योग्यता का दावा करना साबित करने से कहीं अधिक आसान है।

उत्पाद-बाजार अनुकूलता अनुसंधान पर अक्सर सतही तौर पर चर्चा की जाती है, लेकिन बिक्री टीमों को व्यावहारिक प्रमाण की आवश्यकता होती है। कोई उत्पाद किसी बाजार के लिए उपयुक्त प्रतीत हो सकता है क्योंकि वहाँ प्रतिस्पर्धी उत्पाद बेचते हैं या खोज मांग मौजूद है। लेकिन इससे यह साबित नहीं होता कि उस बाजार के खरीदार आपके प्रस्ताव पर प्रतिक्रिया देंगे, आपकी कीमत स्वीकार करेंगे या आपके वितरण मॉडल पर भरोसा करेंगे।

एआई सेल्स डेटा टीमों को किसी सेगमेंट में भारी निवेश करने से पहले संकेतों की तुलना करने में मदद कर सकता है। इसका उद्देश्य भविष्य की सटीक भविष्यवाणी करना नहीं है। इसका उद्देश्य कैंपेन, कंटेंट और पार्टनर प्लान बनाने से पहले अनुमान लगाने की प्रवृत्ति को कम करना है।

बाजार के संकेतों को बिक्री के प्रमाणों के साथ मिलाएं

उपयोगी उत्पाद-बाजार अनुकूलता अनुसंधान कई कारकों पर विचार करता है: आयात व्यवहार, वेबसाइट विज़िट, पूछताछ की गुणवत्ता, नमूना अनुरोध, कोटेशन पर प्रतिक्रिया, प्रतिस्पर्धी गतिविधि, उत्पाद सामग्री में कमियां और सीआरएम परिणाम। केवल एक संकेत भ्रामक हो सकता है। एक ही दिशा में इंगित करने वाले कई संकेत अधिक उपयोगी होते हैं।

SaleAI इन इनपुट को व्यवस्थित करने में मदद कर सकता है ताकि टीमें एक साझा दृष्टिकोण के साथ विभिन्न सेगमेंट की तुलना कर सकें। अधिक ट्रैफिक वाले लेकिन कम कोटेशन रिस्पॉन्स वाले बाज़ार में बेहतर कंटेंट या मूल्य निर्धारण की आवश्यकता हो सकती है। मजबूत सैंपल कन्वर्जन वाले छोटे बाज़ार पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता हो सकती है।

अच्छे तालमेल का अर्थ परिभाषित करें

डेटा की समीक्षा करने से पहले टीमों को यह तय करना चाहिए कि कौन से संकेतक महत्वपूर्ण हैं। एक उत्पाद के लिए, उपयुक्तता का अर्थ बार-बार ऑर्डर मिलना और मानक विशिष्टताएँ हो सकती हैं। दूसरे उत्पाद के लिए, उपयुक्तता का अर्थ तकनीकी अनुकूलन और उच्च लाभ वाले प्रोजेक्ट हो सकते हैं। उत्पाद-बाजार उपयुक्तता अनुसंधान में वास्तविक व्यावसायिक मॉडल का प्रतिबिंब होना चाहिए।

उपयुक्तता की स्पष्ट परिभाषा टीमों को हर सकारात्मक संकेत का पीछा करने से रोकती है। यह बिक्री, विपणन और उत्पाद टीमों को राय पर निर्भर रहने के बजाय समान साक्ष्य पर चर्चा करने में भी मदद करती है।

• संबंधित खरीदार का प्रकार और उपयोग का मामला।
• उचित मूल्य और डिलीवरी की अपेक्षाएं।
• बार-बार मांग होने या रणनीतिक महत्व का प्रमाण।
• बाजार को समर्थन देने के लिए बिक्री टीम की क्षमता।

बेहतर प्रयोगों का चयन करने के लिए शोध का उपयोग करें।

शोध का परिणाम एक लक्षित प्रयोग होना चाहिए, न कि कोई स्थायी निष्कर्ष। टीमें विशिष्ट सामग्री, प्रचार-प्रसार, नमूना प्रस्तावों या साझेदारों के साथ बातचीत के माध्यम से किसी विशेष क्षेत्र का परीक्षण कर सकती हैं। फिर वे प्रतिक्रिया की गुणवत्ता, कोटेशन की गति और खरीदारों की आपत्तियों की तुलना कर सकते हैं।

