Discovery AI w Salesbooku. Poznaj firmę, jej potencjał i osoby decyzyjne, zanim rozpoczniesz sprzedaż

Dobry research przed pierwszym kontaktem z klientem potrafi zająć kilkanaście, a czasem kilkadziesiąt minut.

Handlowiec sprawdza stronę internetową firmy, KRS, LinkedIn, wyszukiwarkę, informacje o zarządzie, aktualności, opinie klientów. Próbuje ustalić skalę działalności, znaleźć właściwą osobę, zrozumieć, z czym firma może mieć problem i dopiero na tej podstawie zdecydować, z jakim argumentem rozpocząć rozmowę.

Każda z tych informacji może być dostępna. Problem polega na tym, że znajduje się w innym miejscu i sama w sobie niewiele jeszcze mówi o potencjale sprzedażowym.

Dlatego stworzyliśmy Discovery AI, moduł Salesbooka, który zbiera informacje o organizacji z wielu źródeł, analizuje je w kontekście oferty sprzedawcy i pomaga odpowiedzieć na kilka podstawowych pytań:

• czy warto angażować czas w tę firmę,
• jak dobrze pasuje ona do naszej oferty,
• jaka jest jej kondycja i wiarygodność,
• co aktualnie dzieje się w organizacji,
• kto może być zaangażowany w proces decyzyjny,
• z jaką propozycją warto do niej wyjść,
• jak rozpocząć pierwszą rozmowę.

Discovery AI nie jest więc wyłącznie bazą danych o firmach. Jego zadaniem jest przełożyć rozproszone informacje na kontekst przydatny w procesie sprzedaży.

Czym jest Discovery AI?

Discovery AI to funkcja Salesbooka służąca do pogłębionej analizy firm, szans sprzedażowych i osób, które mogą uczestniczyć w procesie decyzyjnym.

Moduł jest dostępny bezpośrednio przy organizacji w CRM-ie oraz w kontekście prowadzonego wątku sprzedażowego. Po uruchomieniu Discovery system pobiera i analizuje dostępne informacje dotyczące konkretnej firmy. Nie ogranicza się przy tym do jednego rodzaju danych.

W jednym widoku użytkownik może otrzymać m.in.:

• scoring potencjalnego klienta,
• podstawowe informacje o przedsiębiorstwie,
• informacje dotyczące wiarygodności i ryzyka,
• analizę opinii klientów firmy,
• ostatnie istotne wydarzenia dotyczące organizacji,
• strukturę firmy i dane dostępnych kontaktów,
• rekomendacje dotyczące produktów lub usług,
• podpowiedzi do rozpoczęcia rozmowy,
• propozycję pierwszej wiadomości do leada.

Wynik Discovery zostaje zapisany przy kliencie. Jeżeli analiza zostanie wykonana ponownie, użytkownik może również wrócić do wcześniejszych wyników.

Discovery AI jest stworzone przede wszystkim dla sprzedaży B2B

Podstawowym obiektem analizy w Discovery jest firma. To ważne, ponieważ jakość wyniku zależy od tego, ile informacji można jednoznacznie powiązać z daną organizacją.

Jeżeli do CRM-u trafia lead zawierający nazwę firmy i dane pozwalające ją zidentyfikować, np. NIP, Discovery może połączyć informacje pochodzące z różnych źródeł i przygotować znacznie szerszy obraz potencjalnego klienta. Jeżeli natomiast posiadamy wyłącznie imię, nazwisko, prywatny numer telefonu i adres Gmail, możliwości takiej analizy są znacznie mniejsze.

Dlatego Discovery AI ma największą wartość w procesach sprzedaży B2B, w których przedmiotem researchu jest konkretna organizacja.

Pierwszy etap: scoring firmy

Jednym z pierwszych elementów wyniku Discovery jest scoring potencjalnego klienta. Nie jest to jednak uniwersalna ocena mówiąca, że dana firma jest po prostu „dobra” albo „zła”.

