La génération de leads par l'IA déplace la qualification, pas le sourcing

Recherchez la génération de leads IA et chaque résultat sur la première page est un outil. Trouvez plus de prospects, enrichissez-les automatiquement, rédigez le premier email, réservez le rendez-vous. Les pages sont bien faites, elles sont globalement précises et elles vendent toutes une promesse : plus de prospects en haut de l'entonnoir pour moins de travail.

Cette promesse est la partie avec laquelle il vaut la peine de discuter. Une marque est vraiment utile dans ce pipeline, et là où elle aide, ce n’est pas là où le marché la vend. Cela fait très peu pour le sourcing, qui est l'étape sur chaque page de destination, et beaucoup pour la qualification et le routage, qui sont les étapes que personne ne met dans un titre. En les inversant, une équipe se retrouve avec un pipeline beaucoup plus important et le même nombre de réunions.

Le sourcing est l'étape qu'un modèle ne s'améliore pas

Le sourcing est l’acte de produire une liste d’entreprises et de personnes susceptibles d’acheter. Les données sous-jacentes proviennent d'un endroit spécifique : la base de données d'un fournisseur, un scrap, vos propres formulaires, une liste de partenaires. Un modèle placé au-dessus ne sait rien que les entrées ne contiennent déjà, et il ne peut pas vous dire qu'une entreprise a démarré un projet le mois dernier à moins que quelque chose devant lui ne le dise.

Ce qu'il peut faire, c'est produire une plus grande partie de la liste, plus rapidement, et combler les lacunes par inférence. Les deux sont de véritables fonctionnalités et ajoutent du volume plutôt que du signal. Un titre de poste ou un effectif déduit est une supposition stockée dans le même champ qu'un fait, et une fois dans le CRM, rien ne distingue les deux. Le coût arrive plus tard, sur le représentant qui travaille la liste et apprend à ne pas faire confiance aux colonnes.

La version honnête de cette affirmation est donc étroite. Un mannequin ne sait pas qui est sur le marché. L'intention réside dans le comportement, sur votre site, dans vos documents, sur votre page de tarification, dans un essai, dans une réponse et dans tous les signaux tiers pour lesquels vous avez payé. Si rien de tout cela n’est câblé, aucune qualité de modèle ne le fait exister.

La qualification est l'endroit où se trouve réellement le signal

La qualification est l'étape où une longue liste devient courte. Cela est généralement mal fait, car c'est lent et ennuyeux, et c'est l'étape où un modèle a du matériel réel avec lequel travailler : les mots que quelqu'un a tapés dans un formulaire, les pages qu'il a lues avant de le faire, le fil de discussion auquel il a répondu, la note qu'un représentant a écrite après le dernier appel.

Le design qui tient traite le modèle comme la chose qui propose et la représentation comme la chose qui dispose.

• Notez par rapport à une définition écrite, pas à un sentiment. Si votre équipe ne peut pas indiquer dans un paragraphe ce qui fait qu'une avance vaut une heure, le modèle n'a rien à comparer et inventera tranquillement sa propre norme plausible.
• Renvoyer une raison pour chaque score. Un nombre seul ne peut pas être audité. Une phrase nommant les deux faits sur lesquels repose le score peut être vérifiée en quelques secondes, et cette vérification est ce qui vous indique quand la définition a dérivé.
• Conservez les entrées des choses qu'un humain aurait pu lire. Un score construit sur un champ inféré est une inférence au-dessus d'une inférence, et l'erreur s'aggrave là où personne ne peut la voir.
• Laissez-le classer plutôt que de le rejeter. Un modèle qui rejette les pistes détruit également les preuves dont vous auriez besoin pour découvrir qu'il était faux. Le tri est réversible, la suppression ne l'est pas.
• Examinez les désaccords, pas les accords. Les cas dans lesquels un représentant a travaillé avec un lead faiblement noté et a gagné sont le signal de correction le moins cher que vous obtiendrez jamais, et ils n'existent que si le modèle a pu être annulé.

Rien de tout cela n’a besoin d’une plate-forme. Il faut une définition écrite, c’est la partie qui est ignorée. Si vous souhaitez une version structurée de cet audit au-delà des ventes, l'évaluation de l'état de préparation à l'IA couvre le même domaine : ce que vous avez écrit, ce qui se trouve dans les systèmes et lequel d'entre eux est prêt à être automatisé.

