Siloed No More: How AI-Driven Tech Stack Consolidation Boosts Revenue

एआई का लाभ उठाकर बिक्री कार्य प्रवाह को अनुकूलित करने और राजस्व को अधिकतम करने के लिए, संगठन एक असुविधाजनक ‘बैग ऑफ पार्ट्स’ से एआई-संचालित सिनर्जी में जा सकते हैं।

राजस्व-महत्वपूर्ण कर्मचारी अपने काम करने के लिए प्रौद्योगिकी पर निर्भर करते हैं, लेकिन पुरानी और विभाजित टेक स्टैक उनके संगठनों की क्षमता को लगातार और बार-बार राजस्व पर महारत हासिल करने में बाधा डाल रहे हैं। सर्वेक्षित बिक्री नेताओं में से चालीस प्रतिशत कहते हैं कि उनके विक्रेता अपना काम करने के लिए चार से पांच (या अधिक!) अनुप्रयोगों के बीच स्विवेल-चेयरिंग कर रहे हैं। ये सिलोed सिस्टम दक्षता को नुकसान पहुंचाते हैं और राजस्व रिसाव का कारण बनते हैं: बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप का अनुमान है कि संगठन प्रति वर्ष 2 ट्रिलियन से अधिक राजस्व को खो देते हैं, बिक्री अपशिष्ट और खोए हुए उद्यम मूल्य में।

बहुत से संगठनों के पास मेरे द्वारा ‘बैग ऑफ पार्ट्स’ कहा जाने वाला दृष्टिकोण है, जिसमें वे अंतिम उपयोगकर्ता के वास्तविक कार्य प्रवाह और यह नहीं सोचते हैं कि क्या यह उन्हें अधिक सफल बनाएगा या नहीं।

विपणन और बिक्री की तुलना करें, उदाहरण के लिए। विपणन विशेषज्ञों (एसईओ, एबीएम, ईमेल विपणन, आदि) से भरा हुआ है, इसलिए विशेषज्ञ उपकरण होना समझ में आता है। बिक्री, हालांकि, एक अधिक सामान्य कार्य प्रवाह है। विक्रेता सौदे बंद करने के लिए बहुत सी चीजें करते हैं, ईमेल, कॉल और प्रस्तुतियों से लेकर सीआरएम को अपडेट करने और पूर्वानुमान लगाने तक, और वे आमतौर पर विभाजनकारी कार्य प्रवाह नहीं होते हैं क्योंकि वे एक ही जानकारी से निपटते हैं। जब यह जानकारी और डेटा चार या पांच अलग-अलग ऐप्स में फैली होती है, तो विक्रेता संदर्भ-स्विचिंग, बाधित होने, महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि खोने और अंततः गेंद को छोड़ने का परिणाम होता है – जो बहुत मानवीय है – लेकिन खोए हुए समय, उत्पादकता और राजस्व का परिणाम होता है।

बिक्री टेक स्टैक में समेकन और एकीकरण की एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है। आश्चर्य की बात नहीं है, समेकन और एकीकरण के साथ बड़ी दृश्यता और प्रभावशीलता आती है। यह वह जगह है जहां एआई काम का एक बड़ा हिस्सा कर सकता है। विक्रेता कार्य प्रवाह के केंद्र में रणनीतिक रूप से निर्मित एआई टूल न केवल राजस्व संगठनों को कम से अधिक करने की अनुमति देते हैं, बल्कि वे विभाजित डेटा को एक संपूर्ण दृष्टिकोण में बुद्धिमानी से काटने और विश्लेषण करने में सक्षम होते हैं। खरीदार संकेत और विक्रेता क्रियाओं के बीच स्विवेल-चेयरिंग को कम करते हुए, उद्देश्य-निर्मित कार्य प्रवाह बनाते हैं और व्यवसाय में अधिक आरओआई वितरित करते हैं।

एआई एक टेक स्टैक एक्सेलरेटर के रूप में

चैटजीपीटी, डीएलए-ई, और मिडजॉर्नी जैसे टूल्स की लोकप्रियता के साथ, हममें से अधिकांश एआई की शक्ति से अवगत हैं जो अनुसंधान, पाठ लिखने, और चित्र उत्पन्न करने में मदद कर सकती है। लेकिन एआई की क्षमता का विस्तार बहुत आगे तक जाता है, और जब आपके टेक स्टैक में मौजूदा टूल्स के साथ जोड़ा जाता है, तो वे एक एक्सेलरेटर के रूप में कार्य करते हैं। एआई-संचालित समाधान आपको अपने सीआरएम और अन्य टूल्स का अधिकतम लाभ उठाने में मदद कर सकते हैं, एक सच्चे ‘बेहतर एक साथ’ दृष्टिकोण को अपनाते हैं। नीचे कुछ चीजें हैं जो एआई आपके सीआरएम और बीआई निवेशों को पूरी तरह से महसूस करने के लिए कर सकता है:

