Интеллектуальная автоматизация продаж для «Нова»; Преобразование разрозненных потенциальных клиентов в умный процесс продаж
Тип бренда: B2B компания, предоставляющая программные решения и технологические услуги
Название бренда: НОВА
Услуги Нетаника: Искусственный интеллект, автоматизация продаж, AI Agent, CRM и проектирование интеллектуальных систем
Технический менеджер по инфраструктуре и объекту: Навид Замани
Менеджер проекта и графический дизайнер: Сохаил Мотагиния.
Интеллектуальная автоматизация продаж для Nova
Nova была B2B-компанией, работающей в области программных решений, у которой увеличилось количество потенциальных клиентов с увеличением маркетинговой активности. Основной проблемой было уже не привлечение потенциальных клиентов; Проблема заключалась в том, что отдел продаж не мог проверять, расставлять приоритеты и отслеживать все запросы с одинаковой скоростью и точностью. Часть информации находилась в формах сайта, часть в CRM и часть в разговорах и письмах отдела продаж, и этот разброс не создавал полной картины о каждом потенциальном клиенте. Нетаник, чтобы решить эту проблему, один Интеллектуальная автоматизация продаж Разработан, чтобы сделать процесс продаж более структурированным за счет сочетания искусственного интеллекта, анализа поведения, оценки потенциальных клиентов и CRM.
Основная проблема Новы
В процессе продаж B2B не все лиды имеют одинаковую ценность для бизнеса, и простое увеличение количества лидов не приводит к повышению эффективности продаж. Компания может получать десятки запросов в день, но лишь часть из них соответствует услугам этого набора с точки зрения отрасли, размера организации, потребностей, бюджета или времени покупки. Если отделу продаж приходится обрабатывать все эти запросы одинаковым образом, много времени тратится на возможности, которые с меньшей вероятностью будут конвертированы. Поэтому основная задача Nova — построить систему для Выявление, приоритезация и интеллектуальное отслеживание потенциальных клиентов был
Цель проекта
Целью Нетаника было разработать систему, которая сможет собирать и анализировать имеющуюся информацию о лиде до того, как он перейдет на этап отслеживания продаж. Система должна была иметь возможность объединять атрибуты компании, контактную информацию, источник входных данных, поведение пользователя и тип запроса, чтобы создать целостную картину потенциального клиента. Затем на основе заданных правил и аналитической модели лиды были расставлены по разным приоритетам и определены дальнейшие действия для каждой группы. Таким образом, отдел продаж сможет сосредоточиться на более актуальных возможностях вместо того, чтобы вручную управлять большим количеством потенциальных клиентов.
Рекомендуемая внутренняя ссылка: Во фразе «искусственный интеллект для бизнеса» → ссылка на страницу сервиса искусственного интеллекта Нетаника.
Интеллектуальная архитектура автоматизации продаж
При разработке этого Интеллектуальная автоматизация продажНетаник разделил процесс на несколько независимых, но связанных слоев, так что каждая часть имеет конкретную задачу. Первичные данные поступали в систему из разных каналов и после очистки и структурирования передавались на интеллектуальный уровень для анализа. Затем система оценивала качество и готовность каждого лида по заданным критериям и передавала результат в CRM. Наконец, в зависимости от статуса каждого лида был выполнен соответствующий рабочий процесс для отслеживания, уведомления или передачи специалисту по продажам.
Путь входа лида
Первым шагом системы было получение лидов из разных источников, а ее целью было предотвратить разброс информации по нескольким каналам. Формы сайта, рекламные кампании, целевые страницы, запросы на консультации и другие точки взаимодействия могут быть подключены к системе и поместить основную информацию в определенную структуру. После получения данных выявляется дублирующая или неполная информация, и в CRM-системе создается или обновляется запись о лиде. Такая структура позволяла с самого начала иметь четкий и отслеживаемый путь для каждого потенциального клиента.
