Siloed No More: Hvordan AI-drevet teknologi-stack konsolidering øker omsetning

Ved å utnytte AI for å optimalisere salgsarbeidsflyter og maksimere omsetning, kan organisasjoner gå fra en ineffektiv “sekk med deler” til AI-drevet syntese.

Ansatt med kritisk betydning for omsetning er avhengig av teknologi for å gjøre jobben sin, men foreldede og splittede teknologistacker hindrer organisasjonens evne til å mestre omsetning jevnt og trutt. Førti prosent av undersøkte salgsledere sier at deres selgere må bruke fire til fem (eller flere!) applikasjoner for å utføre jobben sin. Disse isolerte systemene skader effektiviteten og fører til omsetningslekkasje: Boston Consulting Group estimerer at organisasjoner mister over 2 billioner dollar per år i mistet omsetning, salgsavfall og tapt bedriftsverdi.

Mange organisasjoner har det jeg kaller en “sekk med deler”-tilnærming, hvor de kobler sammen flere produkter uten å vurdere slutbrukerens faktiske arbeidsflyt og om det vil gjøre dem mer suksessfulle.

Sammenlign markedsføring og salg, for eksempel. Markedsføring er fullt av spesialister (SEO, ABM, e-postmarkedsføring osv.), så det er logisk å ha spesialistverktøy. Salg har imidlertid en mer generalistisk arbeidsflyt. Selgere gjør mange ting for å lukke en avtale, fra e-post, telefoner og presentasjoner til å oppdatere CRM og prognose, og disse er vanligvis ikke separate arbeidsflyter fordi de omhandler samme informasjon. Når denne informasjonen og data er spredt over fire eller fem forskjellige apper, ender selgere med å bytte kontekst, bli avbrutt, miste kritiske innsikter og til slutt slippe ballen – noe som er meget menneskelig – men resulterer i tapt tid, produktivitet og omsetning.

Det er en kritisk behov for konsolidering og integrasjon i salgsteknologistacken. Ikke overraskende kommer det med konsolidering og integrasjon større synlighet og effektivitet. Det er også der AI kan utføre hovedarbeidet. AI-verktøy bygget strategisk med selgerarbeidsflyten i kjernen tillater ikke bare at omsetningsorganisasjoner gjør mer med mindre, men de har også evnen til å intelligently kutte og analysere tidligere isolerte data til en helhetlig visning av kjøpersignaler og selgerhandlinger samtidig som de minimerer bytte av kontekst mellom verktøy, skaper formål-bygde arbeidsflyter og leverer større avkastning tilbake til bedriften.

AI som en teknologi-stack akselerator

Med populariteten til verktøy som ChatGPT, DALL-E og Midjourney er de fleste av oss klar over AI sin kraft til å assistere med forskning, skrive tekst og generere bilder innen sekunder. Men AI sin kapasitet strekker seg langt utenfor det, og når den kombineres med eksisterende verktøy i teknologistacken, fungerer den som en akselerator. AI-drevne løsninger kan hjelpe deg å maksimere utnyttelsen av CRM og andre verktøy, og inkarnere en sann “bedre sammen”-tilnærming. Under er noen ting AI kan oppnå for å sikre at CRM og BI-investeringer er fullt realisert.

1. Ta inn informasjon, automatiser oppgaver og lag nyttige sammenfatninger. Selgere bruker mye tid på administrativt arbeid, fra å taste inn data til å utarbeide oppfølgings-e-post og handlinger. AI har evnen til å automatisere mange av disse oppgavene. For eksempel kan AI umiddelbart generere samtale-sammenfatninger, kondensere dem til en kort paragraf, oversette dem til handlinger og overføre denne informasjonen til flere steder innen CRM.
2. Forbedre kvaliteten på dine data. En av de største CRM-problemene er at data ofte er uakkurat eller inkonsistent fordi det avhenger av selgere å taste inn informasjon. Dette er der AI kan tre inn for å automatisere administrativt arbeid, syntetisere data fra flere kilder og gi en renere, enkeltvisning av data. For eksempel kan AI gjenkjenne når telefonnummeret i noenones e-postsignatur har endret seg og automatisk oppdatere CRM med deres nye nummer – og det kan gjøres i stor skala.
3. Trekk ut innsikter fra store datamengder og gi handlebare anbefalinger. Det er lett å generere rapporter, men ikke like lett å generere handlebare innsikter. Hvis du ikke kan handle basert på informasjon, er det en anekdote, ikke et innsikt. De fleste teknologier gir anekdoter. God AI, derimot, kan syntetisere mye data og produsere nøyaktige prognoser, identifisere avtale-risiko og gi anbefalinger om neste beste handlinger. Det finnes også verktøy som går et skritt videre ved å generere prioriteterte og tilpassede gjøremålslister over de mest umiddelbare og betydningsfulle handlinger selgere bør utføre for å fremme og vinne åpne avtaler.

