What is Breadcrumbs Copilot?
Breadcrumbs는 모든 규모의 기업에 맞는 기업급 리드 스코어링을 제공하는 AI 기반 소프트웨어입니다. Breadcrumbs를 사용하면 전체 영업 퍼널을 최적화하고 마케팅 공인 리드(MQL)를 기회로 전환하는 비율을 최대 30%까지 늘릴 수 있습니다. 이 소프트웨어는 영업 지원 및 제품 주도적 성장 동작을 모두 지원하므로 다양한 회사에 적합합니다. Breadcrumbs는 혁신적인 기업의 신뢰를 받고 있으며, 사용자가 몇 번의 클릭만으로 몇 초 이내에 리드 스코어링 모델을 만들 수 있는 Copilot과 같은 기능을 제공합니다. 또한 자동화된 리드 스코어링, 전체 투명성 및 사용자 지정 옵션을 위한 데이터 기반 모델과 Breadcrumbs 스코어링 엔진에 대한 전체 액세스 권한도 제공합니다.
주요 기능:
1. 데이터 기반 모델을 통한 자동 리드 스코어링: Breadcrumbs를 사용하면 데이터 기반 모델을 활용하여 리드 스코어링 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 세 번의 클릭만으로 비즈니스 요구 사항에 맞춰 완벽하게 투명하고 사용자 지정이 가능한 리드 스코어링 모델을 만들 수 있습니다.
2. 무제한 작업 공간과 모델: 한두 개의 모델로 제한하는 기존 솔루션과 달리 Breadcrumbs를 사용하면 무제한 작업 공간과 모델을 만들 수 있습니다. 이러한 유연성은 허위 제약을 제거하고 획득, 확장, 유지 등 모든 수익 레버를 최적화할 수 있게 해줍니다. 운영이나 시스템에 영향을 주지 않고 다변량 테스트를 실행할 수도 있습니다.
3. 영업 및 마케팅 정렬: Breadcrumbs는 머신 러닝(ML)을 통해 예측 속성을 식별하여 마케팅 및 영업팀 간의 객관적인 대화를 촉진합니다. 비교 기능을 통해 다양한 가설을 검증할 수 있고 Copilot을 통해 사용자는 몇 초 내에 빠른 인사이트를 얻을 수 있습니다.
사용 사례:
- 퍼널 효율성 최적화: Breadcrumbs가 제공하는 데이터 기반 모델을 통한 리드 스코어링을 자동화함으로써 기업은 고품질 리드에 집중하여 퍼널 효율성을 개선할 수 있습니다.
- 영업 마케팅 정렬 개선: 이 소프트웨어는 무엇이 리드를 핫하게 만드는지에 대한 객관적인 인사이트를 제공하여 마케팅 및 영업팀 간의 격차를 해소합니다.
- GTM 스택 데이터 통합: Breadcrumbs를 사용하면 기업이 GTM(Go-to-Market) 스택 데이터를 통합하여 잠재 고객, 리드 및 고객에 대한 통합된 뷰를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 프로그램 최적화를 위한 추세 분석과 스코어링 엔진의 모든 수준에서 심층 분석이 가능해집니다.
사용 방법:
1. Copilot 시작하기: Breadcrumbs의 Copilot 기능을 사용하여 몇 초 내에 첫 번째 리드 스코어링 모델을 만드세요. 이 소프트웨어는 데이터를 분석하고 필요에 따라 사용자가 사용자 지정할 수 있는 제안된 모델을 생성합니다.
2. 리드 스코어링 자동화: Breadcrumbs의 데이터 기반 모델을 활용하여 리드 스코어링 프로세스를 자동화하세요. 세 번의 클릭만으로 비즈니스 요구 사항에 맞춰 투명하고 사용자 지정이 가능한 모델을 만들 수 있습니다.
3. 인사이트 탐색: Breadcrumbs의 Reveal, Compare, Explore와 같은 기능을 활용하여 리드, 잠재 고객 및 고객에 대한 귀중한 인사이트를 얻으세요. 이러한 인사이트는 마케팅 프로그램을 최적화하고 퍼널 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
결론:
Breadcrumbs는 영업 퍼널 효율성을 최적화하려는 기업을 위해 엔터프라이즈급 리드 스코어링 기능을 제공하는 AI 기반 소프트웨어입니다. 자동화된 리드 스코어링 모델, 무제한 작업 공간 및 모델 기능, 영업 지원 또는 제품 주도적 성장 동작과 같은 다양한 GTM 전략을 지원하는 Breadcrumbs는 사용자에게 수익 성장을 촉진하는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. GTM 스택 데이터를 통합하고 마케팅 및 영업팀 간의 객관적인 대화를 촉진함으로써 이 소프트웨어는 기업이 실시간 데이터 분석을 기반으로 잘 알려진 결정을 내리고 조직 내에서 전반적인 정렬을 개선할 수 있도록 지원합니다.
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