1. जानकारी को निगलना, कार्यों को स्वचालित करना, और उपयोगी सारांश बनाना। विक्रेता प्रशासनिक कार्यों पर बहुत समय बिताते हैं, डेटा इनपुट से लेकर अनुवर्ती ईमेल और कार्रवाई आइटम तक। एआई इनमें से कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई तुरंत कॉल सारांश उत्पन्न कर सकता है, उन्हें एक संक्षिप्त अनुच्छेद में संक्षेपित कर सकता है, उन्हें कार्रवाई आइटम में अनुवादित कर सकता है, और उस जानकारी को सीआरएम के भीतर कई स्थानों पर पारित कर सकता है।
2. अपने डेटा की गुणवत्ता में सुधार। सीआरएम की सबसे बड़ी समस्याओं में से एक यह है कि डेटा अक्सर असटीक या असंगत होता है क्योंकि यह विक्रेताओं पर निर्भर करता है कि वे जानकारी इनपुट करें। यह वह जगह है जहां एआई कदम रख सकता है और प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है, कई स्रोतों से डेटा को संश्लेषित कर सकता है, और एक साफ, एकल दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई पहचान सकता है जब किसी व्यक्ति के ईमेल हस्ताक्षर में फोन नंबर बदल गया है और स्वचालित रूप से सीआरएम को उनके नए नंबर के साथ अपडेट कर सकता है – और यह पैमाने पर कर सकता है।
3. बड़े डेटा सेट से अंतर्दृष्टि निकालना और कार्रवाई योग्य सिफारिशें करना। रिपोर्ट उत्पन्न करना आसान है, लेकिन कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना उतना ही आसान नहीं है। यदि आप जानकारी के आधार पर कार्रवाई नहीं कर सकते हैं, तो यह एक कथा है, एक अंतर्दृष्टि नहीं है। अधिकांश प्रौद्योगिकी कथाएं प्रदान करती है। अच्छा एआई, हालांकि, बहुत सारे डेटा को संश्लेषित कर सकता है और सटीक पूर्वानुमान उत्पन्न कर सकता है, सौदा जोखिमों की पहचान कर सकता है, और अगली सर्वोत्तम कार्रवाई के बारे में सिफारिशें कर सकता है। ऐसे टूल्स भी हैं जो इसे एक कदम आगे ले जाते हैं और सबसे तात्कालिक और प्रभावी कार्रवाई की सूची तैयार करते हैं जो विक्रेताओं को अपने खुले सौदों को आगे बढ़ाने और जीतने के लिए करनी चाहिए।

एक प्रभावी एआई रणनीति के मानदंड

एआई के लाभ और परिवर्तनकारी शक्ति अच्छी तरह से प्रलेखित हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि संगठनों को हर एआई-संचालित समाधान को अपने शॉपिंग कार्ट में लोड करना चाहिए। वहां बहुत सारी प्रौद्योगिकी है जो अच्छी लगती है लेकिन अच्छी तरह से प्रदर्शन नहीं करती है – या जैसा कि मेरे अच्छे दोस्त डेरेक ग्रांट ने एक बार कहा था: “यह अच्छी तरह से बेचता है, लेकिन अच्छी तरह से सफल नहीं होता है।”

उदाहरण के लिए, उत्पन्न पाठ को दर्जनों तरीकों से लागू किया जा सकता है। बाजार में ऐसे जनरेटिव एआई टूल्स हैं जो एक संभावना के सोशल मीडिया पेजों को स्क्रैप कर सकते हैं, यह पता लगा सकते हैं कि वे कॉलेज में कहां गए और पिछले सप्ताहांत में उन्होंने कौन सा संगीत समारोह देखा, और फिर उस जानकारी को एक ईमेल में जबरन डाल सकते हैं। लेकिन यह रणनीति सौदा परिणामों पर अर्थपूर्ण प्रभाव नहीं डालती है। यह एक मौजूदा विक्रेता समस्या का समाधान नहीं कर रहा है – यह केवल एक नवाचार है।

