Case Study · הנדסת משפך מכירה
מ-outbound ידני למנוע pipeline שרץ לבד
חברת SaaS בתחום ה-AI · צוות מכירות מתרחב
חברת AI צומחת רצתה pipeline יזום בלי לנפח את צוות ה-SDR. ה-outbound היה ידני, הרשימות התיישנו, והמענה לאינבאונד היה איטי. הנדסנו מנוע outbound מבוסס סיגנלים על Clay ועל ה-CRM: סוכני AI שחוקרים חשבונות ברצף, מעשירים, מנקדים ומנתבים, כך שכל נציג עובד רק על מה שחם.
<5 דק׳
speed-to-lead לאינבאונד
+50%
SQL מוכשרים למכירות
×2
reply rate ב-cold outbound
0
מחקר חשבונות ידני, הכל אוטומטי
האתגר
- outbound ידני שלא מתרחב עם הצוות
- רשימות מתיישנות בלי סיגנלים טריים
- מענה איטי לאינבאונד, לידים חמים מתקררים
- נציגים מבזבזים שעות על מחקר חשבונות
- אין ניתוב חכם, כל אחד עובד אחרת
התהליך שהנדסנו
01
Signal Watchlist
הגדרנו אותות קנייה (גיוסים, funding, טכנולוגיות, job changes) ובנינו רשימת מעקב חיה לחשבונות היעד.
02
העשרת Waterfall
Clay מושך מ-LinkedIn, Apollo, ZoomInfo ו-Lusha ברצף, למקסימום כיסוי של מיילים, טלפונים ופרטי חברה.
03
סוכני מחקר AI
סוכני AI חוקרים כל חשבון ברצף, מסכמים הקשר וכותבים פתיח מותאם, במקום שעות מחקר ידני.
04
ניקוד וניתוב
ניקוד לפי fit וכוונה, וניתוב Round-robin עם SLA. רק לידים חמים מגיעים לנציג הנכון.
05
Speed-to-Lead
אינבאונד חם מקבל מענה תוך פחות מ-5 דקות דרך אוטומציה, במקום שעות של המתנה.
06
Outbound בסקייל
רצפים רב-ערוציים מותאמים אישית שרצים לבד, עם A/B ומעקב reply, בלי לנפח את הצוות.
07
סנכרון ודיווח
הכל מסונכרן ל-CRM עם דשבורד pipeline, כך שההנהלה רואה מה עובד בזמן אמת.
המנוע: Clay + CRM, רץ לבד
במקום צוות שמחפש, מעתיק ומדביק, המנוע רץ מסביב לשעון. סוכני AI חוקרים ומעשירים, המערכת מנקדת ומנתבת, והנציגים מתעסקים רק בשיחות ובסגירות. הכל מחובר ל-CRM בסנכרון מקורי.
Signal watchlist חיהעשרת Waterfallסוכני מחקר AIניקוד fit + כוונהניתוב Round-robin + SLASpeed-to-lead אוטומטירצפים רב-ערוצייםA/B ומעקב replyסנכרון דו-כיווני ל-CRM
“
הצוות הפסיק לחפש והתחיל למכור. המנוע מביא לנו חשבונות חמים כל בוקר, מוכנים לשיחה.
VP Sales, חברת SaaS בתחום ה-AI
רוצים תוצאה כזו אצלכם?
נתחיל באבחון ארכיטקטורה חינם. נמפה איפה מפסידים הכנסה, ונחזור עם תוכנית הנדסית. בלי התחייבות.