Speaker A
Tomek dostaje namiar na klienta. Firma logistyczna, 200 pracowników, siedziba w Gdańsku.
Jak skutecznie przygotować się do rozmowy sprzedażowej, wykorzystując AI Gemini do szybkiego i dokładnego researchu klienta.
Key Takeaways
- Skuteczna sprzedaż wymaga głębokiego i aktualnego zrozumienia klienta, a nie tylko powierzchownej wiedzy.
- Trzy filary researchu to: jednostka decyzyjna, wydarzenia wyzwalające i otoczenie konkurencyjne.
- Tradycyjny research jest czasochłonny i często niewystarczający przy dużej liczbie klientów.
- AI Gemini z funkcją Deep Research znacząco przyspiesza i ułatwia proces przygotowania do rozmów sprzedażowych.
- Dzięki AI handlowcy mogą lepiej dopasować argumenty i zwiększyć skuteczność zamykania transakcji.
Summary
- Przedstawienie błędów w tradycyjnym researchu klienta na podstawie przykładów Tomka i Marty.
- Omówienie trzech kluczowych elementów przygotowania do rozmowy sprzedażowej: jednostka decyzyjna, wydarzenia wyzwalające i otoczenie konkurencyjne.
- Wyjaśnienie pojęcia DMU (Decision-Making Unit) i roli różnych osób w procesie decyzyjnym klienta.
- Znaczenie identyfikacji wydarzeń wyzwalających (trigger events) i ich wpływu na skuteczność sprzedaży.
- Analiza otoczenia konkurencyjnego jako ważnego elementu przygotowania do rozmowy.
- Tradycyjne metody researchu: LinkedIn, KRS, CEIDG, Google Alerts, branżowe portale, rozmowy bezpośrednie.
- Problemy z czasem i skalowalnością tradycyjnego researchu przy dużej liczbie klientów.
- Wprowadzenie narzędzia AI Gemini z funkcją Deep Research, które automatyzuje i przyspiesza proces zbierania informacji.
- Opis przykładowych promptów dla handlowców wykorzystujących Gemini do przygotowania spersonalizowanych argumentów sprzedażowych.
- Podkreślenie przewagi AI Gemini, która zamiast odpowiadać z pamięci, aktywnie przeszukuje aktualne źródła online.
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
Wie o nich tyle, ile jest na wizytówce: nazwa, logo, numer telefonu do sekretariatu.
Speaker A
Za tydzień ma spotkanie z ich dyrektorem operacyjnym. Co robi? Otwiera stronę firmy, przegląda zakładkę "O nas", może zerka na LinkedIn.
Speaker A
I to wszystko. Marta jedzie na targi kosmetyczne. W katalogu wystawców widzi, że obok jej stoiska będzie sieć salonów SPA z południa Polski.
Speaker A
Chciałaby zagadać o współpracy.
Speaker A
Wie o nich tyle, że mają ładne logo. Oboje popełniają ten sam błąd: idą na spotkanie, wiedząc o kliencie mniej niż klient wie o sobie.
Speaker A
A badania Accenture z 2019 roku mówią jasno: 80% kupujących B2B zmieniło dostawcę, bo ten nie rozumiał ich potrzeb. 80%!
Speaker A
Nie dlatego, że produkt był zły. Dlatego, że dostawca nie odrobił lekcji. W marketingu tworzyliśmy personę, wymyśloną postać, profil idealnego klienta. W sprzedaży to za mało.
Speaker A
Tutaj nie wymyślasz, szukasz. I szukasz trzech konkretnych rzeczy. Pierwsza: kto podejmuje decyzję? Frederick Webster i Yoram Wind opisali to w 1972 roku jako DMU, czyli Decision-Making Unit. Po polsku "jednostkę decyzyjną".
Speaker A
Brzmi akademicko, ale idea jest prosta. W firmie nigdy nie kupuje jedna osoba. Są co najmniej cztery role: decydent podpisuje budżet, doradca ma wpływ na decydenta, choć sam nie podpisuje, użytkownik będzie tego na co dzień używał i strażnik dostępu kontroluje, kto w ogóle dotrze do decydenta.
Speaker A
Często asystenci albo jakiś dział zakupów. Dlaczego to ważne? Bo Tomek jedzie na spotkanie z dyrektorem operacyjnym.
Speaker A
Ale czy dyrektor operacyjny jest decydentem? Może budżet na oprogramowanie podpisuje dyrektor finansowy? Może dyrektor IT ma prawo weta? Może ten dyrektor operacyjny to tak naprawdę doradca, a decyzja i tak trafi na zarząd?
Speaker A
Jeśli Tomek tego nie wie przed spotkaniem, cała rozmowa może być piękna i kompletnie bezowocna.
Speaker A
Marta ma prościej. Bo w małym salonie SPA właścicielka jest jednocześnie decydentem, doradcą i użytkownikiem. Ale jeśli celuje w sieć salonów, tam już będzie kierownik zakupów, szefowa kosmetyczek i właściciel.
