AI rakendamine B2B müügis

Siin on võimalikud teemad firmasisese koolitus-konsultatsiooniprojekti läbiviimiseks, mis lepitakse kokku ettevalmistuse käigus. AI rakendamine B2B müügis – süsteemselt ja tulemuslikult

Need koolitus teemad on mõeldud B2B müügispetsialistidele, müügijuhtidele ja konsultantidele, kes soovivad AI abil teha müüki targemalt ja kindlama süsteemiga: leida õiged sihtkliendid, valmistuda kohtumisteks põhjalikumalt, sõnastada väärtus selgemalt ning hoida müügiprotsess järjepidevalt kontrolli all. Nelja plokiga programm katab kogu B2B müügiteekonna algusest lõpuni ja aitab muuta AI kasutamise selgeks, praktiliseks ja tulemustele suunatuks.

I PLOKK: TÄPPISSIHIKUGA KLIENDILEIDMINE (PROSPECTING 2.0)

1. Signaalipõhine müük (Signal-Based Selling)

  • Strateegiline kontekst: B2B ostjad on immuunsed geneeriliste “külmade kirjade” suhtes. Edukad firmad ei otsi enam kontakte, vaid ajastust. Me ei võta ühendust siis, kui meil on vaja müüa, vaid siis, kui andmed näitavad, et kliendil on vaja osta.
  • Kuidas teeme Eestis: Kuna Eestis on andmemaht väiksem kui USA-s (kus tööriistad nagu Clay teevad kõik ette-taha ära), ehitame koolitusel “hübriid-mootori”, mis kammib läbi Eesti digiruumi (uudised, Teatmik, tööportaalid).
  • Praktiline harjutus “10-Minuti Detektiiv”: Võtame 5 sihtklienti ja kasutame Perplexity Pro või Webscraper lahendusi. Otsime 3 tüüpi signaale: Kasv (investeering, uus tehas), Inimkapital (palkavad uue juhi = strateegia muutus) või Tehnoloogia (võtsid kasutusele uue tarkvara).
  • Tulemus: Müüja ei saada kirja “Tere, kas tahate osta?”, vaid “Märkasin töökuulutustest, et skaleerite müüki Saksamaa suunal – tavaliselt toob see kaasa [X] probleemi. Kuidas plaanite seda lahendada?”.

2. “Laisk” ekspert: Autentne sisuloome ja persoonibränd

  • Strateegiline kontekst: LinkedInis müümine töötab, aga müüjatel pole aega ega oskust kirjutada. Tavaline ChatGPT tekst (“Unlock your potential!”) on robotlik ja peletab kliendid eemale.
  • Kuidas teeme Eestis: Me ei kasuta kantseliitlikku GPT-4. Õpetame kasutama Claude Sonnet 4.5 mudelit, mis valdab loomulikku ja nüansirohket eesti keelt.
  • Praktiline harjutus “Sisuturundaja sinu taskus”: Võtame ettevõtte igava tehnilise PDF-i (tooteleht või whitepaper). Kasutame prompt-chaining tehnikat, et luua sellest 3 eri formaati: 1) Provokatiivne arutelu, 2) Õpetlik “Kuidas teha…” postitus, 3) Kliendilugu.
  • Tulemus: Müüja on pildil valdkonna eksperdina, kulutades selleks vaid 15 minutit nädalas. Tekstid on soojad ja inimlikud.

3. Digitaalsed teisikud: Hüper-personaalne videomüük

  • Strateegiline kontekst: Tekstipõhiste külmade kirjade vastamismäär on alla 2%. Video töötab, aga selle tootmine on ajakulukas. Lahendus on skaleeritav personaalsus.
  • Kuidas teeme Eestis: Eestlane on skeptiline deepfake’ide suhtes. Seega kasutame hübriidi: reaalne ekraanisalvestus + AI poolt lihvitud skript ja teostus.
  • Praktiline harjutus “Ekraanipildi strateegia”: Kasutame tööriistu (nt Loom või Synthesia), et luua videopöördumine. Trikk on selles, et video taustaks on konkreetse kliendi koduleht. Müüja “kõnnib” kliendi lehel ja osutab kohtadele, kus tema toode väärtust looks.
  • Tulemus: Psühholoogiline efekt “Ta tegi selle video spetsiaalselt mulle”. See tõstab vastamismäära statistiliselt 3-4 korda.

