Messilt kliendi otsimine, kui nõela leidmine heinakuhjast

Et müügitsükkel B2B äris on pikk, on kriitiline, et aeg kuluks õigetele sihtklientidele. Olen osalenud kümnetel messidel, nii oma boksi kui EIS-i ühisstendiga, koos kõrgetasemeliste äridelegatsioonidega ning ka lihtsalt külastajana. Ning ehkki edukus messidel sõltub lugematutest asjaoludest, siis ettevalmistus on kindlasti ülitähtsal kohal. 

Messil osalemise kasu peab olema mõõdetav

Kahtlemata on lõplikuks mõõdupuuks teenitud raha. Aga see on paraku tagasivaatav mõõdik, mida saab kasutada alles pikka aega pärast messi toimumist.

Üks võimakus on mõõta kvaliteetsete kohtumiste arvu: kohtutakse ettevõtega, kes vastab eelnevalt seatud kriteeriumitele, kliendi poolt osaleb võtmeisik. Ei ole mõtet arvestada kohtumisi, kus kaks müügimeest üksteisele agaralt müüvad, aga kunagi ei osta.

AI kasutamine uurimistöö tegemiseks ja kohtumiste saamiseks

Tehisintellekt sobib sellise lähteülesande jaoks hästi, sest:

• Võimaldab teha inimese jaoks aeganõudva uurimistöö ülikiiresti
• Ühe AI faktivea või hallutsinatsiooni pärast uurimistöö tegemisel ei kuku maailm kokku
• Kasu on võimalik rahaliselt mõõta. Ühe kvaliteetse kohtumise hinda saab välja arvutada. Selle abil saab hinnata rahalist võitu AI tööriistade rakendamisest.

Konkreetseks messiks ettevalmistumine

Antud messi portaal võimaldas külastajate ja eksponentide seast välja otsida 500 sobivamat ettevõtet. Pärast nende Excelisse salvestamist sai alustada uurimistööga AI abil. Andmete salvestamisel on oluline kinni pidada Euroopa Liidu andmekaitse määrustest ja ka messikeskkonna seatud piirangutest andmete kasutamisel. Massiline isikuandmete kogumine ei ole kindlasti hea mõte. Kui aga teete uurimistööd ettevõtete kohta ja kasutate selle jaoks avalikult saadaolevat informatsiooni, on kõik korras.

Mille ülesannete jaoks saab AI-d kasutada?

• Ettevõtte kirjeldusest lühikokkuvõte tegemiseks. Näiteks mitmesaja sõna pikkusest turundustekstist stiilis “we are the global leaders in innovation and high quality… ” suudab AI kerge vaevaga teha kokkuvõtte: “Väike Saksa plastikutootja”
• Lisainformatsiooni otsimine ettevõtte veebilehelt ja avalikest allikatest. Nt käive, töötajate arv, tegevusvaldkond, tooted
• Personaliseeritud pöördumiste koostamine. Siin tasub olla ettevaatlik, sest lohakalt AI abil koostatud kirjad on kergesti äratuntavad ning teevad pigem kahju kui kasu. 
• Enda turundusmaterjalide kohaldamine konkreetse sihtkliendi jaoks. Nii nagu hea CV on tuunitud konkreetse tööpakkumise jaoks, saab sama teha ka case studyde ja muude materjalidega.
• Ühiste kontaktide ja sidemete otsimiseks. Kui saate välja tuua, et Teil sihtkliendiga juba ühiseid tuttavaid või partnereid, annab see usalduse loomisel palju juurde.
• Ettevõtette postituste jälgimine. Näiteks võib olla hea mõte jälgida, kui ettevõtted uutest investeeringutest teada annavad.

Exceli töötlemine

Excelisse salvestatud ettevõtete nimekirja saab ka lihtsalt ChatGPT-sse laadida ja selle kohta küsimusi esitada. Aga juhul kui tabel on mõnekümnest reast pikem, ei ole see väga töökindel lahendus. LLM-idel on arvutusmahu kontrolli all hoidmiseks palju piiranguid. Nii ei tea te pärast faili üleslaadimist ja küsimusele vastuse saamist, kui palju sellest failist ChatGPT enne läbi analüüsis, kui tokenite maht täis sai. Eriti, kui palute internetist lisainfot otsida.

Clay

Üks populaarsemaid AI-l baseeruvaid tööriistu klientide analüüsimiseks on Clay. Ettevõtete nimekirja saab Clay-sse üles laadida ja paluda siis rida-realt andmeid “rikastada”. Leida lisainfot, võtmekontakte jne. Clay kasutab selle jaoks tervet hulka erinevaid andmebaase. Samuti suudab ta jälgida “signaale” ehk ettevõtte postitusi meedias. Ehkki Clay funktsionaalsus tundus igati hea, siis tasuta versioon on siiski päris piiratud. Iga liigutus andmete rikastamiseks maksab teatava hulga Clay krediiti. Krediidi otsalõppemisel ei saa seda lihtsalt juurde osta, vaid tuleb valida suurema kuutasuga Clay pakett, mis rohkem krediiti sisaldab.

GPT for Work

Palju väiksema funktsionaalsusega, aga ka ülimalt lihtne tööriist on Exceli plugin nimega GPT for Work. See võimaldab Excelis teha valemeid, mis vastuse saamiseks ChatGPT-le küsimuse esitab. Ehkki ka siin on vajalik AI-le päringute tegemiseks krediiti osta, siis seda saab teha ülimalt paindlikult ja väikeste summade kaupa. Ning krediiti võib kasutada terve rügemendi erinevate LLM-ide (ChatGPT, Gemini, Perplexity jt) juures. Sõltuvalt LLM-ist, mida kasutatakse, siis üks prompt maksta suurusjärgus 0.05-0.0001 eurot. 

Punktide andmine ettevõtete välistamise asemel

Üks, mis on kindel: vähegi keerulisema ülesande puhul ei saa olla sajaprotsendiliselt kindel, kas AI õigesti vastab. Ning vastupidi: kui küsida ChatGPT käest saja ettevõte kohta, kas ta võiks kliendiks sobida, on täiesti kindel, et ta mõnel juhul eksib.

Näiteks on Saksa ettevõtete puhul käive raskesti tuvastatav ning see ei ole hea valik esimeseks filtriks.

Palju parema tulemuse saab, kui esitada iga ettevõtte kohta küsimusi ja anda anda vastuste eest punkte. Näiteks: küsida, kas AI suudab leida viiteid, miks kinnitaks, et ettevõttes töötab vähemalt 100 inimest või on käive üle 30 miljoni.  Jah vastuse korral anda 5 punkti. Järgmiseks, kas AI hinnangul on tegemist perefirma, startupi või suurkorporatsiooni haruga. Kas tegemist on toote- või teenuseettevõttega? Ehkki AI eksib vahel ka siin, siis tõenäosus, et ta eksib kõigi küsimuste puhul, on palju väiksem. Saadud punktide summeerimisel saab teha paremusjärjestuse, mida ülemist otsa jaksab juba inimene läbi vaadata. 

Oma sihtkliendi ja väärtuspakkumise tundmine

Et osata õigeid küsimusi esitada ja punkte anda, peab sihtklienti hästi tundma. Ning vajab natuke katsetamist, et aru saada, milliste küsimuste vastused on kergemini avalikest allikatest leitavad. Samas saab ka siin AI-d kasutada, et ta otsiks seniste klientide põhjal ühiseid tunnuseid.