Основной поток системы
Общая архитектура процесса была спроектирована следующим образом:
Получение лидов из разных каналов
Очистка и консолидация информации
Анализ профиля и поведения потенциальных клиентов с помощью ИИ
Подсчитайте балл и определите уровень приоритета
Зафиксируйте результат в CRM и запустите Workflow
Передача соответствующего лида команде продаж и запись обратной связи
Эта модель архитектурно близка к концепции Lead Management; Процесс, который включает в себя привлечение, оценку, маршрутизацию, поддержку и отслеживание потенциальных клиентов до тех пор, пока они не станут возможностями для продаж. [Предлагаемая внешняя ссылка: Управление потенциальными клиентами в HubSpot]
Умный подсчет лидов
Одной из наиболее важных частей проекта является проектирование системы. Lead Scoring был; Но в этом проекте подсчет очков не основывался на фиксированном числе. Информация о соответствии лида целевому рынку, а также его поведение при взаимодействии с брендом анализировались параллельно, чтобы создать более точную картину качества лида. Например, компания может хорошо подходить для Nova с точки зрения размера и отрасли, но не иметь существенного взаимодействия с продуктами или услугами. Напротив, Леди может быть очень заинтересованной, но не целевой с точки зрения типа бизнеса на целевом рынке; Поэтому система должна была учитывать оба аспекта.
Критерии оценки
Модель оценки может учитывать комбинацию различных критериев:
Соответствие отрасли и целевого рынка
Размер и профиль организации
Требуемый тип продукта или услуги
Поведение пользователей на сайте
Взаимодействие с контентом и формами продаж
Уровень готовности начать разговор
Эта модель соответствует общей концепции оценки потенциальных клиентов; В CRM-системах оценка может осуществляться на основе характеристик записи и записанного поведения, а результат может использоваться для определения приоритетов и последующих рабочих процессов. [Рекомендуемая внешняя ссылка: Оценка потенциальных клиентов HubSpot]
Фиксированного балла недостаточно
Во многих процессах продаж простая скоринговая модель с несколькими фиксированными условиями может быть хорошей отправной точкой, но по мере роста данных и усложнения рынка потребность в более детальном анализе возрастает. Подход Нетаника в проекте Nova заключался в том, чтобы заставить ИИ придерживаться определенных правил и не оставлять принятие решений неконтролируемой модели. Система могла бы анализировать структурированную информацию и использовать закономерности в данных наряду с бизнес-правилами для лучшего анализа. Таким образом, автоматизация продаж имела и управляемость, и возможность постепенного развития.
Искусственный интеллект В процессе продаж
Роль искусственного интеллекта в этом проекте заключалась не только в генерации текста для электронного письма или в ответе клиенту, но также в разделах анализа и принятия решений. Система может собирать различные фрагменты информации о потенциальном клиенте и создавать полезную сводку для специалистов по продажам. Это резюме может включать бизнес-профиль, потенциальные потребности, путь входа, предыдущие взаимодействия и предлагаемые следующие действия. Цель заключалась в том, чтобы специалист по продажам имел более полное представление о статусе потенциального клиента, прежде чем позвонить ему.
Провести контекстный анализ
Когда информация о лиде собирается из нескольких разных источников, истинная ценность данных проявляется тогда, когда можно определить взаимосвязь между ними. Например, просмотр нескольких страниц, связанных с продуктом, сам по себе может не дать много информации, но когда такое поведение сочетается с запросом совета и профилем компании, оно может приобретать другое значение. Интеллектуальная система попыталась поместить эту информацию в общий контекст, чтобы создать более полезную информацию для отдела продаж. Вот где Искусственный интеллект в продажах Это может выйти за рамки условной автоматизации.
Умное резюме для специалиста по продажам
Одной из разработанных функций было создание сводной информации о статусе потенциального клиента перед направлением его эксперту. Вместо того, чтобы продавцу приходилось просматривать множество записей и предыдущие взаимодействия, важная информация была представлена в структурированном виде. Это резюме может помочь продавцу начать разговор с лучшего понимания проблемы клиента и избежать повторяющихся вопросов. В результате ИИ будет играть роль уровня подготовки информации, а окончательное решение по-прежнему останется за человеком.
«Искусственный интеллект не должен был заменить продавца; продавец должен был иметь лучшую информацию и более готовое решение перед каждым звонком».
Подключение системы к CRM
CRM В этом проекте он рассматривался как центр информации о продажах, и вместо создания отдельной системы интеллектуальную автоматизацию максимально разместили рядом со структурой CRM. Информация о лидерстве, баллах, статусе, действиях и предпринятых действиях записывалась в отслеживаемую запись. Эта архитектура позволила отделу продаж по-прежнему использовать привычную среду и искусственный интеллект для управления трудоемкими процессами. В результате новая технология будет подключаться к существующей инфраструктуре, а не создавать еще один информационный остров.
Координация маркетинга и продаж
Одной из распространенных проблем растущего бизнеса является расстояние между отделами маркетинга и продаж. Маркетинг генерирует потенциальных клиентов, но отдел продаж не всегда располагает достаточной информацией об источнике, поведении или контексте этого потенциального клиента. Разработанная автоматизация направляет эту информацию в общий путь, так что потенциальные клиенты передаются из отдела маркетинга в отдел продаж с более полной информацией. Такая структура также может создать подходящую основу для измерения эффективности кампаний и проверки реального качества потенциальных клиентов.
