Что пишут блоги о продажах, 27 октября. ИИ в продажах начинают с пилота на 30 дней

Прошёл по блогам о продажах за последние шесть дней. Разговор про ИИ сместился с вопроса «покупать или нет» на вопрос «как проверить и не потерять контроль». К каждому материалу добавил, что думаю и что взять в салон.

Главное в выпуске#

Запускайте ИИ с двух задач и месячного пилота, а каждое письмо пусть одобряет продавец#

Диего Мангабейра написал в блоге HubSpot о шести задачах, которые можно отдать ИИ. Страница обновлена 23 октября. Это материал поставщика, он описывает инструменты HubSpot. Но схема подходит любому отделу.

Шесть задач такие. Поиск клиентов, квалификация и распределение заявок, первое письмо, подготовка к встрече и сводка звонка, письмо после встречи, разбор воронки и прогноз. В каждой продавец сам одобряет любое исходящее сообщение и любую правку в CRM. Прогноз и решение уйти из сделки остаются за руководителем. Автор ссылается на опрос HubSpot 2024 года, где 64% продавцов экономят от одного до пяти часов в неделю.

План пилота на 30 дней начинается с двух задач, квалификации заявок и письма после встречи. Первая неделя уходит на владельца пилота и замеры за четыре недели до запуска. Вторая на обучение продавцов и журнал правок и отказов. Третья на выборочную проверку руководителем.

На четвёртой неделе сравнить с замерами и решить, остановить, доработать или расширить. Остановить стоит, если продавцу приходится переписывать всё с нуля.

Что я думаю. Самое ценное здесь журнал правок. Если продавец переписывает три письма из четырёх, ИИ не работает, и это видно за неделю, а не за квартал.

В салоне я бы взял те же две задачи. Первая это разбор новой заявки и передача менеджеру. Вторая это сообщение клиенту после визита или тест-драйва. До запуска записал бы, за сколько минут отвечают на заявку и сколько заявок остаются без звонка. ИИ готовит, человек решает и отвечает.

Источник HubSpot Sales Blog

Перед запуском ИИ-агентов прикиньте расход и откройте доступ одной команде#

Нора Пантфёрдер, менеджер по продукту в Outreach, 22 октября описала, как запускать ИИ-агентов, чтобы не тратить оплату за использование впустую. Это материал поставщика с призывами к демо на странице. Сами шаги не привязаны к продукту.

Порядок такой. У каждого агента до запуска должны быть действие, рабочий процесс и команда. Затем прикинуть, сколько раз и кто будет им пользоваться, и начать с одного узкого случая.

Дальше открыть доступ одной команде и сравнить фактическое использование с прикидкой. Раз в месяц смотреть, кто и на что тратит. Расширять, когда расход предсказуем.

Пример из статьи. Десять менеджеров по продажам вызывают агента по сделкам по пять раз в неделю, это около 200 вызовов в месяц. Компания SailPoint, по заявлению Outreach, получила открываемость писем выше на 50% с агентным ИИ. Базы, срока и метода расчёта в статье нет.

Что я думаю. Агенты часто оплачиваются по использованию, и счёт растёт тихо. Через месяц никто не помнит, кто что запускал.

В салоне я бы вёл простую таблицу. Какой агент, кто открыл ему доступ, что он делает без человека, сколько раз за месяц сработал. Нет записи по каждому действию, нет отдела продаж. Расход я бы сравнивал с числом заявок, которые ИИ довёл до визита.

Источник Outreach Blog

Сначала смотрите свою базу, потом чужую, и заявка получит встречу за 10 минут#

Джейсон Лемкин, основатель SaaStr, разобрал выпуск подкаста The Agents №17 о росте с помощью агентов. На странице нет даты, встроенные посты от 23 и 24 октября. Все цифры приводит сам Лемкин, независимой проверки нет.

Для входящих заявок агент сначала смотрит собственную базу. Это посещение мероприятия, подписка на рассылку, открытые сделки, прежние загрузки. Потом идут сведения сторонних сервисов.

Агент собирает страницу-предложение под клиента и пишет письмо со ссылкой на запись. На примере компании Base44 встречу назначили примерно за 10 минут. Лемкин советует начать с одной очереди и подключать по этапам. Сначала входящие, около четвёртой недели исходящие, потом продления и поддержка.

По исходящим письмам он честен. Свои письма ИИ он оценил примерно на 5 из 10, письма людей на 2–3. В команде SaaStr 3 человека и 21 агент. Самым сильным приёмом исходящих он называет списки конкурентов и похожих клиентов на основе списка своих клиентов.

Что я думаю. Своя база есть у любого салона, и мало кто её использует. Это покупки, сервисные визиты, дата конца кредита или лизинга, прошлые заявки.

Я бы перед каждым звонком по базе давал менеджеру сводку, что клиент уже делал у нас. Собирает сводку ИИ, звонит человек. Оценка 5 из 10 это напоминание, что ИИ-письмо не готово без правки менеджера.

