Pielāgota CRM sistēma ar klientu datubāzi un lēmumu pieņēmējiem: banchem.sk gadījuma izpēte, Slovākija

Klients vērsās pie mums ar uzdevumu izveidot pārdošanas uzskaites sistēmu, kas pielāgota viņa vajadzībām — bez abonēšanas maksas un bez funkcijām, kuras neviens neizmantotu. Projektam virzoties uz priekšu, uzdevums pieauga: bija nepieciešama arī mērķtiecīga lēmumu pieņēmēju kontaktu datubāze, kas pielāgota klienta specifiskajai nišai.

Katru nedēļu autora Telegram kanālā tiek publicēti jauni gadījumi un pieejas biznesa automatizācijai, izmantojot mākslīgo intelektu. Jūs varat abonēt šeit: t.me/promtvibeadd.

Situācijas izpēte: banchem.sk, Slovākijas peldbaseinu ķīmisko vielu ražotājs

Klients bija banchem.sk, Slovākijas uzņēmums, kas ražo un piegādā tīrīšanas ķimikālijas un dezinfekcijas līdzekļus, tostarp peldbaseiniem, uzņēmumiem un privātiem klientiem. Projekta pārdošanas vadību vadīja jauns, nesen iecelts pārdošanas nodaļas vadītājs, kas atbildēja par darbu ar spa centriem.

Uzdevums bija vienkāršs: pielāgota pārdošanas uzskaites sistēma, nevis gatavs pakalpojums. Projekta gaitā tā attīstījās par klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmu ar iebūvētu lēmumu pieņemšanas datubāzi konkrētai nišai — viesnīcu spa un spa centriem, kuriem nepieciešamas baseinu ķimikālijas.

Kāpēc klients noraidīja gatavu CRM sistēmu

Standarta, gatavas CRM sistēmas tika atmestas jau pašā sākumā: uzturēšana ir dārga, un ikmēneša maksājumi tiek veikti neatkarīgi no tā, vai komanda izmanto visas pakalpojuma funkcijas.

Mēs izstrādājām klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmu, kas integrē darījumu pārvaldību un mērķtiecīgu klientu bāzi ar lēmumu pieņēmēju kontaktpersonām.

Mēs šeit runājām par CRM sistēmu, nevis tīmekļa vietni, taču princips ir viens un tas pats: gatava veidne, kas neatbilst jūsu nišai, bieži vien ir dārgāka nekā pielāgota sistēma. 1001site AI ievieš šo loģiku tīmekļa vietnei vai tiešsaistes veikalam — tā AI aģents to izveido, pamatojoties uz jūsu saiti vai aprakstu, tādējādi novēršot mēnešiem ilgu izstrādes un aģentūru kontu nepieciešamību.

Jautājums, kas mainīja arhitektūru, bija: "Kam tieši mēs pārdodam?"

Katrā CRM struktūras apspriešanas reizē pārdošanas vadītājs uzdeva vienu un to pašu jautājumu: "Kam tieši mēs pārdosim?" Jautājums nepārprotami nebija adresēts izstrādātājam, bet gan viņam pašam un komandai. Taču tieši šis jautājums orientēja sistēmu uz konkrētu klienta profilu, nevis abstraktu darījumu izsekošanu.

Attīstītājs galvenokārt ņēma vērā uzņēmumu īpašnieku vēlmes — viņi finansēja projektu. Taču pārdošanas vadītājs neatlaidās, un galu galā radās papildu uzdevums: apkopot mērķtiecīgu datubāzi ar lēmumu pieņēmēju tiešajiem kontaktiem, ar kuriem varētu noslēgt darījumu, nevis vispārīgu uzņēmumu sarakstu.

Kāpēc nedarbojās "neapstrādātā" datubāze no ChatGPT un Claude

Vienreizējs valodas modeļa vaicājums ģenerē melnraksta sarakstu bez validācijas vai atlases kritērijiem — tas nav pietiekami, lai pārdošanas datubāze darbotos. Tieši tas notika šajā gadījumā.

Viens no īpašniekiem ieteica pārdošanas vadītājam apkopot klientu datubāzi, izmantojot ChatGPT vai Claude. Viņš precīzi izpildīja uzdevumu: atnesa pabeigto lejupielādi uz nākamo sanāksmi un nekavējoties analizēja, kāpēc tā ir bezjēdzīga. Darbs ar neapstrādātiem datiem izšķiež komandas resursus verifikācijai un nedod rezultātus bez papildu apstrādes.

Pārdošanas vadītāja nostāja bija vienkārša: viņš bija gatavs strādāt ar datubāzi, bet ne tādu, kas iegūta, veicot vienu pieprasījumu tērzēšanas robotam bez jebkādiem atlases kritērijiem. Projektam bija nepieciešami specializēti maksas datu avoti un pielāgoti vērtēšanas kritēriji — atsevišķs uzdevums, ko nevarēja aizstāt viens bezmaksas pieprasījums.

