Siloed No More: Come le Tecnologie di Consolidamento dello Stack Tecnologico Guidate dall’Intelligenza Artificiale Migliorano i Ricavi

Utilizzando l’intelligenza artificiale per ottimizzare i flussi di lavoro delle vendite e massimizzare i ricavi, le organizzazioni possono passare da un inefficiente ‘sacco di parti’ a una sinergia guidata dall’intelligenza artificiale.

I dipendenti critici per i ricavi si affidano alla tecnologia per svolgere il loro lavoro, ma gli stack tecnologici obsoleti e disgiunti ostacolano la capacità delle loro organizzazioni di padroneggiare costantemente e ripetutamente i ricavi. Il 40% dei leader delle vendite intervistati afferma che i loro venditori sono costretti a passare da quattro a cinque (o più!) applicazioni per svolgere il loro lavoro. Questi sistemi disgiunti danneggiano l’efficienza e portano a perdite di ricavi: il Boston Consulting Group stima che le organizzazioni perdono oltre 2 trilioni di dollari all’anno a causa della cattura di ricavi mancata, degli sprechi di vendite e della perdita di valore aziendale.

Molte organizzazioni adottano un approccio che definisco ‘sacco di parti’, in cui assemblano più prodotti senza considerare il flusso di lavoro effettivo dell’utente finale e se questo lo renderà più efficace.

Confrontiamo, ad esempio, marketing e vendite. Il marketing è pieno di specialisti (SEO, ABM, email marketing, ecc.), quindi ha senso avere strumenti specializzati. Le vendite, tuttavia, hanno un flusso di lavoro più generalista. I venditori fanno molte cose per concludere un affare, dalle email alle telefonate e alle presentazioni, fino all’aggiornamento del CRM e alla previsione, e queste sono normalmente flussi di lavoro non discreti perché trattano le stesse informazioni. Quando queste informazioni e dati sono distribuiti su quattro o cinque applicazioni diverse, i venditori finiscono per passare da un contesto all’altro, subire interruzioni, perdere informazioni critiche e, infine, lasciare cadere la palla – il che è molto umano – ma si traduce in perdita di tempo, produttività e ricavi.

C’è un bisogno critico di consolidamento e integrazione nello stack tecnologico delle vendite. Non sorprende che, con il consolidamento e l’integrazione, aumenti la visibilità e l’efficacia. È anche qui che l’intelligenza artificiale può svolgere la parte più importante del lavoro. Gli strumenti di intelligenza artificiale costruiti strategicamente con il flusso di lavoro del venditore al centro non solo consentono alle organizzazioni di ricavi di fare di più con meno, ma hanno anche la capacità di analizzare intelligentemente i dati disgiunti in una visione olistica dei segnali dell’acquirente e delle azioni del venditore, minimizzando il passaggio da un’applicazione all’altra, creando flussi di lavoro personalizzati e consegnando un maggiore ROI all’azienda.

L’intelligenza Artificiale come Acceleratore dello Stack Tecnologico

Con la popolarità di strumenti come ChatGPT, DALL-E e Midjourney, la maggior parte di noi è consapevole del potere dell’intelligenza artificiale nell’assistenza alla ricerca, nella scrittura di testi e nella generazione di immagini in pochi secondi. Ma la portata delle capacità dell’intelligenza artificiale si estende ben oltre, e quando combinata con gli strumenti esistenti nello stack tecnologico, agisce come un accelerante. Le soluzioni guidate dall’intelligenza artificiale possono aiutare a sfruttare al meglio il CRM e altri strumenti, incarnando un vero approccio ‘meglio insieme’. Di seguito sono elencate alcune cose che l’intelligenza artificiale può realizzare per assicurarsi che gli investimenti in CRM e BI siano pienamente realizzati.

1. Inserire informazioni, automatizzare attività e creare utili riassunti. I venditori spendono molto tempo nel lavoro amministrativo, dall’inserimento dei dati alla stesura di email di follow-up e azioni. L’intelligenza artificiale ha la capacità di automatizzare molte di queste attività. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può generare istantaneamente riassunti di chiamate, condensarli in un breve paragrafo, tradurli in azioni e passare queste informazioni a più posizioni all’interno del CRM.
2. Migliorare la qualità dei dati. Uno dei più grandi problemi del CRM è che i dati sono spesso inaccurati o inconsistenti perché dipendono dai venditori per l’inserimento delle informazioni. È qui che l’intelligenza artificiale può intervenire per automatizzare il lavoro amministrativo, sintetizzare i dati da più fonti e fornire una visione più pulita e unificata dei dati. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può riconoscere quando il numero di telefono nel biglietto da visita di qualcuno è cambiato e aggiornare automaticamente il CRM con il nuovo numero – e può farlo su larga scala.
3. Estrarre informazioni da grandi set di dati e fornire raccomandazioni azionabili. È facile generare report, ma non così facile generare informazioni azionabili. Se non si può intraprendere un’azione in base alle informazioni, si tratta di un aneddoto, non di un’informazione. La maggior parte della tecnologia fornisce aneddoti. Una buona intelligenza artificiale, tuttavia, può sintetizzare molti dati e produrre previsioni accurate, identificare rischi per gli affari e fornire raccomandazioni sulle prossime azioni migliori. Ci sono anche strumenti che vanno oltre, generando elenchi di attività personalizzati e prioritari delle azioni più immediate e impattanti che i venditori devono intraprendere per progredire e vincere gli affari aperti.