II PLOKK: ANALÜÜS JA STRATEEGILINE EELTÖÖ

4. Kliendi “röntgen-analüüs”: Majandusaasta aruannete muukimine

  • Strateegiline kontekst: Müügimees läheb suurkliendi jutule ettevalmistuseta, teades vaid kodulehe infot. See on “kohvijoomine”, mitte strateegiline müük.
  • Kuidas teeme Eestis: Kasutame avalikke majandusaasta aruandeid, mis on kullaauk, mida keegi ei viitsi lugeda.
  • Praktiline harjutus “Bilansi muukimine”: Laeme OpenAI o1 (Reasoning) mudelisse kliendi PDF-aruande. Anname käsu leida varjatud riskid: kasvavad laovarud, kahanev kasumimarginaal, suured intressikulud.
  • Tulemus: Müüja saab kohtumiseks 5 strateegilist küsimust, mis tabavad otse finantsjuhi (CFO) valupunkti. Ta positsioneerub partnerina, kes mõistab kliendi äri.

5. Otsustajate ringi murdmine: Personapõhine kommunikatsioon

  • Strateegiline kontekst: B2B tehingus on 6-10 otsustajat. Üks geneeriline pakkumine ei toimi kõigile – IT-juht, Finantsjuht ja Tegevjuht räägivad eri keelt.
  • Kuidas teeme Eestis: Ehitame AI abil “tõlkekihid”.
  • Praktiline harjutus “Kameeleon-efekt”: Ehitame Custom GPT (“Persona Bot”), mis tunneb teie toodet. Sisestame tooteomaduse ja AI genereerib reaalajas 3 argumenti: 1) CFO-le (rõhk ROI-l ja kulude kokkuhoiul), 2) IT-juhile (rõhk turvalisusel ja integratsioonil), 3) Kasutajale (rõhk mugavusel ja ajavõidul).
  • Tulemus: E-kirjad ja pakkumised, mis murravad läbi organisatsiooni eri kihtide.

6. Konkurendi “Red Teaming”: Strateegiline sõjamäng

  • Strateegiline kontekst: Me läheme pakkumisele teadmata, mis on meie nõrgad kohad kliendi (või konkurendi) silmis. Meil on “Happy Ears” sündroom.
  • Kuidas teeme Eestis: Kasutame AI-d kui “vastasmeeskonda”.
  • Praktiline harjutus “Kuri konkurent”: Söödame AI-le sisse konkurendi avalikud materjalid ja hinnastuse. Palume AI-l rünnata meie pakkumist: “Leia 5 põhjust, miks klient peaks valima konkurendi, mitte meid.”
  • Tulemus: Müüja on ette valmistatud rasketeks küsimusteks ja oskab oma nõrkusi ennetavalt maandada (immuniseerimine), enne kui klient need tõstatab.

III PLOKK: MÕJUTAMINE JA VÕITMINE

7. AI müügijõusaal: Simulatsioonid ja hääletreening

  • Strateegiline kontekst: Rollimängud kolleegiga on kohmakad. Müüjad harjutavad päris klientide peal, “põletades” kontakte.
  • Kuidas teeme Eestis: Kasutame OpenAI Advanced Voice Mode’i või spetsiaalseid simulaatoreid.
  • Praktiline harjutus “Ebamugav klient”: Müüja peab 5 minuti jooksul veenma AI-d, kes mängib skeptilist, hinnatundlikku ja kiirustavat Eesti ostujuhti.
  • Tulemus: Kohene ja aus tagasiside (“Sa rääkisid liiga kiiresti”, “Sa muutusid hinna juures ebakindlaks”). See treenib lihasmälu rasketeks olukordadeks turvalises keskkonnas.

