אלפי לידים נכנסים בחודש, נוחתים על צוות המכירות באקראי. הנציגים בזבזו את היום על סינון לקוחות קטנים או לא בשלים, בזמן שעסקאות האנטרפרייז שבאמת שווה לרדוף אחריהן חיכו ימים למענה ראשון ועברו למתחרים. לימדנו את הפייפליין למיין את עצמו.
השיווק ייצר אלפי לידים נכנסים בחודש, וצוות המכירות B2B פשוט לא הצליח להגיע לכולם בזמן, אז הלא-נכונים קיבלו את תשומת הלב.
כל ליד מהאתר ומהקמפיינים נחת על צוות המכירות באקראי, בלי דירוג ובלי הבחנה בין עסק קטן שמחפש כלי בסיסי לבין ארגון אנטרפרייז שמחפש עסקה מורכבת ובעלת ערך גבוה. הנציגים העבירו את רוב היום בשיחות סינון ובפגישות ללא מוצא עם לקוחות פוטנציאליים קטנים מדי או לא בשלים (לידים חסרי ערך קלאסיים), בזמן שהעסקאות שבאמת היו חשובות נותרו ללא מענה.
העיכוב היה קטלני. הזמן הממוצע למענה לליד נכנס עמד על יותר מ-48 שעות (נצח שלם ב-B2B) וההמרה קרסה. אנשי המכירות הבכירים, בינתיים, בזבזו כ-40% מזמנם על מחקר מקדים, בדיקות ברשם החברות ושיחות ”אימות נתונים“ במקום לנהל משא ומתן ולסגור.
לידים חמים של אנטרפרייז מגיעים לנציג תוך דקות; כל השאר עוברים סינון עוד לפני שאדם נוגע בהם.
חיברנו את טופסי הלידים למנוע AI שסורק מקורות מידע עסקיים בזמן אמת ומשלים אוטומטית את הפרטים החסרים על הלקוח הפוטנציאלי (גודל, הכנסה, תעשייה וטכנולוגיה קיימת), וכותב אותם ישר ל-CRM, כך שאף נציג לא מתחיל מרשומה ריקה.
מודל חיזוי קורא את פרופיל הלקוח ואת התנהגות הגלישה ונותן לכל ליד ציון בשלות, כך שהפייפליין מדורג לפי פוטנציאל אמיתי ולא לפי סדר ההגעה.
לידים חמים של לקוחות אנטרפרייז מקבלים עדיפות עליונה ונכנסים ישר ליומן של הנציג הנכון תוך דקות, בזמן שהם עוד חמים, לא יומיים אחר כך.
לידים עם ניקוד בינוני ונמוך מנותבים לעוזר שיחתי במייל או בצ'אט שמברר מולם צורך והתאמה, עוד לפני שנציג אנושי משקיע בהם דקה אחת.
כשההעשרה והסינון הראשוני עוברים לאוטומציה, אנשי המכירות הבכירים מפסיקים לחפש ברשם החברות ולהריץ שיחות אימות, ומשקיעים את זמנם בפגישות עומק עם קונים שכבר נבדקו.
ה-AI מדרג, מעשיר ומחמם; הנציג שופט ומנהל משא ומתן. הניקוד מכוון אנשים אל השיחות הנכונות. הוא לא סוגר להם את העסקה.
פחות פגישות ללא מוצא, הרבה יותר עסקאות סגורות.
ההמרה מליד לעסקה משלמת קפצה ב-47.6% בתוך שני רבעונים, כשזמן המענה ללידים אסטרטגיים צנח מיותר מ-48 שעות לכחמש דקות, כך שהנציגים הגיעו ללקוחות הפוטנציאליים הטובים ביותר לפני שהמתחרים הספיקו.
אנשי המכירות הבכירים נעשו פרודוקטיביים ב-35% יותר, משוחררים מסינון וממחקר כדי לנהל פגישות עומק רק עם לקוחות אנטרפרייז שכבר עברו סינון אוטומטי קפדני.
העלייה הגיעה מכך שזמן המכירה האנושי היקר מושקע רק במקום שבו הסיכויים הכי טובים, אותה משמעת של ניקוד מבוסס חיזוי שמאחורי עבודת חיזוי הנטישה שלנו, רק שהפעם היא מכוונת לראש המשפך במקום לתחתיתו. כל משא ומתן נשאר בידי הנציגים; המודל רק מוודא שהטלפון מצלצל אצל הלקוח הנכון, תוך דקות ולא ימים.
ספקית תוכן ישראלית גדולה איבדה אלפי מנויים בחודש בלי התראה. חיזוי נטישה מוקדם עם שימור אוטומטי ומותאם אישית קיצץ נטישה חודשית בכ-25% והעלה שימוש ב-40%.
קראו את הסיפור ← שימור סטודנטים · השכלה גבוההאוניברסיטה ישראלית ותיקה איבדה מאות סטודנטי שנה א' לנשירה שקטה. פרופילי התראה מוקדמת סימנו סיכון שבועות מראש וקיצצו נשירה בשנה א' ב-25%.
קראו את הסיפור ←
Reef TRH