Bu bir satış hunisi değilse nedir?

Bir şey görün - bir şey gibi - bir şey isteyin - bir şey satın alın.

İnsanlar böyle alışveriş yapıyor.

Pazarlamacılar bunu “satış hunisi” olarak bilirler. Kavramın farklı adları vardır ve belki ek bir veya iki öğe vardır, ancak kavram ilk tanımlandığından bu yana, ^19. yüzyılın sonlarında hemen hemen aynı şekilde çalışır.

Yapay zekanın ortaya çıkışı ve veri çığları huninin şeklini bozdu. Artık huni şeklinde değilse, o zaman nedir? Orada farklı görüşler var.

Bir örümcek ağı düşünün

Pazarlama stratejisi platformu DemandJump'ın baş çözüm sorumlusu Ryan Brock artık bir dönüşüm hunisi görmüyor.

2012'den başlayarak Brock, huni konseptinin mantıklı olmadığını fark etti. Her karakter için ayrı pazarlama kampanyaları oluşturuyor, müşterinin ilgisini huninin üstünde, ortasında ve altında gösterecek özel içerikler geliştiriyordu. "İnsanları yolculuğun olduğunu varsaydığım şey boyunca hareket ettirmeye çalışıyordum."

Brock, müşterilerin uzun süredir İnternet çağında yaşadıklarını kaydetti. "İnsanlar birçok farklı yoldan öğreniyor," dedi. İşte o zaman, insanların alışveriş yapma şeklinin bir huniden aşağı yolculuktan çok bir örümcek ağına benzediğini fark etti.

Brock, "Örümcek ağı, örümceğin her yerden her yere gidebilmesi için yapılmıştır" dedi. Müşterinin arama davranışına bakın, aramalarının bağlamına bakın, Google tavsiyelerine bakın ve aynı kelimelerin, terimlerin ve konuların her zaman karşınıza çıkacağını fark edeceksiniz. Bu, çözümünüz ve aramaları arasında "bükülme noktaları" oluşturur. Brock, müşteri aramaya bu web üzerinde herhangi bir yerden başlayabilir, ancak web şeritlerinin nerede bir araya geldiğini biliyorsunuz, diye açıkladı.

Yapay zeka, aramayla birleştiğinde yolculuğu yalnızca daha hızlı hale getirecek. Bir soruya basit bir cevap için, ilk cevap yeterince iyi olabilir. Burada bir güven sorunu var. "Yanlış bilgi [alma] riskini alırsınız, ancak zaman kazanırsınız." dedi Brock.

Brock, müşteri deneyimini araştırmayı önemsiyorsanız, AI/arama kombinasyonunun "çok benzersiz" bir kültürü veya bağlamı anlayamayacağını, ancak karmaşık konuları ortaya çıkarmak için kullanılabileceğini ve araştırma odaklı olduğunu belirtti.

Daha derine inin: Satışı etkinleştirme nedir ve bu platformlar pazarlama-satış ayrımında köprü kurmaya nasıl yardımcı olur?

Herkes hala ona 'huni' diyor

Satış zekası platformu Lift AI'nın kurucusu Don Simpson, "Satın alma işlemine giden 77.000 farklı yol var" dedi. "Huniyi kullanmaya çalışıyoruz çünkü herkes buna alışkın."

Simpson, genellikle çok sayıda müşteri araştırması ile noktalanan bir yıllık satış döngüsünü içeren B2B satışlarıyla ilgilenir. İzlenmesi gereken birçok farklı müşteri yolculuğu var, "Müşterinin yüzeye çıktığı ilk andan satış sürecine kadar" dedi. "Müşteri yolculuğunu görmeye ve dönüşüm sağlama olasılığını tahmin etmeye çalışıyoruz."

Lift AI, bu analizi web sayfası düzeyinde yapar. İnsanların çevrimiçi materyalle nasıl etkileşim kurduğu, bundan sonra ne yapacaklarının göstergesi olabilir. Müşterinin web sitesi bir "alıcı niyet aracı" olarak ele alınır. Simpson dedi. “İlk ziyaretten satış kapanışına kadar takip ediyoruz. Dönüşümü gerçek zamanlı olarak tahmin ediyoruz.”

Lifts AI'nın modellemesiyle elde edilen veriler, bir satış izleme aracına beslenebilir. "(Verilerle) oynayabilir ve buna dayalı olarak değişen derecelerde başarı ile modeller oluşturabilirsiniz." Simpson dedi. Web sitesinde bu durumsal farkındalığın geliştirilmesi ve izlenmesi, satışlarda büyüklük sırasına göre artışa neden olmuştur.