Speaker A
Trzy osoby, trzy różne pytania, trzy różne argumenty. Druga rzecz: wydarzenia wyzwalające. Craig Elias, autor książki "SHiFT!" z 2010 roku, poświęcił karierę badaniu jednego pytania: dlaczego klienci kupują akurat teraz? Odpowiedź: bo coś się wydarzyło.
Speaker A
Zmiana zarządu, ekspansja na nowy rynek, nowa regulacja, awaria systemu, utrata kluczowego klienta. Wydarzenie wyzwalające. W sprzedaży mówi się na to trigger event, to moment, w którym klient przechodzi od "fajnie by było" do "muszę to rozwiązać".
Speaker A
I tu jest ciekawostka. Według danych, które Elias zebrał, handlowcy trafiający na klienta w oknie takiego wydarzenia zamykają transakcje ze skutecznością 60-90%. Porównaj to z typowym wskaźnikiem zamknięcia w B2B, który kręci się wokół 20%.
Speaker A
Różnica jest kolosalna. Ale żeby trafić w ten moment, musisz wiedzieć, co się dzieje u klienta.
Speaker A
Trzecia: otoczenie konkurencyjne. Od kogo klient już kupuje? Kto jest realną alternatywą? Jeśli Tomek nie wie, że firma logistyczna testuje już system konkurencji, to nie przygotuje odpowiednich argumentów.
Speaker A
Jeśli Marta nie wie, że sieć SPA właśnie zerwała z poprzednim dostawcą kosmetyków, traci złotą okazję, żeby wejść w lukę. Jednostka decyzyjna, wydarzenia wyzwalające, otoczenie konkurencyjne.
Speaker A
Trzy filary przygotowania do rozmowy sprzedażowej. Mamy to? Zanim wejdzie AI, pokażę ci, jak to robili handlowcy od zawsze i jak ty też powinieneś to robić, żeby zrozumieć, czego szukasz.
Speaker A
Jednostka decyzyjna. Skąd wiedzieć, kto decyduje? LinkedIn to oczywistość. Szukasz firmy, przeglądasz zakładkę "Osoby", filtrujesz po stanowiskach. Kto jest dyrektorem operacyjnym, kto finansowym, kto odpowiada za IT.
Speaker A
W Polsce masz jeszcze KRS, Krajowy Rejestr Sądowy, gdzie sprawdzasz zarząd i wspólników. To są dane publiczne, dostępne za darmo na stronach Ministerstwa Sprawiedliwości. Dla mniejszych firm jest CEIDG.
Speaker A
A jeśli chcesz wiedzieć, kto naprawdę podejmuje decyzje, a nie tylko kto jest wpisany w rejestrze, pytaj.
Speaker A
Recepcjonistka, znajomy z branży, były pracownik. Czasem jedno pytanie na targach daje więcej niż godzina na LinkedIn.
Speaker A
Marta na targach kosmetycznych ma jeszcze prościej. Podchodzi do stoiska konkurencji, rozmawia z ich handlowcami, zbiera wizytówki.
Speaker A
Targi to jedyne miejsce, gdzie twoja konkurencja chce z tobą rozmawiać. Wydarzenia wyzwalające. Gdzie ich szukać? Google Alerts.
Speaker A
Wpisujesz nazwę firmy klienta i dostajesz powiadomienie za każdym razem, kiedy pojawi się o nich wzmianka.
Speaker A
Możesz śledzić dziesiątki firm jednocześnie, za darmo. LinkedIn jest tu znowu przydatny. Posty firmowe, zmiany na stanowiskach, ktoś nowy w zarządzie to klasyczny sygnał.
Speaker A
Branżowe portale i prasa. Jeśli Tomek sprzedaje firmom logistycznym, powinien czytać "Transport Manager" albo "Logistykę" tak samo regularnie jak swoje maile.
Speaker A
I wreszcie KRS znowu. Zmiana zarządu, nowy wspólnik, podwyższenie kapitału. To wszystko jest publiczne i mówi ci, że w firmie coś się dzieje.
Speaker A
Otoczenie konkurencyjne. Kto jeszcze gra na tym boisku? Strona klienta to pierwszy krok. Zobacz, czyje logo mają w zakładce "Partnerzy" albo "Klienci nam zaufali".
Speaker A
Oferty pracy klienta potrafią dużo powiedzieć. Jeśli firma logistyczna szuka specjalisty od systemu SAP, to prawdopodobnie używa SAP.
Speaker A
Recenzje w Google i na branżowych portalach. Klienci salonów SPA piszą, jakich kosmetyków salon używa, czasem z nazwy.
Speaker A
I ponownie - rozmowy. Na targach, na konferencjach, na branżowych grupach na Facebooku. To wszystko działa. Problem? To czas.
