新B2B销售环境所需的关键平衡

毫无疑问,近几十年来,技术的引入极大地改变了 B2B 销售之旅的轮廓。就在 20 年前,客户关系管理 (CRM) 引入了敏锐的客户细分和对购买圈中个人的关注。随着行业的发展,销售分析和新工具转向关注 KPI 和数字,最近,机器学习、人工智能和个性化在提高参与度和促进销售方面变得更加重要。

销售数字化是一个连续统一体的一部分。在接下来的三年内,60% 的 B2B 销售组织估计他们将从基于经验和直觉的销售转变。倾向于数字化转型是有道理的;远程交互和数字自助服务现在是 B2B 买家的偏好。这对销售团队来说是一个巨大的机会,因为 20% 的 B2B 买家表示他们愿意在完全远程或数字销售模式中花费超过 500,000 美元,11% 的买家愿意花费超过 100 万美元。

B2B 购买模式的这种变化要求 B2B 销售组织的运作方式发生类似的变化。与客户交谈的长期模式的投资回报率继续下降。现代 B2B 环境需要一种更具协作性的方法,即在销售过程中将客户视为合作伙伴。它需要建立信任、高度关注客户需求以及快速、定期地阐明价值和解决方案。

对于接受过传统面对面销售模式培训的代表来说,添加技术来引导销售过程可能会受到怀疑。工具可能被视为取代的潜力,或迎来新的销售环境,代表被替换或他们的技能被认为无关紧要。然而,销售的未来建立在过去之上。它将直觉和经验与数据、分析和创新相结合,创造了一个新的、繁荣的 B2B 销售周期。这里有一些提示可以帮助您入门。

技术不是灵丹妙药

技术可以带来变革,但您的实施策略必须是合理的。考虑到37% 的销售代表时间实际上用于销售活动,而近 62% 的时间用于管理销售技术。在他们的整个日子里,代表们都参与了合规性和报告的分析、潜在客户和集成的数据、集成 CRM 和辅导系统等等。在没有智能实施的情况下将工具添加到他们的待办事项列表中,可能会给销售组织带来新的和不必要的摩擦。复杂的应用程序和工具以及增加的管理负担通常会导致销售团队避开不熟悉的事物并寻找解决方法。在评估新技术时,确保它不会创建多余的步骤,不会在不需要的地方添加新流程,

让客户控制

客户从未对自助服务选项如此感兴趣。事实上,今天的买家报告他们仅将 17% 的总购买过程花在销售代表身上。近一半的千禧一代在买家圈子中的代表性正在迅速扩大,他们更愿意不花时间与销售代表相处。鉴于这些变化,必须在正确的时间、正确的渠道、传递正确的信息是至关重要的。也许与直觉相反,销售团队可以通过接受买家对自助服务的偏好来实现这一点。人工智能、交互式技术和通过预测分析引导销售可以使客户能够引导自己完成销售过程。通过以高度个性化的方式捕获、分析客户和行业数据并打包内容,销售团队可以像面对面一样在屏幕后进行有效沟通。通过定制和引人入胜的内容,

拓展沟通渠道

客户体验正迅速成为希望利用新的混合或远程工作场所的销售团队的关键差异化因素。随着通信工具数量的增加,企业必须寻求一种通信和联系策略,以最大限度地提高买家的用户体验,保证他们的数据安全,并在不断变化的监管环境中保持合规性。全渠道方法需要整合文本和电子邮件之外的流行应用程序,例如 Facebook、微信、Viber 等。为了解决与买家见面时间有限和技术疲劳的可能性,销售组织应寻求灵活地跨客户选择渠道——而且越早越好。根据麦肯锡的数据,83% 的 B2B 领导者报告他们认为,与传统的面对面销售方法相比,全渠道销售是一种更成功的方式来开拓和确保新业务。加速采用不仅是精明的,而且是必不可少的。

创新的步伐很快,B2B 销售面临的变化范围也是如此。为了为未来打下坚实的基础,销售组织可以在其传统优势的基础上,增加技术创新的好处。平衡过去和未来是满足不断发展的 B2B 环境需求的理想方式。

