每次通话后更新 CRM 是销售代表的一项重要任务，但这意味着大量的行政工作会占用实际销售时间。 Attention希望通过其销售助理解决这个问题，该助理使用人工智能技术和自然语言处理在通话后自动填写 CRM 并起草后续电子邮件。
这家总部位于纽约的初创公司今天宣布，它已经筹集了 310 万美元，由 Eniac Ventures 领投，机构投资者 Frst、Liquid2 Ventures、Maschmeyer Group Ventures 和 Ride Ventures 跟投。该轮还包括 Ramp、Pawp、Truework 和 CBInsights 的创始人。
Attention 由首席执行官 Anis Bennaceur 和首席技术官 Matthias Wickenburg 于 2021 年 9 月创立。两人在经营 Swipecast 和 Mixer 时相识，这两个竞争性的创意专业工作平台。在成为竞争对手五年后，两人喝了杯咖啡，意识到他们在销售方面面临着许多相同的挑战，比如需要不断更新 Salesforce 并尽快招募新的销售代表。
“经过多次反复，我们决定一起工作，”Bennaceur 说。 “我与销售主管和初级销售代表进行了数百次对话，询问他们的痛点，挖掘潜在的所需解决方案，并不断迭代，而 Matthias 将并行构建这些解决方案。经过无数次迭代，我们知道我们找到了一些东西。”
Attention 的帮助之一是 CRM 卫生，这意味着确保 CRM 软件更新为干净和准确的数据。 Bennaceur 解释说这很重要，因为首席营收官和销售副总裁依赖其组织的 CRM 来跟踪与客户的互动、管理销售线索和分析销售数据。这让他们可以决定如何增加收入。
但是要保持 CRM 卫生有几个障碍。一方面，这对销售代表来说是一项繁重的行政工作，而且会占用实际销售时间。当销售代表离职或将账户转给其他代表时，也很容易遗漏数据。这会导致潜在客户流失和客户流失。最后，由于没有任何方法可以跟踪销售电话中的谈话内容，收入负责人很难决定如何推进潜在交易。
Attention 通过自动将呼叫数据导出到 CRM 来解决此问题。例如，如果销售团队使用 MEDDIC 销售方法，这是一个包括六个步骤的问题框架，Attention 知道对话中是否涵盖了每个步骤，并将该信息导出到相关的 Salesforce 或 Hubspot 字段中。这减少了销售代表需要做的繁重工作，同时让收入负责人更深入地了解销售线索和收入机会。
通过使用自然语言处理，Attention 还能够识别电话中的销售指导内容。在通话过程中，它会实时显示战卡，帮助销售代表确定要说什么。 “假设一个潜在客户问你一个问题，关于与你的竞争对手在特定能力上的比较。战卡将包含适当回答该问题的元素，并在您的对话期间出现在您的屏幕上，”Bennaceur 说。
为了提高交易速度，或销售组织能够谈判和签署合同的速度，销售团队需要快速发送大量电子邮件。但他们通常依赖的后续电子邮件模板是非个人化的，而迎合了需求的电子邮件有时会遗漏重要数据，Bennaceur 说。 Attention 能够在通话后根据对话中所说的内容起草电子邮件。例如，销售代表可以要求注意“写一封电子邮件重述我们的谈话。提及我们的潜在客户面临的挑战以及我们的产品如何帮助他们。并讨论接下来的步骤。”
Attention 的竞争对手包括Gong和Chorus ，它们都分析客户对话。 Bennaceur 表示，Attention 的优势在于它能够灵活地理解对话，在通话过程中显示实时提示，并为其辅导提供 A/B 测试。 “我们还没有看到任何这些参与者灵活地将对话导出到 CRM，这是我们目前拥有的强大优势，”他说。
Eniac Ventures 的 Hadley Harris 在一份关于资金的声明中说：“我们很高兴与 Anis 和 Matthias 合作，因为他们利用 AI 生成和自然语言理解的最新发展来增强销售组织的能力。我们喜欢与重复创始人合作，并且对他们已经从市场中获得的强大吸引力感到非常高兴。”
Attention 使用自然语言处理帮助销售代表更快地销售，作者： Catherine Shu ，最初发表于TechCrunch