एआई को आपके व्यवसाय को अधिक उत्पादक और तेजी से स्मार्ट निर्णय लेने में मदद करनी चाहिए। आपको ऐसे समाधानों की तलाश करनी चाहिए जो वास्तव में एक साथ बेहतर हों और एक-एक समाधानों की तुलना में जो एक-एक समस्या का समाधान करने का प्रयास करते हैं (लेकिन संभावित रूप से अधिक समस्याएं पैदा करते हैं जो टूल्स को स्टैक में लॉग इन करने के लिए, विभाजनकारी या सिलोed डेटा के साथ)। एआई टूल्स के लिए मानदंड किसी भी सॉफ्टवेयर के लिए समान है, इसलिए अपने टेक स्टैक में नए एआई जोड़ने से पहले सुनिश्चित करें कि यह निम्नलिखित बॉक्सों पर टिक करता है:

1. यह एक वास्तविक समस्या का समाधान करता है। एआई केवल तभी महत्वपूर्ण है जब यह ग्राहक की समस्या का समाधान करने का सबसे अच्छा तरीका है। अधिकांश मामलों में, इसका अर्थ है डेटा-संचालित, कार्रवाई योग्य सिफारिशें करना या कम मूल्य और/या पुनरावृत्ति कार्यों को स्वचालित करना।
2. यह उपयोग में आसान है। संगठन अक्सर अपने पास मौजूद टूल्स का पूरा उपयोग नहीं कर रहे हैं। यदि आप ऐसा सॉफ्टवेयर खरीदना चाहते हैं जिसका उपयोग कर्मचारी वास्तव में करते हैं, तो यह आसान होना चाहिए। येल स्कूल ऑफ मैनेजमेंट के प्रोफेसर ज़ोई चांस के शोध से पता चलता है कि मानव व्यवहार का सबसे बड़ा पूर्वानुमान आसानी है। जितना आसान कुछ होगा, उतना ही अधिक लोग इसे करने की संभावना है। हमें अपने तकनीकी टूलिंग में इस ज्ञान को लागू करने की आवश्यकता है ताकि हम अपने निवेशों से अधिकतम लाभ प्राप्त कर सकें।
3. यह आपके अन्य समाधानों के साथ अच्छी तरह से एकीकृत है। एआई को आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले अन्य समाधानों के साथ अच्छी तरह से खेलने की आवश्यकता है, जिसका अर्थ है कि कार्य प्रवाह और डेटा एकीकृत हैं ताकि उपयोगकर्ता अंत-से-अंत कार्य प्रवाह पूरा कर सकें। यदि यह अच्छी तरह से एकीकृत नहीं है, तो यह शायद उपयोग नहीं किया जाएगा क्योंकि यह आसान नहीं है।
4. गवर्नेंस प्लेटफ़ॉर्म भर में संरेखित है। जब बिक्री की बात आती है, तो अधिकांश संगठन यह देखते हैं कि कौन सी जानकारी किस सौदे के आसपास देख सकती है। यदि गवर्नेंस आपके सभी टूल्स में सुसंगत नहीं है, तो आपके पास वास्तव में गवर्नेंस नहीं है।

जब ये मानदंड पूरे नहीं होते हैं – या तो एआई समाधानों को खरीदते समय या किसी भी समाधान को खरीदते समय – संगठन एक बैग ऑफ पार्ट्स के साथ समाप्त होते हैं।

नीचे की पंक्ति

विभाजित और फुले हुए टेक स्टैक विक्रेताओं और उनके संगठनों को राजस्व पर महारत हासिल करने से रोक रहे हैं। टेक स्टैक समेकन, विशेष रूप से एआई एकीकरण पर रणनीतिक ध्यान केंद्रित करके, इनमें से कई चुनौतियों को संबोधित करने की कुंजी है। एआई की क्षमता कार्य प्रवाह को स्ट्रीमलाइन करने, डेटा गुणवत्ता में सुधार करने, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने और मौजूदा टूल्स के साथ सहज एकीकरण की सुविधा प्रदान करने में मदद करती है, जो दीर्घकालिक राजस्व उत्पादन के लिए एक महत्वपूर्ण घटक बनाती है। हालांकि, संगठनों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे किसी भी नए उत्पाद के साथ करते हैं, नए एआई टूल्स एक समस्या का समाधान कर रहे हैं और केवल खाली नवाचार के लिए नहीं हैं।

प्रौद्योगिकी और बिक्री के लगातार विकसित होते परिदृश्य में, इस मानदंड के साथ संरेखित एक एआई रणनीति को प्राथमिकता देना राजस्व पर महारत हासिल करने के लिए संगठनों के लिए आवश्यक है और प्रतिस्पर्धा में बने रहने के लिए।