Лидеры продаж B2B сегодня находятся на перепутье. Окружающая среда, с которой они сталкиваются, динамична и сложна. Экономический рост неравномерен по всему миру, конкуренция развивается, а клиенты B2B перенимают гораздо больше потребительского поведения, ищут более надежный покупательский опыт и демонстрируют готовность находить альтернативных поставщиков.
Конечно, компаниям по-прежнему необходимо придерживаться основных принципов коммерческого совершенства, которые включают в себя работу с продуманной стратегией, предоставление эффективных ценностных предложений, оптимизацию для широкого спектра каналов и поддержание роста. Но чтобы оставаться на передовой, организации продаж B2B могут использовать технологии для поиска нужных рынков, одновременно открывая, удерживая и радуя клиентов во всех каналах.
Умные усилия, скорее всего, окупятся. Лучшие лидеры, которые могут превратить установки на рост в действия, могут добиться успеха. Исследование McKinsey о смелом росте показало, что компании, которые преуспевают в росте, более агрессивно инвестируют в цифровые преобразования и ИИ для повышения производительности продаж и маркетинга. Компании, которые осваивают инновации, получают дополнительный совокупный рост TSR на четыре процентных пункта выше, чем их коллеги.
Наиболее успешные игроки B2B используют технологии пятью основными способами, чтобы перестроить свой подход к росту и превзойти конкурентов:
- Выявление возможностей с помощью ИИ: лидеры роста в сфере продаж B2B используют ИИ для поиска новых точек роста как в рамках основного бизнеса, так и за его пределами.
- Персонализация: новаторы используют возможности искусственного интеллекта для адаптации предложения и презентации в ответ на все более специфические проблемы и потребности клиентов.
- Ценообразование на основе ценности с использованием искусственного интеллекта: компании используют технологические инновации для более эффективного информирования о ценности, переходя от ручного, статичного ценообразования к динамическим моделям, которые могут автоматизировать ценообразование, адаптировать предложения к сегментам клиентов и улучшить ценовую дисциплину.
- Автоматизация задач продавцов с использованием цифровых технологий: игроки B2B-сектора используют технологии для повышения эффективности и производительности торгового персонала, внедряя инструменты для более точной расстановки приоритетов, быстрого предоставления ценности клиентам и разработки стратегий выхода на рынок на основе более точной аналитики.
- Развитие талантов на основе цифровых технологий: торговые организации используют технологии для более эффективной оценки эффективности работы продавцов в соответствии с целями, а также повышают эффективность за счет внедрения программ по развитию компетенций.
1. Выявление возможностей с помощью ИИ
ИИ помогает компаниям выявлять возможности с высоким потенциалом и лучше избегать усилий с низкой отдачей. Существуют ключевые варианты использования, которые может помочь выявить ИИ:
- выявлять быстрорастущие ниши, смежные с существующим бизнесом,
- повышать вовлеченность и конверсию с помощью микросегментации, перекрестных продаж,
- выявлять возможности для приобретения и удержания клиентов,
- управлять оттоком.
Выявление смежных ниш
Компании используют ИИ для выявления привлекательных возможностей за пределами основного бизнеса. Инструменты с поддержкой ИИ могут анализировать обширные данные и предлагать рынки с неиспользуемыми ресурсами для существующих продуктов, определять новые вертикали или проводить мозговой штурм возможностей разработки продукта для использования отличительных технологий в смежных областях. Эти модели могут помочь торговым представителям разрабатывать и расставлять приоритеты в списках возможностей, связанных с темами, оценивая относительное конкурентное преимущество потенциальных клиентов, целей слияний и поглощений. Кроме того, ИИ может помочь торговым представителям анализировать интернет-шумиху, интеллектуальную собственность или инвестиционные тенденции.
