Siloed No More: Как консолидация технологического стека на основе ИИ увеличивает доход

Используя ИИ для оптимизации рабочих процессов продаж и максимизации дохода, организации могут перейти от неэффективной «мешанины деталей» к синергии, работающей на основе ИИ.

Сотрудники, критически важные для дохода, полагаются на технологии для выполнения своей работы, но устаревшие и разрозненные технологические стека мешают их организациям постоянно и последовательно осваивать доход. Сорок процентов опрошенных лидеров продаж говорят, что их продавцы вынуждены переключаться между четырьмя или пятью (или более!) приложениями, чтобы выполнять свою работу. 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 упущенной возможности захватить доход,浪费 продаж и потерянной стоимости предприятия.

Многие организации имеют то, что я называю «мешаниной деталей», когда они соединяют несколько продуктов без учета фактического рабочего процесса конечного 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 гораздо более общий рабочий процесс. Продавцы делают многое, чтобы заключить сделку, от электронных писем, звонков и презентаций до обновления CRM и прогнозирования, и все это обычно не являются дискретными рабочими процессами, поскольку они имеют дело с одной и той же информацией. Когда эта информация и данные распределены по четырем или пяти разным приложениям, продавцы вынуждены переключаться между контекстами, получать прерывания, терять важные идеи и в конечном итоге ронять мяч — что очень человечно, но приводит к потере времени, производительности и дохода.

Существует критическая необходимость в консолидации и интеграции в технологическом стеке продаж. Неудивительно, что вместе с консолидацией и интеграцией приходит 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, ориентированным на доход, делать больше с меньшим, но также имеют возможность интеллектуально отбирать и анализировать ранее разрозненные данные в цельном виде сигналов покупателя и действий продавца, минимизируя переключение между инструментами, создавая рабочие процессы, созданные для конкретной цели, и доставляя большую отдачу от инвестиций обратно в бизнес.

ИИ как ускоритель технологического стека

С популярностью инструментов, таких как ChatGPT, DALL-E и Midjourney, большинство из нас осознает силу ИИ в помощи с исследованиями, написанием текста и генерацией изображений в течение нескольких 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, работающие на основе ИИ, могут помочь вам максимально использовать вашу CRM и другие инструменты, воплощая真正е «лучше вместе» подход.
Ниже приведены несколько вещей, которые ИИ может выполнить, чтобы обеспечить полную реализацию ваших инвестиций в CRM и BI:

1. Поглощать информацию, автоматизировать задачи и создавать полезные сводки. Продавцы тратят много времени на административную работу, от ввода данных до составления электронных писем и действий. ИИ имеет возможность автоматизировать многие из этих задач. Например, ИИ может мгновенно генерировать сводки звонков, конденсировать их в краткий абзац, переводить их в действия и передавать эту информацию в несколько мест внутри CRM.
2. Улучшать качество ваших данных. Одна из самых больших проблем CRM заключается в том, что данные часто неточны или не последовательны, потому что они полагаются на продавцов для ввода информации. Именно здесь ИИ может вмешаться, чтобы автоматизировать административную работу, синтезировать данные из нескольких источников и предоставить 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. Извлекать идеи из больших наборов данных и делать действенные рекомендации. Легко генерировать отчеты, но не так легко генерировать действенные идеи. Если вы не можете предпринять действие на основе информации, это анекдот, а не идея. 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 приоритизированные и индивидуализированные списки дел для наиболее срочных и влиятельных действий, которые продавцы должны предпринять, чтобы прогрессировать 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 каждый ИИ-инструмент, который они могут найти, в свою корзину. Там есть много технологий, которые выглядят хорошо, но не работают так хорошо — или, как мой хороший друг Дерек Грант когда-то сказал: «продается хорошо, но не преуспевает хорошо».

Генеративный текст, например, можно применить 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 втиснуть эту информацию в электронное письмо. Но этот тактика не существенно влияет на результаты сделок. Она 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 предоставление данных, действенных рекомендаций или автоматизацию низкоценных и/или повторяющихся работ.
2. Он легко использовать. Организации часто не используют инструменты, которые они имеют, в полной мере. Если вы хотите купить программное обеспечение, которое сотрудники действительно используют, оно должно быть легким в использовании. Исследование профессора Йельской школы менеджмента Зои Чанс говорит, что главный предиктор человеческого поведения — это легкость. Чем проще что-то сделать, тем более вероятно, что люди это сделают. Нам нужно применить это знание к нашему инструментарию, чтобы получить максимальную отдачу от наших инвестиций.
3. Он хорошо интегрируется с вашими другими решениями. ИИ должен хорошо работать с другими решениями, которые вы используете, то есть рабочие процессы и данные интегрированы, чтобы пользователи могли выполнить конечные рабочие процессы. Если он не интегрируется хорошо, он, скорее всего, не будет использоваться, потому что это не легко.
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, вообще — организации оказываются с «мешаниной деталей».

Основная мысль

Разрозненные и раздутые технологические стека мешают продавцам и их организациям осваивать доход. Консолидация технологического стека, особенно с стратегическим акцентом на интеграции ИИ, держит ключ к решению многих из этих проблем. Способность ИИ оптимизировать рабочие процессы, улучшать качество данных, предоставлять действенные идеи и облегчать бесперебойную интеграцию с существующими инструментами делает его важнейшим компонентом для долгосрочной генерации дохода. Однако организации должны обеспечить, как они делают с любым новым продуктом, что новые инструменты ИИ решают проблему и не просто существуют ради пустой инновации.

В постоянно меняющемся ландшафте технологий и продаж приоритет стратегии ИИ, выровненной с этим критерием, имеет важное значение для организаций, чтобы раскрыть свой полный потенциал и оставаться конкурентоспособными в стремлении к освоению дохода.