उत्पाद-बाजार अनुकूलता अनुसंधान तब मूल्यवान हो जाता है जब यह निर्णयों को बदलता है। यह टीमों को कमजोर क्षेत्रों में निवेश बंद करने और उन क्षेत्रों को बेहतर बनाने में मदद करता है जहां खरीदारों के साक्ष्य अधिक मजबूत हैं।

संकेतों के बीच असहमति की तलाश करें

उत्पाद-बाजार अनुकूलता अनुसंधान तब दिलचस्प हो जाता है जब संकेत आपस में मेल नहीं खाते। एक बाजार में वेबसाइट पर अच्छा ट्रैफिक हो सकता है लेकिन कोटेशन कन्वर्जन कमजोर हो सकता है। दूसरे सेगमेंट में पूछताछ कम हो सकती है लेकिन उच्च गुणवत्ता वाले सैंपल की मांग हो सकती है। तीसरे सेगमेंट में व्यापार डेटा गतिविधि तो दिख सकती है लेकिन संपर्क करने पर प्रतिक्रिया कमजोर हो सकती है। ये विरोधाभास टीमों को बेहतर प्रश्न पूछने में मदद करते हैं।

किसी एक मापदंड को ही अंतिम समाधान मानने के बजाय, बिक्री टीमों को बाज़ार से मिलने वाले संकेतों से लेकर बिक्री परिणाम तक की पूरी प्रक्रिया की तुलना करनी चाहिए। यह प्रक्रिया यह बता सकती है कि समस्या लक्षित उत्पाद, सामग्री, मूल्य निर्धारण, उत्पाद की उपयुक्तता या अनुवर्ती कार्रवाई की गुणवत्ता में है या नहीं।

निष्कर्षों को विशिष्ट परीक्षणों में बदलें

अगला कदम केंद्रित परीक्षण होना चाहिए। यदि खरीदारों को और अधिक प्रमाण की आवश्यकता हो, तो बेहतर उत्पाद सामग्री प्रकाशित करें। यदि कोई क्षेत्र किसी एक एप्लिकेशन पर सकारात्मक प्रतिक्रिया देता है, तो उस उपयोग के आधार पर खाता सूची बनाएं। यदि कोटेशन कन्वर्ज़न दर कमज़ोर है, तो कोटेशन देने से पहले किसी अन्य योग्यता प्रक्रिया का परीक्षण करें।

SaleAI इन परीक्षणों को डेटा और CRM परिणामों से जोड़े रखने में मदद कर सकता है। उत्पाद-बाजार अनुकूलता अनुसंधान केवल एक रिपोर्ट तक सीमित नहीं रहना चाहिए। इससे अगले बिक्री प्रयोग को दिशा मिलनी चाहिए और प्रत्येक चक्र के साथ टीम को और अधिक कुशल बनाना चाहिए।

बिक्री टीम के अलावा अन्य लोगों के साथ भी निष्कर्ष साझा करें

उत्पाद-बाजार अनुकूलता अनुसंधान को केवल बिक्री डैशबोर्ड तक सीमित नहीं रखना चाहिए। उत्पाद टीमों को यह जानना आवश्यक है कि कौन से विनिर्देश रुचि पैदा करते हैं। विपणन टीमों को यह जानना आवश्यक है कि बिक्री से पहले कौन से प्रश्न उठते हैं। परिचालन टीमों को उभरते बाजारों में वितरण संबंधी अपेक्षाओं को समझना आवश्यक है।

जब निष्कर्षों को विभिन्न विभागों के साथ साझा किया जाता है, तो कंपनी सामग्री, उत्पाद पैकेजिंग, विक्रय स्क्रिप्ट और साझेदारों के समर्थन में एक साथ बदलाव कर सकती है। इससे शोध एक बार के बाजार मूल्यांकन से कहीं अधिक मूल्यवान हो जाता है।

एक सरल साप्ताहिक समीक्षा इस कार्य को सुव्यवस्थित रखती है। टीमों को नियोजित कार्रवाई, खरीदार की प्रतिक्रिया और अगले सीआरएम चरण की तुलना करनी चाहिए ताकि प्रक्रिया में छोटे-छोटे सुधारों को व्यक्तिगत इनबॉक्स में गुम होने से पहले ही दर्ज किया जा सके।

SaleAI कहाँ फिट बैठता है?

SaleAI बिक्री डेटा, एआई एजेंट, सीआरएम वर्कफ़्लो और शॉप कंटेंट को आपस में जोड़ता है ताकि बी2बी टीमें इस प्रक्रिया को बिखरे हुए मैन्युअल शोध के बजाय दोहराने योग्य कार्य में बदल सकें।