Siloed No More: Hur AI-drivna tekniska stackkonsolidering ökar intäkterna

Genom att utnyttja AI för att optimera försäljningsflöden och maximera intäkter kan organisationer gå från en ineffektiv “påse med delar” till AI-drivna synergier.

Intäktskritiska anställda förlitar sig på teknik för att utföra sina jobb, men föråldrade och splittrade tekniska stackar hindrar deras organisationers förmåga att konsekvent och upprepat bemästra intäkter. Fyrtio procent av undersökta försäljningsledare säger att deras säljare är tvungna att växla mellan fyra till fem (eller fler!) applikationer för att utföra sitt jobb. Dessa splittrade system skadar effektiviteten och leder till intäktsläckage: Boston Consulting Group uppskattar att organisationer förlorar över 2 biljoner dollar per år i missad intäkt, försäljningsavfall och förlorad företagsvärde.

Många organisationer har vad jag kallar en “påse med delar”-approach, där de kopplar samman flera produkter utan att överväga slutanvändarens faktiska arbetsflöde och om det kommer att göra dem mer framgångsrika.

Jämför marknadsföring och försäljning, till exempel. Marknadsföring är full av specialister (SEO, ABM, e-postmarknadsföring etc.), så det är logiskt att ha specialistverktyg. Försäljning, å andra sidan, har ett mer allmänt arbetsflöde. Säljare gör många saker för att stänga en affär, från e-post, samtal och presentationer till uppdatering av CRM och prognostisering, och dessa är vanligtvis inte separata arbetsflöden eftersom de hanterar samma information. När denna information och data sprids över fyra eller fem olika appar, hamnar säljarna i kontextväxling, blir avbrutna, förlorar viktiga insikter och slutligen tappar bollen – vilket är mycket mänskligt – men resulterar i förlorad tid, produktivitet och intäkter.

Det finns ett kritiskt behov av konsolidering och integration i försäljningstekniska stacken. Det är inte förvånande att konsolidering och integration medför ökad synlighet och effektivitet. Det är också där AI kan utföra det mesta av arbetet. AI-verktyg som byggs strategiskt med säljarbetsflödet i centrum tillåter inte bara intäktsorganisationer att göra mer med mindre, utan de har också förmågan att intelligent samla in och analysera tidigare splittrad data till en helhetsbild av köparsignaler och säljaraktioner medan de minimerar kontextväxling mellan verktyg, skapar ändamålsenliga arbetsflöden och levererar större avkastning till affären.

AI som en teknisk stackaccelerator

Med populariteten hos verktyg som ChatGPT, DALL-E och Midjourney är de flesta av oss medvetna om AI:s kraft att assistera med forskning, skriva text och generera bilder inom sekunder. Men AI:s förmågor sträcker sig långt bortom det, och när de kombineras med de befintliga verktygen i din tekniska stack, fungerar de som en accelerant. AI-drivna lösningar kan hjälpa dig att göra det mesta av ditt CRM och andra verktyg, vilket förkroppsligar en sann “bättre tillsammans”-approach. Här är några saker som AI kan åstadkomma för att säkerställa att dina CRM- och BI-investeringar är fullt realiserade.

1. Samla in information, automatisera uppgifter och skapa användbara sammanfattningar. Säljare tillbringar mycket tid på administrativa uppgifter, från att mata in data till att skriva följebrev och åtgärdsobjekt. AI har förmågan att automatisera många av dessa uppgifter. Till exempel kan AI omedelbart generera samtalssammanfattningar, kondensera dem till en kort paragraf, översätta dem till åtgärdsobjekt och skicka den informationen till flera platser inom CRM.
2. Förbättra kvaliteten på din data. En av de största CRM-problemen är att data ofta är felaktig eller inkonsekvent eftersom den förlitar sig på säljare att mata in information. Det är här AI kan träda in för att automatisera administrativa uppgifter, syntetisera data från flera källor och tillhandahålla en renare, enskild vy av data. Till exempel kan AI känna igen när telefonnumret i någons e-postsignatur har ändrats och automatiskt uppdatera CRM med deras nya nummer – och det kan göra det i stor skala.
3. Dra insikter ur stora datamängder och ge handlingsbara rekommendationer. Det är lätt att generera rapporter, men inte lika lätt att generera handlingsbara insikter. Om du inte kan vidta en åtgärd baserat på informationen, är det en anekdot, inte en insikt. De flesta teknologier tillhandahåller anekdoter. Bra AI, å andra sidan, kan syntetisera en stor mängd data och producera exakta prognoser, identifiera affärsrisker och ge rekommendationer om nästa bästa åtgärder som säljare bör vidta för att främja och vinna sina öppna affärer. Det finns också verktyg som tar det ett steg längre genom att generera prioriterade och anpassade att-göra-listor över de mest omedelbara och betydelsefulla åtgärder som säljare bör vidta för att främja och vinna sina öppna affärer.

