AI를 통해 소비자와 같은 경험을 제공하는 B2B 구매자에게 전달하는 방법

B2B 판매 랜드스케이프는 급격한 변화를 겪고 있습니다. 경제적 불확실성, 구매자의 기대치의 변화, 생성적 AI와 같은 기술은 판매 리더들이 운영하는 방식을 재고하는 데 도움이 되고 있습니다. 이 변화는 B2B 구매자가 소비자와 같은 개인화, 편리성, 오민채널 참여를 기대하기 때문입니다. 결과적으로, 거래는 보장되지 않으며, 정적인 판매 프로세스는 더 이상 지속될 수 없습니다. 성공을 위해, 판매 팀은 이전과 같이 민첩성, 혁신, 기술을 받아들여야 합니다.

다양한 도전에도 불구하고, 지능적인 판매 노력은 상당한 결과를 가져옵니다. 우리는 성장 마인드를 가진 리더들이 성공할 가능성이 높다는 것을 알고 있습니다. 성장에 대한 투자를 더 공격적으로 하는 리더들은 디지털 리드 변환과 AI에 투자합니다. 이는 판매와 마케팅의 생산성을 높여줍니다. 통계에 따르면, 혁신 우수성을 달성한 기업은 평균적으로 4% 더 높은 총 주주 귀속 수익률을 달성합니다.

성장하는 B2B 판매 조직이 기술을 사용하여 정확성과 속도를 높이는 방법에 대한 더 깊은 이해를 얻기 위해, 우리의 팀은 전 세계 70명 이상의 상업 리더와 이야기했습니다. 우리는 성장 리더들이 AI를 사용하여 핵심 비즈니스와 그 너머에서 새로운 성장 기회를 찾는 방법을 발견했습니다. 여기서 그들이 이를 달성하는 4가지 방법이 있습니다:

1. AI를 사용하여 화이트 스페이스 기회를 찾기

일관된 B2B 판매 성공의 첫 번째 단계는 올바른 기회를 찾는 것입니다. 광범위한 데이터를 분석하여, AI는 판매 팀이 빠르게 성장하는 니치, 고객과 더 효과적으로 взаимодейств하는 마이크로 세그멘테이션, 귀중한 기회를 표면화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 올바른 정보와 설정으로, AI 활성화된 도구는 기존 제품에 대한 가능한 화이트 스페이스 시장, 새로운 수직, 또는 구별되는 기술을 인접 영역에서 사용하기 위한 제품 개발 기회를 제안할 수 있습니다. 회사가 새로운 투자 기회를 식별하고 신속하게 자본화할 수 있다면, 성공으로 이어지는 경로는 급격히 증가할 것입니다.

마찬가지로, 기계 학습은 판매에 영향을 미치는 속성을 분석하여 고객을 세그먼트화하고, 주요 고객 그룹을 우선순위로 지정하며, 제안을 맞춤화하는 것을 가능하게 합니다. 이러한 통찰력은 가치 제안을 개인화하거나 리드를 우선순위로 지정하는 것과 같은 결정에 정보를 제공합니다. 이러한 새로운 기회는 특정 제품 또는 서비스를 대상 고객에게 맞춤화된 방식으로 제공하여 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 더욱이, B2B 판매자의 소비자와 같은 경험에 대한 성장하는 취향으로, 정확하게 세그먼트화하고 높은 수준의 세분성을 달성하는 능력은 성공을 위한关键 요소가 될 것입니다.

2. 고객 타겟팅 및 우선순위에 대한 AI 통찰력을 활용

AI는 또한 어떤 잠재 고객이 접근에 잘 반응할 가능성이 있는지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 외부 데이터 소스와 결합하여, 생성적 AI는 회사의 시장에 대한 세분화된 뷰를 생성할 수 있습니다. 이는 잠재 고객의 강력한 맵, 제품 라인별 예상 지출, 고객별 현재 점유율, 고객 데이터(산업, 하위 산업, 유사 고객의 구매 트렌드, 위치 등)를 포함합니다. CRM 시스템과 통합하면, 이 정보는 내부 판매 팀에 의해 자격 있는 리드로 변환될 수 있으며, 이는 판매 기회로 전환될 수 있습니다. 이는 새로운 고객 파이프라인을 상당히 확장할 수 있습니다.

그러나 이 기술은 아직 초기 단계에 있습니다. 많은 B2B 판매자는 생성적 AI를 사용하는 초기 단계에 있습니다. 21%의 상업 리더는 그들의 회사가 B2B 구매와 판매에서 전사적인 생성적 AI 채택을 완전히 활성화했다고 보고하며, 22%는 특정 사용 사례만 테스트했습니다. 따라서, 아직 작업이 남아 있지만, 결과는 상당할 수 있습니다.

3. AI활성화된 참여로 고객을 기쁘게 하기

새로운 고객과 기회를 찾는 것만으로는 충분하지 않습니다. 강력한 판매 조직은 고객 유지에 대한重点을 둡니다. 새로운 고객을 찾는 것 외에도, AI는 회사가 고객을 기쁘게 하고 유지하는 데 도움이 됩니다. 고객 행동의 패턴을 식별함으로써, 판매 팀은 고객 유실 위험을 예방적으로 완화하고 개인화된 후속 조치를 통해 장기적인 관계를 구축할 수 있습니다.

예를 들어, AI는 가격, 서비스 또는 제품 기능과 같은 여러 요인을 조사하여 판매 리더가 고객 유실의 이유와 발생 시기를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 상호작용에서 감성 분석 및 행동 데이터를 포함한 분석 방법을 배포함으로써, 회사는 미래의 유실 위험을 예측하고 다양한 시장, 비즈니스 라인, 개인 고객에서 유실 수준을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 지식을 갖춘 후, 회사는 효과적인 유지 관리를 위한 예방 조치를 식별하고 구현할 수 있습니다.

유지 또한 브랜드 자체에 대한 긍정적인 고객 경험에서 비롯됩니다. 마케팅 자료나 질문과 도전에 대한 답변에 대한 접근 속도와 같은 것들입니다. AI활성화된 콘텐츠 타겟팅 및 채팅봇 통신과 같은 것들은 이러한 주요 고객 참여 채널을 신속하게 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 광범위한, 일괄적인 접근 방식과 미묘함이 부족한 봇에서 멀어지는 것입니다.

4. AI는 기술만이 아니라 성장의 레버라는 것을 인식

AI와 다른 디지털 기술에 대한 성장하는 열광에도 불구하고, 20%의 B2B 판매 리더만이 기술을 사용하여 성장을 추진하는 입증된 기록을 가집니다. 많은 사람들이 아직 초기 단계에 있으며, AI를 실험하고 있지만 잠재력을 완전히 해방시키지 못하고 있습니다. 그러나 AI를 전략적 활성화자로.commit하는 회사는 이미 앞서고 있습니다.

메시지는 명확합니다. AI는 경쟁 우위를 제공하는 것만이 아니라, 현대적인 B2B 판매의 기반이되고 있습니다. 이를 지금 받아들이는 사람들은 다음 성장 시대의 정의를 할 것입니다. 미탐색된 시장, 고가치 고객, 및 대규모 지속 가능한 관계를 식별하고 구축하는 것입니다.