Изолированность больше не существует: Как консолидация технологического стека с помощью ИИ повышает доход

Используя ИИ для оптимизации продаж и максимизации дохода, организации могут перейти от неэффективного “мешка деталей” к синергии, основанной на ИИ.

Сотрудники, ответственные за доход, полагаются на технологии для выполнения своей работы, но устаревшие и разрозненные технологические стеки препятствуют способности их организаций постоянно и повторно осваивать доход. Сорок процентов опрошенных лидеров продаж говорят, что их продавцы используют четыре-пять (или больше!) приложений для выполнения своей работы. Эти разрозненные системы вредят эффективности и приводят к утечке дохода: Boston Consulting Group оценивает, что организации теряют более 2 триллионов долларов в год из-за упущенных возможностей,浪费 продаж и потерянной стоимости предприятия.

Многие организации имеют подход “мешка деталей”, когда они соединяют несколько продуктов без учета фактического рабочего процесса пользователя и того, сделает ли это их более успешными.

Сравните, например, маркетинг и продажи. Маркетинг полон специалистов (SEO, ABM, электронный маркетинг и т. д.), поэтому имеет смысл иметь специализированные инструменты. Продажи, однако, имеют более общий рабочий процесс. Продавцы выполняют много действий для закрытия сделки, от электронных писем, звонков и презентаций до обновления CRM и прогнозирования, и эти действия обычно не являются отдельными рабочими процессами, поскольку они связаны с одной и той же информацией. Когда эта информация и данные распределены по четырем-пяти разным приложениям, продавцы вынуждены переключаться между контекстами, получать прерывания, терять критическую информацию и в конечном итоге ронять мяч – что очень человечно, но приводит к потере времени, производительности и дохода.

Существует критическая необходимость в консолидации и интеграции технологического стека продаж. Неудивительно, что с консолидацией и интеграцией появляется большая видимость и эффективность. Именно здесь ИИ может выполнить основную часть работы. Инструменты ИИ, построенные стратегически с учетом рабочего процесса продавца, не только позволяют организациям, занимающимся доходом, делать больше с меньшим, но также имеют возможность интеллектуально отбирать и анализировать ранее разрозненные данные в целостном виде сигналов покупателей и действий продавцов, минимизируя переключение между инструментами, создавая рабочие процессы, созданные для конкретной цели, и доставляя большую отдачу от инвестиций бизнесу.

ИИ как ускоритель технологического стека

С популярностью инструментов, таких как ChatGPT, DALL-E и Midjourney, большинство из нас знает о силе ИИ в помощи в исследованиях, написании текста и генерации изображений в течение секунд. Но возможности ИИ распространяются далеко за пределы этого, и когда они объединяются с существующими инструментами в вашем технологическом стеке, они действуют как ускоритель. Решения, основанные на ИИ, могут помочь вам максимально использовать ваш CRM и другие инструменты, воплощая в жизнь真正е “лучше вместе” подход. Ниже приведены несколько вещей, которые ИИ может сделать, чтобы обеспечить полную реализацию ваших инвестиций в CRM и BI:

1. Получить информацию, автоматизировать задачи и создать полезные сводки. Продавцы тратят много времени на административную работу, от ввода данных до составления электронных писем и планов действий. ИИ имеет возможность автоматизировать многие из этих задач. Например, ИИ может мгновенно генерировать сводки звонков, конденсировать их в краткий абзац, переводить их в планы действий и передавать эту информацию в несколько мест внутри CRM.
2. Улучшить качество ваших данных. Одна из самых больших проблем CRM заключается в том, что данные часто неточны или непоследовательны, потому что они полагаются на продавцов для ввода информации. Именно здесь ИИ может помочь, автоматизируя административную работу, синтезируя данные из нескольких источников и предоставляя более чистый, единственный вид данных. Например, ИИ может распознавать, когда номер телефона в электронной подписи кого-то изменился, и автоматически обновлять CRM с его новым номером – и он может делать это в масштабе.
3. Извлечь информацию из больших наборов данных и сделать рекомендации. Легко генерировать отчеты, но не так легко генерировать рекомендации, основанные на действии. Если вы не можете принять действие на основе информации, это анекдот, а не информация. Большинство технологий предоставляют анекдоты. Хороший ИИ, однако, может синтезировать много данных и производить точные прогнозы, выявлять риски сделок и делать рекомендации о следующих лучших действиях. Существуют также инструменты, которые идут дальше, генерируя приоритезированные и индивидуализированные списки дел самых срочных и эффективных действий, которые продавцы должны предпринять, чтобы продвинуть и выиграть свои открытые сделки.