Записывайте отзывы о продажах
Система не была предназначена только для отправки информации продавцу, и обратная связь от отдела продаж также считалась частью системного цикла. Результат звонка, статус возможности, причина отсутствия дальнейших действий или конвертации лида в клиента могут быть ценными данными для улучшения процесса. Эту информацию можно использовать на следующих шагах для изменения критериев оценки и рабочих процессов. Таким образом, система постепенно трансформируется из фиксированной автоматизации в оптимизируемый процесс.
Разработка умных рабочих процессов продаж
После анализа и оценки каждый потенциальный клиент не обязательно следует одним и тем же путем. Система, основанная на статусе каждой записи, Workflow Это активирует соответствующие действия, чтобы следующее действие соответствовало состоянию лида. Например, наиболее подходящие потенциальные клиенты могут быть быстрее переведены на должность специалиста по продажам, в то время как малоподходящие потенциальные клиенты могут перейти на путь постепенного воспитания и общения. Такое разделение позволяет распределять ресурсы отдела продаж на основе фактического приоритета.
Разные пути следования
На основе определенной структуры рабочие процессы могут выполняться для различных сценариев:
Немедленное обращение с высоким приоритетом приводит к продажам
Отправляйте дополнительную информацию лидам, которые необходимо проверить.
Включение неподготовленных потенциальных клиентов в процесс воспитания
Автоматическое напоминание об отмененных последующих действиях
Зарегистрируйтесь и обновите статус в CRM
Создавайте оповещения для срочных или срочных возможностей
Такая структура не позволяет автоматизации продаж превратиться в набор разрозненных триггеров, а каждое действие является частью определенной логики.
График последующих действий
Время может иметь решающее значение в продажах B2B, а задержка с ответом может привести к потере возможностей для бизнеса. По этой причине при разработке рабочего процесса учитывались время прибытия заявки и уровень ее приоритета. Система может определять автоматическое оповещение или действие для некоторых условий, а в других случаях делегировать задачу соответствующему эксперту. Целью было не устранить отслеживание людей; Скорее, было важно снизить вероятность забывания действий.
AI-агент в автоматизации продаж
На более продвинутых стадиях проекта архитектура может двигаться в сторону AI Agent продажа также имелось. Разница между Агентом и простым Workflow заключается в том, что Агент может использовать разные инструменты и выполнять многоэтапный процесс в соответствии с существующей ситуацией. Например, агент может получать информацию о лиде из CRM, анализировать контекст запроса, извлекать актуальную информацию и в пределах определенной для него области предлагать или выполнять следующее действие. Конечно, такая система должна быть спроектирована с использованием конкретных инструментов, разрешений и ограждений.
Агент вместо автоматизации
Традиционная автоматизация обычно работает на основе заранее определенных правил и предпринимает определенные действия для каждой конкретной ситуации. Агент может анализировать ситуацию в более сложных ситуациях и выбирать правильный путь в соответствии с поставленной целью. Официальная документация OpenAI также описывает Агент как систему, которая может использовать языковую модель для управления выполнением Workflow и использовать различные инструменты для получения информации или выполнения действий. [Предлагаемая внешняя ссылка: Официальное руководство OpenAI для агентов ИИ]
Ограждение и человеческий контроль
Большая автономия системы не означает устранения человеческого контроля, и, кстати, чем больше возможностей у Агента, тем важнее становится определение ограничений. Поэтому в архитектуре проекта учитывалась возможность определения объема операций, уровня доступа, условий передачи человеку и правил реализации действий. Некоторые действия могут быть полностью автоматизированы, а другие могут выполняться только после одобрения эксперта. Такой подход помогает интеллектуальной системе двигаться определенным и контролируемым образом.
Безопасность данных о продажах
Данные о продажах обычно включают бизнес-данные, контактную информацию, историю взаимодействия, а иногда и конфиденциальные сведения о клиентах. Поэтому конструкция А. Интеллектуальная автоматизация продаж Без учета безопасности данных это не является полным решением. Доступ к информации должен определяться на основе роли пользователей, и каждый агент или рабочий процесс должен иметь доступ только к тем данным, которые ему необходимы для выполнения своей задачи. Кроме того, регистрация событий и проверка активности системы могут помочь лучше контролировать процесс.
