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新的人工智能驱动战略旨在提高b2b销售
  • 发表时间:2020-08-23 22:08
  • 来源:数度域

总部位于加州圣马特奥的初创公司everstring周三发布了fire,这是一个旨在提高销售业绩的四点战略,该公司为企业对企业的销售、营销和运营团队提供人工智能软件。

fire方法旨在统一和简化销售和营销团队的目标。

“火”代表适合、意图、最近和参与:

  • 了解哪些客户与您的产品或服务相匹配;
  • 意图——看看谁在做更深入的研究,表明购买的动机;
  • 最近——深入了解一个客户最近是如何表现出对你的品牌的兴趣或投入的;和
  • 参与——了解客户何时以何种方式与您的品牌互动。
  • 营销和销售副总裁马特阿蒙森(matt amundson)表示,这一策略已被纳入everstring的预测分析平台,该平台使用人工智能和机器学习。

    他告诉crm采购员:“我们的框架使得将这些数据信号整合到现有的销售和营销堆栈中变得非常简单。”

    客户将来自营销自动化平台或基于客户的营销平台(如terminus或engage)的现有参与数据输入该平台。

    amundson说,公司不需要购买everstring的平台来使用fire策略,但是“我们使它非常简单,并且将fire作为salesforce的一个仪表板,将microsoft dynamics作为我们安装包的一部分。”

    阿蒙森说,everstring是作为软件即服务平台提供的,而且“大多数公司在一周内就可以启动并运行。”

    定价取决于采购公司的规模,起价为每年20,000美元。

    着火的公司

    良好匹配评估使用一个数据驱动的平台进行大规模操作,该平台挖掘公司的现有数据,以了解成功客户的特征。everstring说,它在商业互联网上广泛传播洞察力,以确定市场上谁最有可能与之匹配。

    意向数据揭示了哪些客户对与公司产品相关的话题进行了深入研究,这表明了购买的动机。这超出了意向分析的范围,意向分析是基于谁访问了一家公司的网站,以及他们在那里做了什么。

    意向数据扫描整个商业互联网寻找潜在的潜在客户,发现谁正在研究并与同一垂直行业的其他公司合作,因此可能是潜在客户。

    访问公司网站的潜在客户越来越少。相反,他们一直在第三方网站上进行研究,阅读评论,了解产品,权衡他们的选择,而不直接接触品牌,也不需要现场销售电话和电子邮件。

    好的意向数据沿着潜在客户的路线跟踪他们,在他们做研究时给他们的行为打分。

    最近的数据揭示了一个潜在客户最近是如何表现出对一家公司的意向或参与的。它让销售团队通过识别在公司类别内进行积极研究的客户来确定目标客户的优先顺序。

    此外,它有助于联系可能正在研究替代品的现有客户,或者对新推出的产品感兴趣的客户。

    新近数据为保留、追加销售和交叉销售创造了强大的机会。

    参与度数据显示了客户与品牌互动的时间和方式。everstring表示,当参与度数据与契合度、意向和最近度数据相结合时,销售团队就拥有了推动强大的基于客户的营销策略所需的数据。

    beagle research的负责人丹尼斯·庞布里安特回忆说:“当crm出现的时候,我们发现用太多平庸的线索淹没销售过程实际上是可能的。”

    他告诉crm采购员:“这完全是数量问题。”“最后,似乎有人以一种不需要早期人工干预的方式来研究铅的质量。”这将带来更高的效率,并确定哪些交易才是真正的最佳选择。”

    利用crm

    everstring的平台为用户现有的单点解决方案注入了活力。它分析来自salesforce或microsoft dynamics crm软件的信息,以构建理想客户的数据驱动型档案。然后,它使用自动人工智能和机器学习来扫描企业的互联网,并对最佳目标客户进行排序和优先排序。

    用户组织中的每个营销人员、销售开发代表和销售代表都可以直接访问数据。

    阿蒙森说,everstring的平台可以在不到一周的时间内与客户的crm软件集成,并补充说它可以与所有营销包集成。

    他指出:“everstring提供了唯一一个整合了适合度、意向度和最近度数据的平台,这些数据可以完全应用到现有的crm和营销自动化堆栈中。”“我们提供了唯一一个可以在几天内部署的平台,并且几乎不需要客户进行任何设置。”

    火是如何工作的

    用户将everstring插入他们的crm和营销自动化系统,并使用员工规模、行业和技术等过滤器来创建他们想要的销售线索模型。

    该平台抓取商业网站,为它们的人口统计和技术图表数据编制索引,作为意向和兴趣的指标。

    阿蒙森指出:“我们不收集人们的数据,只收集有关企业的数据。”

    该系统还使用bombora数据,该数据监控b2b出版物的意向。

    一些供应商(如insideview)使用分析来识别新闻或垂直业务中的潜在客户,而另一些供应商则根据公司与类似公司的历史经验来选择目标,beagle的pombriant指出,“但培训模型需要很长时间,而且公司的数据往往不完整。”能够通过互联网来填补这些漏洞是很有意义的。”

    阿蒙森坚持认为,everstring“提供了最可靠的b2b数据集,让整个走向市场团队——市场营销、销售和销售开发——围绕单一的真实来源建立信心。”

    nucleus research研究副总裁丽贝卡维特曼(rebecca wettemann)表示:“每个人和他们的爱犬都在谈论销售与营销的协调。”

    她告诉客户关系管理买家:“我不知道有什么特别的火灾,除了一个新的缩写。”

    此外,她说:“他们所有的狗也在谈论数据平台,并利用人工智能和大数据来攻击营销/目标挑战。”

    维特曼说,everstring的独特之处在于“将人工智能和人工智能结合起来,以发现、清理和操作b2b数据。”“对于已经拥有支持abm战略的技术的公司来说,everstring应该是一个有用的加速器。”

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