Siled No More: Kako konsolidacija tehnološkega sklada, ki jo poganja umetna inteligenca, povečuje prihodke

Z uporabo umetne inteligence za optimizacijo prodajnih delovnih tokov in povečanje prihodkov lahko organizacije preidejo iz neučinkovite 'vreče delov' v sinergijo, ki jo poganja umetna inteligenca.

Zaposleni, ki so kritični glede prihodkov, se pri opravljanju svojega dela zanašajo na tehnologijo, vendar zastareli in nepovezani tehnološki sklopi ovirajo zmožnost njihovih organizacij, da dosledno in vedno znova obvladujejo prihodke. Štirideset odstotkov anketiranih vodij prodaje pravijo, da se njihovi prodajalci vrtijo med štirimi do petimi (ali več!) aplikacijami za opravljanje svojega dela. Ti izolirani sistemi škodujejo učinkovitosti in povzročajo uhajanje prihodkov: Boston Consulting Group ocenjuje, da organizacije izgubijo več kot 2 bilijona dolarjev na leto pri zgrešenem zajemanju prihodkov, zapravljanju prodaje in izgubljeni vrednosti podjetja.

Številne organizacije uporabljajo pristop, ki ga jaz imenujem "vreča delov", pri katerem združijo več izdelkov, ne da bi upoštevali dejanski potek dela končnega uporabnika in ali bodo zaradi tega uspešnejši ali ne.

Primerjajte na primer trženje in prodajo. Trženje je polno strokovnjakov (SEO, ABM, e-poštno trženje itd.), zato je smiselno imeti specializirana orodja. Prodaja pa ima veliko bolj splošen potek dela. Prodajalci storijo veliko stvari, da sklenejo posel, od e-pošte, klicev in predstavitev do posodabljanja CRM in napovedovanje, to pa običajno niso ločeni delovni tokovi, ker obravnavajo iste informacije. Ko so te informacije in podatki porazdeljeni po štirih ali petih različnih aplikacijah, prodajalci preklapljajo med kontekstom, so prekinjeni, izgubijo kritične vpoglede in na koncu spustijo žogo – kar je zelo človeško – vendar povzroči izgubo časa, produktivnosti in prihodka.

Obstaja kritična potreba po konsolidaciji in integraciji nabora prodajnih tehnologij. Ni presenetljivo, da s konsolidacijo in integracijo prideta večja prepoznavnost in učinkovitost. To je tudi mesto, kjer lahko umetna inteligenca opravi glavni del dela. Orodja umetne inteligence, ki so strateško zgrajena s potekom dela prodajalca v jedru, ne le omogočajo organizacijam, ki prejemajo prihodke, da naredijo več z manj, ampak imajo tudi možnost inteligentnega zbiranja in analiziranja nekoč nepovezanih podatkov v celostni pogled na signale kupcev in dejanj prodajalcev, hkrati pa zmanjšujejo vrtljivo predsedovanje med orodji, ustvarjanje namensko izdelanih delovnih tokov in zagotavljanje večje donosnosti naložbe podjetju.

AI kot Tech Stack Accelerator

Zaradi priljubljenosti orodij, kot so ChatGPT, DALL-E in Midjourney, se večina od nas zaveda moči umetne inteligence, da pomaga pri raziskavah, napisati besediloin ustvarjajo slike v nekaj sekundah. Toda širina zmogljivosti umetne inteligence sega daleč preko tega in v kombinaciji z obstoječimi orodji v vašem tehnološkem nizu delujejo kot pospeševalnik. Rešitve, ki jih poganja umetna inteligenca, vam lahko pomagajo kar najbolje izkoristiti vaš CRM in druga orodja, saj utelešajo resnični pristop »boljši skupaj«. Spodaj je nekaj stvari, ki jih lahko umetna inteligenca doseže, da zagotovi, da so vaše naložbe v CRM in BI v celoti realizirane.

1. Zaužijte informacije, avtomatizirajte opravila in ustvarite uporabne povzetke. Prodajalci porabijo veliko časa za skrbniško delo, od vnosa podatkov do priprave nadaljnjih e-poštnih sporočil in akcijskih elementov. Umetna inteligenca lahko avtomatizira veliko teh nalog. Umetna inteligenca lahko na primer takoj ustvari povzetke klicev, jih strne v kratek odstavek, prevede v elemente dejanj in te informacije posreduje na več mest znotraj CRM.
2. Izboljšajte kakovost svojih podatkov. Ena največjih težav CRM je, da so podatki pogosto netočni ali nedosledni, ker se za vnos informacij zanašajo na prodajalce. Tu lahko umetna inteligenca vskoči in avtomatizira skrbniško delo, sintetizira podatke iz več virov in zagotovi čistejši, enoten pogled na podatke. Umetna inteligenca lahko na primer prepozna, ko se je telefonska številka v e-poštnem podpisu nekoga spremenila, in samodejno posodobi CRM z njegovo novo številko – in to lahko stori v velikem obsegu.
3. Pridobite vpoglede iz velikih naborov podatkov in pripravite uporabna priporočila. Enostavno je ustvariti poročila, ni pa tako enostavno ustvariti vpogledov, na podlagi katerih lahko ukrepate. Če na podlagi informacij ne morete ukrepati, je to anekdota, ne vpogled. Večina tehnologije ponuja anekdote. Dobra umetna inteligenca pa lahko sintetizira veliko podatkov in ustvari natančne napovedi, prepozna tveganja posla in poda priporočila o naslednjih najboljših ukrepih. Obstajajo tudi orodja, ki naredijo korak dlje z ustvarjanjem prednostnih in prilagojenih seznamov opravil z najbolj takojšnjimi in najučinkovitejšimi dejanji, ki bi jih morali izvesti prodajalci, da napredujejo in pridobijo svoje odprte posle.

