探迹打造B2B企业获客利器,与客户一起走出资本寒冬困境

据Gleanster Research的一份研究报告显示,在企业人工获取的销售线索中,平均只有25%的线索有概率签单。如果遭遇经济形势下行或资本寒冬的当口,企业的销售部门将面临艰巨的挑战。哪怕是资深的销售人士,也会因传统销售的效率低下而愁眉不展。一旦销售人员背负的业绩不能达标,只能拿着微薄的底薪维持生计。对于中小型企业来说,低迷的收入则对应着倒闭的风险。

一直以来,国内To B的企业在传统销售效率方面普遍存在两个问题:一是优质销售线索的匮乏,销售人员获取客户的渠道还局限于熟人推荐或是在网上任意搜寻;二是冗杂线索太多,尤其是在数据爆炸的时代,有价值的信息容易受到其他信息的侵扰,在这种情况下,搜索引擎和第三方数据库给予销售人员的帮助微乎其微。

即便投入大量的人力和资金,To B企业的销售线索还是难以快速且规模化地甄别有效线索,销售人员仅仅停留在获取客户名称、联系方式等信息要素。

这样的情况在过去困扰着诸多企业和销售人员。如今,随着互联网新技术的演进,人工智能技术正在赋能B端销售,帮助更多的客户摆脱传统的拓客方法,提高企业的客户资源、市场地位和竞争优势。

AI正在销售环节中发挥作用

如果你是B2B销售主管,那么你的工作很重要的部分便可能是为销售团队创造销售线索。目前,中小企业的B2B市场销售人员常常难以制造出合格的销售线索,因为他们对B2B产品和服务销售的细微差别缺乏深刻的理解。B2B公司需要耗费大量人力和时间,对各个公司以及决策人进行研究分析,从而生成销售线索。然而,运用AI技术能够帮助公司高效精准地完成这些任务,扩充公司数据库。

成立于2016年6月的探迹,是一家智能销售服务提供商。在同年9月,探迹智能销售预测解决方案上线,其基于AI和大数据,为To B的企业提供从销售线索挖掘、商机触达、客户管理到成单分析的全流程智能销售方案。

起初,探迹从中大型客户入手,通过不断分析和挖掘全网在线企业信息,结合每家企业内部的客户关系管理系统(CRM),利用机器学习建立销售预测模型,帮助To B企业打通内外部数据,再利用机器学习自动建立量化客户模型,从繁冗复杂的存量线索中,为潜在客户的画像补全、清洗和排序,保证让企业获得无重复、精准的高质量线索,最终达到提升销售转化率及收入的目标。

2017年9月,探迹线索平台正式上线。探迹科技CEO黎展表示:“这款的SaaS级产品,专门为中小微型企业打造。这些企业中的绝大部分销售自动化普及率不高,客户数据积累薄弱,资金预算有限,缺少有效获取新客户的方法,他们需要更加轻便的模式。”

AI销售将迎来爆发式的增长

早期的人工智能作为一种实用性技术,能够替代用户完成一些繁琐单调的重复性工作。在某种程度上来说,它被看作是人类的“第二大脑”,可以自动输入数据、分析联系人语音语调,或是在有需要时告诉用户如何去做。在To B 领域,AI已经广泛的应用与金融、安防等领域。而作为智能销售领导者的探迹正在向外界展示,AI赋能传统销售同样大有可为。

2年多时间以来,探迹通过分析和挖掘全网的企业数据,帮助企业打破“数据孤岛”的屏障,为企业提供具不同维度的客户信息,系统性地了解潜在客户地痛点及背景信息,并提供多种触达工具,让销售人员联系潜在客户前能够快速甄别优质线索,提升销售成单率。据探迹提供的数据显示,截至目前,探迹帮助企业平均降低了30%获客成本,平均线索意向率提升了3.5倍。

黎展认为,在未来一到两年内,AI销售领域很有可能涌现头部公司。在接下来的两年时间里,各家的角逐会阶段性地呈现。“因为这个行业刚需性很强,B2B企业很需要,大家已经形成企业服务付费的认知了,所以不会是一个长期慢发展的过程。”从市场规律来说,大多是头部的种子用户和天使用户先尝试,然后第二年进入快速增长阶段,第三年进入爆发期。所以,他认为,今年是AI销售的初期用户增长阶段,明年或许将是AI销售迎来爆发的一年。

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