Mesin Penjualan AI

Sistem meneliti perusahaan yang sesuai, menyimpan bukti, dan menyiapkan langkah berikutnya. Tim menentukan siapa yang dihubungi dan pesan yang dikirim.

Coba ruang kerja

Masalahnya

Tenaga penjualan menghabiskan hari untuk mencari pelanggan baru, memeriksa status prospek, dan melakukan tindak lanjut untuk menutup transaksi, bukan untuk menjual.

Hasilnya

Sistem menemukan perusahaan yang sesuai, memverifikasi kontak, mengirim pesan pertama yang relevan, memantau balasan, dan menempatkan setiap peluang pada tahap yang jelas.

Cara kerjanya

Nilai tambahnya terletak pada kriterianya. Sebelum sistem menghubungi siapa pun, sistem mendefinisikan seperti apa prospek yang baik bagi bisnis Anda dan menilai setiap perusahaan berdasarkan parameter tersebut. Inilah yang membuat hasilnya berguna, bukan generik. Kami menyepakati definisi prospek yang cocok dan mengukur tingkat kecocokannya selama uji coba. Tenaga penjualan menerima prospek terkualifikasi dengan alasan spesifik untuk menghubungi, siap untuk percakapan nyata.

Tentukan siapa yang relevan
Brief riset yang presisi
Temukan dan verifikasi
Daftar pendek yang dapat dipertanggungjawabkan
Tinjau dan lanjutkan
Percakapan manusia yang berguna

Cakupan, manfaat, dan contoh situasi

Contoh situasi kerja

Senin pukul 09.00. Lima prospek baru dibutuhkan sebelum Jumat. Tenaga penjualan membuka LinkedIn dan mulai mencari. Dua jam kemudian: tiga nama, tidak ada kontak terverifikasi, dan tidak ada alasan jelas untuk menghubungi mereka.

Setiap minggu, tim penjualan kehilangan berjam-jam untuk tiga pekerjaan yang seharusnya tidak memerlukan perhatian manusia: menemukan prospek baru yang layak dihubungi, melacak posisi setiap percakapan, dan menulis tindak lanjut agar transaksi terus bergerak. Semakin banyak prospek di dalam alur penjualan, semakin banyak waktu yang hilang untuk pelacakan dan administrasi, bukan untuk penjualan yang sebenarnya.

Penghematan yang perlu diukur

Lebih sedikit waktu untuk mencari pelanggan baru dan memverifikasi kontak secara manual
Percakapan lebih terarah. Prospek disaring sebelum tenaga penjualan menelepon.
Lebih sedikit panggilan sia-sia kepada kontak yang belum siap atau tidak relevan

Penghematan yang tepat bergantung pada industri, proses saat ini, dan volume prospek Anda. Kami memperkirakannya bersama sebelum peluncuran. Tidak ada satu angka tertentu yang berlaku untuk setiap bisnis.

Yang ditangani sistem

Menemukan perusahaan sesuai kriteria yang disetujui
Memverifikasi ketersediaan kontak dari sumber publik
Mencatat balasan dan memperbarui tahap alur penjualan
Mengirim pengingat tindak lanjut untuk prospek yang masih terbuka

Yang dikendalikan tim

Meninjau dan menyetujui kampanye sebelum dikirim
Menangani sendiri balasan yang tidak pasti atau sensitif
Mengelola harga dan negosiasi secara langsung

Paling sesuai untuk: Layanan B2B · Peralatan dan mesin · Properti · Perdagangan grosir

Rujukan: dibangun dan diuji pada proses pencarian pelanggan milik Fable Labs. Data dan hasilnya milik kami dan tersedia untuk ditinjau.

Coba ruang kerja

Pilih perusahaan, periksa sinyalnya, lalu siapkan dan tinjau pesan pertama.

Buka layar penuh

Data contoh

Ruang kerja penjualan

Mesin Penjualan AI

Data contoh

Riset3

Tinjauan0

Pendekatan0

Serah terima sales0

Jenis bisnisUkuran tim3 contoh cocok

Pendidikan · 18 orang

Northstar Learning

Riset

Mengapa perusahaan ini layak dihubungi?

Lokasi kedua menambah pertanyaan dan pekerjaan penjadwalan. Proses penerimaan bersama dapat membantu tim menyiapkan informasi siswa secara konsisten.

Membuka pusat belajar kedua

Contoh pengumuman perusahaan · bukti fiktif

Pusat kedua kami dibuka semester depan, dengan kelas malam tambahan dan tim penerimaan baru.

Sinyal menunjukkan kemungkinan relevansi; bukan bukti niat membeli.

Manajer operasionalKontak sudah diperiksa

Pesan pertama

Sistem menyiapkan draf dari sinyal perusahaan yang dipilih. Anda yang menentukan apa yang dikirim.

Riwayat aktivitas (1)

Perusahaan contoh ditambahkan ke tahap riset.

Tentang contoh ini

Hanya data contoh. Perusahaan, sumber, kontak, dan balasan seluruhnya fiktif. Tidak ada riset langsung, pembuatan pesan oleh AI, atau pesan yang dikirim. Perubahan akan dihapus saat halaman dimuat ulang.