Kriterier for en effektiv AI-strategi

Fordelene og den transformative kraften til AI er godt dokumentert, men det betyr ikke at organisasjoner bør laste ned hver AI-drevet løsning de kan finne i sine handlekurver. Det finnes mye teknologi der ute som ser bra ut, men som ikke fungerer godt – eller som min gode venn Derek Grant en gang sa: “selger bra, men ikke lykkes bra.”

Generativ tekst, for eksempel, kan brukes på dusinvis av måter. Det finnes generative AI-verktøy på markedet som kan skrape en prospekts sosiale mediesider, avdekke hvor de gikk på college og hva konsert de deltok i sist uke, og deretter tvinge denne informasjonen inn i en e-post. Men denne taktikken påvirker ikke meningsfullt avtale-resultater. Det løser ikke et eksisterende selger-problem – det er bare en nysgjerrighet.

AI bør hjelpe din bedrift å være mer produktiv og ta bedre beslutninger raskere. Du bør se etter løsninger som er virkelig bedre sammen, snarere enn enkeltløsninger som forsøker å løse enkelt-problemer (men potensielt skaper flere problemer med ekstra verktøy i stacken å logge inn, separate eller isolerte data osv.). Kriteriene for verdige AI-verktøy er de samme som for alle software, så før du legger til ny AI i teknologistacken, sikre at det møter følgende krav:

1. Det løser et reelt problem. AI er bare viktig når det er den beste måten å løse kundens problem på. I de fleste tilfeller betyr det enten å gi data-drevne, handlebare anbefalinger eller å automatisere lavverdi- og/eller repetitive arbeid.
2. Det er lett å bruke. Organisasjoner bruker ofte ikke verktøyene de har til fullt potensiale. Hvis du vil kjøpe software som ansatte faktisk bruker, må det være enkelt. Forskning fra Yale School of Management Professor Zoe Chance sier at den viktigste forutsigbarheten for menneskelig atferd er enkelhet. Jo enklere noe er, jo mer sannsynlig er det at folk vil gjøre det. Vi må bruke denne kunnskapen til vår teknologi-utstyr for å få mest mulig ut av investeringene våre.
3.  Det integrerer godt med andre løsninger. AI må fungere godt med andre løsninger som du bruker, både arbeidsflyt og data må være integrert så brukerne kan fullføre sluttløsning-arbeidsflyter. Hvis det ikke integrerer godt, vil det sannsynligvis ikke bli brukt fordi det ikke er enkelt.
4. Styring er sammenhengende på tvers av plattformer. Når det gjelder salg, overvåker de fleste organisasjoner hvem som får se hva informasjon rundt en avtale. Hvis styring ikke er konsistent på tvers av alle verktøy, har du ikke styring i det hele tatt.

Når disse kriteriene ikke er møtt når du kjøper AI-løsninger – eller noen løsninger, for den saks skyld – ender organisasjoner opp med en “sekk med deler”.

Bunnen av saken

Isolerte og oppblåste teknologistacker hindrer selgere og organisasjoner fra å mestre omsetning. Teknologistack-konsolidering, spesielt med en strategisk fokus på AI-integrering, holder nøkkel til å løse mange av disse utfordringene. AI sin evne til å strømlinjeforme arbeidsflyter, forbedre datakvalitet, gi handlebare innsikter og fasilitere sammenhengende integrasjon med eksisterende verktøy gjør det til en vital komponent for langvarig omsetningsgenerering. Likevel må organisasjoner sikre, som de gjør med alle nye produkter, at nye AI-verktøy løser et problem og ikke bare er der for årets skyld tom innovasjon.

I det stadig endrende landskapet av teknologi og salg, er det essensielt for organisasjoner å prioritere en AI-strategi som er i tråd med dette kriteriet for å låse opp deres fulle potensiale og forbli konkurransedyktige i jakten på å mestre omsetning.