Scoring powstaje w odniesieniu do konkretnego sprzedawcy. Aby Discovery AI mogło ocenić potencjalnych klientów, najpierw potrzebuje informacji o firmie, która z niego korzysta: czym się zajmuje, jakie produkty lub usługi oferuje i dla jakich organizacji jej rozwiązania mają największą wartość.

Na tej podstawie AI może przeanalizować badaną organizację również pod kątem tego, czy istnieje uzasadnienie biznesowe, żeby w ogóle rozpoczynać sprzedaż.

W wersji prezentowanej podczas Demo Day scoring składał się z trzech głównych obszarów:

Dopasowanie

System ocenia, w jakim stopniu profil analizowanej firmy odpowiada temu, co oferuje sprzedawca. Nie chodzi więc wyłącznie o branżę czy wielkość przedsiębiorstwa. AI otrzymuje kontekst dotyczący produktów i oferty firmy korzystającej z Salesbooka i na tej podstawie analizuje potencjalne dopasowanie.

Potencjał klienta

Drugim elementem jest ocena potencjału organizacji. Znaczenie mogą mieć tutaj m.in. skala firmy i dostępne informacje dotyczące jej działalności.

Kondycja i wiarygodność

Trzecia grupa informacji dotyczy ryzyka związanego z potencjalnym klientem.

Discovery może uwzględniać dane dotyczące np. zadłużenia czy kondycji przedsiębiorstwa.

Poszczególne elementy mogą mieć przypisane określone wagi, na podstawie których powstaje wynik zbiorczy.

Scoring nie zastępuje więc decyzji handlowca. Daje mu natomiast szybką informację, czy analizowana organizacja wygląda jak firma, której warto poświęcić więcej czasu.

Informacje rejestrowe i podstawowe dane o firmie

Kolejna część Discovery AI gromadzi informacje pozwalające szybko zorientować się, z jaką organizacją mamy do czynienia.

W zależności od dostępności danych mogą to być m.in.:

• informacje z KRS,
• główne PKD,
• kapitał zakładowy,
• status firmy,
• informacje dotyczące wymaganych koncesji,
• status VAT,
• dane pozwalające zweryfikować rachunek.

Dzięki temu handlowiec nie musi osobno otwierać kolejnych rejestrów tylko po to, żeby przygotować podstawowy profil przedsiębiorstwa.

Nie wszystkie dane są dostępne dla każdej firmy i nie wszystkie pochodzą z jednego źródła. Discovery korzysta zarówno ze źródeł publicznych, jak i zewnętrznych baz danych. To ważne również z punktu widzenia samej filozofii tego modułu.

Discovery nie tworzy wiedzy o kliencie od zera. Zbiera dostępne dane, porządkuje je i wykorzystuje AI do nadania im kontekstu sprzedażowego.

Wiarygodność i ryzyko potencjalnego klienta

Nie każda atrakcyjna sprzedażowo organizacja jest równie dobrym potencjalnym klientem z perspektywy ryzyka.

Dlatego Discovery uwzględnia również informacje związane z kondycją i wiarygodnością przedsiębiorstwa.

W zależności od dostępnych źródeł system może sprawdzać m.in.:

• informacje dotyczące zadłużenia,
• występowanie firmy w rejestrach związanych z długami,
• dostępne informacje o kondycji finansowej,
• status VAT,
• poprawność danych rejestrowych.

Taki research może być szczególnie przydatny w organizacjach, w których koszt pozyskania klienta jest wysoki albo zawarcie umowy wiąże się z istotnym ryzykiem finansowym.

Informacja, że firma pasuje do profilu idealnego klienta, to tylko jedna część obrazu. Discovery AI pomaga jednocześnie sprawdzić, czy wartość potencjalnej sprzedaży idzie w parze z wiarygodnością organizacji.

