinin özünü daha hazır hiss etməsinə kömək edir. Bu hazırlıq zəngdən əvvəl araşdırmaya sərf olunan vaxtı azaldır və iş günü ərzində daha çox real söhbətlərə imkan yaradır.
Bundan əlavə, bu balların birbaşa CRM interfeysinə inteqrasiyası o deməkdir ki, satış qrupları liderin prioritetini başa düşmək üçün alətlər arasında keçid etməli deyil. Sadə işıqfor sistemi — qırmızı, sarı, yaşıl — satış işçisinə diqqətlərini məhz haraya yönəltməli olduğunu dəqiq deyə bilər. Prioritetləşdirməni avtomatlaşdırmaqla satış qrupunu münasibət qurmaq və müştəri problemlərini həll etmək olan satışın insan tərəfinə diqqət yetirmək üçün azad edirsiniz.
Texnoloji stekinizdə AI qiymətləndirməsini necə həyata keçirməli
İcra mövcud məlumat infrastrukturunuzun auditindən başlayır. Marketinq avtomatlaşdırma alətinizin və CRM-inizin düzgün ünsiyyət qurmasını və davranış məlumatlarının onların arasında itkisiz ötürülməsini təmin etməlisiniz. Ümumi tələ bircə yerdə izlənən, lakin satış qrupunun fəaliyyət göstərdiyi CRM-də heç vaxt yenilənməyən marketinq əməliyyatlarının olduğu məlumat siloqlarına sahib olmaqdır. İstənilən AI xüsusiyyətlərini işə salmazdan əvvəl lider statusunuzun və həyat dövrü mərhələlərinizin dəqiq müəyyən edildiyini yoxlayın.
- Marketinq avtomatlaşdırma platformanızda çatışmayan sahələri və ya izləmə boşluqlarını müəyyən etmək üçün cari lider məlumatlarınızı yoxlayın.
- AI-nin səhv məlumatlar üzrə öyrənməsinin qarşısını almaq üçün dublikat qeydləri və arxivləşdirilmiş liderləri silməklə verilənlər bazanızı təmizləyin.
- Yeni qiymətləndirilmiş liderləri sınamaq və modelin dəqiqliyi haqqında rəy bildirmək üçün satış nümayəndələrindən ibarət pilot qrup seçin.
- Satış nümayəndələrinin AI modelinə real dünya nəticələrindən öyrənməyə kömək etmək üçün liderləri ‘yaxşı’ və ya ‘pis’ kimi işarələyə biləcəyi əks əlaqə dövrəsi qurun.
- Satış qrupunun balı və AI tərəfindən təmin edilən konteksti necə şərh etməli olduğunu başa düşməsini təmin etmək üçün onlara təlim sessiyası yaradın.
AI lider qiymətləndirməsindən istifadə edərkən ümumi çətinliklər
Əsas çətinliklərdən biri AI modellərinin ‘qara qutu’ qavrayışıdır. Əgər satış nümayəndəsi liderin nə üçün yüksək bal aldığını başa düşmürsə, o, nəticəyə şübhə ilə yanaşa bilər. Liderin balına töhfə verən amilləri göstərərək şəffaflıq təmin edən platformaları axtarmaq vacibdir. Satış işçisi liderin bir gündə qiymət səhifəsinə üç dəfə baş çəkdiyi üçün yüksək sırada olduğunu görəndə bal hərəkətə keçirilə bilən və etibarlı olur.
Digər çətinlik modelin effektiv işləməsi üçün tələb olunan məlumat həcmini əhatə edir. Ayda yalnız bir neçə düzüm lideriniz varsa, AI statistika baxımından əhəmiyyətli nümunələri müəyyən etmək üçün kifayət qədər nümunələrə malik olmaya bilər. Belə hallarda həcminiz artana qədər sadə qaydalara əsaslanan sistem həqiqətən də daha effektiv ola bilər. AI maşına prediktiv analitika aparmaq üçün kifayət qədər məlumat verməklə ardıcıl, yüksək həcmdə liderlər yaradan təşkilatlar üçün ən uyğundur.
Modelinizi zamanla necə optimallaşdırmalı
Optimallaşdırma birtəfəli layihə deyil, davamlı dövriyyədir. İlkin quraşdırmadan sonra hər ay liderlərinizin performansını yoxlayın. ‘Yüksək’ kateqoriyasındakı liderlərin dönüşüm nisbətlərini ‘aşağı’ kateqoriyasındakılarla müqayisə edin. Dönüşüm nisbətləri oxşardırsa, modeliniz potensial müştərilərinizi dəqiq şəkildə segmentasiya etmir. Satış qrupunuzdan gələn rəy dövrəsinin həyati əhəmiyyət kəsb etdiyi yer məhz budur, çünki onların real dünya təcrübəsi çox vaxt modelin qaçıra biləcəyi incəlikləri üzə çıxarır.
Siz həmçinin məlumat mənbələrinizi vaxtaşırı yeniləməlisiniz. Marketinq strategiyanız dəyişdikcə yüksək maraq göstərən davranışlar da dəyişə bilər. Məsələn, yeni məhsul xətti istifadəyə verirsinizsə, həmin məhsul üçün niyyət göstəriciləri əsas təkliflərinizdən fərqli ola bilər. Modelinizin daxiletmələrini mütəmadi olaraq nəzərdən keçirmək və yeniləmək onun cari biznes məqsədlərinizə və hədəf auditoriyanızın inkişaf edən alış səyahətinə uyğun qalmasını təmin edir.
Bu həftə haradan başlamalı
Son altı ayın ən uğurlu bağlanmış-qazanılmış sövdələşmələrini müəyyən etməklə başlayın. CRM-inizdə bu hesabların tarixinə nəzər salın və satışdan əvvəl gələn ümumi davranış nümunələrini qeyd edin. Onların hamısı müəyyən məzmunla məşğul oldumu? Qısa müddət ərzində sayta bir neçə dəfə baş çəkdilərmi? Bu nümunələri müəyyən etdikdən sonra mövcud quraşdırmanızın bu yüksək dəyərli davranışlara üstünlük verib-vermədiyini görmək üçün onları cari lider qiymətləndirmə strukturunuza uyğunlaşdırmağa başlaya bilərsiniz.
Sonra ən yüksək performans göstərən satış nümayəndələrinizdən biri ilə qısa görüş keçirin. Onlardan sonradan çevrilən liderlərlə hansı xüsusiyyətləri əlaqələndirdiklərini soruşun. Onların lətifəvi təcrübəsini cari lider məlumatlarınızla müqayisə edin. Bu kiçik addım insan təcrübəsi ilə maşın zəkası arasındakı boşluğu aradan qaldırmağa kömək edir. Həftənin sonuna qədər marketinq platformanızda AI yönümlü yanaşmaya hazırlaşmaq üçün daha yaxından izləməyə başlamaq istədiyiniz davranış siqnallarının dəqiq siyahısına malik olmalısınız.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt marketinq agentliyi · AI Marketing