Siloed Inga Längre: Hur AI-Driven Tech Stack-Konsolidering Ökar Intäkter

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

Intäktskritiska anställda förlitar sig på teknik för att utföra sina jobb, men föråldrade och splittrade tech stacks hindrar deras organisationers förmåga att konsekvent och upprepat bemästra intäkter. Fyrtio procent av undersökta försäljningsledare säger att deras säljare är “swivel-chairing” mellan fyra till fem (eller fler!) applikationer för att utföra sitt jobb. Dessa siloade 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”-ansats, där de sätter samman flera produkter utan att ta hänsyn till 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 specialisterverktyg. Försäljning har dock ett mycket 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 den informationen och data sprids över fyra eller fem olika appar, slutar säljare med att växla kontext, bli avbrutna, förlora kritiska insikter och slutligen släppa bollen – vilket är mycket mänskligt – men resulterar i förlorad tid, produktivitet och intäkter.

Det finns ett kritiskt behov av konsolidering och integration i försäljningstech-stacken. Inte oväntat, med konsolidering och integration kommer större synlighet och effektivitet. Det är också där AI kan utföra det mesta av arbetet. AI-verktyg byggda 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 helhetsvy av köparsignaler och säljaraktioner, samtidigt som de minimerar “swivel-chairing” mellan verktyg, skapar ändamålsenliga arbetsflöden och levererar större ROI tillbaka till verksamheten.

AI som en Tech Stack-Accelerator

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 utöver det, och när de kombineras med de befintliga verktygen i din tech-stack, fungerar de som en accelerant. AI-drivna lösningar kan hjälpa dig att få ut det mesta av ditt CRM och andra verktyg, och förkroppsligar en sann “bättre tillsammans”-ansats. Här är några saker som AI kan åstadkomma för att säkerställa att dina CRM- och BI-investeringar är fullt utnyttjade.

1. Inhämta information, automatisera uppgifter och skapa användbara sammanfattningar. Säljare tillbringar mycket tid på administrativt arbete, från att mata in data till att utarbeta uppföljande e-postmeddelanden 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 vidarebefordra den informationen till flera platser inom CRM.
2. Förbättra datans kvalitet. En av de största CRM-problemen är att data ofta är felaktig eller inkonsekvent eftersom den förlitar sig på säljare att mata in information. Här kan AI träda in för att automatisera administrativt arbete, syntetisera data från flera källor och tillhandahålla en renare, enhetlig 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, däremot, kan syntetisera en stor mängd data och producera exakta prognoser, identifiera affärsrisker och ge rekommendationer om nästa bästa åtgärder. 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 lasta 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 inte en lösning på ett befintligt säljproblem, 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 att logga in, disparata eller siloade data etc.). Kriterierna för värdefulla AI-verktyg är desamma som för alla programvaror, så innan du lägger till ny AI i din tech-stack, se till att det uppfyller följande krav:

1. Det löser ett riktigt problem. AI är bara viktigt när det är det bästa sättet att lösa kundens problem. I de flesta fall betyder det antingen att ge datadrivna, handlingsbara rekommendationer eller automatisera lågvärdigt och/eller repetitivt arbete.
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 teknik för att få ut det mesta av våra investeringar.
3. Det integreras bra 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 slut-till-slut-arbetsflöden. Om det inte integreras bra, kommer det troligen inte att användas eftersom det inte är lätt.
4. Styrning är enhetlig över plattformar. När det gäller försäljning övervakar de flesta organisationer vem som får se vilken information runt en affär. Om styrning inte är enhetlig 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 – slutar organisationer med en “påse med delar”.

Slutsatsen

Splittrade och svullna tech-stackar hindrar säljare och deras organisationer från att bemästra intäkter. Tech-stack-konsolidering, särskilt med ett strategiskt fokus på AI-integration, innehåller nyckeln till att hantera många av dessa utmaningar. AI:s förmåga att strömlinjeforma arbetsflöden, förbättra datans kvalitet, ge handlingsbara insikter och underlätta smidig integration med befintliga verktyg gör det till en livsviktig komponent för långsiktig intäktsgenerering. Men organisationer måste säkerställa, som 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 avgörande för organisationer att prioritera en AI-strategi som är anpassad till detta kriterium för att låsa upp sin fulla potential och stanna konkurrenskraftig i jakten på att bemästra intäkter.