Discovery AI analizuje również opinie o firmie

Jednym z bardziej interesujących elementów Discovery AI jest wykorzystanie opinii publikowanych przez klientów analizowanej firmy. Samo pokazanie średniej oceny nie daje jednak handlowcowi zbyt wiele.

Dlatego Discovery wykorzystuje AI do analizy treści opinii i próbuje odnaleźć powtarzające się problemy, które mogą być istotne z punktu widzenia oferty sprzedawcy.

Jeżeli na przykład w opiniach regularnie pojawiają się problemy dotyczące trudności z kontaktem, obsługą zgłoszeń czy dostępem do informacji, system może połączyć taki sygnał z rozwiązaniami oferowanymi przez firmę prowadzącą sprzedaż.

To zmienia charakter researchu. Handlowiec nie dostaje wyłącznie informacji:

„Firma ma takie i takie opinie”.

Może otrzymać dodatkowy kontekst:

„W opiniach powtarza się określony problem, a jeden z naszych produktów może odpowiadać właśnie na ten obszar”.

To znacznie bardziej użyteczna informacja przed rozpoczęciem rozmowy.

Aktualne wydarzenia: co ostatnio zmieniło się w firmie?

Profil przedsiębiorstwa nie jest czymś statycznym. Zmieniają się właściciele, zarządy, strategie, produkty, struktury organizacyjne i kierunki rozwoju.

Dlatego Discovery AI może również pobierać najnowsze istotne wydarzenia dotyczące badanej firmy. W wyniku mogą pojawić się wybrane aktualne informacje, które potencjalnie mają znaczenie dla prowadzonej sprzedaży.

Dlaczego to ważne?

Ponieważ moment kontaktu często ma równie duże znaczenie jak sama oferta.

Zmiana właściciela, ekspansja, nowy obszar działalności czy istotna zmiana organizacyjna mogą całkowicie zmienić potrzeby przedsiębiorstwa.

Taka informacja może również dać handlowcowi naturalny punkt wejścia do rozmowy. Zamiast rozpoczynać od standardowego przedstawienia produktu, może odnieść się do wydarzenia, które faktycznie dotyczy działalności potencjalnego klienta.

Struktura firmy i osoby, z którymi warto rozmawiać

W B2B znalezienie dobrej firmy jest dopiero początkiem. Kolejne pytanie brzmi: do kogo właściwie dotrzeć?

Discovery AI jest połączone z zewnętrznym źródłem danych kontaktowych, które pozwala wyszukiwać osoby związane z badaną organizacją.

W przypadku większych firm system próbuje również uporządkować znalezione osoby według ich pozycji w organizacji, tworząc uproszczony obraz struktury przedsiębiorstwa.

Użytkownik może dzięki temu zobaczyć np. osoby należące do zarządu, dyrektorów lub pracowników zajmujących określone stanowiska.

W zależności od dostępności danych przy konkretnych osobach mogą być dostępne:

• adres e-mail,
• numer telefonu,
• profil LinkedIn.

Nie oznacza to oczywiście, że baza będzie posiadała kompletne dane wszystkich pracowników każdej firmy.

Dostępność informacji zależy od zewnętrznych źródeł, a pokrycie nigdy nie będzie stuprocentowe. W praktyce im większa i bardziej widoczna organizacja, tym większa może być liczba dostępnych informacji.

Ważna jest jednak sama integracja tego elementu z resztą Discovery AI od Salesbooka.

Handlowiec nie otrzymuje jedynie listy nazwisk. Najpierw poznaje organizację, jej potencjał, problemy i aktualną sytuację, a następnie może przejść do osób, z którymi warto zweryfikować te hipotezy.

Co możemy sprzedać tej firmie?

Discovery nie kończy analizy na przedstawieniu danych.

Kolejnym krokiem jest próba odpowiedzi na pytanie, które dla handlowca jest znacznie bardziej praktyczne:

co z naszej oferty może być dla tej firmy interesujące?