Критерии для эффективной стратегии ИИ

Преимущества и трансформирующая сила ИИ хорошо документированы, но это не означает, что организации должны загрузить каждое решение, основанное на ИИ, которое они могут найти, в свою корзину. Там есть много технологий, которые выглядят хорошо, но не работают хорошо – или, как мой хороший друг Дерек Грант когда-то сказал: “продается хорошо, но не преуспевает”.

Генеративный текст, например, может быть применен десятками способов. Существуют инструменты генеративного ИИ на рынке, которые могут очистить страницы социальных сетей потенциального клиента, обнаружить, где он учился в колледже и на каком концерте он был на прошлой неделе, и затем насильно вставить эту информацию в электронное письмо. Но этот тактика не существенно влияет на результаты сделок. Это не решает существующую проблему продавца – это просто новинка.

ИИ должен помочь вашему бизнесу быть более продуктивным и принимать более умные решения быстрее. Вы должны искать решения, которые действительно лучше вместе, а не одноразовые решения, которые пытаются решить одноразовые проблемы (но потенциально создают больше проблем с дополнительными инструментами в стеке для входа, разрозненные или изолированные данные и т. д.). Критерии для достойных инструментов ИИ такие же, как и для любого программного обеспечения, поэтому перед добавлением нового ИИ в ваш технологический стек убедитесь, что он соответствует следующим критериям:

1. Он решает реальную проблему. ИИ важен только тогда, когда он является лучшим способом решить проблему клиента. В большинстве случаев это означает либо сделать данные, основанные на действии, рекомендации, либо автоматизировать низкоценную и/или повторяющуюся работу.
2. Он легко использовать. Организации часто не используют инструменты, которые у них есть, в полной мере. Если вы хотите купить программное обеспечение, которое сотрудники действительно используют, оно должно быть простым. Исследование профессора Йельской школы менеджмента Зои Чанс говорит, что главным предиктором поведения человека является простота. Чем проще что-то, тем больше вероятность, что люди будут делать это. Нам нужно применить это знание к нашему инструментарию, чтобы получить максимальную пользу от наших инвестиций.
3. Он хорошо интегрируется с вашими другими решениями. ИИ должен хорошо работать с другими решениями, которые вы используете, то есть как рабочие процессы, так и данные интегрируются, чтобы пользователи могли выполнить конечные рабочие процессы. Если он не интегрируется хорошо, он, скорее всего, не будет использоваться, потому что это не просто.
4. Управление соответствует на всех платформах. Когда речь идет о продажах, большинство организаций контролируют, кто может видеть какую информацию вокруг сделки. Если управление не последовательно на всех ваших инструментах, у вас на самом деле нет управления.

Когда эти критерии не выполняются при покупке решений ИИ – или любых решений, – организации оказываются с “мешком деталей”.

Итог

Разрозненные и разбухшие технологические стеки препятствуют продавцам и их организациям в освоении дохода. Консолидация технологического стека, особенно с стратегическим акцентом на интеграции ИИ, держит ключ к решению многих из этих проблем. Способность ИИ оптимизировать рабочие процессы, улучшить качество данных, предоставить рекомендации, основанные на действии, и облегчить бесперебойную интеграцию с существующими инструментами делает его важным компонентом для долгосрочной генерации дохода. Однако организации должны обеспечить, как и с любым новым продуктом, что новые инструменты ИИ решают проблему и не просто существуют ради пустой инновации.

В постоянно меняющемся ландшафте технологий и продаж приоритизация стратегии ИИ, соответствующей этому критерию, имеет важное значение для организаций, чтобы раскрыть свой полный потенциал и остаться конкурентоспособными в стремлении к освоению дохода.