Merila za učinkovito strategijo AI

Prednosti in transformativna moč umetne inteligence so dobro dokumentirane, vendar to ne pomeni, da bi morale organizacije vsako rešitev, ki jo poganja umetna inteligenca, naložiti v svoje nakupovalne vozičke. Obstaja veliko tehnologije, ki izgleda odlično, a ne deluje dobro – ali kot je nekoč rekel moj dober prijatelj Derek Grant: »se dobro prodaja, a ni uspešna«.

Generativno besedilo je na primer mogoče uporabiti na več deset načinov. Na trgu so generativna orodja umetne inteligence, ki lahko prebrskajo strani potencialnih strank v družabnih omrežjih, odkrijejo, kje so hodili na kolidž in kateri koncert so obiskali prejšnji konec tedna, nato pa to informacijo na silo zagozdijo v e-poštno sporočilo. Toda ta taktika ne vpliva pomembno na izide posla. Ne rešuje obstoječega problema prodajalca – je le novost.

Umetna inteligenca bi morala vašemu podjetju pomagati pri večji produktivnosti in hitrejšem sprejemanju pametnejših odločitev. Morali bi iskati rešitve, ki so resnično boljše skupaj, namesto enkratnih rešitev, ki poskušajo odpraviti enkratne težave (vendar lahko povzročijo več težav z dodatnimi orodji v skladu za prijavo v, ločene ali ločene podatke itd.). Merila za vredna orodja umetne inteligence so enaka kot pri kateri koli drugi programski opremi, zato preden dodate novo umetno inteligenco v svoj tehnološki sklad, se prepričajte, da potrdi naslednja polja:

1. Rešuje resnično težavo. Umetna inteligenca je pomembna le takrat, ko je najboljši način za reševanje strankine težave. V večini primerov to bodisi pomeni izdelavo priporočil, ki temeljijo na podatkih, ali avtomatiziranje dela nizke vrednosti in/ali ponavljajočega se dela.
2. Uporaba je enostavna. Organizacije orodij, ki jih imajo, pogosto ne uporabljajo v celoti. Če želite kupiti programsko opremo, ki jo zaposleni dejansko uporabljajo, mora biti preprosta. Raziskava profesorice Yale School of Management Zoe Chance pravi, da je lahkotnost prvi dejavnik človeškega vedenja. Lažje kot je nekaj, večja je verjetnost, da bodo ljudje to storili. To znanje moramo uporabiti v našem tehnološkem orodju, da kar najbolje izkoristimo svoje naložbe.
3.  Dobro se integrira z vašimi drugimi rešitvami. Umetna inteligenca se mora dobro ujemati z drugimi rešitvami, ki jih uporabljate, kar pomeni, da so delovni tokovi in ​​podatki integrirani, tako da lahko uporabniki dokončajo delovne tokove od konca do konca. Če se ne integrira dobro, verjetno ne bo uporabljen, ker ni enostavno.
4. Upravljanje je usklajeno med platformami. Ko gre za prodajo, večina organizacij spremlja, kdo lahko vidi, katere informacije o poslu. Če upravljanje ni dosledno v vseh vaših orodjih, v resnici sploh nimate upravljanja.

Če ta merila niso izpolnjena pri nakupu rešitev AI – ali katere koli rešitve, če smo že pri tem –, organizacije na koncu dobijo vrečo delov.

Bottom Line

Nepovezani in napihnjeni tehnološki skladi ovirajo prodajalce in njihove organizacije pri obvladovanju prihodkov. Konsolidacija tehnološkega sklada, zlasti s strateškim poudarkom na integraciji umetne inteligence, je ključ do obravnave številnih teh izzivov. Zaradi zmožnosti umetne inteligence, da racionalizira poteke dela, izboljša kakovost podatkov, zagotovi uporabne vpoglede in olajša brezhibno integracijo z obstoječimi orodji, je ključna komponenta za dolgoročno ustvarjanje prihodkov. Vendar morajo organizacije zagotoviti, tako kot pri vsakem novem izdelku, to novo AI orodja rešujejo problem in ne samo zaradi prazne inovacije.

V nenehno razvijajočem se okolju tehnologije in prodaje je dajanje prednosti strategiji umetne inteligence, usklajeni s tem merilom, bistvenega pomena za organizacije, da sprostijo svoj polni potencial in ostanejo konkurenčne v prizadevanju za obvladovanje prihodkov.