Przełącz menu

Jeśli to nie jest lejek sprzedażowy, to co nim jest?

Opublikowany: 2023-05-05

Zobacz coś — polubić coś — chcieć czegoś — kupić coś.

Tak ludzie robią zakupy.

Marketerzy nazywają to „lejkiem sprzedaży”. Ta koncepcja ma różne nazwy i może ma dodatkowy element lub dwa, ale działa prawie tak samo od czasu jej pierwszego opisu — pod koniec XIX wieku.

Pojawienie się sztucznej inteligencji i lawiny danych zniekształciło kształt lejka. Jeśli nie ma już kształtu lejka, to co to jest? Krążą tam różne opinie.

Pomyśl o pajęczej sieci

Ryan Brock, dyrektor ds. rozwiązań w platformie strategii marketingowej DemandJump, nie widzi już lejka.

Począwszy od 2012 roku Brock zdał sobie sprawę, że koncepcja lejka nie ma sensu. Tworzył osobne kampanie marketingowe dla każdej persony, opracowując konkretne treści, które zaznaczyłyby zainteresowanie klienta na górze, środku i dole lejka. „Próbowałem przenieść ludzi wzdłuż tego, co zakładałem, że była to podróż”.

Brock zauważył, że klienci od dawna żyli w dobie Internetu. „Ludzie uczą się na wiele różnych sposobów” – powiedział. Wtedy zauważył, że sposób, w jaki ludzie robią zakupy, bardziej przypomina pajęczą sieć niż podróż w dół lejka.

„Pajęczyna jest zbudowana tak, aby pająk mógł przemieszczać się z dowolnego miejsca do dowolnego miejsca” – powiedział Brock. Przyjrzyj się zachowaniu klienta podczas wyszukiwania, przyjrzyj się kontekstowi jego wyszukiwania, spójrz na rekomendacje Google, a zauważysz, że cały czas będą pojawiać się te same słowa, hasła i tematy. Tworzy to „punkty przegięcia” między Twoim rozwiązaniem a ich wyszukiwaniem. Klient może rozpocząć wyszukiwanie w dowolnym miejscu w tej sieci, ale wiesz, gdzie łączą się pasma sieci, wyjaśnił Brock.

Sztuczna inteligencja w połączeniu z wyszukiwaniem tylko przyspieszy podróż. Aby uzyskać prostą odpowiedź na pytanie, pierwsza odpowiedź może być wystarczająco dobra. Tu jest kwestia zaufania. „Ryzykujesz [uzyskanie] niewłaściwych informacji, ale oszczędzasz czas”. Brok powiedział.

Kombinacja sztucznej inteligencji/wyszukiwania nie może zrozumieć kultury ani kontekstu, który jest „zbyt unikalny”, ale może być wykorzystana do odkrywania złożonych tematów i jest zorientowana na badania, zauważył Brock, jeśli zależy ci na badaniu doświadczeń klientów.

Sięgnij głębiej: czym jest umożliwienie sprzedaży i jak te platformy pomagają zlikwidować przepaść między marketingiem a sprzedażą?

Wszyscy wciąż nazywają to „lejkiem”

„Istnieje 77 000 różnych ścieżek prowadzących do zakupu” — powiedział Don Simpson, założyciel platformy analizy sprzedaży Lift AI. „Staramy się używać lejka, ponieważ wszyscy są do tego przyzwyczajeni”.

Simpson zajmuje się sprzedażą B2B, często obejmującą roczny cykl sprzedaży przerywany wieloma badaniami klientów. Istnieje wiele różnych podróży klientów, które należy śledzić, „od początkowego momentu, w którym klient się pojawia, aż do procesu sprzedaży” – powiedział. „Staramy się zobaczyć podróż klienta i przewidzieć prawdopodobieństwo konwersji”.

Lift AI wykonuje tę analizę na poziomie strony internetowej. Sposób, w jaki ludzie angażują się w materiały online, może wskazywać, co zrobią w następnej kolejności. Witryna internetowa klienta jest traktowana jako „narzędzie intencji kupującego”. powiedział Simpson. „Śledzimy od pierwszej wizyty do zamknięcia sprzedaży. Przewidujemy konwersję w czasie rzeczywistym.”

Dane uzyskane dzięki modelowaniu Lifts AI można wprowadzić do narzędzia śledzenia sprzedaży. „Możesz bawić się (danymi) i budować modele na ich podstawie z różnym skutkiem”. powiedział Simpson. Rozwijanie i śledzenie tej świadomości sytuacyjnej na stronie internetowej doprowadziło do wzrostu sprzedaży o rząd wielkości.

Marketerzy muszą wprowadzać „to, co uważają za ważne” – powiedział Simpson. Dokładność modelu to znak, że marketer jest na dobrej drodze. Jeśli ta ocena wynosi 85-90%, to jest „dokładna” – wyjaśnił Simpson. „Ciągle poprawiasz i udoskonalasz, aż uzyskasz dokładność”.

Lejek? Tak, ale ciemny lejek

Dla Latane'a Conanta, CMO w ABM platform 6sense, lejek wciąż tam jest. „Czuje się miło, wydaje się, że jest uporządkowany i zorganizowany. Ale to nie jest nasza rzeczywistość”. Wraz z przejściem na zakupy cyfrowe otrzymujemy „ciemny lejek”.

