Best 2 Tình báo bán hàng AI tools for CRM

Một Đại diện Phát triển Kinh doanh (BDR) tại một công ty SaaS cần xây dựng một kênh khách hàng tiềm năng chất lượng. Thay vì gọi điện lạnh cho một danh sách chung chung, họ sử dụng công cụ Trí tuệ Bán hàng để đặt ra các tiêu chí cụ thể. Họ lọc các công ty trong lĩnh vực fintech gần đây đã nhận được vốn vòng Series B, đang tích cực tuyển dụng kỹ sư phần mềm và hiện không sử dụng sản phẩm của đối thủ cạnh tranh (được xác định qua dữ liệu công nghệ). Công cụ này tạo ra một danh sách 50 công ty được nhắm mục tiêu cao. Sau đó, BDR sử dụng nền tảng để tìm thông tin liên hệ trực tiếp của các Phó chủ tịch Kỹ thuật tại các công ty này, dẫn đến tỷ lệ phản hồi cao hơn nhiều và đặt được nhiều cuộc họp chất lượng hơn.

Một nhóm tiếp thị tạo ra hàng trăm khách hàng tiềm năng từ một hội thảo trực tuyến, nhưng biểu mẫu đăng ký chỉ thu thập tên và địa chỉ email. Để đánh giá và phân luồng các khách hàng tiềm năng này một cách hiệu quả, họ kết nối nền tảng tự động hóa tiếp thị của mình với một công cụ Trí tuệ Bán hàng. Khi mỗi khách hàng tiềm năng vào hệ thống, công cụ sẽ tự động làm giàu hồ sơ bằng các dữ liệu như tên công ty, số lượng nhân viên, ngành nghề và chức danh của khách hàng tiềm năng. Điều này cho phép hệ thống chấm điểm ngay lập tức và phân công các khách hàng tiềm năng có giá trị cao (ví dụ: giám đốc tại một công ty hơn 500 người) cho các giám đốc kinh doanh cấp cao, trong khi các khách hàng tiềm năng nhỏ hơn được chuyển vào một chuỗi nuôi dưỡng. Việc tự động hóa này tiết kiệm hàng giờ nghiên cứu thủ công và tăng tốc đáng kể thời gian phản hồi.

Một Giám đốc Kinh doanh (AE) đang chuẩn bị cho cuộc họp đầu tiên quan trọng với một người ra quyết định chính tại một công ty trong danh sách Fortune 500. Trước cuộc gọi, cô ấy sử dụng một nền tảng Trí tuệ Bán hàng để có được một bức tranh toàn cảnh về tài khoản. Công cụ này cung cấp các bài báo gần đây về việc ra mắt sản phẩm mới của công ty, xác định các bên liên quan chính khác trong ủy ban mua hàng và tiết lộ rằng CEO của công ty gần đây đã đề cập đến 'hiệu quả chuỗi cung ứng' trong một cuộc phỏng vấn. Với thông tin này, AE điều chỉnh bài thuyết trình của mình để giải quyết các mục tiêu cụ thể, được công bố công khai của họ và thể hiện sự hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp của họ, làm tăng đáng kể uy tín của cô và khả năng thúc đẩy thương vụ.

Một Giám đốc Thành công Khách hàng (CSM) chịu trách nhiệm cho một danh mục 50 khách hàng hiện tại. Việc theo dõi thủ công từng khách hàng để tìm tín hiệu tăng trưởng là không thể. CSM thiết lập cảnh báo trong công cụ Trí tuệ Bán hàng của họ cho các sự kiện quan trọng như việc công ty khách hàng được mua lại, tuyển dụng mới đáng kể trong các phòng ban liên quan, hoặc thông báo mở rộng sang thị trường mới. Khi một trong những khách hàng của họ, một công ty hậu cần cỡ vừa, thông báo một vòng gọi vốn mới để mở rộng hoạt động tại châu Âu, CSM nhận được một cảnh báo ngay lập tức. Họ chủ động liên hệ để thảo luận về việc nâng cấp gói phần mềm của họ để bao gồm hỗ trợ đa ngôn ngữ và thêm ghế người dùng, chốt được một hợp đồng bán thêm mà nếu không có thể đã bị bỏ lỡ.

Một nhóm tiếp thị đang khởi động một chiến dịch Tiếp thị dựa trên Tài khoản (ABM) nhắm vào các công ty sản xuất lớn. Thay vì mua một danh sách liên hệ chung chung, họ sử dụng một công cụ Trí tuệ Bán hàng để xác định Hồ sơ Khách hàng Lý tưởng (ICP) của họ một cách chính xác. Các tiêu chí bao gồm: các công ty có doanh thu hàng năm trên 500 triệu đô la, có trụ sở tại Bắc Mỹ, đang sử dụng một hệ thống ERP cũ cụ thể và gần đây đã đăng tin tuyển dụng cho vị trí 'Quản lý Logistics'. Công cụ này tạo ra một danh sách động gồm 200 tài khoản mục tiêu hoàn toàn phù hợp với ICP này. Sau đó, nhóm tiếp thị sử dụng dữ liệu sạch, chính xác này để chạy các chiến dịch quảng cáo, email và thư trực tiếp được cá nhân hóa cao, đảm bảo ngân sách của họ chỉ được chi cho những khách hàng tiềm năng phù hợp nhất.

Một công ty có một cơ sở dữ liệu CRM với 50.000 liên hệ được thu thập trong nhiều năm. Phần lớn dữ liệu này hiện đã lỗi thời, với chức danh công việc không chính xác và địa chỉ email không hợp lệ, dẫn đến tỷ lệ email bị trả lại cao trong các chiến dịch email. Một người quản lý vận hành bán hàng sử dụng một công cụ Trí tuệ Bán hàng để thực hiện việc làm sạch dữ liệu hàng loạt. Công cụ này kiểm tra từng liên hệ một cách có lập trình với cơ sở dữ liệu của chính nó, xác minh khả năng gửi email, cập nhật chức danh và thông tin công ty cho những người đã thay đổi vai trò, và đánh dấu các liên hệ đã rời công ty của họ. Sau quá trình này, cơ sở dữ liệu chính xác hơn đáng kể, cải thiện ROI của tiếp thị qua email và cung cấp cho đội ngũ bán hàng dữ liệu đáng tin cậy để tiếp cận.