Atliekami keturi startuolio paieškos etapai. Ieškojimas, atranka, tyrimas ir stebėjimas. Dauguma komandų neautomatizuoja nė vieno iš jų.
Tai gerai, kol įmonė, kurią turėjote paremti prieš šešis mėnesius, neuždaro savo A serijos akcijų su kitu asmeniu.
AI valdomos platformos gali beveik visiškai atlikti tris iš šių keturių etapų. Ketvirtasis lieka žmogiškas. Štai kas iš tikrųjų automatizuojama, kas ne, ir apie kokią spragą dauguma platformų neužsimena.
Kas iš tikrųjų yra paleidimo atradimas
Prieš platformų svarbą, svarbus procesas.
Sourcing. Ieškokite įmonių, atitinkančių jūsų tezes, kol jos dar nepasirodė visų akiratyje. Tai reiškia, kad reikia stebėti darbo skelbimų lentas, patentų paraiškas, "GitHub" veiklą, programėlių parduotuvių paleidimus, naujienų paminėjimus, domenų registracijas ir "LinkedIn" įmonių puslapius.
Screening. Gauto sąrašo filtravimas pagal kriterijus. Etapas, geografija, sektorius, komandos dydis, augimo signalai, finansavimo istorija. Dauguma komandų tai atlieka skaičiuoklėje.
Tyrimas. Kiekvienos įmonės, kuri praeina atranką, vaizdo sudarymas. Įkūrėjų biografija, rinkos dydis, konkurencinė aplinka, klientų signalai. Tam skiriama daugiausia analitikų laiko.
Sekimas. Registruokite, kas įvyko, kas su kuo kalbėjosi, kokioje vietoje yra įmonė ir kas pasikeitė nuo paskutinės peržiūros.
Visus keturis procesus galima pakartoti. Tris iš jų galima automatizuoti. Dauguma įmonių neautomatizuoja nė vieno.
Ką iš tikrųjų daro dirbtinio intelekto platformos
Ieškojimas. Geresnės platformos nėra duomenų bazės, kuriose atliekate paiešką. Tai signalų stebėtojai. Harmonic.ai stebi milijonų įmonių įdarbinimo greitį, produktų pristatymus ir interneto srauto modelius. "Grata" iškelia į paviršių "bootstrapped" įmones, kurios niekada nepasirodo "Crunchbase", nes niekada nebuvo pritrauktos. Dealroom kaupia finansavimo duomenis, komandos sudėtį ir traukos signalus visame pasaulyje.
Jūs nustatote modelį. Platforma jį nuolat stebi. Kai įmonė tinka, ji iškyla į paviršių. Alternatyva - analitikas rankiniu būdu tikrina tuos pačius šaltinius, o tai daro dauguma įmonių.
Atranka. Kai įmonė surandama, dirbtinio intelekto platformos ją vertina pagal jūsų kriterijus. Įkurta per pastaruosius trejus metus. Komandos dydis nuo 10 iki 50 žmonių. Pajamų signalai, rodantys ankstyvą trauką. Kategorija, atitinkanti jūsų tezę. "PitchBook" ir "CB Insights" leidžia jums sukurti atrankos kriterijus ir per kelias sekundes išfiltruoti tūkstančius įmonių. Tai, kas analitikui užtrunka savaitę, platformai užtrunka vieną užklausą.
Sekimas. "Affinity" ir panašios santykių analizės priemonės automatiškai registruoja kiekvieną el. laišką, susitikimą ir susipažinimą. Kai įkūrėjas susisiekia su jūsų komandos nariu, įrašas atnaujinamas. Kai įmonė pritraukia naują raundą, tai atsispindi sandorio užrašuose. Kai praeina šeši mėnesiai nuo paskutinio kontakto, platforma tai pažymi.
CRM išlieka tiksli ir niekam jos neatnaujinant. Jau vien tai verta paminėti, nes dauguma CRM nėra tikslūs, nes niekas neturi laiko jų atnaujinti.
Ko dirbtinio intelekto platformos negali automatizuoti
Tyrimai - tai žingsnis, kuris lieka žmogumi.
Platforma gali pasakyti, kad jos įkūrėjas anksčiau dirbo "Stripe" ir jau 12 metų dirba finansinių technologijų srityje. Ji negali pasakyti, ar šis asmuo yra tas, kurį palaikytumėte, kai reikalai pakryptų į blogąją pusę. Ji gali apibendrinti klientų atsiliepimus ir interneto srauto tendencijas. Ji negali pasakyti, ar rinka yra reali, ar trauka yra tvari.
Nuteisimas nėra duomenų problema. Kitaip manančios platformos parduoda duomenų sluoksnį ir vadina jį nuosprendžiu.
Rekomendacijų skambutis, steigėjo vakarienė, skaitymas po antro susitikimo. Jie lieka jūsų. Klausimas, kurį verta užduoti apie bet kokią platformą: ką dėl to galėsiu daryti daugiau laiko? Jei atsakymas nėra "praleisti daugiau laiko su steigėjais", platforma sprendžia ne tą problemą.
Kur yra tikrasis tarpas
Dauguma platformų išsprendžia duomenų problemą. Tik kelios išsprendžia darbo eigos problemą.