„[B] kupujący przeprowadzają swoje badania anonimowo zamiast poprzez rozmowę ze sprzedawcą. Nadal pokazują sygnały wskazujące, gdzie są na ścieżce zakupowej, ale teraz te sygnały pojawiają się poza zasięgiem wzroku” – powiedział Conant.

Na przykład tylko trzy procent odwiedzających wypełni formularz, zauważył Conant. Reszta z nich pozostaje niezauważona, chyba że zostanie zdeanonimizowana. „Jednak tylko 26% organizacji B2B deanonimizuje ten ruch” — powiedział Conant.

„Prawda jest taka, że ​​podróż zakupowa nigdy nie była liniowa. Kupujący nie przechodzą płynnie z jednego etapu do drugiego” — kontynuował Conant. „Kupujący mogą spędzić miesiąc w fazie świadomości, tydzień w fazie rozważania i dzień w fazie podejmowania decyzji, zanim powrócą do fazy rozważania. Mogą też przejść od etapu świadomości do decyzji/zakupu… Nie odbywa się to zgodnie z ustalonym rytmem, dlatego tak ważne jest posiadanie danych dotyczących zamiarów oraz sztuczna inteligencja, która przekształca je w spostrzeżenia, dzięki czemu można śledzić gotowość kupującego w dowolnym momencie”.

Lejek czy nie, wciąż chodzi o dane

Marketerzy mogą sobie poradzić z przewidywaniem intencji kupującego, pod warunkiem, że zadają właściwe pytania i znajdują właściwe odpowiedzi. „Kształt” podróży klienta jest mniej ważny niż analizowane dane.

Marketerzy powinni zacząć badać „pytania, które mają dla Ciebie największe znaczenie” – powiedział Brock. Spójrz na samo zachowanie wyszukiwania. Odszukiwać informacje. Czy sztuczna inteligencja zastąpi Twój głos, czy znajdzie osoby, które szukają czegoś wyjątkowego? Ostrożnie opracuj treść, aby była atrakcyjna dla klientów na tych węzłach informacyjnych. Zauważył, że sieć sprzedaży ma punkty przegięcia, a algorytm może dostarczać treści dostosowane do klienta w tych punktach.

Simpson przyjął bardziej bezpośrednie podejście. „Ludzie przychodzą do twojego sklepu z jakiegoś powodu”, powiedział, więc intencja kupującego już tam jest. Zidentyfikuj zachowanie, które wskazuje na prawdopodobieństwo konwersji. Zaangażuj się w rozmowę z tą kohortą. Zastosuj czas i zasoby dla tych odbiorców w trybie kupowania i wykorzystaj okazję, powiedział.

Conant zaproponował te trzy kroki, aby sprostać wyzwaniu:

  1. Użyj sztucznej inteligencji, aby być bardziej ludzkim. Sztuczna inteligencja może czerpać informacje o klientach z wielu źródeł, zanim zaangażuje ich na własnych warunkach.
  2. Użyj sztucznej inteligencji, aby być bardziej wydajnym. Predykcyjna sztuczna inteligencja może przejąć rutynowe zadania, takie jak tworzenie spersonalizowanych wiadomości skierowanych do określonych klientów.
  3. Wykorzystaj sztuczną inteligencję do usprawnienia przepływów pracy. Używaj sztucznej inteligencji do rozszerzania CRM, znajdowania kont i dodawania istotnych danych, a następnie przekazywania tych informacji zespołom ds. sprzedaży i marketingu.

„Ponieważ ścieżka sprzedaży i lejek ewoluują w dobie anonimowych zakupów, wymagania stawiane marketerom są wyższe niż kiedykolwiek”. — powiedział Conant. „Zamiast postrzegać sztuczną inteligencję jako kolejny czynnik komplikujący, patrzę na nią jak na naszą łódź ratunkową – sposób, w jaki zamierzamy sprostać tym rosnącym wymaganiom, nie zabijając się przy tym”.


Zdobądź MarTech! Codziennie. Bezpłatny. W Twojej skrzynce odbiorczej.

Zobacz warunki.



Opinie wyrażone w tym artykule są opiniami gościa i niekoniecznie MarTech. Autorzy personelu są wymienieni tutaj.


Powiązane historie

    Jak dopasować zespoły sprzedaży i marketingu B2B
    SAP rezygnuje z udziałów w Qualtrics
    HubSpot debiutuje generatywnym narzędziem sztucznej inteligencji ChatSpot
    Salesforce przedstawia Einsteina GPT
    Microsoft przedstawia „kopilotów” AI do sprzedaży, CRM i obsługi klienta

Nowość w MarTechu

    Projektowanie zespołu marketingowego przyszłości
    Najnowsze oferty pracy w martech
    Bing Chat otwiera się na większą liczbę użytkowników i programistów dzięki interfejsowi API, rozszerzonym odpowiedziom wizualnym
    Martech oparty na sztucznej inteligencji: nowości z tego tygodnia
    Jak CMO B2B wykorzystują CX, aby rozwijać się w warunkach niepewności gospodarczej