Routage et réponse qu'une personne envoie toujours

Deux petits emplois se trouvent à côté de la qualification et les deux valent la peine d'être occupés avant tout autre travail plus ambitieux. Le routage consiste à amener un prospect qualifié à la bonne personne avec le contexte attaché. Il s'agit d'un problème de règles avec une étape de jugement à l'intérieur, qui est une forme qu'un modèle gère bien et une forme qui échoue en toute sécurité : le pire des cas est un plomb atterrissant sur le mauvais bureau, ce que quelqu'un remarque.

La rédaction de la réponse est l’autre. Un brouillon modifié par un représentant permet de gagner du temps réel et de tenir une personne responsable de ce qui a été réellement dit, ce qui est la ligne la limite de transfert de l'agent commercial qui fait valoir plus que n'importe quelle liste de capacités. Le mode d’échec ici est mécanique plutôt qu’éditorial. Un premier contact généré est écrit sans connaître le canal sur lequel il sera envoyé, et les canaux ont des limites strictes : un seul segment SMS contient 160 caractères de texte GSM-7, et un emoji change l'encodage et le réduit à 70, selon la propre documentation de Twilio. Coller la version approuvée dans un compteur de caractères avant qu'une séquence ne soit mise en ligne est une vérification d'une minute qui empêche l'arrivée d'une première impression coupée en deux.

Que mesurer et où se cache le double comptage

La mesure rapportée par la plupart des équipes est celle des leads générés. C’est le chiffre que ce pipeline améliorera toujours et celui qui s’avère le moins important : augmenter le volume de sourcing et les leads générés, alors que rien en aval n’a changé du tout.

Mesurez plutôt les ratios. Leads qualifiés en proportion de ceux sourcés, réunions par lead qualifié et heures de représentation par réunion réservée. Celui du milieu est l'endroit où un modèle de qualification apparaît s'il fonctionne. C’est dans le dernier cas qu’il apparaît s’il aggrave les choses en générant des éléments plus plausibles à parcourir, ce qui constitue l’échec discret de toute cette catégorie.

Il existe également un double décompte qui mérite d’être mentionné, car il apparaît dans la plupart des analyses de rentabilisation de ce travail. Les heures économisées sur la rédaction sont converties en argent à un taux élevé, puis le pipeline que ces heures soi-disant produites est ajouté en plus. Ce sont les mêmes économies comptées deux fois. Choisissez-en un et indiquez lequel. Pour le côté coût du ratio plutôt que le côté retour, le calculateur de coût LLM donne un chiffre par appel à comparer.

Où nous traçons la ligne

Notre propre trafic entrant passe par une étape de qualification qui renvoie un score, une raison en une phrase et un itinéraire, et c'est tout ce qu'il fait. Il ne répond jamais à une personne sans surveillance. Tout ce qui ressemble à une question d'achat est adressé à un humain avec la transcription complète en pièce jointe, et l'agent ne reprend pas une fois qu'une personne est dans le fil de discussion.

Cette dernière règle n’est pas une prudence en soi. Un agent qui répond à un vendeur est un échec qui coûte une affaire plutôt qu'une minute. La version plus large de la question de la responsabilité, une fois qu'un système tient véritablement une conversation plutôt que de remplir un champ, est ce qui sépare un agent conversationnel d'un chatbot, et l'exercice de tri dans l'article sur le chatbot est le même instinct appliqué au support : décider à quelle pile appartient un travail avant d'acheter quoi que ce soit pour celui-ci.

Commencez par l'étape que vous faites déjà mal

Si le sourcing est votre contrainte, il s’agit d’un achat de données et d’un problème de suivi, et un modèle n’est pas la chose à acheter. Si la contrainte est qu'une pile de leads reste inutilisée parce que personne ne peut dire lesquels méritent une heure, c'est un problème de qualification, et il s'agit à la fois de la construction la moins chère et de celle avec un avant et un après mesurable.

Presque toutes les équipes à qui nous parlons ont le deuxième problème et magasinent pour le premier. La première étape utile consiste à écrire à quoi ressemble une bonne piste, dans un paragraphe, et à voir jusqu'où cela vous mène avant qu'un logiciel ne soit impliqué.