Speaker A
Porządny research jednego klienta tymi metodami to godzina, półtorej. Tomek ma w lejku 30 klientów.
Speaker A
Marta jedzie na targi, gdzie będzie 200 wystawców. Nie dadzą rady. No dobrze, teraz zaprzęgamy AI do researchu.
Speaker A
To narzędzie robi ten sam research w 30 sekund. Do tej pory, kiedy wrzucałeś prompt do Gemini, model odpowiadał na podstawie tego, czego nauczył się podczas treningu, czyli z głowy.
Speaker A
Tyle że głowa Gemini ma datę ważności. Model nie wie, co firma logistyczna z Gdańska opublikowała w zeszłym tygodniu na LinkedIn.
Speaker A
Nie wie, że dwa miesiące temu zmienili prezesa. Nie wie, że właśnie ogłosili wejście na rynek niemiecki.
Speaker A
Ale Gemini z funkcją Deep Research wie. Bo zamiast odpowiadać z pamięci, idzie i sprawdza.
Speaker A
To nowa technika AI w tym module i będziemy z niej korzystać intensywnie. Spójrz na ten prompt.
Speaker A
To jest prompt dla Tomka. "Przeprowadź research firmy - i tutaj musicie wpisać nazwę swojej firmy - przed moim spotkaniem sprzedażowym.
Speaker A
Jestem handlowcem w firmie IT sprzedającej oprogramowanie do zarządzania flotą pojazdów firm logistycznych. Sprawdź ich stronę internetową, profil na LinkedIn i artykuły prasowe z ostatnich sześciu miesięcy.
Speaker A
Zidentyfikuj kluczowe osoby w zarządzie i ich role. Kto decyduje, kto doradza, kto blokuje. Znajdź wydarzenia wyzwalające: zmiany w firmie, nowe inwestycje, problemy z ekspansją.
Speaker A
Sprawdź, jakie rozwiązania IT mogą już mieć, otoczenie konkurencyjne. Na podstawie powyższego zaproponuj trzy powody, dla których mogą potrzebować mojego oprogramowania.
Speaker A
Oraz zasugeruj zdanie otwierające do pierwszego maila, odwołujące się do konkretnego wydarzenia w firmie klienta." I teraz zwróćcie uwagę na zakładkę Deep Research.
Speaker A
Włączamy ją tutaj, w narzędziach Deep Research. Bez tego włączonego Gemini zachowuje się w sposób standardowy, czyli po prostu generuje odpowiedź tak szybko, jak to możliwe. Po włączeniu Deep Research zachowuje się jak analityk, czyli tak naprawdę pójdzie do internetu i zacznie sprawdzać według planu,
Speaker A
który mu wyznaczyliśmy. Ten prompt dla Marty będzie wyglądał tak: "Przeprowadź research (nazwa firmy) przed targami kosmetycznymi. Produkuję naturalne kosmetyki do pielęgnacji twarzy i ciała. Szukam partnerów B2B.
Speaker A
Sprawdź ich stronę, media społecznościowe i opinie klientów. Ile mają lokalizacji. Kto jest właścicielem. Jakie marki kosmetyków obecnie oferują.
Speaker A
Czy pojawiły się ostatnio zmiany. Nowe otwarcia, zmiana wizerunku, nowa oferta. Zaproponuj mi trzy argumenty za współpracą,
Speaker A
Wynik wygląda jak notatka analityka, który spędził godzinę na researchu. Ale, i to jest ważne ale, odpal ten sam prompt bez funkcji Deep Research. Co dostaniesz?
Speaker A
Gemini może napisać coś, co wygląda na research. Wymyśli prawdopodobne nazwiska. Wymyśli prawdopodobne wydarzenia. Wymyśli konkurentów, którzy brzmią wiarygodnie.
Speaker A
Całość będzie bzdurą. W tekście marketingowym halucynacja AI to jest kłopot. Poprawisz i nikt się nie dowie.
Speaker A
W sprzedaży halucynacja to jest katastrofa. Wyobraź sobie, że Tomek idzie na spotkanie i mówi: "Gratulacje wejścia na rynek niemiecki".
Speaker A
A dyrektor patrzy na niego jak na wariata, bo żadnej ekspansji nie planują. Koniec rozmowy, koniec szansy.
Speaker A
Dlatego w przygotowaniu sprzedażowym zawsze używamy Deep Research. Zawsze. I zawsze weryfikujemy kluczowe fakty, zanim powiemy je klientowi na głos.
Speaker A
Zasada jest prosta: AI robi research za ciebie, ale to ty odpowiadasz za to, co powiesz klientowi.
Speaker A
Sprawdź to na własnym przykładzie. W kolejnej lekcji idziemy dalej.
Topics:research klientasprzedaż B2Bjednostka decyzyjnawydarzenia wyzwalająceotoczenie konkurencyjneAI GeminiDeep Researchmarketing i sprzedażLinkedInautomatyzacja sprzedaży
