כלי AI הפכו את 70% הראשונים של ה-GTM למהירים וזולים יותר | אבל את הלקוחות משיגים אם משלימים את 30% האחרונים
עודכן: 3 בספט׳
לא מזמן בחנתי תהליך Outbound של חברת B2B בעולם הסייבר שחדרה לשוק חדש.
לחברה פתרון מורכב ויציב שפותר בעיה בתחום שהניהול בו מסובך.
על פניו, הם עשו כמעט הכול נכון.
השתמשו ב-AI כדי למפות את השוק, לבנות רשימת חברות, למצוא את האנשים המתאימים, לזהות Signals ולנסח פניות מותאמות.
הרבה עבודה שפעם הייתה לוקחת שבועות נעשתה בתוך ימים.
רק דבר אחד היה חסר:
לא הגיעו מספיק שיחות איכותיות עם לקוחות פוטנציאליים.
כשהתחלנו לבדוק למה, גילינו שהבעיה לא הייתה באוטומציה.
מערכת ה - Outbound עבדה מצוין.
הבעיה התחילה עוד לפני שהיא התחילה לעבוד.
החברה דילגה על שלב שאני רואה יותר ויותר חברות מדלגות עליו: Research ו-Validation לפני Scale.
מי באמת הלקוחות הראשונים שכדאי להתמקד בהם?
איזה Use Case מספיק כואב כדי לגרום להם לפעול?
איך הם פותרים את הבעיה היום?
מה גורם להם לשקול שינוי?
מי באמת מעורב בהחלטה?
אילו Signals מעידים על Pain ו-Timing ואילו רק נראים מעניינים?
אי אפשר פשוט להניח הנחות.
צריך לחקור את השוק, לקוחות קיימים, עסקאות שניצחנו והפסדנו, מתחרים ותהליך הקנייה.
מתוך ה-Research בונים השערות.
ואז צריך לעשות משהו שעולם ה-AI גורם לנו לפעמים לרצות לדלג עליו: לצאת לשוק ולבדוק אותן.
לבדוק מי מגיב. איזה Pain באמת קיים. איזה מסר פותח דלת. איזה Signal באמת מופיע לפני הזדמנות.
מאוד כדאי לדבר (ממש לדבר, כמו שעשינו פעם...) עם לקוחות ומומחים.
רק אז יש לנו Context שאפשר לסמוך עליו.
כלי AI הפכו את ה-70% הראשונים של הביצוע לקלים וזולים (זו מהפכה אדירה!)
אפשר בתוך שעות למפות מאות Accounts, למצוא Contacts, לזהות Signals ולייצר פניות מותאמות בקנה מידה שפעם היה בלתי אפשרי.
אבל אם דילגנו על Research ו-Validation, הוא פשוט מאפשר לנו לעשות Scale להנחות שלא בדקנו.
הגדרת ICP לא מדויק הופכת מהר מאוד ל-500 Accounts לא נכונים.
הגדרת קונה לא נכון הופכת ל-2,000 Contacts שלא יכולים לקדם עסקה.
הגדרת Signal לא נכון הופך למאות "הזדמנויות" שאינן באמת הזדמנויות.
לכן ה-30% הקשים אינם עוד כלי או עוד Agent.
הם היכולת לחקור ← לבנות השערות ← לעשות להן Validation ← לבנות Context ← ורק אז להפעיל AI ב-Scale.
כאן בדיוק נדרשת הבנה עמוקה של תהליכי GTM.
לא כדי לעשות במקום ה-AI את העבודה שהוא כבר עושה מצוין, אלא כדי להחליט איזו עבודה בכלל נכון לתת לו לעשות.
לכן גם המדד שלנו לאימוץ AI ב-GTM צריך להשתנות.
פחות מעניין כמה Agents בנינו, כמה Research ביצענו וכמה פניות שלחנו.
יותר מעניין:
האם AI עזר לנו לזהות הזדמנות שלא היינו מזהים אחרת, לפתוח שיחה שלא היינו מצליחים לפתוח אחרת, או לקדם עסקה?
כי הסיכון הגדול ב-AI ל-GTM אינו שהוא לא עובד.
הסיכון הוא לעשות Scale מהר מאוד להנחות שאף אחד לא טרח לבדוק.
______________________________________
אנחנו בונים עבור לקוחות מנוע שמחבר הבנת שוק, מודיעין עסקי ו-Outreach, כדי לזהות את החברות שיש להן סיבה טובה להקשיב עכשיו לחברה ישראלית לא מוכרת.
המנוע מזהה חברות מתאימות ← מחפש Signals שמעידים על צורך ועיתוי ← מתעדף הזדמנויות ← מוצא את האדם הנכון ← יוצר פנייה מותאמת ← עוקב ומקדם עד לפגישה.
בניתי Executive Map שמציג את התמונה המלאה - מהבנת השוק ועד לפגישה, מדידה ולמידה.
המפה מאפשרת למנהלים להבין מה נדרש, איפה הפערים אצלם ומה כדאי לבנות קודם.
מי שרוצה את המפה, שיכתוב לי ל-michael@michaelgally.com ואשלח.
אם יש לכם מוצר שכבר נמכר בחו"ל ושוק יעד ברור, אבל קשה לייצר בו פגישות באופן עקבי - בואו נבדוק אם המודל מתאים לכם.