Микросегментирование
Машинное обучение (ML) позволяет компаниям сегментировать клиентов, изучая атрибуты, которые могут привести к продажам, расставляя приоритеты для групп клиентов и соответствующим образом адаптируя предложения. Используя различные наборы данных, ML анализирует ряд переменных клиентов (таких как отрасль, регион и размер) и шаблонов покупок (таких как объем, размер поставки и время транзакции) для создания микросегментов клиентов. Эти идеи информируют о решениях, например, о том, как персонализировать ценностные предложения или расставить приоритеты для лидов.
Поиск новых клиентов
Gen AI в сочетании с внешними источниками данных может создать детальное представление рынка. Это включает в себя надежную карту потенциальных клиентов, прогнозируемые расходы по линейке продуктов, текущую долю по клиентам и подробные данные о клиентах (такие как отрасль, подотрасль, тенденции покупок похожих клиентов и местоположение). При интеграции с системой управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) эта информация может быть преобразована в лиды, которые квалифицируются внутренней командой продаж и превращаются в возможности продаж. Это может значительно расширить новый воронку клиентов.
Управление оттоком клиентов
ИИ также может помочь решить сложную проблему удержания клиентов, изучив несколько факторов, таких как ценообразование, обслуживание или характеристики продукта, помогая руководителям продаж понять причины оттока клиентов и когда он может произойти. Используя аналитические методы, включая анализ настроений и поведенческие данные во взаимодействиях с клиентами, компании теперь могут лучше предвидеть ключевые движущие силы и уровни будущего оттока на разных рынках, в разных направлениях бизнеса и у отдельных клиентов. Вооружившись такими знаниями, компании могут определять и внедрять проактивные меры для эффективного удержания.
2. Персонализация
Прошли те времена, когда компании могли применять подход «один размер подходит всем» к своим клиентам и продуктам. Болевые точки и потребности клиентов становятся все более специализированными и отраслевыми, и компании могут подстраиваться, адаптируя свои предложения и питчи. Технологии могут помочь повысить ценность за счет лучшей адаптации двух форм взаимодействия с клиентами: персонализированные ценностные предложения и маркетинг, а также опыт клиентов (CX) на основе искусственного интеллекта .
Персонализированные ценностные предложения и маркетинг
Компании используют ИИ-технологии для создания масштабных маркетинговых материалов, адаптируют контент для охвата определенных персон потребителей на разных этапах продажи и направляют сообщения по предпочтительным каналам связи. ИИ-технологии могут повысить показатели конверсии, превратив обычно ручной, трудоемкий процесс в автоматизированный, который обеспечивает эффективный персонализированный контент — от формулирования болевых точек покупателя до перевода того, как продукт может создавать ценность для бизнеса.
Расширенный маркетинговый подход также сочетается с вертикализацией, фокусируясь на определенных отраслях или сегментах рынка, чтобы компании могли адаптироваться к конкретным потребностям. Компании определяют приоритетные вертикали и соответствующим образом меняют свой подход к продажам. С помощью Gen ИИ и вертикализацией компании могут достичь масштабируемого персонализированного маркетинга, который повышает вовлеченность клиентов.
3. Ценообразование на основе ценности и с использованием искусственного интеллекта
С ростом конкуренции и сокращением прибыли из-за издержек компании все чаще рассматривают дисциплинированное и гибкое ценообразование . Компании могут внедрять эффективные стратегии ценообразования тремя способами:
- оптимизация цен,
- динамическая оценка сделок,
- управление эффективностью ценобразования.
Оптимизация цен
Используя технологичные инструменты ценообразования, компании могут автоматически устанавливать, обновлять и отслеживать цены, чтобы максимизировать ценность для клиента и бизнеса. Благодаря динамическим алгоритмам в реальном времени, обновляемым на основе данных микрорынка, эти инструменты могут определять уровни ценообразования на основе предустановленных правил, эвристик и параметров. Оптимизация управления ценами таким образом гарантирует, что решения о ценообразовании принимаются своевременно, чтобы соответствовать изменениям в бизнесе и экономике.
