ਅੰਗੂਰ ਅੰਦਰ, ਸ਼ੈਂਪੇਨ ਆਉਟ: ਏਆਈ ਸੇਲਜ਼ ਫਨਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਰੇਵ: ਏਆਈ ਸੇਲਜ਼ ਫਨਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਵਿਕਰੀ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਦੀ ਦੁਰਦਸ਼ਾ ਵੇਖੋ (SDR). ਆਪਣੇ ਕਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਜਵਾਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ ਘੱਟ, SDR ਵਿਕਰੀ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ: ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕਰੋ।  

ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਸ਼ਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਧੀਆ ਸ਼ਿਕਾਰ ਦੇ ਮੈਦਾਨ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦੇ। ਉਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਰੀ ਫਨਲ ਵਿੱਚ ਭੇਜਦੇ ਹਨ. ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਅਤੇ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਫਨਲ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਹਾਨ ਲੀਡਾਂ ਲਈ ਇਸ ਭਿਆਨਕ ਖੋਜ ਦਾ ਉਦਾਸ ਨਤੀਜਾ? ਲਗਭਗ 60% ਵਾਰ, SDR ਆਪਣਾ ਕੋਟਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ।

ਜੇ ਉਪਰੋਕਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਰਣਨੀਤਕ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨਾਥ ਸ਼ੇਰ ਦੇ ਬੱਚੇ ਲਈ ਸੇਰੇਨਗੇਟੀ ਵਾਂਗ ਮਾਫ਼ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਸਮਾਨਤਾ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹਾਂ. ਪਰ ਬਿੰਦੂ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ: ਹਾਲਾਂਕਿ SDRs ਵਿਕਰੀ ਫਨਲ ਦੇ "ਪਹਿਲੇ ਮੀਲ" ਦੇ ਮਾਲਕ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਅਤੇ ਮਦਦ ਲਈ ਕੁਝ ਸਾਧਨ ਹਨ।

ਕਿਉਂ? ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਧਨ ਹੁਣ ਤੱਕ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ।

ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਮੀਲ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਕੀ ਕਰੇਗਾ? SDRs ਨੂੰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕੇ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਦਰਸ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਦਾ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਖਰੀਦ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਫਨਲ ਦੇ ਉੱਪਰ ਇਨਕਲਾਬ ਕਰੋ 

ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਰੀ ਫਨਲ ਵਿੱਚ ਲੀਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਧਨ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਸੀ ਆਰ ਐਮ) ਹੇਠਲੇ-ਫਨਲ ਸੌਦਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹਨ। ਖਾਤਾ ਅਧਾਰਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ (ਏਬੀਐਮ) ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ HubSpot ਅਤੇ ਮਾਰਕੇਟੋ ਨੇ ਮੱਧ-ਫਨਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਫਨਲ ਤੋਂ ਉੱਪਰ, ਸੇਲਸਲਾਫਟ ਅਤੇ ਆਊਟਰੀਚ ਵਰਗੇ ਵਿਕਰੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਵੀਂ ਲੀਡਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। 

ਪਰ, ਸੇਲਸਫੋਰਸ ਦੇ ਸੀਨ 'ਤੇ ਆਉਣ ਤੋਂ 20 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਲ ਬਾਅਦ, ਫਨਲ ਦੇ ਉੱਪਰ ਉਪਲਬਧ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ - ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਸ ਨੂੰ ਕਿਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ SDRs ਆਪਣਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ) — ਰੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਅਜੇ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਪਹਿਲੇ ਮੀਲ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ।

B2B ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ "ਪਹਿਲੀ ਮੀਲ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ" ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਇਹ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਲਹਿਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਾਂ। ਉਹ ਤਰੰਗ ਹੈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI). AI ਪਿਛਲੇ 50 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਚੌਥੀ ਵੱਡੀ ਲਹਿਰ ਹੈ (1960 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੀ ਮੇਨਫ੍ਰੇਮ ਲਹਿਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ; 1980 ਅਤੇ 90 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੀ ਪੀਸੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀ; ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਵਜੋਂ ਹਰੀਜੱਟਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਲਹਿਰ (SaaS) ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ-ਕੋਈ ਕੋਡਿੰਗ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ)।

AI ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੁਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਡਿਜੀਟਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਗੈਲੈਕਟਿਕ ਵੌਲਯੂਮ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੂਝ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ—ਚਾਹੇ COVID-19 ਟੀਕਿਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ; ਉਹ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਫ਼ੋਨਾਂ 'ਤੇ ਖ਼ਬਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਐਪਾਂ ਤੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ; ਜਾਂ ਸਾਡੇ ਵਾਹਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੂਟ ਲੱਭਣ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਤੋਂ ਬਚਣ ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਜ ਕਾਰ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। 

B2B ਵਿਕਰੇਤਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕਿਟ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਡਰਾਈਵਰ ਦੇ ਰੂਟ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਮੌਸਮ, ਰੂਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਾਡੇ SDRs ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਗਲੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਮਾਰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। 

ਫਰਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਤੋਂ ਪਰੇ

ਹਰ ਮਹਾਨ SDR ਅਤੇ ਮਾਰਕਿਟ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕਾਂ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕ ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਕਰਣ ਨਿਰਮਾਤਾ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਕਰਣ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦੇ ਹੋ। ਆਪਣੇ ਆਊਟਬਾਉਂਡ ਯਤਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਫਰਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ — ਉਦਯੋਗ, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ SDRs ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ, ਜੇਕਰ ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਵਿਕਰੀ ਫਨਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਕਿਹੜੇ ਸੰਕੇਤ, ਫਰੀਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

SDRs ਲਈ ਬੁਝਾਰਤ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਐਕਸਗਰਾਫਿਕ ਡਾਟਾ - ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਜੋ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਵਿਕਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਰਣਨੀਤੀ, ਭਰਤੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਕਸੀਗ੍ਰਾਫਿਕ ਡੇਟਾ ਪੂਰੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰੈੱਡਕ੍ਰੰਬਸ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਬ੍ਰੈੱਡਕ੍ਰੰਬਸ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਢਿੱਲੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ SDR ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੌਨ ਡੀਅਰ ਅਤੇ ਕੈਟਰਪਿਲਰ ਨੂੰ ਲਓ। ਦੋਵੇਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਰਚੂਨ 100 ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਲਗਭਗ 100,000 ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ "ਫਿਰਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਜੁੜਵਾਂ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਉਦਯੋਗ, ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਹੈੱਡਕਾਉਂਟ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ! ਫਿਰ ਵੀ ਡੀਰੇ ਅਤੇ ਕੈਟਰਪਿਲਰ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। Deere ਬੀ2ਸੀ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਮੱਧ-ਦੇਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕਲਾਉਡ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਕੈਟਰਪਿਲਰ, ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ B2B ਵੇਚਦਾ ਹੈ, ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਚ ਕਲਾਉਡ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਅੰਤਰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਭਾਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੌਣ ਨਹੀਂ - ਅਤੇ ਇਸਲਈ SDRs ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅਗਲੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ।

ਪਹਿਲੀ-ਮੀਲ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੇਸਲਾ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਲਈ ਅੱਪਸਟ੍ਰੀਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, AI ਵਿਕਰੀ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਫਨਲ ਦੇ ਉੱਪਰ ਕੀ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ-ਮੀਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਿਕਰੀ ਵਿਕਾਸ ਨਾਲ ਲੜਦਾ ਹੈ। 

ਇੱਕ ਬੇਜਾਨ ਆਦਰਸ਼ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਦੀ ਬਜਾਏ (ਆਈ.ਸੀ.ਪੀ.), ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਐਕਸੇਗ੍ਰਾਫਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਗਣਿਤਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕਹੋ (aiCP) — ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਉਸ ਮਾਡਲ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕਾਂ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AICP ਫਰੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਅਤੇ ਟੈਕਨੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲਿੰਕਡਇਨ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਇਰਾਦਾ ਡੇਟਾ ਇੱਕ AICP ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ, ਏ.ਆਈ.ਸੀ.ਪੀ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਸਮੇ ਦੇ ਨਾਲ. 

ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਡਾ ਅਗਲਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕ ਕੌਣ ਹੋਵੇਗਾ?, ਸਾਨੂੰ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਲਈ SDRs ਛੱਡਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਹਨਾਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਅਤੇ ਫਨਲ ਦੇ ਉੱਪਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਾਜ਼ੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ SDRs ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਾਡੇ SDRs ਨੂੰ ਕੋਟਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਫਿੱਟ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ — ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਜੀਓ।

ਰੇਵ ਵਿਕਰੀ ਵਿਕਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ

ਰੇਵਜ਼ ਸੇਲਜ਼ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਐਸ.ਡੀ.ਪੀ.) AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਰੇਵ ਡੈਮੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