Anwendungsfälle der AI-Beziehungsforschung

Vertrieb: Vorbereiten auf einen Discovery-Anruf

Persona: Jordanien, Account Executive, mittelständisches Softwareunternehmen

Ziel: Grundlegendes zum Beziehungsnetzwerk in einem neuen Opportunity-Account vor einem Discovery-Aufruf

Jordan hat in 48 Stunden einen Entdeckungsanruf mit drei Personen, die sie noch nie bei Horizon Construction Partners getroffen hat. Vor der AI-Beziehungsforschung verbrachte sie zwei bis drei Stunden damit, den Kontext aus Google, den Nachrichten, ihrem CRM und Slack zusammenzufügen. Sie öffnet den Opportunity-Datensatz und klickt auf Statistiken generieren. Die AI-Beziehungsforschung scannt das Web, ihre CRM-Datensätze und internen Anrufabschriften im Hintergrund. Innerhalb von Minuten werden im Beziehungsdiagramm acht priorisierte Verbindungen angezeigt. Zwei stechen hervor: eine ehemalige Kollegin eines der Anrufteilnehmer arbeitet derzeit in Jordans Unternehmen und es gibt einen gemeinsamen Investor zwischen Horizon und einem ihrer Bestandskunden.

Jordan klickt auf den Knoten "Freigegebener Investor", liest die Beziehungszusammenfassung und die zugehörigen Quellzitate und identifiziert einen Pfad zu einer herzlichen Einführung durch ihren Kollegen. Sie erstellt direkt im Diagramm einen Kontaktdatensatz für eine neu entdeckte Führungskraft. Jordan beginnt ihren Discovery-Aufruf mit einem klaren Bild des Beziehungsnetzwerks, einer herzlichen Einführung, die bereits in Bewegung ist, und maßgeschneiderten Gesprächspunkten – alles in weniger als 10 Minuten.

Finanzdienste: Besprechungsvorbereitung für Beziehungsmanager

Persona: Sarah, Beziehungsmanagerin, Community-Banken

Ziel: Recherchieren eines wichtigen Geschäftsaccounts vor einer Kundenbesprechung

Sarah hat eine Besprechung mit Innovate Robotics geplant. Sie öffnet den Accountdatensatz, um die AI-Beziehungsforschung auszulösen. Die AI-Beziehungsforschung scannt CRM-Datensätze, öffentliche Webinhalte und Data 360-Dokumente, einschließlich Anrufabschriften und E-Mail-Archiven.

Im Beziehungsdiagramm werden die wichtigsten Verbindungen zu Innovate angezeigt. Sarah klickt auf Knoten und Kanten, um Beziehungsbeschreibungen, Stärkeanalysen und Quellzitationen zu lesen. Sie entdeckt Venture Kinetics, das in einer Pressemitteilung als neuer F&E-Partner von Innovate genannt wird. Sie erstellt direkt im Diagramm einen Leaddatensatz für Venture Kinetics und notiert sich eine Frage zum potenziellen Finanzierungsbedarf für die Partnerschaft.

Die AI-Beziehungsforschung hat auch eine ausgeblendete Übereinstimmung gekennzeichnet: Alex Carlson Jr., der in einem kürzlich veröffentlichten Nachrichtenartikel als COO eines Kunden von Innovate identifiziert wurde, ist auch ein Kontaktdatensatz im CRM der Bank, der mit einem bestehenden Kunden verknüpft ist. Sarah bestätigt die Übereinstimmung und sieht, dass die Bank und Innovate eine gemeinsame Beziehung mit Alex' Firma haben, eine Überschneidung, die neue Cross-Selling-Opportunities eröffnet. Sie klickt auf "Fragen", um das vollständige Beziehungsdiagramm an Agentforce weiterzugeben, und fragt, welche der beiden handlungsrelevantesten Opportunities vor der Besprechung vorliegen. Sie geht mit einer fokussierten Zwei-Punkte-Strategie, einem neuen Lead-Datensatz, der bereits im CRM vorhanden ist, und einer bestätigten Kreuzbeziehung in die Besprechung, die in weniger als 10 Minuten angezeigt wird.

Marketing: Recherchieren einer Einkaufsgruppe für die Accountpflege

Persona: Marcus, Accountbasierter Marketingexperte, B2B-Softwareunternehmen

Ziel: Identifizieren und Personalisieren der Kontaktaufnahme mit Entscheidungsträgern in einem Zielaccount

Marcus erstellt eine Pflegekampagne für Crestfield Logistics, einen Zielaccount mit hoher Priorität. Bevor er die Kontaktaufnahme personalisieren kann, muss er wissen, wer die wirklichen Entscheidungsträger sind und wie ihre Hintergründe aussehen. Er öffnet den Accountdatensatz und löst die AI-Beziehungsforschung aus.

Im Beziehungsdiagramm werden wichtige Beteiligte und ihre Verbindungen angezeigt. Marcus entdeckt, dass der VP of Operations zuvor bei einem Unternehmen gearbeitet hat, das bereits Kunde seiner Organisation ist, eine Verbindung, die im CRM nirgendwo sichtbar ist. Er sieht auch, dass der Finanzvorstand kürzlich in den Vorstand eines Branchenverbands aufgenommen wurde, den sein Unternehmen sponsert.

Marcus verwendet diese Statistiken, um die Kaufgruppe zu segmentieren und Kampagnennachrichten an den Hintergrund und die Prioritäten der einzelnen Beteiligten anzupassen. Statt einer allgemeinen Pflegesequenz startet er eine Kampagne mit Kontaktaufnahme, die direkt mit dem Kontext der einzelnen Beteiligten spricht und den wärmsten Einstiegspunkt für den Erstkontakt identifiziert.