Siloer ikke længere: Hvordan AI-dreven teknologi-stack konsolidering booster omsætning

Ved at udnytte AI til at optimere salgsarbejdsprocesser og maksimere omsætning, kan organisationer gå fra en ineffektiv ‘sæk med dele’ til AI-dreven synergien.

Medarbejdere, der er kritiske for omsætning, afhænger af teknologi til at udføre deres arbejde, men forældede og splittede teknologistacks hindrer deres organisationers evne til konsekvent og gentagne gange at mestre omsætning. Fyrre procent af de adspurgte salgsledere siger, at deres sælgere skal skifte mellem fire til fem (eller flere!) applikationer for at udføre deres arbejde. Disse splittede systemer skader effektiviteten og fører til omsætningslæk: Boston Consulting Group estimerer, at organisationer taber over 2 billioner dollars om året i mistet omsætningsindtjening, salgssvigt og tabt virksomhedsvalue.

Mange organisationer har, hvad jeg kalder en ‘sæk med dele’-tilgang, hvor de samler flere produkter uden at overveje slutbrugerens faktiske arbejdsproces og om det vil gøre dem mere succesfulde.

Lavn omvendt salg og marketing, for eksempel. Marketing er fuld af specialister ( SEO , ABM, e-mail-markedsføring osv.), så det giver mening at have specialister-værktøjer. Salg har dog en mere generalistisk arbejdsproces. Sælgere gør mange ting for at lukke en handel, fra e-mails, opkald og præsentationer til opdatering af CRM og prognoser, og disse er typisk ikke diskrete arbejdsprocesser, fordi de handler om den samme information. Når denne information og data er spredt over fire eller fem forskellige apps, ender sælgerne med at skifte kontekst, blive afbrudt, miste kritiske indsighter og til sidst tabe bolden – hvilket er meget menneskeligt – men resulterer i tabt tid, produktivitet og omsætning.

Der er en kritisk behov for konsolidering og integration i salgstechnologien. Det er ikke overraskende, at konsolidering og integration medfører større synlighed og effektivitet. Det er også her, hvor AI kan udføre det meste af arbejdet. AI-værktøjer, der er bygget strategisk med sælgerarbejdsprocessen i centrum, tillader ikke kun omsætningsorganisationer at gøre mere med mindre, men de har også evnen til at intelligent afvikle og analysere tidligere splittede data til en helhedsvisning af købersignaler og sælgerhandlinger, samtidig med at de minimiserer skifte mellem værktøjer, skaber formålsværktøjer og leverer større ROI tilbage til virksomheden.

AI som en teknologi-stack-accelerator

Med populariteten af værktøjer som ChatGPT, DALL-E og Midjourney er de fleste af os bekendt med AI’s evne til at hjælpe med research, skrive tekst og generere billeder inden for sekunder. Men AI’s kapaciteter strækker sig langt ud over det, og når de kombineres med de eksisterende værktøjer i din teknologistack, fungerer de som en accelerer. AI-drevne løsninger kan hjælpe dig med at udnytte din CRM og andre værktøjer til fulde, hvilket inkarnerer en sand ‘bedre sammen’-tilgang. Herunder er nogle ting, som AI kan opnå for at sikre, at dine CRM- og BI-investeringer er fuldt realiseret.

1. Indtag information, automatiser opgaver og skab nyttige sammenfatninger. Sælgere bruger meget tid på administrativt arbejde, fra indtastning af data til udarbejdning af opfølgningse-mails og handlinger. AI har evnen til at automatisere mange af disse opgaver. For eksempel kan AI generere opkaldssammenfatninger, kondensere dem til en kort paragraf, oversætte dem til handlinger og overføre denne information til multiple steder inden for CRM.
2. Forbedre kvaliteten af dine data. En af de største CRM-problemer er, at data ofte er urigtige eller inkonsistente, fordi de afhænger af, at sælgere indtaster information. Her kan AI træde til og automatisere administrativt arbejde, syntetisere data fra multiple kilder og give en renere, enkeltvisning af data. For eksempel kan AI genkende, når telefonnummeret i en persons e-mail-signatur er ændret, og automatisk opdatere CRM med deres nye nummer – og det kan gøres i stor målestok.
3. Træk indsighter ud af store datasæt og giv handlebare anbefalinger. Det er let at generere rapporter, men ikke så let at generere handlebare indsighter. Hvis du ikke kan tage en handling baseret på information, er det en anekdote, ikke en indsigt. De fleste teknologier giver anekdoter. God AI kan dog syntetisere en masse data og producere præcise prognoser, identificere handelsrisici og give anbefalinger om næste bedste handlinger. Der er også værktøjer, der tager det et skridt videre ved at generere prioriterede og tilpassede liste over de mest umiddelbare og indflydelsesrige handlinger, som sælgere skal tage for at fremme og vinde deres åbne handeler.

