تعاني كل منظمة مبيعات من نفس المفارقة:
هناك بيانات أكثر من أي وقت مضى، ومع ذلك تظل مؤهلات العملاء المحتملين غير موثوقة إلى حد كبير.
لم تتحسن قواعد إدارة علاقات العملاء (CRM) - سواءً كانت خمس نقاط للنقر على بريد إلكتروني أو عشر نقاط لزيارة صفحة تسعير - منذ عقود. فمنطق التقييم جامد وسطحيّ ومنفصل عن رحلة الشراء الحقيقية. ونتيجةً لذلك، غالبًا ما تسعى فرق المبيعات وراء عملاء محتملين غير مرغوب فيهم، بينما تمر الفرص الحقيقية دون أن تُلاحظ.
تتحدى أنظمة تقييم العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي هذا النموذج كليًا. فبدلًا من الاعتماد على قواعد ثابتة، تستخدم هذه الأنظمة مزيجًا من الإشارات السلوكية والبيانات المُثرية وأنماط النية الفورية لتقييم مدى جاهزية العميل المحتمل للتفاعل.
تشرح هذه المقالة كيفية عمل نظام تسجيل نقاط الذكاء الاصطناعي الحديث وكيفية تنفيذ منصات مثل SaleAI له من خلال الذكاء متعدد الوكلاء.
لماذا لم تعد طريقة تسجيل النقاط التقليدية فعالة بعد الآن
تشترك أنظمة تسجيل النقاط التقليدية في أربعة نقاط ضعف أساسية.
1. يعملون على بيانات غير كاملة
نادرًا ما تحتوي أنظمة إدارة علاقات العملاء على الصورة الكاملة.
التفاصيل الرئيسية - خلفية الشركة، وصناع القرار، ودورات الشراء - تكون غائبة ما لم يقم مندوبو المبيعات بإضافتها يدويًا.
2. يفترضون أن جميع إشارات سلوك المشتري لها نفس المعنى
يمكن أن تعني "زيارة موقع الويب" ما يلي:
نقرة عرضية
البحث عن المنافسين
نية حقيقية
ولا تستطيع الأنظمة التقليدية التمييز بينهما.
3. تتحلل ببطء ولا يمكنها التكيف
يتغير سلوك المشتري شهريًا.
إن القواعد التي كتبت قبل ثلاثة أشهر نادراً ما تعكس ديناميكيات العالم الحقيقي.
4. يعتمدون بشكل كبير على التحديثات اليدوية
إذا لم يقم مندوبو المبيعات بإضافة البيانات، فسوف ينهار نموذج التسجيل.
باختصار، فإن تسجيل نقاط العملاء القدامى يكون ثابتًا في حين أن سلوك المشتري يكون ديناميكيًا.
ما الذي يجعل نظام تسجيل نقاط الذكاء الاصطناعي مختلفًا؟
إن تقييم الذكاء الاصطناعي ليس مجرد "صيغ أفضل".
إنه نظام مختلف تمامًا تم بناؤه حول:
أ. إثراء البيانات في الوقت الفعلي
يستخرج الذكاء الاصطناعي المعلومات من مصادر متعددة:
مواقع الشركة
ملفات تعريف LinkedIn
الإشارات الاجتماعية
البحث عن المجال
قواعد البيانات العالمية
استخبارات التجارة
يؤدي وكيل InsightScan الخاص بـ SaleAI هذه الوظيفة تلقائيًا.
ب. التفسير السلوكي
بدلاً من حساب الأحداث، تقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم الأنماط :
تأخير الاستجابة
عمق السؤال
خصوصية المنتج
زيارات متكررة
رسالة عاطفية
البيانات الوصفية من رسائل البريد الإلكتروني/واتساب
وهذا يؤدي إلى إنتاج صورة أكثر دقة للنية.
ج. التعلم المستمر
تتغير النماذج عندما يرى النظام المزيد من البيانات.
د. الترجيح متعدد العوامل
يقوم الذكاء الاصطناعي بموازنة العشرات من الإشارات بدلاً من استخدام تعيينات النقاط الثابتة.
أنظمة تسجيل الذكاء الاصطناعي ليست لوحات معلومات ثابتة؛ بل هي محركات اتخاذ قرارات قابلة للتكيف.
الإشارات التي لها أهمية فعلية في تقييم أداء الذكاء الاصطناعي
يقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم الإشارات عبر ثلاثة أبعاد رئيسية:
1. الملاءمة الديموغرافية
تحدد هذه المعايير ما إذا كان العميل المحتمل يتطابق مع ملف تعريف العميل المثالي.
أمثلة:
صناعة
حجم الشركة
منطقة
علامات الإيرادات
مؤشرات سلسلة التوريد
سجل الاستيراد/التصدير (عبر وكيل TradeReport )
وهذا يجيب على السؤال:
هل هذا العميل هو النوع المناسب من المشتري؟
2. القصد السلوكي
الإشارات المستمدة من كيفية تفاعل العملاء المحتملين:
زمن الاستجابة
أهمية السؤال
المشاركة متعددة القنوات (البريد الإلكتروني + WhatsApp + LinkedIn)
تكرار عمليات البحث عن المنتج
عمق المحتوى
تنزيلات الملفات
تكشف هذه الإشارات عن مدى اهتمام المشتري .