Kriterier för en effektiv AI-strategi

Fördelarna och den transformerande kraften hos AI är väl dokumenterade, men det betyder inte att organisationer bör ladda varje AI-drivet lösning de kan hitta i sin shoppingvagn. Det finns mycket teknik där ute som ser bra ut men inte fungerar bra – eller som min gode vän Derek Grant en gång sa: “säljer bra, men inte lyckas bra.”

Genererande text, till exempel, kan tillämpas på dussintals sätt. Det finns genererande AI-verktyg på marknaden som kan rensa en prospects sociala mediesidor, avslöja var de gick på college och vilken konsert de deltog i förra veckan, och sedan tvinga in den informationen i ett e-postmeddelande. Men den taktiken påverkar inte meningsfullt affärsresultat – det är bara en nyhet.

AI bör hjälpa ditt företag att bli mer produktivt och fatta smartare beslut snabbare. Du bör leta efter lösningar som är riktigt bättre tillsammans, snarare än engångslösningar som försöker lösa engångsproblem (men potentiellt skapar fler problem med extra verktyg i stacken för att logga in, disparat eller splittrad data etc.). Kriterierna för värdefulla AI-verktyg är desamma som för all programvara, så innan du lägger till ny AI till din tekniska stack, se till att den uppfyller följande krav:

1. Det löser ett verkligt problem. AI är bara viktigt när det är det bästa sättet att lösa kundens problem. I de flesta fall betyder det antingen att ge data-drivna, handlingsbara rekommendationer eller automatisera låg-värdes- och/eller repetitiva uppgifter.
2. Det är lätt att använda. Organisationer använder ofta inte de verktyg de har till fullo. Om du vill köpa programvara som anställda faktiskt använder, måste den vara lätt. Forskning från Yale School of Management Professor Zoe Chance säger att den främsta förutsägaren för mänskligt beteende är lätthet. Ju lättare något är, desto mer benägna är människor att göra det. Vi måste tillämpa den kunskapen på vår tekniska utrustning för att få ut det mesta av våra investeringar.
3. Det integreras väl med dina andra lösningar. AI måste fungera bra med de andra lösningarna som du använder, vilket innebär att både arbetsflöden och data är integrerade så att användare kan slutföra slutna arbetsflöden. Om det inte integreras väl, kommer det troligen inte att användas eftersom det inte är lätt.
4. Styrning är konsekvent över plattformar. När det gäller försäljning övervakar de flesta organisationer vem som får se vilken information kring en affär. Om styrning inte är konsekvent över alla dina verktyg, har du inte riktigt någon styrning alls.

När dessa kriterier inte uppfylls när du köper AI-lösningar – eller några lösningar, för den delen – hamnar organisationer med en “påse med delar”.

Slutsatsen

Splittrade och svullna tekniska stackar hindrar säljare och deras organisationer från att bemästra intäkter. Teknisk stackkonsolidering, särskilt med en strategisk fokus på AI-integration, innehåller nyckeln till att hantera många av dessa utmaningar. AI:s förmåga att strömlinjeforma arbetsflöden, förbättra datakvalitet, tillhandahålla handlingsbara insikter och underlätta smidig integration med befintliga verktyg gör det till en livsviktig komponent för långsiktig intäktsgenerering. Men organisationer måste säkerställa, liksom de gör med alla nya produkter, att nya AI-verktyg löser ett problem och inte bara finns där för tom innovation.

I den ständigt föränderliga landskapsbilden av teknik och försäljning är det viktigt att prioritera en AI-strategi som är anpassad till detta kriterium för att organisationer ska kunna låsa upp sin fulla potential och stanna konkurrenskraftiga i jakten på att bemästra intäkter.