Na podstawie informacji o potencjalnym kliencie oraz kontekstu dotyczącego produktów sprzedawcy system może rekomendować rozwiązania, które wydają się najlepiej odpowiadać na sytuację analizowanej organizacji.

W przypadku Salesbooka podczas prezentacji moduł wskazywał konkretne elementy platformy, które mogły pasować do problemów znalezionych w trakcie Discovery.

Ten mechanizm może zostać przygotowany pod ofertę firmy korzystającej z systemu.

Dzięki temu Discovery nie jest uniwersalnym katalogiem firm.

Analizuje organizację przez pryzmat tego, co konkretny sprzedawca może jej zaoferować.

Jak rozpocząć rozmowę?

Sama wiedza o firmie nie rozwiązuje jeszcze jednego problemu. Trzeba ją przełożyć na sensowną rozmowę.

Dlatego w Discovery znajduje się również sekcja podpowiadająca, jak rozpocząć kontakt z potencjalnym klientem.

Podpowiedź może opierać się na informacjach znalezionych wcześniej podczas analizy firmy. Zamiast otwierać rozmowę generycznym przedstawieniem produktu, handlowiec może wykorzystać konkretny kontekst dotyczący organizacji. To istotne rozróżnienie.

Personalizacja w sprzedaży nie polega na tym, że system automatycznie wstawia imię odbiorcy do pierwszego zdania. Dobra personalizacja zaczyna się od odpowiedzi na pytanie:

dlaczego właśnie z tą firmą chcemy rozmawiać i dlaczego właśnie teraz?

Discovery ma pomóc tę odpowiedź znaleźć.

Propozycja pierwszej wiadomości do leada

W prezentowanej wersji Discovery dostępna była również funkcja roboczo określana jako „mail zaczepka”.

Jej zadaniem jest przygotowanie propozycji pierwszej wiadomości na podstawie kontekstu konkretnego leada. Co ważne, podczas projektowania funkcji uwzględniono różne sytuacje sprzedażowe.

Inaczej powinien wyglądać kontakt do osoby, której dane po prostu znalazły się w bazie potencjalnych klientów.

Inaczej wiadomość do leada, który sam wypełnił formularz i wyraził zainteresowanie kontaktem.

Discovery może wykorzystać informacje zgromadzone podczas analizy i na tej podstawie pomóc przygotować treść adekwatną do sytuacji. Nie chodzi więc o masowe generowanie tych samych wiadomości dla wszystkich firm. Punktem wyjścia ma być kontekst konkretnej organizacji i konkretnego rodzaju leada.

Wyniki Discovery pozostają zapisane przy kliencie

Analiza firmy nie znika po zamknięciu widoku.

Wynik Discovery AI jest zapisywany przy kliencie w Salesbooku.

Jeżeli użytkownik wykona analizę ponownie, system zachowuje historię wcześniejszych Discovery AI. Ma to znaczenie szczególnie przy dłuższych procesach sprzedaży.

Firma, którą analizowaliśmy kilka miesięcy wcześniej, może dziś znajdować się w zupełnie innej sytuacji. Zmienić mogą się osoby, wydarzenia, kondycja przedsiębiorstwa albo informacje dostępne w zewnętrznych źródłach.

Możliwość zachowania kolejnych wyników pozwala więc nie tylko zebrać informacje o firmie, ale również wracać do wcześniejszego kontekstu.

Jak wygląda cały proces Discovery?

W praktyce mechanizm można sprowadzić do kilku etapów.

1. Identyfikujemy firmę

Discovery działa na organizacji znajdującej się w CRM-ie. Im lepsze dane identyfikujące firmę, tym większe możliwości dalszego researchu.

2. System pobiera informacje z dostępnych źródeł

Są to zarówno dane publiczne, jak i informacje pochodzące z zewnętrznych dostawców.

3. AI analizuje firmę w kontekście naszej oferty

Discovery korzysta z przygotowanej informacji o firmie sprzedającej oraz jej produktach.