Įmonė gali turėti "Harmonic", kuri per savaitę atranda 200 naujų įmonių, "Affinity", kuri registruoja kiekvieną sąlyčio tašką, ir "PitchBook", kuri atlieka atranką pagal etapą ir sektorių. Duomenų sluoksnis yra užbaigtas. Tada kas nors rankiniu būdu siunčia elektroninį laišką analitikui, kuris rankiniu būdu sukuria "Notion" puslapį, kuris rankiniu būdu įtraukia įmonę į "Slack" kanalą, kad komanda ją peržiūrėtų, kuris rankiniu būdu siunčia tolesnius veiksmus steigėjui, kuris rankiniu būdu registruoja rezultatus.
Ši perdavimo grandinė yra spraga. Ją galima visiškai automatizuoti naudojant priemones, už kurias dauguma įmonių jau moka.
Ieškant šaltinių, įvedama įdarbinimo forma. Priėmimo formoje sukuriamas CRM įrašas. Įrašas priskiriamas analitikui ir sukuriama tyrimo santrauka. Užpildymas nukreipiamas partnerio peržiūrai. Peržiūros rezultatas paskatina steigėjo komunikaciją. Visa seka vyksta be koordinatoriaus, kuris ją valdo.
"HubSpot 2024" tyrimo duomenimis, pardavimų atstovai maždaug trečdalį savo darbo dienos skiria administraciniams darbams, o automatizavus šį darbą sutaupo vidutiniškai 6 valandas per savaitę. Tas pats modelis galioja ir analitikams: didžioji savaitės dalis tenka koordinavimui, o ne sprendimų priėmimui. Koordinavimo automatizavimas nepakeičia analitiko. Jis grąžina jiems jų savaitės laiką.
Kai jums to nereikia
Jei per mėnesį peržiūrite mažiau nei 20 įmonių, pakanka bendros skaičiuoklės ir standartinės pašto dėžutės. Platformos diegimo ir darbo eigos automatizavimo išlaidos viršija sutaupytas valandas, kol apimtis to nepateisina.
Jei jūsų sandorių srautas yra grindžiamas santykiais ir pasiekiamas per šiltus prisistatymus, paieškos automatizavimas nieko neprideda. Jūs neatrandate įmonių duomenų bazėje. Jūs atsakote žmonėms, kuriuos jau pažįstate. Sunkumų kelia ne paieška.
Įsigykite platformą, kai duomenų sluoksnio iš tiesų trūksta. Sukurkite darbo eigos automatizavimą, kai duomenų sluoksnis egzistuoja, bet jo koordinavimas vis dar atliekamas rankiniu būdu. Tai dvi skirtingos problemos. Dauguma įmonių, turinčių išteklių biudžetą, jų neatskiria.
Ko paklausti prieš perkant platformą
Daugumoje platformos demonstracijų aprašomas rezultatas, o ne duomenų kokybė. Kiekvienoje platformoje rodomas steigėjo profilis, automatinis įspėjimas, vertinimo prietaisų skydelis. Nė viena iš jų nerodo, koks yra klaidingai teigiamų rezultatų lygis pagal jų paieškos modelį arba kaip dažnai įrašas pasenęs šešis mėnesius.
Trys klausimai, kurie atskleidžia daugiau nei demonstracinė versija:
Kaip atrodo klaidingas teigiamas rezultatas ir kaip dažnai jis pasitaiko? Bet kuri platforma, vykdanti paiešką plačiu mastu, aptiks įmonių, kurios neatitinka reikalavimų. Paklauskite, kokiai daliai įspėjimų nereikia imtis jokių veiksmų. Šis skaičius yra triukšmas, kurį valdysite kas savaitę.
Kaip tikrinami duomenys ir kaip dažnai jie būna klaidingi? Pradiniai duomenys greitai nyksta. Įmonė, kuri buvo įsteigta prieš 12 mėnesių, gali būti pakeitusi kryptį, sumažėjusi arba uždaryta. Pasiteiraukite, kada paskutinį kartą buvo atnaujintas konkretus įrašas ir kokiu būdu.
Kokia iš tikrųjų yra integracija su mūsų turimu CRM? Plane nėra. Gamybinėje veikloje, įmonėje, naudojančioje jūsų konkretų steką. Integracija yra ta vieta, kur dauguma platformų praktiškai sutrinka.
Santrauka
Dirbtinio intelekto valdomos platformos automatizuoja paiešką, atranką ir stebėjimą atrandant startuolius. Tyrimai ir sprendimai išlieka žmogiški.
Egzistuojančios platformos gerai atskleidžia signalus, bet prastai žino, ką su jais daryti. Daugelyje įmonių darbo eigą, jungiančią signalą su sprendimu, steigėjo pokalbį su užregistruotu rezultatu, vis dar atlieka žmogus.
Būtent šią darbo eigą verta automatizuoti. Platforma suteikia jums duomenis. Automatizavimas suteikia jums procesą. Dauguma įmonių investavo į pirmąją funkciją ir ignoravo antrąją.
Jei norite nusakyti, kaip atrodo jūsų atradimo darbo eiga, automatiškai veikianti nuo galo iki galo, gaukite nemokamą automatizavimo apimtį. Pasakysime, ką verta kurti, o ko ne.
Šaltiniai: HubSpot State of Sales 2024 - Harmonic.ai - Affinity relationship intelligence - Dealroom startup data