Grapes in, Champagne Out: Como a IA está transformando o funil de vendas

Rev: Como a IA está transformando o funil de vendas

Veja a situação do representante de desenvolvimento de vendas (SDR). Jovem em sua carreira e muitas vezes com pouca experiência, o SDR se esforça para avançar na organização de vendas. Sua única responsabilidade: recrutar clientes em potencial para preencher o pipeline.  

Então eles caçam e caçam, mas nem sempre conseguem encontrar os melhores locais de caça. Eles criam listas de clientes em potencial que consideram ótimos e os enviam para o funil de vendas. Mas muitos de seus prospects não se encaixam e, em vez disso, acabam entupindo o funil. O triste resultado dessa busca cansativa por grandes leads? Em cerca de 60% das vezes, o SDR nem chega a cumprir sua cota.

Se o cenário acima faz com que o desenvolvimento estratégico do mercado pareça tão implacável quanto o Serengeti para um filhote de leão órfão, talvez eu tenha ido longe demais com minha analogia. Mas o ponto permanece: embora os SDRs possuam a “primeira milha” do funil de vendas, a maioria deles luta porque tem um dos trabalhos mais difíceis de uma empresa e poucas ferramentas para ajudar.

Por quê? As ferramentas de que precisam não existiam até agora.

O que será necessário para resgatar a primeira milha de vendas e marketing? Os SDRs precisam de tecnologia que possa identificar clientes em potencial que se pareçam com seus clientes ideais, avaliar rapidamente a adequação desses clientes em potencial e saber se estão prontos para comprar.

Revolucione acima do funil 

Existe uma abundância de ferramentas para ajudar as equipes de vendas e marketing a gerenciar leads ao longo do funil de vendas. Plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRMs) estão melhores do que nunca no rastreamento de negócios no fundo do funil. Marketing baseado em contas (ABM) ferramentas como HubSpot e Marketo simplificaram a comunicação com clientes potenciais no meio do funil. Mais acima no funil, plataformas de engajamento de vendas como SalesLoft e Outreach ajudam a engajar novos leads. 

Mas, mais de 20 anos depois que o Salesforce entrou em cena, as tecnologias disponíveis acima do funil – a área antes de uma empresa saber com quem deveria considerar falar (e a área onde os SDRs fazem sua busca) – permanecem estagnadas. Ninguém abordou a primeira milha, ainda.

Resolvendo o "problema da primeira milha" em vendas B2B

Felizmente, isso está prestes a mudar. Estamos à beira de uma grande onda de inovação em software de negócios. Essa onda é a inteligência artificial (AI). A IA é a quarta grande onda de inovação nesta arena nos últimos 50 anos (após a onda de mainframe dos anos 1960; a revolução do PC dos anos 1980 e 90; e a mais recente onda de software horizontal como serviço (SaaS) que permite que as empresas executem um processo de negócios melhor e mais eficiente em todos os dispositivos - sem necessidade de habilidades de codificação).

Uma das muitas melhores qualidades da IA ​​é sua capacidade de encontrar padrões nos volumes galácticos de informações digitais que estamos acumulando e nos armar com novos dados e insights desses padrões. Já nos beneficiamos da IA ​​no espaço do consumidor – seja no desenvolvimento de vacinas COVID-19; o conteúdo que vemos de notícias e aplicativos sociais em nossos telefones; ou como os nossos veículos nos ajudam a encontrar o melhor percurso, evitar o trânsito e, no caso do Tesla, delegar tarefas reais de condução ao carro. 

Como vendedores e profissionais de marketing B2B, estamos apenas começando a experimentar o poder da IA ​​em nossas vidas profissionais. Assim como a rota de um motorista deve levar em consideração o tráfego, o clima, as rotas e muito mais, nossos SDRs precisam de um mapa que ofereça o caminho mais curto para encontrar o próximo grande cliente. 

