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B2B电商如何运用新技术获取生意机会?

2017-05-05 11:46:20 528

[导读]技术的进步推动着人类文明的进步,在人们的观念中,技术更多的是用于产品的制造中,随着互联网思维的不断渗透,更多人开始思考,用先进的技术来帮助人们做生意。

       技术的进步推动着人类文明的进步,在人们的观念中,技术更多的是用于产品的制造中,随着互联网思维的不断渗透,更多人开始思考,用先进的技术来帮助人们做生意。



       我想,B2B产业变革行进当中,技术的功劳需被记上一笔。无论是从互联网到物联网,从传统软件到SaaS,还是从云计算到如今的人工智能(以下简称AI),这些进步都作用于产品的更新迭代中,也作用于人们日常工作中。

       从采访过的多家B2B企业发现,AI等新技术已经融入产品中,并且这些技术也在改变着销售行为、办公沟通。

       我们同样发现,2017年随着B2B产业变革渗透的不断成熟,各家企业纷纷把抢占更大市场份额作为今年主要目标,但是B2B销售市场不同于C端靠地推、明星代言等宣传方式带动流量,这时的“你”需要懂企业客户想要的是什么,而AI的运用有效的帮助这一点。

       现在人工智能的发展更多是一种时尚的潮流,它超越规则,提供理解内容或语言的能力,找到可以应用于未来的模式,消化各种信息,做出推理的决定。

       所以一个接一个,B2B供应商们正在推出他们的AI“标签”,例如定位平台Demandbase,CRM和营销平台Salesforce,账户参与平台YesPath,会话式平台Conversica,以及B2B预测营销CaliberMind,这样的应用覆盖越来越多的企业。

       AI对企业销售行为究竟会产生哪些影响,CaliberMind的CEO兼联合创始人Raviv Turner认为最具有影响意义的是AI有助于解决特别是B2B方面所遇到的关键挑战。

       首先,和企业做生意是复杂的。

       此前Gartner研究发现,企业购买决定团队平均有5.4人,这个数字现在估计为6.8人。与C端消费者销售不同,购买决定通常由一人或两个个体作出决策,商业购买则要求达成广泛而有根据的共识和决定。

       “AI帮助你确定采购团队购买意向,”通过平台绘制组织图表,筛选出线索以确定团队成员购买意向、分析和细分成员背景,并预测哪些优惠可能会对他们有吸引力。

       展现更多意向信号

       B2B的特点是销售周期长,而且可能越来越长。研究公司Sirius最近发现,销售周期比几年前的时间长25%,交易额为50到10万美元,平均每7到8个月时间完成。

       这意味着一个乙方(卖家)最好将营销和销售与客户采购周期相匹配,在需要的时候提供产品信息、竞争比较,适时提供合适的优惠。这种对客户意愿和采购周期的追踪,需要的不止是“危险”时所提供的意愿信号,而是在这些信号产生之际,乙方的人就已经开始有方案供以解决。

       然而意愿信号并不完全具有预测性,它表明了人们的兴趣,但并不完全是这个进程的发展阶段,Turner提到因为这没有体现B2B采购决策模式(三种):①以总部为中心的公司;②以项目组或事业部的分散管理为主;③或者以上两种都包括。而去中心化模式的耗时甚至长于平均销售周期,部分原因是决定层级往往不太成熟。

       分公司为了购买新的办公打印机,可能必须要从各种用户那里获取信息,这意味着决策者比往常多了起来,增加了决策难度,花费的时间成本也更大。据Turner说,在一个冗长的销售周期中,B2B客户的平均消费决定需要沟通多达17个内外部。

       遗憾的是,AI无法改变决策结构、团队成员数量或销售周期。但它可以跟踪数据库的数据,因此所有的线索、特征属性、意图信号、网站访问、电子邮件交流、白皮书下载、主要动作、营销和销售之间的协调,以及几十而不是几百个非重要因素都可以被收集并分析成预测结果。

       数据孤岛是B2B相对B2C销售中面临的一个较大问题,因为有更多的决策者参与,B2B并不是直接型交易。也就是说,消费者不是用信用卡购买一件新外套这样简单。

       B2B交易是一个努力争取的过程、出价、报价、授权信、订购单、订购单,有时也是电子支付方式的请求。即使B2B的支付过程也是复杂的,这也和很多方面的数据有关。

       要编排各种不同数据的关键是,AI能够处理非结构化数据,非格式化数据。这就包含大多数企业通讯生活,例如有多小时的电子邮件、自然语言处理和分析电话、社交帖子等等。

       大数据的运用不断更新B2B的要求。工具和平台中AI层的丰富使得这种数据争夺更多的客户资源,因为这意味着你不必雇用数据科学家才能进入战场。

       从投资回报方面看,随着周期的延长,团队规模越来越大,决策流程越来越复杂,相关数据越来越丰富,需要各种各样的AI输入工具,以确定哪些因素会影响销售增长。

       在任何人都知道AI是什么的前提下,企业面对B端客户展开了相关业务。但现在竞争的优势在于数据的供给,而AI已成为维持生存的动力。
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