Kriterier for en effektiv AI-strategi

Fordelene og den transformative kraft af AI er velkendt, men det betyder ikke, at organisationer skal indlæse alle AI-drevne løsninger, de kan finde, i deres indkøbskurve. Der er meget teknologi derude, der ser godt ud, men ikke fungerer godt – eller som min gode ven Derek Grant engang sagde: “Sælger godt, men ikke succesfuldt.”

Generativ tekst, for eksempel, kan anvendes på dusinvis af måder. Der er generative AI-værktøjer på markedet, der kan afhøste en prospects sociale medie-sider, afsløre, hvor de gik på college og hvilken koncert de deltog i sidste weekend, og derefter tvinge denne information ind i en e-mail. Men denne taktik har ikke en meningfuld indvirkning på handelsresultater. Det løser ikke en eksisterende sælgerproblem – det er bare en nytte.

AI skal hjælpe din forretning med at være mere produktiv og tage bedre beslutninger hurtigere. Du skal søge efter løsninger, der er sandt bedre sammen, snarere end enkeltstående løsninger, der forsøger at løse enkeltstående problemer (men potentielt skaber flere problemer med ekstra værktøjer i stakken til at logge ind, forskellige eller splittede data osv.). Kriterierne for værdige AI-værktøjer er de samme som for hvilken som helst software, så før du tilføjer ny AI til din teknologistack, sikr, at det checker følgende kasser:

1. Det løser et virkeligt problem. AI er kun vigtigt, når det er den bedste måde at løse kundens problem på. I de fleste tilfælde betyder det enten at give data-drevne, handlebare anbefalinger eller automatisere lavværdi- og/eller gentagne arbejder.
2. Det er let at bruge. Organisationer bruger ofte ikke de værktøjer, de har, til fulde. Hvis du vil købe software, som medarbejderne faktisk bruger, skal det være let. Forskning fra Yale School of Management Professor Zoe Chance siger, at den vigtigste forudsigelse for menneskelig adfærd er let. Jo lettere noget er, jo mere sandsynligt er det, at folk gør det. Vi skal anvende denne viden på vores teknologi-værktøjer for at få det bedste ud af vores investeringer.
3. Det integrerer godt med dine andre løsninger. AI skal spille godt med de andre løsninger, du bruger, hvilket betyder både arbejdsprocesser og data er integreret, så brugerne kan fuldføre slut-til-slut-arbejdsprocesser. Hvis det ikke integrerer godt, er det sandsynligt, at det ikke bliver brugt, fordi det ikke er let.
4. Styring er ensartet på tværs af platforme. Når det kommer til salg, overvåger de fleste organisationer, hvem der får adgang til hvilken information omkring en handel. Hvis styring ikke er ensartet på tværs af alle dine værktøjer, har du ikke rigtig styring overhovedet.

Når disse kriterier ikke er opfyldt, når du køber AI-løsninger – eller hvilken som helst løsning – ender organisationer med en sæk med dele.

Bottom Line

Splittede og oppustede teknologistacks hindrer sælgere og deres organisationer i at mestre omsætning. Teknologistack-konsolidering, især med fokus på AI-integration, holder nøglen til at løse mange af disse udfordringer. AI’s evne til at strømline arbejdsprocesser, forbedre datakvaliteten, give handlebare indsighter og facilitere ubesværet integration med eksisterende værktøjer gør det til en vital komponent for langsigtede omsætningsgenerering. Organisationer må dog sikre, som de gør med enhver ny produkt, at nye AI-værktøjer løser et problem og ikke bare er der for at tilfredsstille tom innovation.

I det konstant udviklende landskab af teknologi og salg er det afgørende for organisationer at prioritere en AI-strategi, der er tilrettelagt efter dette kriterium, for at låse deres fulde potentiale op og forblive konkurrencedygtige i jagten på at mestre omsætning.