Além da Firmografia

Todo grande SDR e profissional de marketing sabe que, para gerar conversão e vendas, você segmenta clientes em potencial que se parecem com seus melhores clientes. Se seus melhores clientes são fabricantes de equipamentos industriais, você encontra mais fabricantes de equipamentos industriais. Na busca para obter o máximo de seus esforços de saída, as equipes corporativas se aprofundam nos dados firmográficos – coisas como setor, tamanho da empresa e número de funcionários.

Os melhores SDRs sabem que, se puderem revelar os sinais mais profundos sobre como uma empresa faz negócios, poderão localizar clientes em potencial com maior probabilidade de entrar no funil de vendas. Mas quais sinais, além dos firmográficos, eles devem procurar?

A peça que faltava no quebra-cabeça dos SDRs é o que se chama dados exegráficos – grandes quantidades de dados que descrevem as táticas de vendas de uma empresa, estratégia, padrões de contratação e muito mais. Os dados exográficos estão disponíveis em migalhas de pão na Internet. Quando você libera a IA em todas essas migalhas de pão, ela identifica padrões interessantes que podem ajudar um SDR a entender rapidamente o quão bem um cliente potencial corresponde aos seus melhores clientes.

Por exemplo, tome John Deere e Caterpillar. Ambas são grandes empresas de máquinas e equipamentos da Fortune 100 que empregam cerca de 100,000 pessoas. Na verdade, eles são o que chamaríamos de “gêmeos firmográficos” porque sua indústria, tamanho e número de funcionários são quase idênticos! No entanto, a Deere e a Caterpillar operam de maneira muito diferente. A Deere é uma adotante de tecnologia de meia-tarde e adotante de baixa nuvem com foco B2C. A Caterpillar, por outro lado, vende principalmente B2B, é uma das primeiras a adotar novas tecnologias e tem alta adoção de nuvem. Esses diferenças exegráficas oferecem uma nova maneira de entender quem pode ser um bom cliente potencial e quem não – e, portanto, uma maneira muito mais rápida para os SDRs encontrarem seus próximos melhores clientes potenciais.

Resolvendo o problema da primeira milha

Assim como a Tesla usa a IA para resolver o problema upstream para os motoristas, a IA pode ajudar as equipes de desenvolvimento de vendas a identificar grandes perspectivas, revolucionar o que acontece acima do funil e resolver o problema da primeira milha que o desenvolvimento de vendas enfrenta todos os dias. 

Em vez de um perfil de cliente ideal sem vida (ICP), imagine uma ferramenta que ingere dados exegráficos e usa IA para descobrir padrões entre os melhores clientes de uma empresa. Em seguida, imagine usar esses dados para criar um modelo matemático que represente seus melhores clientes - chame-o de Perfil de Cliente de Inteligência Artificial (AICP)—e aproveitando esse modelo para encontrar outros clientes em potencial que se pareçam com esses melhores clientes. Um poderoso aiCP pode ingerir informações firmográficas e tecnológicas e também fontes de dados privadas. Por exemplo, dados do LinkedIn e dados de intenção podem reforçar um aiCP. Como modelo vivo, o aiCP aprende ao longo do tempo. 

Então, quando perguntamos, Quem será nosso próximo melhor cliente?, não precisamos mais deixar os SDRs se virarem sozinhos. Podemos finalmente oferecer a eles as ferramentas necessárias para responder a essa pergunta e resolver o problema acima do funil. Estamos falando de ferramentas que entregam automaticamente novos clientes potenciais e os classificam para que os SDRs saibam a quem se dirigir em seguida e as equipes de desenvolvimento de vendas possam priorizar melhor seus esforços. Em última análise, a IA pode ser usada para ajudar nossos SDRs a atingir a cota - e com clientes em potencial que são realmente adequados para o tipo de cliente em potencial que queremos encontrar - e viver para prospectar outro dia.

rotação Plataforma de Desenvolvimento de Vendas

Plataforma de Desenvolvimento de Vendas da Rev (SDP) acelera a descoberta de prospects utilizando IA.

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