Динамическая оценка сделок
Компании используют возможности ИИ для определения ценовых пакетов и скидок, чтобы гарантировать, что правильная цена будет постоянно предложена правильному клиенту. Кластерные модели анализируют похожие предложения и оценивают готовность платить, создавая механизмы оценки, которые точно отражают истинную стоимость предложений. Этот подход устанавливает руководство и ограничения для эффективного осуществления ценообразования.
Помимо оптимизации цен, компаниям также важно создавать цифровые инструменты, позволяющие более прозрачно и в режиме реального времени понимать эффективность цен. Компании используют ИИ для создания баз данных транзакций, которые оценивают утечки маржи и прибыльность. Это обеспечивает видимость инициатив по улучшению маржи.
4. Автоматизация задач продавца с использованием цифровых технологий
Новые технологии могут стать мощным инструментом для отделов продаж, которые хотят стать более эффективными и продуктивными. Имея в руках инструменты ИИ, они могут опережать конкурентов, быть первыми на рынке и принимать более умные и более тонкие решения. Технологические инновации помогают автоматизировать задачи продавцов по выходу на рынок четырьмя основными способами:
- динамическое распределение ресурсов и маршрутизация лидов на основе ML (машинное обучение),
- автоматически генерируемые или автоматически улучшенные ответы на запросы предложений (RFP),
- автоматизированное создание плана счетов,
- управление лидами.
Динамическое распределение ресурсов и маршрутизация лидов на основе машинного обучения
Важным фактором успеха B2B является понимание того, какие лиды продаж следует расставить по приоритетам. Традиционные метрики, такие как потенциальный размер сделки, не могут помочь эффективно использовать время продавцов. Теперь компании могут использовать модели ML для оценки лидов и определения потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью закроются. Анализируя различные характеристики лидов и сопоставляя их с данными о транзакциях, компании могут создавать списки приоритетов и назначать менеджеров по работе с клиентами для лучших потенциальных клиентов.
Автоматически сгенерированные или автоматически улучшенные ответы на запросы предложений
Ответ на запросы предложений (RFP) — это трудоемкий процесс. Если сделать это неправильно, компании могут потерять привлекательные возможности. Gen AI помогает решить эту проблему, автоматически генерируя ответы с использованием обширных наборов данных. Инструменты Gen AI могут предварительно заполнять сведения о приоритетах клиентов, конкурентных оценках и о том, как решение компании отличается, чтобы создать убедительное предложение. Эти инструменты также включают чат-бота, который может отвечать на вопросы о профилях клиентов, прогнозах и планах для поддержки анализа руководителя по работе с клиентами и улучшения подготовки ответа на RFP.
Эффективное планирование счетов часто является одним из важнейших элементов, способствующих успеху менеджера по работе с клиентами. Это еще одна область, где Gen ИИ оптимизирует процесс, который может быть значительно трудоемким, а также обеспечивает аналитику счетов следующего уровня. Инструменты Gen ИИ создают планы счетов, которые автоматически предоставляют сведения о профилях и целях клиентов, оценивают возможности и создают планы действий после сканирования рынка и исследований компании с данными CRM по производительности воронки продаж.
Лид-менеджмент
От первоначального контакта до послепродажной поддержки взаимодействие с клиентами может занять большую часть времени организации продаж. Gen AI может помочь ускорить это взаимодействие, особенно в случаях использования письменной коммуникации. Инструменты Gen AI могут автоматически составлять черновики электронных писем и ответов клиентам, а также предоставлять рекомендации в режиме реального времени о следующих наилучших шагах для эффективного реагирования на запросы.
5. Развитие талантов на основе цифровых технологий
В сегодняшних меняющихся условиях высококлассный торговый персонал важен как никогда. Новые требования к навыкам, такие как кодирование и способность решать проблемы в реальном времени, заставляют компании серьезно относиться к повышению квалификации и переподготовке в масштабе. Два цифровых измерения могут помочь в реализации этого для организаций B2B:
- управление производительностью,
- наращивание потенциала.