Simpson, pazarlamacıların "önemli olduğunu düşündüklerini" belirtmeleri gerektiğini söyledi. Model doğruluğu, pazarlamacının doğru yolda olduğunun bir işaretidir. Simpson, bu oran% 85-90 ise, o zaman "doğru" olduğunu açıkladı. "Doğru olana kadar ince ayar yapmaya ve iyileştirmeye devam edin."

Huni? Evet, ama karanlık bir huni

ABM platformu 6sense'de CMO olan Latane Conant için dönüşüm hunisi hâlâ orada. “Güzel hissettiriyor, düzenli hissettiriyor ve düzenli hissettiriyor. Ama bu bizim gerçeğimiz değil.” Dijital satın almaya geçişle birlikte “Karanlık huni” elde ediyoruz.

"[B]uyers, araştırmalarını bir satıcıyla görüşme yerine anonim olarak yapıyor. Hâlâ satın alma yolculuğunda nerede olduklarına dair sinyaller veriyorlar, ancak şimdi bu sinyaller gözlerden uzak oluyor” dedi Conant.

Örneğin, Conant, ziyaretçilerin yalnızca yüzde üçünün bir form dolduracağını belirtti. Geri kalanlar, anonimleştirilmedikçe fark edilmez. Conant, "Yine de B2B kuruluşlarının yalnızca %26'sı bu trafiği gerçekten anonim hale getiriyor" dedi.

"Gerçek şu ki, satın alma yolculuğu hiçbir zaman doğrusal olmadı. Alıcılar bir aşamadan diğerine düzgün bir şekilde ilerlemiyor," diye devam etti Conant. “Alıcılar, değerlendirme aşamasına geri dönmeden önce farkındalık aşamasında bir ay, değerlendirme aşamasında bir hafta ve karar aşamasında bir gün geçirebilirler. Ya da farkındalıktan doğrudan karara/satın almaya atlayabilirler…Önceden belirlenmiş bir tempoyu takip etmezler, bu nedenle alıcının hazır olup olmadığını takip edebilmeniz için niyet verilerine ve yapay zekanın bunları içgörülere dönüştürmesi çok önemlidir. herhangi bir noktada.”

Dönüşüm hunisi olsun ya da olmasın, yine de verilerle ilgili

Pazarlamacılar, doğru soruları sormaları ve doğru cevapları bulmaları koşuluyla, alıcının niyetini tahmin etme konusunda yardımcı olabilir. Müşteri yolculuğunun "şekli", analiz edilen verilerden daha az önemlidir.

Brock, pazarlamacıların "sizin için en önemli olan soruları" araştırmaya başlaması gerektiğini söyledi. Arama davranışının kendisine bakın. Araştırma yapmak. Yapay zeka sesinizin yerini mi alacak yoksa benzersiz bir şey arayan insanları mı bulacak? Bu bilgi bağlantı noktalarında müşterilere hitap edecek içeriği dikkatlice geliştirin. Bir satış ağının dönüm noktaları vardır ve bir algoritma bu noktalarda müşteriye uygun içerik sağlayabilir.

Simpson daha doğrudan bir yaklaşım benimsedi. "İnsanlar bir nedenle mağazanıza geliyor," dedi, yani alıcı niyeti zaten orada. Dönüştürme olasılığını gösteren davranışı tanımlayın. Bu grupla bir sohbete katılın. Satın alma modunda bu kitleye zaman ve kaynakları uygulayın ve fırsattan yararlanın, dedi.

Conant, bu zorluğun üstesinden gelmek için şu üç adımı önerdi:

1. Daha insan olmak için yapay zekayı kullanın. Yapay zeka, müşteri bilgilerini kendi kişisel şartlarıyla etkileşime geçmeden önce birçok kaynaktan alabilir.
2. Daha verimli olmak için yapay zekayı kullanın. Tahmine dayalı yapay zeka, belirli müşterilere yönelik kişiselleştirilmiş mesajlar hazırlamak gibi rutin görevleri üstlenebilir.
3. İş akışlarını kolaylaştırmak için yapay zekayı kullanın. CRM'yi artırmak, hesaplar bulmak ve anlamlı veriler eklemek ve ardından bu bilgileri satış ve pazarlama ekiplerine ulaştırmak için yapay zekayı kullanın.

"Bu anonim satın alma çağında satış yolculuğu ve dönüşüm hunisi geliştikçe, pazarlamacılardan talepler her zamankinden daha yüksek." Conant dedi. "Yapay zekayı başka bir karmaşıklaştırıcı faktör olarak görmek yerine, ona bizim cankurtaran botumuz, bu süreçte kendimizi öldürmeden bu artan talepleri karşılama yöntemimiz olarak bakıyorum."