Criteri per una Strategia di Intelligenza Artificiale Efficace

I benefici e il potere trasformativo dell’intelligenza artificiale sono ben documentati, ma ciò non significa che le organizzazioni debbano caricare ogni soluzione guidata dall’intelligenza artificiale che possono trovare nel loro carrello. C’è molta tecnologia là fuori che sembra grande, ma non funziona bene – o come ha detto una volta il mio caro amico Derek Grant: “vende bene, ma non ha successo”.

Il testo generativo, ad esempio, può essere applicato in dozzine di modi. Ci sono strumenti di intelligenza artificiale generativa sul mercato che possono analizzare le pagine dei social media di un potenziale cliente, scoprire dove è andato al college e a quale concerto ha partecipato l’ultimo fine settimana, e poi forzare quelle informazioni in un’email. Ma questa tattica non ha un impatto significativo sugli esiti degli affari. Non risolve un problema esistente per il venditore – è solo una novità.

L’intelligenza artificiale dovrebbe aiutare il tuo business a essere più produttivo e a prendere decisioni più intelligenti più velocemente. Dovresti cercare soluzioni che siano veramente migliori insieme, piuttosto che soluzioni una-tantum che tentano di affrontare problemi una-tantum (ma potenzialmente creano più problemi con gli strumenti aggiuntivi nello stack da accedere, dati disgiunti o isolati, ecc.). I criteri per gli strumenti di intelligenza artificiale degni sono gli stessi di qualsiasi software, quindi prima di aggiungere nuova intelligenza artificiale al tuo stack tecnologico, assicurati che soddisfi i seguenti punti:

1. Risolve un problema reale. L’intelligenza artificiale è importante solo quando è il miglior modo per risolvere il problema del cliente. Nella maggior parte dei casi, ciò significa fornire raccomandazioni azionabili basate sui dati o automatizzare il lavoro a basso valore e/o ripetitivo.
2. È facile da usare. Le organizzazioni spesso non utilizzano gli strumenti che hanno al massimo della loro capacità. Se vuoi acquistare software che i dipendenti utilizzano effettivamente, deve essere facile. La ricerca del Professor Zoe Chance della Yale School of Management afferma che il principale predittore del comportamento umano è la facilità. Più facile è qualcosa, più probabile è che le persone lo facciano. Dobbiamo applicare questa conoscenza alla nostra strumentazione tecnologica per ottenere il massimo dai nostri investimenti.
3. Si integra bene con le altre soluzioni. L’intelligenza artificiale deve funzionare bene con le altre soluzioni che utilizzi, il che significa che i flussi di lavoro e i dati sono integrati in modo che gli utenti possano completare flussi di lavoro end-to-end. Se non si integra bene, probabilmente non verrà utilizzato perché non è facile.
4. La governance è allineata tra le piattaforme. Quando si tratta di vendite, la maggior parte delle organizzazioni monitora chi può vedere quali informazioni intorno a un affare. Se la governance non è coerente in tutte le tue attrezzature, non hai veramente una governance.

Quando questi criteri non vengono soddisfatti nell’acquisto di soluzioni di intelligenza artificiale – o qualsiasi soluzione, in realtà – le organizzazioni finiscono con un sacco di parti.

Il Punto Chiave

Gli stack tecnologici disgiunti e gonfiati ostacolano i venditori e le loro organizzazioni nel padroneggiare i ricavi. Il consolidamento dello stack tecnologico, in particolare con un focus strategico sull’integrazione dell’intelligenza artificiale, detiene la chiave per affrontare molte di queste sfide. La capacità dell’intelligenza artificiale di semplificare i flussi di lavoro, migliorare la qualità dei dati, fornire informazioni azionabili e facilitare un’integrazione senza soluzione di continuità con gli strumenti esistenti la rende un componente vitale per la generazione di ricavi a lungo termine. Tuttavia, le organizzazioni devono assicurarsi, come fanno con qualsiasi nuovo prodotto, che i nuovi strumenti di intelligenza artificiale risolvano un problema e non siano solo presenti per l’innovazione vuota.

Nel sempre mutevole panorama della tecnologia e delle vendite, dare priorità a una strategia di intelligenza artificiale allineata con questo criterio è essenziale per le organizzazioni per sbloccare il loro pieno potenziale e rimanere competitive nella ricerca del padroneggiamento dei ricavi.