Безсіло: Як консолідація технологічної бази, керованої штучним інтелектом, підвищує доходи

Відповідно до оптимізації продажів та максимізації доходів за допомогою штучного інтелекту, організації можуть перейти від неефективної «торби з деталями» до синергії, керованої штучним інтелектом.

Працівники, які займаються доходами, залежать від технологій для виконання своїх завдань, але застарілі та роз’єднані технологічні бази перешкоджають їхнім організаціям постійно та повторно досягати доходів. Чотири десятки опитаних лідерів продажів кажуть, що їхні продавці повинні використовувати чотири-п’ять (або більше!) програм для виконання своїх завдань. Ці роз’єднані системи шкодять ефективності та призводять до витоку доходів: Бостонська група консультантів оцінює, що організації втрачають більше 2 трильйонів доларів на рік через втрачені доходи, марнування продажів та втрачені підприємницькі цінності.

Багато організацій мають підхід «торби з деталями», коли вони поєднують декілька продуктів без урахування робочого процесу кінцевого користувача та того, чи зробить його успішнішим.

Наприклад, порівняйте маркетинг та продажі. Маркетинг складається з спеціалістів (SEO, ABM, електронний маркетинг тощо), тому має сенс використовувати спеціалізовані інструменти. Продажі, однак, мають більш загальний робочий процес. Продавці виконують багато завдань для завершення угоди, від електронних листів, дзвінків та презентацій до оновлення CRM та прогнозування, і ці завдання зазвичай не є окремими робочими процесами, оскільки вони пов’язані з однією й тією ж інформацією. Коли ця інформація та дані розкидані по чотири-п’ять різних програм, продавці витрачають час на перемикання між контекстами, втрачають критичні відомості та врешті-решт втрачають час, продуктивність та доходи.

Є критична потреба в консолідації та інтеграції технологічної бази продажів. Не дивно, що консолідація та інтеграція забезпечують більшу видимість та ефективність. Це також місце, де штучний інтелект може виконувати основну частину роботи. Інструменти штучного інтелекту, розроблені стратегічно з урахуванням робочого процесу продавця, дозволяють організаціям доходів робити більше з меншими витратами та інтелектуально аналізувати раніше роз’єднані дані у цілісний вигляд сигналів покупців та дій продавців, мінімізуючи перемикання між інструментами, створюючи спеціалізовані робочі процеси та забезпечуючи більшу віддачу інвестицій бізнесу.

Штучний інтелект як прискорювач технологічної бази

З популярністю інструментів, таких як ChatGPT, DALL-E та Midjourney, більшість з нас знає про силу штучного інтелекту для допомоги у дослідженнях, створенні текстів та генеруванні зображень за секунди. Але можливості штучного інтелекту далеко виходять за межі цього, а коли вони поєднуються з існуючими інструментами у вашій технологічній базі, вони діють як прискорювач. Рішення на основі штучного інтелекту можуть допомогти вам зробити最大 з вашого CRM та інших інструментів, втілюючи справжній підхід «краще разом». Нижче наведено декілька речей, які штучний інтелект може зробити для забезпечення того, щоб ваші інвестиції в CRM та BI були повністю реалізовані.

1. Впровадження інформації, автоматизація завдань та створення корисних підсумків. Продавці витрачають багато часу на адміністративну роботу, від вводу даних до створення електронних листів та дій. Штучний інтелект може автоматизувати багато цих завдань. Наприклад, штучний інтелект може миттєво створювати підсумки дзвінків, стискувати їх у короткий абзац, перекладати їх у дії та передавати цю інформацію в декілька місць у CRM.
2. Поліпшення якості даних. Одна з найбільших проблем CRM полягає в тому, що дані часто неточні або несумісні, оскільки вони залежать від продавців для введення інформації. Це місце, де штучний інтелект може втрутитися для автоматизації адміністративної роботи, синтезувати дані з декількох джерел та забезпечити чистий, єдиний вигляд даних. Наприклад, штучний інтелект може визначити, коли номер телефону в підписці електронної пошти змінився, та автоматично оновити CRM з новим номером — і це можна зробити у масштабі.
3. Видалення відомостей з великих наборів даних та надання дієвих рекомендацій. Легко створити звіти, але не так легко створити дієві відомості. Якщо ви не можете виконати дію на основі інформації, це анекдот, а не відомість. Більшість технологій забезпечують анекдоти. Добрий штучний інтелект, однак, може синтезувати багато даних та забезпечити точні прогнози, визначити ризики угод та надати рекомендації щодо наступних найкращих дій. Є також інструменти, які йдуть далі, створюючи пріоритетні та персоналізовані списки завдань найважливіших та найімпактніших дій, які продавці повинні виконати для прогресу та перемоги в відкритих угодах.