人工智能将改变B2B营销行业的方式

围绕人工智能 (AI) 作为解决业务问题的灵丹妙药的言论在营销人员中引起了一些怀疑。它也可能是压倒性的。

人工智能似乎是解决数据或营销和销售分析问题的万能药。实际上,技术不是这些东西,人工智能应用可以根据用途分为几类。对于营销人员来说,有三个“人工智能”至关重要:

• 数据、流程和外部事件情报的自动集成,以实现更快和实时的决策。

• 为组织提供可操作的情报,由用于开发洞察力的强大平台提供支持。

• 增强的意图数据,聚合每个市场的多种数据类型,以确保营销和销售组织可以轻松理解和使用这些数据。

可以肯定的是,营销人员对人工智能的使用正在占据主导地位。据麦肯锡称,采用人工智能带来的收入增加最常用于营销和销售,而其他好处包括预测购买可能性、降低成本和客户服务分析的能力。并且预计到2026 年全球企业 AI 市场将达到530.6 亿美元,因此不考虑 AI 和机器学习对 B2B 营销的转型潜力实在是太诱人了。

人工智能显然已经超越了炒作。算法不断学习并可以自我纠正,使他们能够转变工作并创造竞争优势。

了解 AI 的潜力及其好处可以帮助您和您的企业从该技术中受益,而不是被它淹没。为了做好准备,企业应该标准化他们对人工智能的定义,评估他们对人工智能解决方案的准备情况,并为人工智能计划定义可衡量和透明的投资回报率。

以下是B2B 营销人员在未来几年内将使用人工智能的五种方式:

提高潜在客户生成能力。AI 的核心功能之一是能够收集数据并提取洞察力——在这种情况下,是使用机器学习和预测分析从营销和销售数据中提取数据。此外,一些人工智能工具可以提供有关潜在客户和客户的见解,以改善客户体验和转化率。

获得更多可操作的客户洞察。AI 用于收集信息并对其进行分析,以更有效地与客户和潜在客户互动。预测分析将有助于根据购买模式预测购买决策。这很重要且非常有用,因为在 B2B 模型中比在 B2C 模型中更难看到购买模式。

创建更强大的个性化。营销人员可以使用人工智能在整个客户生命周期中制作个性化信息。借助可定制体验的 AI 模块,可以根据用户行为优化和个性化电子邮件活动。

增强定位和细分。将分析客户数据以创建更有针对性的细分,因此可以针对不同的细分修改营销活动。人工智能将嵌入到位置数据中,这将使广告商、DSP 和其他用户能够衡量活动绩效、运营效率以及最终实时做出决策的能力。

推动智能自动化。根据Drift 和营销人工智能研究所的2021 年营销状况报告,这是一种应用人工智能来提高重复性任务的效率和/或性能的方法。自动化可以通过提高营销人员做出更好预测的能力来加速收入增长。营销自动化工具还可以使内容创建和交付更加有效和高效。

在 AI 平台中寻找什么

一个平台应该是适应性的、开放的、可扩展的、易于使用的并且适用于所有市场。它还应该包括许多专用于 B2B 环境的可重复使用和可配置的 AI 模块。交钥匙人工智能不起作用;对于 B2B,它必须以激光为重点。

找到能够提供速度、质量和准确性的 AI 合作伙伴也很重要。

这些是理想的 AI 平台应该包括的属性:

• 能够收集数据、实时丰富数据、验证数据安全性并利用专注于 100% 准确性的强大 SLA(服务级别协议)。

• 能够跨所有地区和语言大规模处理数据。

• 始终新鲜、完整和安全的数据。

• 继续提供额外智能的人工智能算法,包括填充缺失数据点的深度学习技术以及跨第一方和第三方意图的数据评分。

• API 集合,可激活来自专有数据集、许可数据集和战略合作伙伴数据集的连续数据流,因此客户可以轻松集成他们自己的数据。

您可以得出的见解

结合数据科学、深度学习模型和预测分析,人工智能平台的投资回报率具有多个层次。营销人员将从减少的数据准备、入职和集成成本以及更快的数据激活时间和更高的 SLA 中受益。

它们还具有实现全渠道转换和更高转换率的潜力。如果这还不够引人注目,那么动态管理法规遵从性,而无需构建多个昂贵的遵从性系统。最后,B2B 营销人员将能够更好地预测数据和活动的表现,并可以就如何优化它们以实现最大投资回报率提出建议。

如果您是 B2B 营销人员,那么今天就没有理由不利用 AI。