Kā nišai tika veidota lēmumu pieņemšanas vērtēšanas sistēma

Klienta pārdošanas vadītājs pats izstrādāja vērtēšanas un analīzes kritērijus. Tie ir pielāgoti viņu nišas profilam, taču princips attiecas uz jebkuru B2B uzņēmumu ar šauru klientu segmentu:

1. Definējiet ideālo klienta profilu ar konkrētu atribūtu, piemēram, “viesnīca ar spa zonu”, nevis vispārīgo kategoriju “viesnīca”.
2. Meklējiet netiešus profila rādītājus, izmantojot atvērtos datus: piemēram, spa speciālistu darba sludinājumos ir norādīts, ka viesnīcā ir spa nodaļa.
3. Pārbaudiet potenciālo klientu tīmekļa vietnes, lai atrastu tiešas nišas pazīmes, piemēram, spa zonas klātbūtni un pakalpojumu aprakstus.
4. Apkopot lēmumu pieņēmēju kontaktinformāciju no specializētiem maksas datu avotiem — atvērtie direktoriji vien tam nepietiek.
5. Saglabājiet kontaktpersonas un mijiedarbības vēsturi savā CRM sistēmā kopā ar darījumiem, lai jūsu pārdošanas komandai tie nebūtu jāmeklē atsevišķi.

Tā rezultātā tika izveidota mērķtiecīga izlase ar tiešiem kontaktiem no lēmumu pieņēmējiem, kas kopā ar klientu attiecību pārvaldības sistēmu (CRM) kļuva par funkcionējošu pārdošanas rīku.

Ko bizness beigās ieguva?

Pārdošanas nodaļa pārtrauca tērēt savus resursus nejauši izvēlētiem uzņēmumiem un saņēma skaidru atbildi uz savu jautājumu: "Kam tieši mēs pārdodam?" – klienta profilu ar tiešu kontaktinformāciju lēmumu pieņēmējiem CRM ietvaros, bez nepieciešamības veikt atsevišķu meklēšanu datubāzē. Maksa ir vienreizēja izstrādes maksa, bez ikmēneša abonēšanas maksas par pakalpojuma izmantošanu.

Kam šī pieeja ir piemērota?

Savas klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmas izveide ar lēmumu pieņemšanas datubāzi ne vienmēr ir praktiska. Tas ir lietderīgi, ja jūsu uzņēmums:

• pārdod šaurai B2B nišai ar skaidru klientu profilu (piemēram, banchem.sk - spa centriem un viesnīcām ar spa);
• gatavs formulēt kritērijus auditorijas vērtēšanai, nevis paļauties uz vispārīgu uzņēmumu sarakstu;
• Esmu jau saskāries ar to, ka gatavās CRM sistēmas prasa naudu par funkcijām, kuras neviens neizmanto.

Masveida B2C pārdošanai vai vienkāršai pasūtījumu pieņemšanai parasti pietiek ar tīmekļa vietni ar pieteikuma veidlapu un ziņojumapmaiņas kanālu; īpašs CRM risinājums nav nepieciešams. Līdzīga loģika "pielāgota sistēma standarta pakalpojuma vietā" ir redzama tiešsaistes veikala lpkelektro.cz grāmatvedības gadījuma izpētē.

Gadījuma izpētes autors video apskatā demonstrēja sistēmu no iekšpuses — analizēja CRM ar lēmumu pieņemšanas datubāzi un to, kāpēc bez šādas datubāzes un automatizācijas CRM joprojām ir bezjēdzīga.

Jautājumi un atbildes

Kur CRM iegūst lēmumu pieņēmēju kontaktu datubāzi, nevis tikai uzņēmumu sarakstu? Uzņēmumu saraksts vien ir bezjēdzīgs — tam ir nepieciešama nišas specifiska vērtēšana. Klienta pārdošanas vadītājs definēja kritērijus: viesnīcas ar spa ir piemērotas, citas nav. Spa tiek meklēts uzņēmuma tīmekļa vietnē un, izmantojot spa speciālistu darba vakances viesnīcu sludinājumos. Šis filtrs tiek izmantots, lai apkopotu mērķtiecīgu tiešo kontaktu datubāzi.

Kāpēc gan vienkārši neizveidot šādu datubāzi, izmantojot ChatGPT vai Claude? Ātra vaicājuma veikšana gatavā modelī sniedz sarakstu no atvērtiem avotiem bez verifikācijas vai atlases kritērijiem. Dzīvotspējīga iespēja ir maksas nozaru datubāzes kopā ar pielāgotiem vērtēšanas kritērijiem: viena frāze mākslīgā intelekta tērzēšanā nav pietiekama.

Vai pielāgota CRM sistēma ir dārgāka par gatavu abonēšanas pakalpojumu? Tā ir vienreizēja maksa izstrādes fāzē, taču nav ikmēneša maksas un nav moduļu, kurus neviens neizmanto. Šajā gadījumā iemesli gatavu risinājumu noraidīšanai bija atkārtoti maksājumi un nevajadzīga funkcionalitāte.

Vai šī pieeja ir piemērota ikvienam mazajam uzņēmumam? Nē — tā ir pamatota šaurā B2B nišā ar skaidru klientu profilu un tad, kad gatavas CRM sistēmas piespiež klientus maksāt par nevajadzīgām funkcijām. Masveida B2C vai vienkāršai pasūtījumu pieņemšanai parasti pietiek ar vietni ar pieteikuma veidlapu un ziņojumapmaiņas iespējām.

Avoti

• Autora ieraksts Telegram kanālā "Bizness ar mākslīgo intelektu | Caur atslēgas caurumu": https://t.me/promtvibeadd/447
• Klienta tīmekļa vietne: https://banchem.sk/

Līdzīga loģika darbojas arī tīmekļa vietnēm: sistēma, kas pielāgota jūsu nišai, nevis kāda cita veidnes noma. 1001site AI — AI aģents — dažu minūšu laikā izveido tīmekļa vietni vai tiešsaistes veikalu, pamatojoties uz jūsu saiti vai aprakstu.