Dzięki temu analiza nie jest oderwana od konkretnego procesu sprzedażowego.

4. Powstaje scoring

System ocenia m.in. dopasowanie, potencjał oraz kondycję i wiarygodność organizacji.

5. Użytkownik otrzymuje szerszy profil firmy

Obejmuje on dostępne dane rejestrowe, ryzyka, opinie, aktualne wydarzenia i inne informacje.

6. Discovery pomaga znaleźć właściwe osoby

Jeżeli dane są dostępne, można sprawdzić strukturę organizacji i kontakty do konkretnych pracowników.

7. System podpowiada kierunek sprzedaży

Na końcu analiza zostaje przełożona na rekomendowane produkty, argumenty, sposób rozpoczęcia rozmowy i propozycję pierwszej wiadomości.

To właśnie połączenie tych etapów odróżnia Discovery od zwykłego wzbogacania rekordu w CRM-ie.

Discovery AI a klasyczny enrichment danych

Na rynku istnieje wiele narzędzi, które potrafią dopisać do leada dodatkowe informacje. Nazwa firmy. Wielkość organizacji. Branża. Stanowisko. E-mail. Telefon. To wartościowe dane, ale nadal wymagają interpretacji.

Discovery idzie o krok dalej.

Nie chodzi tylko o odpowiedź:

„Co wiemy o tej firmie?”

Moduł próbuje odpowiedzieć również:

„Co te informacje oznaczają z punktu widzenia naszej sprzedaży?”

Firma może więc otrzymać nie tylko dane o organizacji, ale również:

• ocenę dopasowania,
• ocenę potencjału,
• informacje o ryzyku,
• zidentyfikowane problemy,
• rekomendowane rozwiązania,
• kontakty,
• propozycję rozpoczęcia rozmowy.

Dane są punktem wyjścia. Celem jest przygotowanie handlowca do podjęcia kolejnej decyzji.

Discovery AI nie zastępuje handlowca

Scoring nie powinien automatycznie decydować, że firma zostaje odrzucona.

Rekomendacja produktu nie oznacza, że klient rzeczywiście posiada wskazany problem. Dane kontaktowe nie gwarantują, że znaleziona osoba jest właściwym decydentem w konkretnej sprawie. A analiza opinii czy publicznych informacji pokazuje wyłącznie część sytuacji organizacji.

Discovery AI należy więc traktować jako narzędzie researchowe i analityczne. Pozwala szybciej zebrać kontekst, wskazać hipotezy i przygotować się do kontaktu.

Rolą handlowca nadal jest ich zweryfikowanie w rozmowie z klientem. I właśnie w takim modelu AI ma największy sens. Nie wykonuje całej sprzedaży za człowieka, a usuwa dużą część ręcznej pracy potrzebnej, żeby człowiek mógł rozpocząć sprzedaż z lepszą wiedzą.

Od danych o leadzie do kontekstu sprzedażowego

Klasyczny rekord w CRM-ie może zawierać nazwę firmy, NIP, osobę kontaktową, e-mail i numer telefonu. To wystarczy, żeby zadzwonić, ale nie zawsze wystarczy, żeby wiedzieć, po co dzwonimy.

Discovery AI rozszerza kartę potencjalnego klienta o kolejną warstwę informacji.

Analizuje dostępne dane o organizacji, pomaga ocenić jej potencjał i wiarygodność, sprawdza aktualne wydarzenia i opinie, szuka struktury oraz kontaktów, a następnie odnosi te informacje do oferty sprzedawcy.

W efekcie handlowiec może przed pierwszym kontaktem wiedzieć więcej niż tylko to, jak nazywa się firma.

Może wiedzieć:

czy warto z nią rozmawiać, z kim rozpocząć kontakt, jaki problem warto zweryfikować i z jakim argumentem wejść do rozmowy.

I właśnie to jest zadaniem Discovery AI w Salesbooku.