El aprendizaje automático podría resolver el problema de priorización en las ventas de tecnología B2B
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La velocidad con la que los equipos de ventas de tecnología B2B cierran tratos con éxito y ganan clientes depende de su capacidad para dirigirse no solo a los clientes adecuados, sino también de la rapidez con la que pueden filtrar el ruido en busca de los clientes adecuados.
Cette affirmation n'est pas d'actualité, mais comme beaucoup, sinon la plupart, des équipes commerciales B2B le savent, le ciblage efficace et des prospects a été beaucoup plus facile à dire qu' por hacer. Dar prioridad a clientes potenciales inmaduros que aún se encuentran en la parte superior del embudo de ventas o que aún no se han dado cuenta de que sus propias necesidades tecnológicas solo desperdician recursos. Por el contrario, los clientes potenciales altamente calificados que buscan activamente realizar una compra lo harán con una frecuencia mucho mayor.
Esta diferencia sigue siendo particularmente llamativa para los proveedores de tecnología B2B. Es muy posible que sus productos sean tan innovadores e impactantes como creen que son, pero es posible que tengan menos interés entre los compradores.
Si bien el conocimiento general es importante, identificar y dirigirse a los clientes que actualmente tienen una razón para comprar transforma la efectividad de las ventas (y el marketing), lo que se vuelve cada vez más crítico a medida que evoluciona el proveedor de tecnología B2B. El simple hecho de dirigirse a empresas con el umbral de ingresos o el número de empleados adecuado significa con demasiada frecuencia gastar recursos de ventas y marketing en empresas que no están listas para escribir un cheque en absoluto, y es posible que nunca lo estén.
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mira aquí ML y automatización: B2B esencialSi bien es probable que los equipos de ventas de tecnología B2B enfrenten más desafíos para hacer más con menos en 2023, la automatización tendrá que ser parte de la receta. El aprendizaje automático (ML) se encuentra en un punto en el que puede permitir que la precisión basada en datos se acerque al contacto correcto con el cliente con el tono correcto en el momento correcto. Es posible que los equipos que han dudado en confiar en ML hasta ahora no tengan tantas opciones, pero se convertirán rápidamente con la estrategia y el flujo de trabajo correctos.
La información detallada y adecuada de ML impulsada por las fuentes de datos correctas puede identificar cuentas con los factores de agente de cambio actuales y específicos que indican qué tan ansioso está un cliente potencial por un cambio tecnológico.
Por ejemplo, un cliente potencial puede estar preparándose para presentar una experiencia de cliente renovada y modernizada que requiere una nueva pila de front-end. O bien, una empresa puede estar poniéndose al día con sus iniciativas de transformación digital y dando señales de que está a punto de embarcarse en una migración a la nube a gran escala.
Un nuevo líder que se incorpora a la empresa o toma las riendas de un departamento clave puede ser la ruta de navegación crucial que indique una revisión tecnológica. Es mucho más probable que las empresas que introducen estos agentes de cambio se encuentren en una fase de aceptación, con el impulso, la urgencia y los presupuestos asignados para adoptar rápidamente la solución correcta si se les presenta.
Se eliminaron las conjeturasLos equipos de ventas técnicas B2B podrían (y deberían) aprovechar de manera similar los conocimientos de ML para encontrar y dirigirse a empresas con pilas de tecnología heredada; estos ofrecen oportunidades claras para el aumento o la transformación por eliminación y reemplazo.
Las empresas que detectan puntos débiles en la tecnología obsoleta que podrían cambiar limpiamente por la oferta de un proveedor suelen ser las más maduras para la conversación y la conversión, y ML puede eliminar las conjeturas.< /p>
De lo contrario, yo...
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La velocidad con la que los equipos de ventas de tecnología B2B cierran tratos con éxito y ganan clientes depende de su capacidad para dirigirse no solo a los clientes adecuados, sino también de la rapidez con la que pueden filtrar el ruido en busca de los clientes adecuados.
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Esta diferencia sigue siendo particularmente llamativa para los proveedores de tecnología B2B. Es muy posible que sus productos sean tan innovadores e impactantes como creen que son, pero es posible que tengan menos interés entre los compradores.
Si bien el conocimiento general es importante, identificar y dirigirse a los clientes que actualmente tienen una razón para comprar transforma la efectividad de las ventas (y el marketing), lo que se vuelve cada vez más crítico a medida que evoluciona el proveedor de tecnología B2B. El simple hecho de dirigirse a empresas con el umbral de ingresos o el número de empleados adecuado significa con demasiada frecuencia gastar recursos de ventas y marketing en empresas que no están listas para escribir un cheque en absoluto, y es posible que nunca lo estén.
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Por ejemplo, un cliente potencial puede estar preparándose para presentar una experiencia de cliente renovada y modernizada que requiere una nueva pila de front-end. O bien, una empresa puede estar poniéndose al día con sus iniciativas de transformación digital y dando señales de que está a punto de embarcarse en una migración a la nube a gran escala.
Un nuevo líder que se incorpora a la empresa o toma las riendas de un departamento clave puede ser la ruta de navegación crucial que indique una revisión tecnológica. Es mucho más probable que las empresas que introducen estos agentes de cambio se encuentren en una fase de aceptación, con el impulso, la urgencia y los presupuestos asignados para adoptar rápidamente la solución correcta si se les presenta.
Se eliminaron las conjeturasLos equipos de ventas técnicas B2B podrían (y deberían) aprovechar de manera similar los conocimientos de ML para encontrar y dirigirse a empresas con pilas de tecnología heredada; estos ofrecen oportunidades claras para el aumento o la transformación por eliminación y reemplazo.
Las empresas que detectan puntos débiles en la tecnología obsoleta que podrían cambiar limpiamente por la oferta de un proveedor suelen ser las más maduras para la conversación y la conversión, y ML puede eliminar las conjeturas.< /p>
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