Siled No More: Hvordan AI-drevet Tech Stack Consolidation øger omsætningen

Ved at udnytte AI til at optimere salgsarbejdsgange og maksimere omsætningen, kan organisationer gå fra en ineffektiv "pose med dele" til AI-drevet synergi.

Omsætningskritiske medarbejdere er afhængige af teknologi til at udføre deres job, men forældede og usammenhængende teknologiske stakke hindrer deres organisationers evne til konsekvent og gentagne gange at mestre indtjening. Fyrre procent af de adspurgte salgsledere sige, at deres sælgere er drejestole mellem fire til fem (eller flere!) applikationer for at udføre deres job. Disse silede systemer skader effektiviteten og fører til indtægtslækage: Boston Consulting Group vurderer, at organisationer taber over 2 billioner dollars om året i mistet indtægtsfangst, salgsspild og tabt virksomhedsværdi.

Mange organisationer har, hvad jeg kalder en 'pose of parts'-tilgang, hvor de samler flere produkter uden at tage højde for slutbrugerens faktiske arbejdsgang, og om det vil gøre dem mere succesfulde.

Sammenlign fx markedsføring og salg. Marketing er fuld af specialister (SEO, ABM, e-mail marketing osv.), så det giver mening at have specialværktøjer. Salg har dog en meget mere generalistisk arbejdsgang. Sælgere gør mange ting for at afslutte en aftale, fra e-mails, opkald og præsentationer til opdatering af CRM og forecasting, og disse er typisk ikke diskrete arbejdsgange, fordi de omhandler den samme information. Når disse oplysninger og data er spredt på fire eller fem forskellige apps, ender sælgerne med at skifte kontekst, blive afbrudt, miste kritisk indsigt og i sidste ende tabe bolden – hvilket er meget menneskeligt – men resulterer i tabt tid, produktivitet og omsætning.

Der er et kritisk behov for konsolidering og integration i salgsteknologistakken. Ikke overraskende, med konsolidering og integration kommer større synlighed og effektivitet. Det er også her, kunstig intelligens kan udføre yommandens del af arbejdet. AI-værktøjer, der er bygget strategisk med sælger-workflowet i kernen, giver ikke kun indtægtsorganisationer mulighed for at gøre mere med mindre, men de har også evnen til på intelligent vis at indsamle og analysere én gang usammenhængende data til et holistisk syn på købersignaler og sælgerhandlinger, mens de minimerer drejestole. mellem værktøjer, skabelse af specialbyggede arbejdsgange og levering af større ROI tilbage til virksomheden.

AI som en Tech Stack Accelerator

Med populariteten af ​​værktøjer som ChatGPT, DALL-E og Midjourney er de fleste af os klar over AI's magt til at hjælpe med forskning, skrive tekstog generere billeder inden for sekunder. Men bredden af ​​AI's muligheder strækker sig langt ud over det, og når de kombineres med de eksisterende værktøjer i din tech-stack, fungerer de som en accelerator. AI-drevne løsninger kan hjælpe dig med at få mest muligt ud af dit CRM og andre værktøjer, der inkorporerer en ægte 'bedre sammen' tilgang. Nedenfor er et par ting, AI kan udrette for at sikre, at dine CRM- og BI-investeringer bliver fuldt ud realiseret.

1. Indtag oplysninger, automatiser opgaver, og lav nyttige resuméer. Sælgere bruger meget tid på administrationsarbejde, fra indtastning af data til udarbejdelse af opfølgende e-mails og handlingspunkter. AI har evnen til at automatisere mange af disse opgaver. For eksempel kan AI øjeblikkeligt generere opkaldsoversigter, kondensere dem til et kort afsnit, oversætte dem til handlingspunkter og videregive disse oplysninger til flere steder i CRM.
2. Forbedre kvaliteten af ​​dine data. Et af de største CRM-problemer er, at data ofte er unøjagtige eller inkonsekvente, fordi de er afhængige af, at sælgere indtaster oplysninger. Dette hvor AI kan træde ind for at automatisere administrationsarbejde, syntetisere data fra flere kilder og give en renere, enkelt visning af data. For eksempel kan AI genkende, når telefonnummeret i en persons e-mailsignatur har ændret sig og automatisk opdatere CRM'et med deres nye nummer - og det kan gøre dette i stor skala.
3. Træk indsigt ud af store datasæt og kom med konkrete anbefalinger. Det er nemt at generere rapporter, men ikke så nemt at generere handlingsorienteret indsigt. Hvis du ikke kan foretage en handling baseret på information, er det en anekdote, ikke en indsigt. Det meste teknologi giver anekdoter. God AI kan dog syntetisere en masse data og producere nøjagtige prognoser, identificere aftalerisici og komme med anbefalinger om næste bedste handlinger. Der er også værktøjer, der tager det et skridt videre ved at generere prioriterede og tilpassede to-do-lister over de mest umiddelbare og virkningsfulde handlinger, sælgere bør tage for at komme videre og vinde deres åbne aftaler.

