Hyperbound
Hyperbound是一个AI驱动的销售角色扮演和技能提升平台，使销售团队能够与现实的AI生成的买家角色练习冷电话、发现电话和其他销售场景。
https://www.hyperbound.ai/?utm_source=aipure
产品信息
更新于：2024年12月16日
Hyperbound 月度流量趋势
Hyperbound 经历了35.0%的流量下降，最近一个月访问量降至33.7K。尽管最近开展了赞助会议和展示其 AI 销售角色扮演平台等活动，但流量的显著下降表明这些努力可能不足以留住或吸引用户。包括 Play AI 和 Fini AI 等知名替代品在内的 389 个活跃竞争对手的存在，可能是导致下降的原因之一。
什么是 Hyperbound
Hyperbound是由Sriharsha Guduguntla和Atul Raghunathan于2023年创立的创新AI销售培训平台。它旨在通过提供基于公司理想客户档案的现实AI驱动的角色扮演来彻底改变销售团队的练习和技能提升方式。销售代表可以与AI买家进行逼真的模拟对话，而不是在实际潜在客户上练习，从而在无风险的环境中磨练他们的技能。Hyperbound与现有的CRM和销售工具集成，以创建个性化的培训体验。
Hyperbound 的主要功能
Hyperbound 是一个 AI 驱动的销售角色扮演和技能提升平台，它将 ICP 描述转化为互动的 AI 买家，用于真实的冷电话练习。它提供可定制的场景、实时反馈、详细的分析和集成，帮助销售团队提高技能、缩短上岗时间并提高转化率，而不会消耗真实的潜在客户。
AI 买家机器人构建器: 在不到 2 分钟内从 ICP 描述创建互动 AI 买家，允许定制和真实的角色扮演场景。
实时反馈和评分: 使用 AI 驱动的评分卡在销售电话中提供即时反馈和评分，以识别需要改进的领域。
分析和报告: 提供强大的分析工具来跟踪绩效、衡量改进并做出数据驱动的培训决策。
集成: 与现有的 CRM 和销售支持工具无缝集成，以整合真实数据并简化工作流程。
可定制场景: 允许创建各种通话类型，包括冷电话、暖电话和发现电话，以准备销售过程的不同阶段。
Hyperbound 的使用场景
新 SDR 入职培训: 通过在短时间内提供数百次练习电话，加速新销售开发代表的上岗时间。
产品发布培训: 在不冒险进行真实客户互动的情况下，快速培训整个销售团队了解新产品功能和信息。
持续技能发展: 通过定期练习，使经验丰富的销售代表能够不断完善技能并适应不断变化的市场条件。
销售招聘和筛选: 通过让潜在销售人员与 AI 买家完成角色扮演任务，提供客观的绩效数据来评估潜在销售人员。
优点
允许在不消耗真实潜在客户的情况下进行大量练习
通过 AI 评分提供一致、无偏见的反馈
可根据特定公司需求和目标角色进行定制
缩短新销售人员的上岗时间
缺点
可能无法完全复制人类对话的细微差别
需要初始设置和定制以获得最佳结果
有效性取决于输入数据和场景的质量
如何使用 Hyperbound
注册账户: 访问Hyperbound网站并注册一个免费演示账户。无需信用卡。
创建AI买家角色: 使用AI买家机器人构建器根据您的理想客户档案创建定制的AI买家角色。这可以在不到2分钟内完成。
开始模拟冷电话: 与您创建的AI买家机器人发起模拟冷电话。您可以练习您的推销、处理异议并改进您的整体销售技巧。
接收实时反馈: 在参与模拟通话时，AI会提供有关您表现的实时反馈和辅导。
查看您的表现: 完成通话后，查看您的表现分析和AI生成的记分卡，以确定需要改进的领域。
定期练习: 定期使用平台进行多次练习通话，随着时间的推移提高您的技能，而不会耗尽真实的潜在客户。
参与挑战: 加入Hyperbound的'击败机器人'挑战，与其他销售专业人士竞争，进一步磨练您的技能。
与您的CRM集成: 如果需要，将Hyperbound与您现有的CRM和销售支持平台集成，以实现更无缝的工作流程。
用于团队培训: 销售经理可以使用Hyperbound创建任务、运行知识差距评估，并为团队成员制定个性化的培训计划。
用于招聘: 使用Hyperbound通过发送家庭角色扮演任务并评估他们的表现来筛选销售候选人。
Hyperbound 常见问题
Hyperbound 是一个由 AI 驱动的销售角色扮演和技能提升平台，允许销售团队与为他们的目标角色定制的真实 AI 买家练习冷电话、暖电话和发现电话。
Hyperbound 网站分析
Hyperbound 流量和排名
33.7K
每月访问量
#757178
全球排名
#3621
类别排名
流量趋势：Aug 2024-Nov 2024
Hyperbound 用户洞察
00:01:08
平均访问时长
3.66
每次访问页数
46.98%
用户跳出率
Hyperbound 的热门地区
IN: 27.42%
US: 16.3%
FR: 8.29%
PK: 7.71%
ES: 7.7%
Others: 32.58%
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