3. توقيت الفرصة
تقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم ما إذا كان المشتري يتقدم خلال دورة اتخاذ القرار.
أنماط المشتريات
توقيت الواردات السابقة
تردد الاتصالات
مؤشرات الاستعجال
إشارات التفاوض
وهذا يجيب على متى من المرجح أن يشترون .
إن التسجيل التقليدي نادرًا ما يغطي حتى 20 بالمائة من هذه النتائج.
كيف يطبق SaleAI نظام تسجيل نقاط العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي
لا يستخدم SaleAI نموذجًا واحدًا.
إنه يستخدم إطار تسجيل متعدد الوكلاء ، حيث يتخصص كل وكيل في فئات إشارة مختلفة.
وكيل InsightScan
تحديد شرعية الشركة وحجمها والقطاع الذي تنتمي إليه وأهميتها.
وكلاء البيانات (جوجل، لينكدإن، فيسبوك، إنستغرام)
قم بإثراء العملاء المحتملين ببيانات الاتصال ومعلومات الفريق والسياق الاجتماعي.
وكيل تسجيل المشاركة
يقوم بتحليل سلوك المحادثة عبر:
واتساب
بريد إلكتروني
لينكد إن
سجلات إدارة علاقات العملاء
وكيل TradeReport
إضافة سجل الاستيراد/التصدير ومواءمة المنتج.
العميل الخارق
يجمع كل الإشارات لحساب درجة ديناميكية موحدة.
يؤدي هذا النهج إلى إنشاء درجة:
متكيف
غنية بالبيانات
دقيق سلوكيا
يتم تحديثها باستمرار
والأهم من ذلك:
لم تعد فرق المبيعات بحاجة إلى الاحتفاظ بقواعد التسجيل يدويًا.
كيف يُحسّن تسجيل الذكاء الاصطناعي نتائج مبيعات الشركات (B2B)
ويمكن قياس التأثير عبر عدة أبعاد.
1. تحديد الأولويات بشكل أفضل
تعرف فرق المبيعات على وجه التحديد العملاء المحتملين الذين يستحقون الاهتمام الفوري.
2. معدلات تحويل أعلى
إن متابعة المشترين ذوي النية العالية تؤدي إلى نتائج غير متناسبة.
3. تقليل ضوضاء خطوط الأنابيب
لم تعد العملاء المحتملون ذوو النية المنخفضة أو غير المتطابقة يستهلكون الموارد.
4. دورات مبيعات أسرع
تعمل الذكاء الاصطناعي على تحديد المشترين الذين يدخلون مرحلة اتخاذ القرار بشكل نشط.
5. زيادة اتساق الفريق
تعمل الذكاء الاصطناعي على إزالة التباين الناتج عن أنماط المتابعة المختلفة.
6. التنبؤ أكثر دقة
تعكس خطوط الأنابيب المشاركة الحقيقية، وليس الافتراضات المبالغ فيها.
باختصار، يحول الذكاء الاصطناعي التخمين إلى نظام قابل للقياس.
مستقبل تسجيل النقاط سيكون مستقلاً بالكامل
في التطور القادم لأنظمة مبيعات B2B، سوف يصبح تسجيل النقاط المحتملة:
مؤتمتة بالكامل
مُخصب بالكامل
التعلم المستمر
على دراية بالقنوات المتقاطعة
مرتبط بشكل مباشر بمحفزات سير العمل
لن تقوم فرق المبيعات بـ "التحقق" من النتيجة بعد الآن.
سوف يعرف النظام ببساطة متى يجب اتخاذ الإجراء:
تعيين الرصاص
إطلاق تسلسل
تنبيه مندوب المبيعات
تصعيد السلوكيات عالية النية
مرحلة فرصة التحديث
سوف يتحول تسجيل النقاط من "القياس" إلى التنسيق المستقل .
خاتمة
لقد انتهى عصر تسجيل النقاط الثابتة.
مع تزايد عالمية مبيعات B2B، وتزايد اعتمادها على التقنيات الرقمية وعدم تزامنها، أصبحت الدقة تتطلب أكثر من مجرد منطق قائم على القواعد البسيطة.
تجمع أنظمة تسجيل نقاط الذكاء الاصطناعي بين الإثراء والتحليل السلوكي ونمذجة النية وتنسيق الوكلاء المتعددين لإنشاء فهم أكثر اكتمالاً لاستعداد المشتري.
تستخدم منصات مثل SaleAI هذا الذكاء لمساعدة الفرق على التركيز على ما يهم:
ليس فقط المزيد من العملاء المحتملين، بل العملاء المحتملين المناسبين - في اللحظة المناسبة .
