シロ化されない：AI駆動のテクノロジースタック統合が収益を高める方法

AIを利用してセールスワークフローを最適化し、収益を最大化することで、組織は非効率的な「部品の袋」からAI駆動のシナジーへと変化することができます。

収益に重要な従業員は、仕事を行うためにテクノロジーに頼っています。しかし、古いテクノロジースタックと断片化されたシステムは、組織が収益を一貫して繰り返しマスターする能力を妨げています。 セールスリーダーの40％ は、セラーが仕事を行うために4つまたは5つ（またはそれ以上！）のアプリケーションを使用していることを報告しています。これらの断片化されたシステムは、効率を低下させ、収益漏れを引き起こします。ボストン・コンサルティング・グループによると、組織は年間200億ドル以上の収益を失っています。

多くの組織には、私が「部品の袋」と呼ぶアプローチがあります。つまり、エンドユーザーの実際のワークフローと、それが成功につながるかどうかを考慮せずに、複数の製品を組み合わせています。

マーケティングとセールスを比較してみましょう。マーケティングには、SEO、ABM、イーメールマーケティングなどのスペシャリストが多くいます。したがって、スペシャリスト向けのツールを持つことは妥当です。セールスには、より一般的なワークフローがあり、セラーは取引を閉じるために、イーメール、電話、プレゼンテーションからCRMの更新や予測まで、多くのことを行います。これらのタスクは通常、同じ情報を扱うため、離れたワークフローではありません。しかし、情報とデータが4つまたは5つの異なるアプリケーションに分散している場合、セラーはコンテキストを切り替え、重要な洞察を失い、最終的にボールを落とします。これは人間の性質ですが、時間、生産性、収益の損失につながります。

セールステックの統合と統合は、重要なニーズです。予想通り、統合と統合により、可視性と有効性が向上します。AIもここで大きな役割を果たします。セラーのワークフローを中心に戦略的に構築されたAIツールは、収益組織がより少ないリソースでより多くのことを行えるようにし、断片化されたデータを分析して、買い手のシグナルとセラーのアクションの包括的なビューを提供し、ツール間の切り替えを最小限に抑え、目的のワークフローを作成し、ビジネスに更大的なROIをもたらします。

AI as a Tech Stack Accelerator

ChatGPT、DALL-E、Midjourneyなどのツールの普及により、多くの人がAIの研究、テキストの作成、画像の生成能力を認識しています。しかし、AIの能力はこれらだけに止まりません。既存のツールと組み合わせると、AIは加速剤として機能します。AI駆動のソリューションは、CRMとその他のツールを最大限に活用するのに役立ち、真の「より良い組み合わせ」アプローチを体現します。以下は、AIがCRMとBI投資の完全な実現を支援するために達成できることのいくつかです。

1. 情報の取り込み、タスクの自動化、有用な要約の作成。 セラーは、データの入力からフォローアップのメールやアクションアイテムの作成まで、管理タスクに多くの時間を費やします。AIは、これらのタスクの多くを自動化できます。たとえば、AIは電話の要約を瞬時に生成し、それを簡潔な段落に凝縮し、それをアクションアイテムに翻訳し、その情報をCRM内の複数の場所に渡すことができます。
2. データの品質の向上。 CRMの大きな問題の1つは、データが不正確または一貫性がないことです。これは、セラーが情報を入力する必要があるためです。AIは、管理タスクを自動化し、複数のソースからのデータを統合し、クリーンな単一のデータビューを提供することで、この問題を解決できます。たとえば、AIは、誰かのメール署名の電話番号が変更されたことを認識し、自動的にCRMを更新できます。
3. 大規模なデータセットから洞察を引き出し、行動可能な推奨事項を提供する。 レポートを生成することは簡単ですが、行動可能な洞察を生成することはそう簡単ではありません。情報に基づいて行動を取ることができない場合、それは洞察ではありません。ほとんどのテクノロジーは、洞察ではなく逸話を提供します。ただし、優れたAIは、多くのデータを分析し、正確な予測を生成し、次のベストアクションについて推奨事項を提供できます。また、最も重要で影響力のあるアクションの優先度付きおよびカスタマイズされたToDoリストを生成するツールもあります。

Criteria for an Effective AI Strategy

AIの利点と変革的な力は、組織がAI駆動のソリューションをすべて購入する必要はないことを示しています。「売れている」が「成功している」ことを意味しないことを、私の友人Derek Grantはよく言います。

生成されたテキストは、数十通りの方法で適用できます。プロスペクトのソーシャルメディアページをスクラッチし、大学に通った場所や先週末に参加したコンサートを発見し、その情報を強制的にメールに挿入することができる、市場にある生成AIツールがあります。しかし、この戦術は取引の結果に大きな影響を与えません。セラーの既存の問題を解決していないのです。ただの新奇性です。

AIは、ビジネスがより生産的になり、より迅速に賢い決定を下せるように支援する必要があります。1つの問題に対処するための1回限りのソリューションではなく、真に「より良い組み合わせ」であるソリューションを探しているべきです。AIツールをテクノロジースタックに追加する前に、次のボックスがチェックされていることを確認する必要があります。

1. 実際の問題を解決する。 AIは、顧客の問題を解決する最良の方法である場合にのみ重要です。ほとんどの場合、これは、データ駆動型の行動可能な推奨事項を提供すること、または低価値または繰り返しの作業を自動化することを意味します。
2. 使いやすい。 組織は、利用可能なツールを最大限に活用していません。従業員が実際に使用するソフトウェアを購入したい場合は、使いやすい必要があります。イェール大学マネジメント学部のZoe Chance教授の研究によると、人間の行動を予測する最も重要な要因は、使いやすさです。何かをするのが簡単であるほど、実行する可能性が高くなります。テクノロジーツールにもこの知識を適用する必要があります。
3. 他のソリューションと統合される。 AIは、ワークフローとデータの統合を可能にする、既存のソリューションと連携する必要があります。そうでない場合、使用されない可能性があります。
4. ガバナンスがプラットフォーム全体で一貫している。 セールスにおいて、多くの組織は、誰がどの情報を閲覧できるかを監視しています。ガバナンスが一貫性がない場合、実際にはガバナンスがないことになります。

これらの基準が満たされていない場合、組織は「部品の袋」に陥ります。

The Bottom Line

断片化されたテクノロジースタックは、セラーと組織が収益をマスターすることを妨げています。テクノロジースタックの統合、特にAI統合への戦略的焦点は、これらの課題に対処する鍵を握っています。AIのワークフローの最適化、データ品質の向上、行動可能な洞察の提供、既存のツールとのシームレスな統合能力は、長期的な収益生成のために不可欠なコンポーネントです。ただし、組織は、新しいAIツールが問題を解決するために導入されることを確認する必要があります。空虚なイノベーションのためだけに導入されるのではなく、

テクノロジーとセールスの不断に変化する環境において、この基準に沿ったAI戦略を優先することは、組織が全潜在能力を解放し、収益のマスターに挑戦する上で競争力を維持するために不可欠です。