Источник SaaStr

Покупатель уже спрашивает у ИИ, кого выбрать, поэтому проверьте, что он говорит о вас#

Лемкин в другом тексте SaaStr утверждает, что решение о покупке программ всё чаще принимает ИИ-агент. Даты на странице нет, встроенные посты от 16, 18 и 20 октября. В SaaStr работают больше 21 агента и три человека. Новый инструмент Лемкин пробует, только если его «ИИ-директор по выручке» согласен.

Примеры из статьи. Агент выбрал хостинг Render, а потом заменил SendGrid на Resend. Доля агентов в запусках на Vercel за год, по его словам, выросла с менее чем 3% до более чем половины. Агент проверил цены поставщика и отказался от него меньше чем за 12 часов.

Советы Лемкина такие. Найти около 10 человек с рабочими агентами в вашей категории.

Раз в две недели просить их спросить агента, что выбрать для вашей задачи, и записывать ответ. Найти фразу, по которой агент вас отсекает. Считать документацию и интерфейс для программ частью продаж. Цену делать такой, чтобы она выдерживала расчёт.

Что я думаю. Для салона это уже не про программы. Клиент спрашивает ChatGPT, где купить модель в моём городе и в какой кредит.

Я бы сегодня задал пять таких вопросов и записал, назван ли наш салон, что про него сказано и откуда это взято. Дальше правил бы сайт. Цены, условия, адреса, отзывы, сроки поставки. Агент берёт проверяемые факты, красивые слова не помогают.

Источник SaaStr

Сильный продавец делает покупку проще, а слабый её усложняет#

Лемкин ответил читателю на вопрос о разнице между хорошим и сильным продавцом. На странице нет даты, в ленте блога она стоит 22 октября, поэтому текст мог быть выпущен ранее.

По его словам, сильный продавец закрывает примерно в 9 раз больше слабого. Среднего он обгоняет более чем в 2,5 раза при тех же заявках. Разрыв складывается из трёх вещей. Он закрывает более крупные сделки, меньше скидывает цену и быстрее подписывает договор.

Сильный продавец слушает клиента вместо скрипта, знает продукт и конкурентов и честно говорит о слабых местах. Срочность создаёт новой пользой, например демо, помощью другим участникам решения, пробой, а не горой писем.

Ещё две цифры. На подготовку к встречам и звонкам сильный продавец тратит в 10 раз больше времени. Слабый продаёт тому, кто кажется главным, сильный получает согласие от каждого, кто влияет на решение. Для эпохи ИИ Лемкин добавляет, что продавец должен знать продукт лучше, чем ИИ, иначе у покупателя нет причины говорить с человеком.

Что я думаю. Из этого списка ИИ закрывает подготовку, а не знание. Сводку о клиенте он соберёт за минуту.

Я бы дал менеджерам правило. К каждому звонку по заявке готовиться по сводке, а на планёрке разбирать одну запись с вопросом «стало ли клиенту проще купить». Скидку просить в обмен на что-то, а не просто так.

Источник SaaStr

Что ещё вышло#

• Salesforce Blog. CRM и Slack вместе для продаж малого бизнеса, 26 октября, заявки и согласования в Slack, материал продвигает продукты Salesforce.
• HubSpot Sales Blog. Автоматизация RevOps, что это и как работает, страница обновлена 26 октября, шесть шагов внедрения автоматизации выручки.
• Outreach Blog. Взаимодействие ИИ-агентов выравнивает продажи и маркетинг, 22 октября, сначала общие определения «квалифицированной заявки», потом агенты.
• SaaStr. Должен ли первый директор по продажам продавать сам, на странице комментарии 2013 года, похоже на переиздание.
• SaaStr. Должен ли директор по продажам быть экспертом в продукте, по Лемкину, за 30–45 дней он должен овладеть продуктом.
• SaaStr. Самый важный шаг в закрытии сделки, быстрый вдумчивый ответ, на странице следы 2022 года.
• SaaStr. Двойная хоккейная клюшка, 1% пользователей дают до 75% расходов на ИИ, как Figma, Clay и Higgsfield ограничивают расходы.
• SaaStr. Dear SaaStr. Как сооснователю понять, что пора уходить, ответ Лемкина, сначала пауза и разговор с наставником.
• SaaStr. Dear SaaStr. Как понять, что пора продавать стартап, чаще компании покупают, чем продают.
• SaaStr. 20VC x SaaStr. Компания с выручкой 20 млн долларов без инвестиций, квартал Anthropic, Modal, недельный обзор венчурного рынка.
• SaaStr. Getty Images подала на защиту от банкротства, глава 11 при выручке около 910 млн долларов.

Не открылся Salesloft Blog, список статей не загрузился ни на странице блога, ни по второму адресу. У Apollo.io и Pipedrive страницы открылись, но без дат. Второй адрес дал ошибку, поэтому за период я не подтвердил ни одной статьи.

Новых материалов за эти дни нет в восьми блогах. Это Gong, LinkedIn Sales Blog, Close, Sales Gravy, RAIN Group, Harvard Business Review, The Bridge Group и The Sales Blog Энтони Яннарино. Из Salesforce взял только материал о продажах, ещё пять записей ленты за период были о другом.