8. Visuaalne jutuvestmine: “Surm PowerPointile”

  • Strateegiline kontekst: Müügiesitlused on igavad, teksti täis ja kliendi jaoks väsitavad. Need ei eristu massist.
  • Kuidas teeme Eestis: Hülgame vanad slaidipõhjad. Kasutame generatiivset disaini.
  • Praktiline harjutus “Nullist sajani 5 minutiga”: Kasutame tööriistu nagu Gamma või Tome. Genereerime esitluse, kus AI on juba kasutanud kliendi brändivärve ja loonud pildid (nt Midjourney/Flux abil), kus kliendi logo on integreeritud meie lahendusega.
  • Tulemus: “Rätsepatööna” valminud esitlus, mis jätab mulje, et agentuur tegi seda nädala aega. Visuaalne mõju tõstab usaldust.

9. Tehingu kindlustamine ja loogika kontroll

  • Strateegiline kontekst: Müügiprognoosid on sageli ebatäpsed, põhinedes emotsioonil, mitte faktidel.
  • Kuidas teeme Eestis: Objektiivne audit AI-ga.
  • Praktiline harjutus “Miks ma kaotan?”: Müüja kirjeldab tehingu seisu ja kliendi käitumist (anonüümselt). AI analüüsib loogikat: “Sa oled suhelnud ainult projektijuhiga, aga eelarve otsustab juhatus. Sinu võidutõenäosus on reaalsuses vaid 20%.”
  • Tulemus: Täpsemad prognoosid ja ennetav tegutsemine tehingu päästmiseks.

IV PLOKK: EFEKTIIVSUS JA PROTSESSID (ADMIN & OPS)

10. Nähtamatu CRM: Häälpõhine müügihaldus

  • Strateegiline kontekst: CRM-i (nt Pipedrive) täitmine on müüjate enim vihatud tegevus. Info jääb sisestamata, juhtidel puudub ülevaade.
  • Kuidas teeme Eestis: Kasutame Pipedrive’i AI võimekust ja mobiilset dikteerimist.
  • Praktiline harjutus “Autosõidu memo”: Simuleerime olukorda autos pärast kohtumist. Müüja dikteerib telefonile vabas vormis kokkuvõtte. AI transkribeerib, eraldab struktureeritud andmed (eelarve, tähtajad) ja sisestab CRM-i. Lisaks koostab ta kliendile saadetava tänukirja mustandi.
  • Tulemus: Administratiivtöö väheneb 1 tund päevas. CRM on alati korras.

11. Pakkumiste kiirendi: Ettevõtte “teadmusbaas”

  • Strateegiline kontekst: Mahukate hangete ja tehniliste pakkumiste kirjutamine on aeganõudev ja veaohtlik käsitöö.
  • Kuidas teeme Eestis: Loome turvalise, ettevõttesisese teadmusbaasi (Knowledge Base).
  • Praktiline harjutus “Pakkumiste tehas”: Sisestame AI-sse ettevõtte 10 parimat varasemat pakkumist. Uue hanke puhul genereerib AI tehnilised vastused, mis on faktitäpsed ja järgivad rangelt ettevõtte stiili ja terminoloogiat.
  • Tulemus: Pakkumiste koostamise aeg väheneb kuni 80%, jättes inimestele aega tegeleda strateegia ja hinnastamisega.

12. Kliendi kasvatamine: Andmepõhine lisamüük

  • Strateegiline kontekst: Kliendihaldurid teevad rutiinseid “kuidas läheb” kõnesid, pakkumata uut väärtust. Lisamüügi potentsiaal jääb märkamata.
  • Kuidas teeme Eestis: Muudame Exceli read rahaks.
  • Praktiline harjutus “White Space Analysis”: Laeme AI-sse kliendi ostuajaloo. Palume AI-l leida mustreid: “Milliseid tooteid ostavad sarnase profiiliga kliendid, mida see klient pole veel ostnud?”
  • Tulemus: AI genereerib konkreetse lisamüügi ettepaneku koos arvutusliku kasuga. Kliendikohtumine muutub tulutoovaks konsultatsiooniks, mitte vaid kohvijoomiseks.

Koolitust pakume ettevõttesisese arenguprogrammi ja coachinguna, mida saab kohandada vastavalt organisatsiooni müügiprotsessile, sihtturule ja meeskonna rollidele. Programmi viivad läbi Kaido Vestberg (B2B müük) ning Kaspar Kuhi (AI rakendamine müügiprotsessis).

Võta meiega ühendust ja lepime kokku sobiva koolitus lahenduse.

KONTAKTID