適切なアウトリーチはメッセージ発信前に始まる

購入者データを活用したアプローチとは、テンプレートにパーソナライゼーション要素を追加することではありません。重要なのは、なぜこの購入者、このアカウント、そしてこの瞬間が会話に値するのかを理解することです。その理由がなければ、どんなに洗練されたメッセージでも、ありきたりなものに感じられてしまうでしょう。

最も効果的なアウトリーチ活動は、明確なシグナルと有用な質問を結びつけるものです。そのシグナルとは、製品への関心、既存顧客の活動状況、見積もり履歴、企業情報の変更、または既知のCRMメモなどが考えられます。

データを使用して角度を選択する

顧客データは、担当者が誰に連絡するかだけでなく、何を伝えるべきかを判断するのに役立つはずです。技術コンテンツを閲覧している顧客は、証拠を必要とするかもしれません。リピーター顧客は、過去の取引履歴を思い出す必要があるかもしれません。販売代理店の見込み客は、パートナーとしての適合性に関する質問を必要とするかもしれません。見積もり依頼の担当者は、具体的な次のステップを知る必要があるかもしれません。

SaleAIは、顧客データ、ウェブサイトの行動履歴、CRM履歴、AIを活用した営業タスクを連携させることで、顧客データに基づいた営業活動を支援できます。これにより、営業担当者は漠然とした主張ではなく、文脈に沿ったメッセージを作成できるようになります。

購入者に監視されていると感じさせないようにする

メッセージでは、追跡した内容を具体的に述べなくても、文脈を伝えることができます。「このページをご覧になったことが分かりました」と言う代わりに、担当者は話題に基づいて質問することができます。「この製品カテゴリを比較検討している多くのチームは、まず動作条件を確認したいと考えています。それが貴社のプロジェクトの主な課題でしょうか？」

これにより、相手への配慮が保たれつつ、有益な情報提供が可能になります。購入者は監視されていると感じるのではなく、理解されていると感じるでしょう。

信号は1つで十分です

情報過多なアプローチは不自然に感じられる。メッセージにあまりにも多くのデータポイントが盛り込まれていると、買い手はなぜ売り手がそんなに多くのことを知っているのか疑問に思うかもしれない。通常、長々と観察結果を羅列するよりも、一つの適切な理由を提示する方が説得力がある。

購入者が返信した場合、担当者は次の会話のために追加の情報を保存できる。

CRM履歴を活用して、重複した発見を避ける

顧客に過去の見積もり、メモ、サンプル依頼、製品に関するやり取りなどがある場合は、担当者はメールを作成する前にそれらを確認する必要があります。基本的な質問を繰り返すと、会社が記憶力に欠けていると顧客に思われてしまいます。

購入者データを活用したアプローチは、新しいシグナルと既存のアカウント履歴を組み合わせることで最も効果を発揮します。この組み合わせによって、メッセージがより具体的で有益なものになるのです。

返信の質を測定する。送信量だけを測定するのではない。

チームは、適切な返信、再開された会話、会議、見積もりの​​進捗状況、および適切な不適格性の判断を測定する必要があります。特に自動化を急激に拡大すると、送信量が増加する一方でメッセージの質が低下する可能性があります。

管理者はサンプルを読み、メッセージに明確な理由があるかどうかを問うべきです。理由が曖昧な場合は、データモデルまたはアウトリーチルールを改善する必要があります。

人間の判断層を維持する

AIはデータの要約やメッセージの作成に役立ちますが、担当者の判断力は依然として必要です。顧客によっては、連絡前に調査を行うべき場合もあります。状況によっては、シグナルが弱すぎる場合もあります。また、より穏やかなトーンで対応したり、担当者を変更したりする必要がある場合もあります。

自動化によって状況が整えられ、人々がそれを責任を持ってどのように利用するかを決定できるとき、購入者データを使ったアウトリーチ活動は強力な効果を発揮する。