Уровень доступа пользователя
Специалист по продажам, менеджер по продажам и менеджер организации не обязательно нуждаются в одинаковом уровне знаний. Следовательно, архитектура системы должна иметь возможность регулировать доступ в зависимости от ролей и обязанностей и не предоставлять пользователям ненужную информацию. Тот же принцип должен соблюдаться и в случае с агентами, и каждый агент должен получать только те инструменты и данные, которые ему необходимы. Такое разделение является одной из важных основ устойчивого развития интеллектуальных корпоративных систем.
Отслеживайте и записывайте события
Для систем, работающих в бизнес-процессах, важно видеть, что произошло и почему было предпринято действие. Регистрация действий, состояния рабочего процесса и изменений данных может помочь технической и управленческой команде лучше исследовать поведение системы. Эта информация также будет использоваться при устранении неполадок или изменении логики автоматизации. По этой причине видимость и контроль системы с самого начала считались частью проекта.
Результат проекта и созданная ценность
Проект Nova показал, что ценность ИИ в продажах не обязательно связана с чат-ботом или инструментом генерации текста. Когда данные CRM, поведение пользователей, правила продаж и возможности искусственного интеллекта интегрированы в целостную архитектуру, процесс продаж можно сделать более структурированным и измеримым. Вместо того, чтобы одинаково проверять всех потенциальных клиентов, отдел продаж получает более приоритетную информацию и может лучше управлять своим временем. С другой стороны, у организации будет расширяемая инфраструктура, к которой на более позднем этапе можно будет подключить более продвинутых агентов.
Архитектурные достижения
Самым важным результатом проекта стало создание интегрированной системы управления потоком потенциальных клиентов, а не просто добавление инструмента искусственного интеллекта в процесс продаж. Созданная архитектура обеспечила возможность получения данных из разных источников, анализа информации, скоринга, регистрации в CRM и реализации последующих действий по определенному пути. Кроме того, структура системы была спроектирована таким образом, чтобы в будущем к ней можно было добавлять новые критерии, больше инструментов и более специализированных агентов. Такая расширяемость превращает систему из краткосрочного проекта в масштабируемую инфраструктуру.
роль Натаниэля
В этом проекте Нетаник рассмотрел проблему с точки зрения стратегии, технологий и бизнес-опыта и сосредоточился на создании системы, которую можно было бы использовать в реальных операциях. Проектирование архитектуры, логика оценки, подключение искусственного интеллекта к CRM, определение рабочих процессов и пути разработки агентов были частями этого подхода. Целью было не устроить шоу искусственного интеллекта; Скорее, технология должна была решить конкретную проблему в процессе продаж. Это тот же подход, которого придерживается Нетаник при разработке интеллектуальных решений для бизнеса.
Будущее интеллектуальной автоматизации продаж
Следующим этапом этого проекта может стать разработка специализированных агентов для различных отделов продаж. Например, один агент может отвечать за анализ потенциальных клиентов, другой агент может готовить информацию, необходимую экспертам, а третья система может контролировать конвейер и определять точки, требующие действий. Эта структура, если она спроектирована правильно, может управлять частью повторяющейся работы отдела продаж и в то же время передавать людям важные решения. Путь развития должен продолжаться, основываясь на фактических данных и эксплуатационных потребностях организации, а не просто на добавлении новых возможностей в систему.
От лида к отношениям
Умные продажи — это не просто превращение формы в сделку. Реальная ценность создается тогда, когда понятен весь путь клиента. Данные о каждом взаимодействии могут помочь лучше понять потребности клиентов, время и контекст принятия решений. Искусственный интеллект может предоставить эту информацию команде для формирования более точных и адаптированных коммуникаций. С этой точки зрения, вместо того, чтобы сосредоточиться исключительно на скорости, автоматизация продаж становится инструментом построения более последовательных и расширяемых процессов.
резюме
Проект Nova — образец дизайна Интеллектуальная автоматизация продаж Сосредоточение внимания на интеграции данных, аналитике искусственного интеллекта, оценке потенциальных клиентов и CRM. В этой архитектуре вместо того, чтобы оставаться в стороне от процесса продаж, в тех частях внедряется искусственный интеллект, который может лучше анализировать информацию и делать повторяющиеся действия более структурированными. При этом деликатные решения остаются под контролем человеческой команды, а система работает с определенными ограничениями и уровнями доступа. Конечным результатом является расширяемая инфраструктура, которая может начаться с управления потенциальными клиентами, а в будущем перейти к специализированным агентам искусственного интеллекта и более глубокой автоматизации процессов продаж.
