Không còn bị cô lập: Cách thức hợp nhất công nghệ-stack được thúc đẩy bởi AI giúp tăng doanh thu

Bằng cách tận dụng AI để tối ưu hóa các quy trình bán hàng và tối đa hóa doanh thu, các tổ chức có thể chuyển từ một “túi các bộ phận” không hiệu quả sang sự kết hợp được thúc đẩy bởi AI.

Nhân viên quan trọng về doanh thu phụ thuộc vào công nghệ để thực hiện công việc của họ, nhưng các công nghệ-stack cũ và rời rạc đang cản trở khả năng của các tổ chức trong việc thu được doanh thu một cách nhất quán và lặp lại. bốn mươi phần trăm các nhà lãnh đạo bán hàng được khảo sát cho biết nhân viên bán hàng của họ phải sử dụng từ bốn đến năm (hoặc nhiều hơn!) ứng dụng để thực hiện công việc của họ. Những hệ thống rời rạc này làm tổn hại đến hiệu quả và dẫn đến sự rò rỉ doanh thu: Boston Consulting Group ước tính rằng các tổ chức mất hơn 2 nghìn tỷ đô la mỗi năm trong việc thu được doanh thu, lãng phí bán hàng và mất giá trị doanh nghiệp.

Nhiều tổ chức có cách tiếp cận “túi các bộ phận”, trong đó họ kết hợp nhiều sản phẩm mà không xem xét đến quy trình làm việc thực tế của người dùng cuối và liệu nó có giúp họ thành công hơn hay không.

So sánh tiếp thị và bán hàng, ví dụ. Tiếp thị có nhiều chuyên gia (SEO, ABM, tiếp thị qua email, v.v.), vì vậy nó có ý nghĩa khi có các công cụ chuyên gia. Bán hàng, tuy nhiên, có một quy trình làm việc tổng quát hơn. Người bán hàng thực hiện nhiều việc để hoàn thành một giao dịch, từ email, cuộc gọi và trình bày đến cập nhật CRM và dự báo, và những việc này thường không phải là các quy trình rời rạc vì chúng liên quan đến cùng một thông tin. Khi thông tin và dữ liệu được phân tán trên bốn hoặc năm ứng dụng khác nhau, người bán hàng phải chuyển đổi ngữ cảnh, bị gián đoạn, mất thông tin quan trọng và cuối cùng bỏ qua – điều này rất con người – nhưng dẫn đến mất thời gian, năng suất và doanh thu.

Có một nhu cầu quan trọng về việc hợp nhất và tích hợp trong công nghệ-stack bán hàng. Không ngạc nhiên, với việc hợp nhất và tích hợp, sẽ có sự tăng cường về khả năng hiển thị và hiệu quả. Đó cũng là nơi AI có thể thực hiện phần lớn công việc. Các công cụ AI được xây dựng chiến lược với quy trình làm việc của người bán hàng ở trung tâm không chỉ cho phép các tổ chức thu được doanh thu với ít hơn, mà còn có khả năng phân tích thông minh và hợp nhất dữ liệu rời rạc thành một cái nhìn toàn diện về tín hiệu của người mua và hành động của người bán hàng, đồng thời giảm thiểu việc chuyển đổi giữa các công cụ, tạo ra các quy trình làm việc có mục đích và mang lại ROI lớn hơn cho doanh nghiệp.

AI như một công cụ tăng tốc công nghệ-stack

Với sự phổ biến của các công cụ như ChatGPT, DALL-E và Midjourney, hầu hết chúng ta đều biết về sức mạnh của AI trong việc hỗ trợ nghiên cứu, viết văn bản và tạo hình ảnh trong vài giây. Nhưng khả năng của AI vượt xa điều đó, và khi kết hợp với các công cụ hiện có trong công nghệ-stack của bạn, chúng hoạt động như một chất xúc tác. Các giải pháp được hỗ trợ bởi AI có thể giúp bạn tận dụng tối đa CRM và các công cụ khác, thể hiện một cách tiếp cận “tốt hơn khi kết hợp”. Dưới đây là một số điều AI có thể thực hiện để đảm bảo rằng CRM và các khoản đầu tư BI của bạn được thực hiện đầy đủ.

