作者:艾鑫
艾瑞咨询报告显示,中国企业级SaaS市场仍处于繁育期。而面对人力成本上升,中小企业急需走出传统销售模式对销售线索转化效率过低的困境。也正因此,业内诞生了探迹,JINGDIGITAL等企业,优化客户筛选,客户触达,客户管理等三个流程。36氪日前接触到的「快启」也是其中一家。
据了解,该公司创立于2017年,是一家专业的智慧销售平台提供和服务商。其团队结合过往企业服务经验,推出“快启”智慧销售云平台,希望通过AI与大数据技术能力,提升销售获客率,实现销售全流程数字化。
麦肯锡报告指出,基于SaaS的新业态可视为第二次“云计算”革命,减少公司对基础设施支出,精简运营与管理体系,并使代码业务更加紧密,最终重塑IT架构。而Salesforce的成功经验表明,供给端产品能力与需求端付费意愿双引擎缺一不可。
“以轻工业设备销售场景为例,传统的销售工程师走完联系客户-拜访客户-产品演示全流程至少需要一周时间,且无法提前量化分析成交概率。随着人力成本显著提升,传统销售模式效率低下将成为未来中小企业打造销售团队的障碍。”创始人潘雪松表示。快启将从找客户,筛客户,管客户三个角度对销售全流程进行优化,并通过对全网企业信息的分析重构,提供销售精准商机,数字化管理销售进程。同时在业务进程中,同步将存量信息与B端用户的新增信息输入至机器学习系统,完善“行业销售模型”,迭代所输出的“销售线索”。降低企业获客成本的同时挖掘新商机。目前已在“工业设备”销售与“资质证书”工商服务等场景落地。
潘雪松认为,“对于中小B,最迫切的需求是如何高效率低成本地获取客户。”鉴于此,快启思考如何实现营销智能化,并开发销售全流程数字化解决方案:1. 找客户。对海量线索做标签化梳理;2. 筛客户。根据客户画像,提炼组合式筛选条件,过滤出符合要求的潜在客户,并通过AI电话,短信,广告等媒介触达;3. 管客户。对B端用户的销售进程与客户状态进行管理,并挖掘二次商机。该体系可提高信息检索效率,减少销售人员地推与陌拜的时间,同时对销售线索进行系统化管理。
这些需求点也分别对应三大产品,1.运用自然语言处理技术标签化处理海量信息,构建企业知识图谱,帮助销售人员筛选出有效线索;2.运用AI机器人等媒介触达客户,筛选销售线索,减少不必要的陌拜与地推;3.构建CRM,在管理客户的同时形成闭环,结合B端用户所在行业的销售信息修正预测模型,持续迭代数据,提高销售线索的有效性。
技术方面,预测模型的精确度决定推荐客户的有效性。「快启」将“产品经理”们在特定行业的一线营销经验与自然语言处理技术结合,将海量信息转化为“销售线索”结构。在自主研发的同时,技术团队也对B端用户的销售数据进行“特征提取”与“文本相似度分析”,基于TensorFlow框架,进一步修正所处领域的销售模型。
在供给侧,「快启」仍在探索新场景,营销场景SaaS服务的核心问题在于是否有丰富的销售案例作为“输入”,将不同行业的销售场景标准化。一方面「快启」团队将具备资深从业经验的“产品经理”们与人工智能技术复合,基于过往案例共同建立“元模板”;另一方面该团队也与客户共同成长,通过运维与增值服务,结合客户使用后的实战经验不断修正模型。
战略方面,「快启」凭借初创团队在B端企业服务的销售经验这一差异化优势切入市场,深入研究行业销售模型,打造具备行业属性的标签话数据库,同时结合具备PaaS能力的CRM,满足客户自定义场景的开发需求。而积极探索PaaS平台以降低对共性问题的迭代成本将成为SaaS服务企业走出“定制化”收益陷阱的关键。潘雪松说道,“除厂商与客户外,我们也在积极与第三方互联网企业展开合作。”据悉,「快启」已实现净盈利,客户数量约为1500家,直销占比约为70%。
「快启」的团队成员来自西门子,阿里巴巴与华为,均具有多年B端销售与管理经验并连续创业成功,曾基于腾讯QQ、微信等创立企业级应用服务企业。核心技术来自电子科技大学智能学习科学与应用研究所,研发人员占50%。