人工智慧在識別公司決策者和影響者方面的作用
在不斷發展的企業對企業 (B2B) 交易格局中,確定目標公司內的關鍵決策者和影響者始終是一項嚴峻的挑戰。對於任何向其他企業提供產品或服務的公司來說,能否辨別誰擁有做出購買決策的權力(決策者)以及誰對這些決策有重大影響(影響者)可能是成功與失敗的區別。識別這些利害關係人的傳統方法在很大程度上依賴於手動研究、直覺和網絡,但隨著人工智慧(AI) 的興起,公司現在可以利用數據驅動的見解來使這一過程更加高效和準確。
傳統方法及其局限性
在人工智慧出現之前,識別組織內的決策者和影響者通常涉及以下方面的組合:
公開資訊:公司網站、新聞稿和年度報告經常列出最高管理階層主管和其他領導者的名單。
網路與推薦:銷售團隊通常依賴個人人脈、推薦和專業關係。
冷外展:透過電子郵件或電話直接外展到組織內的聯絡人,以確定正確的人選。
會議和活動:專業人士經常會參與特定行業的活動,以建立聯繫並確定目標公司的關鍵人物。
雖然這些方法可以產生結果,但它們非常耗時、佔用資源,並且容易出現不準確的情況。許多組織結構都很複雜,權力往往分散在多個部門,影響者扮演關鍵但不太明顯的角色。這種複雜性增加了銷售團隊瞄準錯誤人員的風險,浪費了寶貴的時間,並降低了達成交易的可能性。
人工智慧如何增強流程
人工智慧透過提供可擴展、準確和數據驅動的解決方案來改變這種傳統方法,從而提高對決策者和影響者的識別。以下是人工智慧為這個過程做出貢獻的幾個關鍵方式:
料探勘與模式識別人工智慧演算法 c級高管名單 擅長篩選大量數據以識別模式。人工智慧工具可以挖掘公開資料(社群媒體資料、新聞文章、公司網站等)和內部 CRM 系統,以識別個人在公司內的角色和職責。透過分析職位的模式、個人發布的內容,甚至公司網路的結構,人工智慧可以推論誰可能是決策者,誰可能是影響者。
例如,採購副總裁可能會直接監督採購決策,而產品經理或 IT 總監可能會透過評估產品的技術方面在影響決策方面發揮關鍵作用。人工智慧系統可以根據公共通訊模式、與公司的歷史互動以及網路連接來識別兩者。
自然語言處理(NLP)與情緒分析
人工智慧驅動的自然語言處理 (NLP) 使企業 瑞典電報資料庫 能夠分析通訊、電子郵件和內容,以了解情緒、感興趣的關鍵主題以及個人在決策過程中的影響。透過分析內部通訊和外部內容(例如 LinkedIn 貼文或部落格文章),人工智慧可以確定誰在組織內對採購事務具有權威性。
情緒分析還可以深入了解某些人對特定產品 美國數據 或服務的感受。例如,如果一位主管經常積極評價技術創新,他們可能會更傾向於支持技術解決方案。另一方面,如果中階經理持續討論當前流程中的痛點,他們可以成為倡導公司內部變革的關鍵影響者。
會網絡分析
人工智慧驅動的社交網路分析 (SNA) 可以繪製公司內部網路並評估員工之間的關係。它可以確定誰與誰溝通、溝通的頻率以及在什麼背景下進行溝通。透過檢查電子郵件交換、會議參與或其他協作工具,人工智慧可以識別公司內部的影響節點。即使一個人沒有高階頭銜,他們與決策者和其他影響者的頻繁互動也可能表明他們在組織決策中擁有重大影響力。
預測分析
預測分析利用歷史資料來預測未來的行為。在 B2B 銷售的背景下,人工智慧可以分析過去的交易來識別確定決策者和影響者的共同特徵。例如,如果過去與科技公司的成功交易通常涉及工程主管與資訊長的合作,那麼人工智慧可以預測,類似的情況在未來與其他科技公司的交易中將很重要。
透過分析交易規模、產業或公司結構等歷史數據,人工智慧可以預測目標公司內的哪些人最有可能在購買決策中發揮關鍵作用。這使得銷售團隊能夠優先考慮高影響力的聯絡人並優化他們的外展工作。
提高準確性
人工智慧處理大量數據的能力確保了識別決策者和影響者的準確性更高。與人工研究不同,人工智慧可以不斷更新其見解,及時了解組織結構或人員的任何變化。
時間和成本效率透過自動化大部分識別過程,人工智慧可以節省時間並降低與手動研究和推廣相關的成本。銷售團隊可以將精力集中在培養關係和製定個人化推銷上,而不是篩選數據。
動態適應人工智慧系統是動態的,這意味著它們可以適應不斷變化的組織結構。隨著新資訊的出現(例如,公司僱用新的主管或改變其內部流程),人工智慧系統可以快速調整和完善對決策層次結構的理解。
可擴展性
人工智慧使組織能夠擴大其銷售和行銷工作。透過自動化識別過程,公司可以瞄準更多潛在客戶,而無需成比例增加人力資源。
挑戰和考慮儘管人工智慧在識別決策者和影響者方面具有巨大潛力,但仍存在一些挑戰需要考慮:
資料隱私:使用人工智慧分析內部通訊、社群媒體和公共資料必須遵守資料隱私法,例如 GDPR。
過度依賴人工智慧:雖然人工智慧可以提供有價值的見解,但人類的判斷仍然至關重要。人工智慧可能會誤解複雜的社會動態,或是無法捕捉公司內部個人關係的細微差別。
道德問題:使用人工智慧分析員工互動可能會引發有關隱私和監視的道德問題。
結論人工智慧在
識別公司內決策者和影響者方面發揮變革性作用,比傳統方法提供更高的準確性、效率和可擴展性。透過利用資料探勘、NLP、社交網路分析和預測分析,企業可以瞄準合適的個人、建立更牢固的關係並改進其 B2B 銷售策略。然而,組織必須平衡人工智慧的好並遵守隱私法規。