Критерії ефективної стратегії штучного інтелекту

Переваги та трансформаційна сила штучного інтелекту добре задокументовані, але це не означає, що організації повинні завантажувати кожне рішення на основі штучного інтелекту, яке вони можуть знайти. Є багато технологій, які виглядають добре, але не працюють добре — або, як сказав мій добрий друг Дерек Грант: «продаватися добре, але не успішно».

Наприклад, генерація тексту може бути застосована в десятках способів. Є інструменти генерації штучного інтелекту на ринку, які можуть очистити сторінку соціальних мереж перспективного клієнта, виявити, де він навчався в коледжі та на якому концерті він був останнього тижня, а потім насильно вставити цю інформацію в електронний лист. Але така тактика не суттєво впливає на результати угод. Це не розв’язує існуючу проблему продавця — це просто новинка.

Штучний інтелект повинен допомогти вашому бізнесу бути більш продуктивним та приймати розумніші рішення швидше. Ви повинні шукати рішення, які є真正 краще разом, а не окремі рішення, які намагаються вирішити окремі проблеми (але потенційно створюють більше проблем з додатковими інструментами в стеку, роз’єднаними або сілованими даними тощо). Критерії для гідних інструментів штучного інтелекту такі ж, як і для будь-якого програмного забезпечення, тому перед додаванням нового штучного інтелекту до вашої технологічної бази переконайтеся, що воно відповідає наступним критеріям:

1. Воно розв’язує реальну проблему. Штучний інтелект важливий лише тоді, коли він є найкращим способом вирішення проблеми клієнта. У більшості випадків це означає надання даних, заснованих на рекомендаціях, або автоматизацію низьковартісної та/або повторюваної роботи.
2. Воно легко використовувати. Організації часто не використовують інструменти, які вони мають, до повної міри. Якщо ви хочете купити програмне забезпечення, яке працівники будуть фактично використовувати, воно повинно бути легким у використанні. Дослідження професора Єльської школи менеджменту Зої Чанс говорить, що найкращим передбачувачем поведінки людини є легкість. Чим легше щось зробити, тим більш ймовірно, що люди це зроблять. Ми повинні застосувати ці знання до наших технологічних інструментів, щоб отримати максимум від наших інвестицій.
3.  Воно інтегрується добре з іншими рішеннями. Штучний інтелект повинен добре працювати з іншими рішеннями, які ви використовуєте, тобто як робочі процеси, так і дані повинні бути інтегровані, щоб користувачі могли виконувати кінцеві робочі процеси. Якщо воно не інтегрується добре, воно, ймовірно, не буде використовуватися, оскільки це не легко.
4. Управління відповідає між платформами. Коли йдеться про продажі, більшість організацій контролюють, хто бачить яку інформацію про угоду. Якщо управління не є послідовним між усіма вашими інструментами, у вас немає управління взагалі.

Коли ці критерії не задовольняються при покупці рішень штучного інтелекту — або будь-яких рішень, — організації закінчуються «торбою з деталями».

Основне

Роз’єднані та розбухлі технологічні бази перешкоджають продавцям та їхнім організаціям освоєнню доходів. Консолідація технологічної бази, особливо з стратегічним акцентом на інтеграції штучного інтелекту, містить ключ до вирішення багатьох цих проблем. Спроможність штучного інтелекту оптимізувати робочі процеси, покращувати якість даних, забезпечувати дієві відомості та забезпечувати безшовну інтеграцію з існуючими інструментами робить його життєво важливим компонентом для довгострокового генерування доходів. Однак організації повинні забезпечити, як вони роблять з будь-яким новим продуктом, що нові інструменти штучного інтелекту розв’язують проблему та не просто присутні для порожньої інновації.

У постійно змінюваному ландшафті технологій та продажів пріоритезація стратегії штучного інтелекту, відповідної цьому критерію, є суттєвою для організацій, щоб розблокувати свій повний потенціал та залишитися конкурентоспроможними в погоні за освоєнням доходів.