Управление эффективностью
Эффективное управление производительностью имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы менеджеры по работе с клиентами были на пути к выполнению квот и целей компании. Технологии играют все более важную роль, позволяя компаниям создавать интерактивные цифровые панели мониторинга, которые будут служить единым источником истины о производительности на всех уровнях иерархии. Эти детализированные панели мониторинга обеспечивают видимость в реальном времени (с руководящими, бизнес-линиями и индивидуальными представлениями) в перспективных и исторических ключевых показателях эффективности (KPI), таких как коэффициенты конверсии и новые чистые годовые стоимости контрактов. В сочетании с систематической периодичностью обзора результаты панели мониторинга могут быть преобразованы в действия, которые компании должны предпринять для повышения производительности.
Обучение особенно важно в сложных условиях, поскольку традиционные методы коучинга часто не справляются с решением динамических потребностей и не обладают необходимой конкретикой для повышения производительности каждого менеджера по работе с клиентами. Gen AI может помочь в индивидуальном развитии возможностей, выявлении пробелов в навыках и коучинге для каждого менеджера по работе с клиентами, чтобы стать более эффективным продавцом. В частности, Gen AI используется в речевой аналитике для анализа звонков клиентов и оценки намерений клиентов, поведения агентов, факторов конверсии и отмен для выявления областей для улучшения.
Управление изменениями
Пять технических рычагов могут дать компаниям возможность подходить к основам продаж с большей точностью, глубиной и скоростью; однако одних только технологий, скорее всего, будет недостаточно для устойчивой производительности. Успешные трансформации роста также выигрывают от структурированной структуры исполнения, подчеркивающей целостное управление изменениями с измеримыми целями производительности и отслеживанием. Трудно сделать это правильно. Для внедрения технологических инноваций компании также могут эффективно внедрить три столпа управления изменениями:
- Установите смелое видение и тщательно реализуйте его: компании могут сделать трансформацию главным приоритетом для руководителей и создать структурированный план активации, чтобы обеспечить ее успех. Лидеры могут активировать руководящие комитеты для стимулирования трансформации, прозрачно распространять сообщения по всей организации с подробными планами реагирования и активно вовлекать продавцов в сбор отзывов.
- Установите строгие процессы для предоставления видения: лица, принимающие решения в сфере B2B, могут внедрить управление эффективностью в масштабах всей организации, определить соответствующие ключевые показатели эффективности и установить регулярный график проверок, чтобы точно измерять и отслеживать прогресс. Согласовывая бюджеты, стимулы для продавцов и компенсации с целями трансформации, они могут предоставить адекватные ресурсы и мотивировать необходимые поведенческие изменения и способы работы для адаптации к новым подходам к продажам.
- Нанимайте, повышайте квалификацию и сохраняйте лучшие таланты: торговые представители могут преуспеть в понимании языка клиентов, решении проблем и демонстрации технологической и аналитической подкованности. Компаниям стоит инвестировать в структурированные программы обучения для повышения квалификации торговых представителей в определенных областях. Также важно создать культуру, ориентированную на рост, чтобы вдохновлять мышление в новой бизнес-модели с поддержкой технологий и искусственного интеллекта.
Сочетание последних инноваций в технологиях и комплексного управления изменениями может стать движущей силой новой волны роста для игроков B2B-сектора.
Источник
Пять способов, которыми лидеры продаж B2B могут добиться успеха с помощью технологий и искусственного интеллекта. 13 февраля 2025 г. Статья. Эрик Быковски, Гильерме Круз, Жан-Шарль Девинь, Мария Вальдивьесо, Кристиана Торрес.
https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/five-ways-b2b-sales-leaders-can-win-with-tech-and-ai
Five ways B2B sales leaders can win with tech and AI. February 13, 2025. Article. Eric Bykowsky, Guilherme Cruz, Jean-Charles Devignes, Maria Valdivieso, Cristiana Torres.
Комментариев нет:
Отправить комментарий