AI Bringing the MDR Back? A Marketing / Sales Alignment Opportunity
Автор предсказывает возвращение роли MDR (Market Development Rep) благодаря AI, который позволяет масштабировать персонализированные рекомендации контента в исходящих рассылках. Большинство покупателей не находятся в активном поиске решения, поэтому вместо попыток сразу назначить встречу стоит встречать их там, где они есть — предлагая релевантный контент (руководства, видео, ивенты, блоги). Раньше такой подход не работал из-за высокой стоимости ручной 1:1 работы и низкой конверсии, но AI снимает это ограничение, сопоставляя first-party и third-party данные. В пример приводится холодное письмо, которое получила Jen Allen-Knuth при выходе в компанию — оно предлагало полезный ресурс, а не питч. Автор советует провести аудит контента с маркетингом, использовать вторичный домен/инбокс для рассылок и выстраивать кампании через инструменты вроде Ora. Главный вопрос — выдержит ли CAC такую модель дистрибуции, но при продуманной системе ответ может быть положительным.
AI возвращает MDR? Возможность для согласования маркетинга и продаж
Прогноз: AI-аутрич может починить согласование продаж и маркетинга… возвращение MDR
Market Development Rep (он же MDR, предшественник SDR и BDR) готов к возвращению благодаря AI. Большинство sales-аутрича сосредоточено на «питче» продукта, встречи и т. д. Сила AI в том, что у нас появляется возможность создавать гиперспецифичные рекомендации маркетингового контента, чтобы вести пользователя по его пути. Будущее согласования продаж и маркетинга прямо перед нами — нужно лишь его реализовать.
Встречаем покупателей там, где они находятся
Свежая новость: ваш покупатель, скорее всего, не «в рынке». Он, вероятно, не думает: «Мне нужно решить эту проблему сегодня». Тем не менее вся стратегия мессаджинга и аутбаунда строится вокруг того, чтобы привести человека на встречу. А что, если вместо этого мы будем встречать покупателя там, где он есть, — с помощью контента? Обычно мы воспринимаем это как «inbound». Но inbound требует, чтобы он сам вас нашёл. Поскольку ленты соцсетей оптимизируются под платный контент, это открывает новую возможность для outbound.
Почему раньше это не работало?
Аутбаунд с полезным контентом исторически работал плохо, потому что доставка контента через outbound носит универсальный характер. Тратить время продавца на ручное 1:1 сообщение слишком дорого, если следующий шаг — это просто прочтение блога. Конверсия email слишком низкая, чтобы это имело смысл. Она может быть выше, чем у рекламы, поэтому команды запускают автоматизированные потоки, привязанные к скачиванию контента. Но такой поток обычно по-прежнему нацелен на конверсию во встречу.
Вот пример из нашего Guide to Inbound:
Hey Julia, увидел, что вы скачали наш отчёт State of Email. Что думаете? Если есть что-то, во что вы хотите копнуть глубже, с радостью пришлю более конкретные исследования.
Этот пример письма хорош. Но любые автоматические рекомендации контента, которые последуют далее, основаны только на контексте одного скачивания.
AI позволяет командам контекстуализировать (между first-party и third-party данными), почему контент может быть им полезен. Это создаёт более богатую ткань контекста, не отнимая времени у представителя.
Какой контент работает?
Ивенты, гайды, видео, блоги и т. д. — никогда ещё не было настолько интересного времени, чтобы использовать эти инструменты для затягивания людей на свою орбиту, вместо того чтобы продавливать конверсию в нижней части воронки до того, как они готовы.
Покупатели говорят, что хотят сначала разобраться без продавца. Эта механика как раз это и обеспечивает. Идея пришла не на пустом месте. Она сидела у меня в голове с тех пор, как Jen Allen-Knuth получила холодное письмо, когда только пришла к нам в компанию руководить комьюнити и партнёрствами. Кто-то увидел её прошлый опыт и вместо того, чтобы питчить свой продукт… написал: «эй, вот кое-что, что будет действительно полезно по мере того, как ты входишь в курс дела». Тогда как большинство писем были в духе «поздравляю, вот мой продукт. Хочешь купить?», это письмо встретило читателя на его собственном таймлайне.
Развивай свой TAM > Сжигай свой TAM
Мы часто слышим, как покупатели говорят, что они в «режиме исследования» — это потому, что они встречаются с вендорами, чтобы узнать, что вообще возможно. Однако мы редко задумываемся, как нам встретить больше покупателей на самых ранних стадиях этого режима исследования.
TAM (total addressable market), скорее всего, не закупается. Но если вы можете взглянуть на мир с их точки зрения и принести им контекстуализированный контент, который может им помочь… Те, кто освоит этот этос «сначала дай, потом получи», увидят лучшее согласование между командами продаж и маркетинга и получат гораздо более достоверное развитие всего своего TAM.
Как действовать
Ниже — несколько простых шагов, чтобы запустить эту программу:
Поработайте с маркетингом над аудитом контента — в каких ситуациях ваш контент может помочь? Для кого он создан? Постройте программу аутбаунда. Для этой кампании понадобится вторичный инбокс/домен из-за объёмов. Вы не хотите, чтобы этот объём подъедал безопасный объём основных инбоксов ваших продавцов. Подробнее о настройке — в нашем Deliverability 101 Guide. Если вы не используете Ora, вам нужно будет сопоставить сигналы и триггеры с конкретными частями контента. Затем составить короткую (1–2 письма) email-последовательность, которая представляет контент, а в follow-up спрашивает, был ли ресурс полезен. Если вы используете Ora, вы просто соберёте кампанию с контентными ассетами в инструкциях с контекстом из аудита — почему и где они будут полезны. Затем дадите агенту указание только продвигать контент и узнавать, нашли ли его полезным, на основе исследования Ora о проспекте.
О чём стоит подумать
Это переосмысление email как гиперпродуманного рекламного канала. Как и со всей рекламой, вопрос будет звучать так: «может ли CAC поддержать такую практику дистрибуции?». Я считаю, что ответ может быть «да», если система продумана вокруг кампании. Реклама дорогая, но она не может контекстуализировать рекомендацию. А 1:1-касание — может.
Об авторе