Kriterier for en effektiv AI-strategi

Fordelene og den transformerende kraft ved AI er veldokumenteret, men det betyder ikke, at organisationer skal indlæse alle AI-drevne løsninger, de kan finde, i deres indkøbskurve. Der er en masse teknologi derude, der ser godt ud, men som ikke præsterer godt – eller som min gode ven Derek Grant engang sagde: "sælger godt, men har ikke succes."

Generativ tekst kan for eksempel anvendes på snesevis af måder. Der er generative AI-værktøjer på markedet, som kan skrubbe en kundes sociale mediesider, afsløre, hvor de gik på college, og hvilken koncert de deltog i sidste weekend, og derefter med kraft kile disse oplysninger ind i en e-mail. Men den taktik påvirker ikke aftalens resultater meningsfuldt. Det løser ikke et eksisterende sælgerproblem – det er bare en nyhed.

AI skal hjælpe din virksomhed med at være mere produktiv og tage smartere beslutninger hurtigere. Du bør lede efter løsninger, der virkelig er bedre sammen i stedet for engangsløsninger, der forsøger at løse enkeltstående problemer (men potentielt skaber flere problemer med ekstra værktøjer i stakken til at logge ind på, uensartede eller silede data osv.). Kriterierne for værdige AI-værktøjer er de samme som enhver software, så før du tilføjer ny AI til din tekniske stak, skal du sørge for, at den afkrydser følgende felter:

1. Det løser et reelt problem. AI er kun vigtigt, når det er den bedste måde at løse kundens problem på. I de fleste tilfælde betyder det enten at lave datadrevne, handlingsrettede anbefalinger eller automatisere lavværdi og/eller gentaget arbejde.
2. Det er let at bruge. Organisationer bruger ofte ikke de værktøjer, de har, til deres fulde evne. Hvis du vil købe software, som medarbejderne rent faktisk bruger, skal det være nemt. Forskning fra Yale School of Management Professor Zoe Chance siger, at den vigtigste forudsigelse for menneskelig adfærd er lethed. Jo nemmere noget er, jo mere sandsynligt er det, at folk gør det. Vi er nødt til at anvende den viden til vores teknologiske værktøjer for at få mest muligt ud af vores investeringer.
3.  Den integreres godt med dine andre løsninger. AI skal spille godt sammen med de andre løsninger, du bruger, hvilket betyder, at både arbejdsgange og data er integreret, så brugerne kan fuldføre end-to-end arbejdsgange. Hvis det ikke integreres godt, vil det sandsynligvis ikke blive brugt, fordi det ikke er let.
4. Governance tilpasses på tværs af platforme. Når det kommer til salg, overvåger de fleste organisationer, hvem der kan se hvilke oplysninger omkring en aftale. Hvis styringen ikke er konsistent på tværs af alle dine værktøjer, har du slet ikke styring.

Når disse kriterier ikke er opfyldt, når de køber AI-løsninger – eller andre løsninger, for den sags skyld – ender organisationer med en pose dele.

The Bottom Line

Usammenhængende og oppustede teknologiske stakke forhindrer sælgere og deres organisationer i at mestre indtjening. Teknisk stackkonsolidering, især med et strategisk fokus på AI-integration, er nøglen til at løse mange af disse udfordringer. AI's evne til at strømline arbejdsgange, forbedre datakvaliteten, give handlingsorienteret indsigt og lette sømløs integration med eksisterende værktøjer gør det til en vital komponent for langsigtet indtægtsgenerering. Men organisationer skal sikre, som de gør med ethvert nyt produkt, det nye AI værktøjer løser et problem og ikke kun der for tom innovations skyld.

I det stadigt udviklende landskab af teknologi og salg er det afgørende at prioritere en AI-strategi, der er tilpasset dette kriterium, for at organisationer kan frigøre deres fulde potentiale og forblive konkurrencedygtige i jagten på at mestre indtjening.