Miks AI viktoriini generaatorid asendavad staatilised Lead vormid

Sissejuhatus

_Staatilised kontaktivormid on hääbumas. Mitte sellepärast, et inimesed ei tahaks oma andmeid jagada – nad teevad seda, kui selleks on selge põhjus. Probleem on selles, et enamik vorme ei paku midagi vastu. Täida see lahter, klõpsa „Saada”, oota e-kirja. See on täiesti ühepoolne tehing.

_ AI-küsitluste loojad muudavad selle dünaamika. Nad annavad enne, kui võtavad.

Numbrid, mis äratasid turundajate tähelepanu

Küsitlused ületavad järjekindlalt staatilisi vorme peaaegu kõigis olulistes kaasatuse näitajates. Interaktiivsete küsitluste keskmine täitmismäär on 70–80%, võrreldes tüüpiliste kontaktivormide 10–15%ga. See ei ole marginaalne erinevus, see on täiesti erinev kogemus.

Hiljuti on muutunud loomise pool võrrandist. Hea küsitluse koostamine võttis varem päevi: küsimuste kirjutamine, loogika kaardistamine, tulemuste lehtede kujundamine, harude testimine. AI-põhiste küsitluste loojate abil võtab see protsess nüüd alla tunni, mõnikord alla 20 minuti. Siis hakkasid arvutused mõistlikuks muutuma ka skeptilistele kasvumeeskondadele.

Miks viktoriinikogemus konverteerib paremini

Psühholoogiliselt toimub järgmine asi, kui keegi teeb viktoriini: nad saavad midagi enne, kui neilt midagi küsitakse.

Viktoriin teemal „Milline CRM sobib teie meeskonnale?“ tundub teenusena. Vorm, kus küsitakse teie nime, ettevõtte nime ja telefoninumbrit, tundub andmete kogumisena. Kogemus on täiesti erinev, isegi kui tulemus, e-posti aadress ja mõned ettevõtte andmed, on identsed.

Mängus on ka pühendumuse dünaamika. Kui keegi jõuab tulemuste lehele, on ta vastanud 6–8 küsimusele. Ta on investeerinud. E-posti küsimine tulemuste saamiseks ei tundu pealetükkiv, vaid loogiline järgmine samm. Konversioonimäärad sellel viimasel küsimusel on tavaliselt oluliselt kõrgemad kui külm opt-in maandumislehel.

Olen näinud, kuidas B2B SaaS-ettevõtted, kes pakuvad tasuta prooviversioone, asendavad oma tavalise „Alusta tasuta prooviversiooni” vormi lühikese küsimustikuga „Kas [tööriist] sobib teie meeskonnale?” ja näevad, kuidas kvalifitseeritud potentsiaalsete klientide hulk kasvab kuu jooksul 30–40%, kusjuures allavoolu konversioon tasuliseks teenuseks on parem, kuna potentsiaalsed kliendid olid algusest peale paremini segmenteeritud.

Mida AI tegelikult teisiti teeb

AI-küsitluste loojate „AI” osa ei ole lihtsalt turunduskeel. Kasulikud võimed jagunevad kahte kategooriasse.

Genereerimine kiirest või dokumendist. Te kirjeldate oma sihtrühma ja eesmärki („Ma tahan aidata e-kaubanduse brändidel välja selgitada, milline tootelehe optimeerimine neile sobib”) ja tööriist genereerib täieliku küsimuste komplekti, tulemuste kategooriad ja tulemuste koopia. Te redigeerite, mitte ei kirjuta algusest peale. See on oluline kõigile, kes on 20 minutit tühja küsitluse looja ees istunud.

Loogika ja personaliseerimine suurel skaalal. AI-abistatud harukontroll tähendab, et küsitluse kulg võib kohanduda vastustega reaalajas, ilma et te peaksite käsitsi kodeerima tingimuslikku loogikat iga võimaliku marsruudi jaoks. 10 küsimusega ja 4 tulemustüübiga küsitlusel on teoreetiliselt kümneid erinevaid kulgemisviise. Head AI-tööriistad suudavad sellega hakkama saada, ilma et te peaksite seda esmalt tahvlile joonistama.

Kus enamik meeskondi eksib

Suurim viga on käsitleda küsitlust kui potentsiaalsete klientide hankimise vormi, millel on lisasammud. Kui teie küsitlus on lihtsalt „sisestage oma andmed ja me saadame teile soovituse”, siis olete mööda pannud.

Küsitlus peab tulemustes pakkuma tegelikku väärtust. Mitte ebamäärast „Olete B-tüüpi turundaja!” koos CTA-ga demo broneerimiseks, vaid tulemuste lehekülg, mis annab kellelegi midagi tõeliselt kasulikku teavet tema olukorra kohta, isegi kui ta teilt kunagi midagi ei osta.

Just see spetsiifilisus ajendab jagamist. Küsitlusi, mille tulemused on sisukad ja spetsiifilised, jagatakse 2–3 korda sagedamini kui üldiseid küsitlusi. Ja kui küsitlust jagatakse, langevad teie potentsiaalsete klientide hankimise kulud drastiliselt, sest publik levitab teie eest teavet.

Kasutusjuhtumid, kus see toimib kõige paremini

Mitte iga tootekategooria sobib loomulikult küsitluste jaoks, kuid nimekiri on pikem, kui enamik inimesi arvab.

Toote soovitamine on ilmselge näide: „Leia oma meeskonnale sobiv plaan”, „Milline tööriist sobib sinu töövooguga?”. Need toimivad, sest soovitus tundub isikupärastatud ja kasutajad ootavad, et enne soovituse saamist antaks neile mingit konteksti.

Hindamine ja punktide andmine toimivad hästi SaaS-toodete puhul, mis aitavad kasutajatel midagi parandada. Küsitlus, mis hindab teie praegust SEO-tervist, e-kirjade kättetoimetamise tavasid või uute töötajate sisseelamisprotsessi, loob aluse ja positsioneerib teie toote lahendusena, mis täidab lünga.

Sihtrühma segmentatsioon on alahinnatud kasutusjuhtum. Küsimustik teie müügitoru ülaosas, enne kui potentsiaalne klient müügiosakonnaga räägib, võib segmenteerida neid ettevõtte suuruse, kasutusjuhtumi või ostuetapi järgi. Need andmed sisestatakse otse e-kirjade jada, müügimärkmetesse ja reklaamide retargetingusse.

Lünk „see kõlab huvitavalt” ja „me kasutame küsitlusi tegelikult potentsiaalsete klientide leidmise kanalina” vahel oli varem märkimisväärne tehniline töö. AI-küsitluste loojad täidavad suurema osa sellest lüngast, mistõttu on see kategooria viimase kahe aasta jooksul muutunud uudishimust standardseks tööriistaks enamikus kasvupakettides.