1. Thu thập thông tin, tự động hóa các nhiệm vụ và tạo ra các bản tóm tắt hữu ích. Người bán hàng dành nhiều thời gian cho công việc hành chính, từ nhập dữ liệu đến soạn thảo email và các nhiệm vụ tiếp theo. AI có khả năng tự động hóa nhiều nhiệm vụ này. Ví dụ, AI có thể tạo ngay lập tức các bản tóm tắt cuộc gọi, condense chúng thành một đoạn văn ngắn, dịch chúng thành các nhiệm vụ và truyền thông tin đó đến nhiều nơi trong CRM.
2. Cải thiện chất lượng dữ liệu của bạn. Một trong những vấn đề lớn nhất của CRM là dữ liệu thường không chính xác hoặc không nhất quán vì nó phụ thuộc vào người bán hàng để nhập thông tin. Đây là nơi AI có thể can thiệp để tự động hóa công việc hành chính, tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và cung cấp một cái nhìn sạch và thống nhất về dữ liệu. Ví dụ, AI có thể nhận ra khi số điện thoại trong chữ ký email của ai đó đã thay đổi và tự động cập nhật CRM với số điện thoại mới của họ – và nó có thể làm điều này với quy mô lớn.
3. Kéo ra các thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu lớn và đưa ra các khuyến nghị có thể thực hiện. Nó dễ dàng tạo ra các báo cáo, nhưng không dễ dàng tạo ra các thông tin chi tiết có thể thực hiện. Nếu bạn không thể thực hiện một hành động dựa trên thông tin, thì đó là một câu chuyện, không phải là một thông tin chi tiết. Hầu hết công nghệ cung cấp các câu chuyện. AI tốt, tuy nhiên, có thể tổng hợp nhiều dữ liệu và tạo ra các dự báo chính xác, xác định các rủi ro giao dịch và đưa ra các khuyến nghị về các hành động tiếp theo tốt nhất. Có các công cụ đi xa hơn bằng cách tạo ra các danh sách việc cần làm được ưu tiên và tùy chỉnh cho các hành động tức thì và có tác động nhất mà người bán hàng nên thực hiện để tiến bộ và giành được các giao dịch mở của họ.

Tiêu chí cho một chiến lược AI hiệu quả

Lợi ích và sức mạnh biến đổi của AI đã được ghi lại, nhưng điều đó không có nghĩa là các tổ chức nên tải mọi giải pháp được hỗ trợ bởi AI mà họ có thể tìm thấy vào giỏ hàng của mình. Có rất nhiều công nghệ trông tuyệt vời nhưng không hoạt động tốt – hoặc như người bạn tốt của tôi, Derek Grant, từng nói: “bán tốt, nhưng không thành công.”

Ví dụ, văn bản tạo sinh có thể được áp dụng trong hàng chục cách. Có các công cụ AI trên thị trường có thể quét các trang mạng xã hội của khách hàng tiềm năng, phát hiện ra nơi họ học đại học và buổi hòa nhạc họ tham dự vào tuần trước, và sau đó ép buộc thông tin đó vào một email. Nhưng chiến thuật đó không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giao dịch. Nó không giải quyết một vấn đề hiện có của người bán hàng – nó chỉ là một điều mới mẻ.

AI nên giúp doanh nghiệp của bạn trở nên năng suất hơn và đưa ra các quyết định thông minh hơn nhanh chóng. Bạn nên tìm kiếm các giải pháp thực sự tốt hơn khi kết hợp, chứ không phải là các giải pháp một lần để giải quyết các vấn đề một lần (nhưng có thể tạo ra nhiều vấn đề hơn với các công cụ bổ sung trong ngăn xếp để đăng nhập, dữ liệu rời rạc hoặc cô lập, v.v.). Tiêu chí cho các công cụ AI xứng đáng là giống như bất kỳ phần mềm nào, vì vậy trước khi thêm AI mới vào công nghệ-stack của bạn, hãy đảm bảo rằng nó đáp ứng các hộp sau:

1. Nó giải quyết một vấn đề thực sự. AI chỉ quan trọng khi nó là cách tốt nhất để giải quyết vấn đề của khách hàng. Trong hầu hết các trường hợp, điều đó có nghĩa là đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu và có thể thực hiện, hoặc tự động hóa công việc có giá trị thấp và / hoặc lặp đi lặp lại.
2. Nó dễ sử dụng. Các tổ chức thường không sử dụng các công cụ họ có với đầy đủ khả năng. Nếu bạn muốn mua phần mềm mà nhân viên thực sự sử dụng, nó cần phải dễ dàng. Nghiên cứu từ Giáo sư Zoe Chance của Trường Quản lý Yale cho biết yếu tố dự đoán hành vi của con người hàng đầu là sự dễ dàng. Càng dễ dàng, người ta càng có khả năng thực hiện. Chúng ta cần áp dụng kiến thức đó vào công cụ công nghệ của mình để có được nhiều nhất từ các khoản đầu tư của mình.
3. Nó tích hợp tốt với các giải pháp khác của bạn. AI cần phải hoạt động tốt với các giải pháp khác mà bạn sử dụng, có nghĩa là cả quy trình làm việc và dữ liệu được tích hợp để người dùng có thể hoàn thành các quy trình làm việc từ đầu đến cuối. Nếu nó không tích hợp tốt, nó có khả năng sẽ không được sử dụng vì nó không dễ dàng.
4. Quyền quản lý được đồng bộ hóa trên các nền tảng. Khi nói đến việc bán hàng, hầu hết các tổ chức theo dõi ai có thể xem thông tin nào xung quanh một giao dịch. Nếu quyền quản lý không nhất quán trên tất cả các công cụ của bạn, thì bạn không thực sự có quyền quản lý.

Khi các tiêu chí này không được đáp ứng khi mua các giải pháp AI – hoặc bất kỳ giải pháp nào, thì các tổ chức sẽ kết thúc với một “túi các bộ phận”.

Kết luận

Các công nghệ-stack rời rạc và phình to đang cản trở người bán hàng và các tổ chức của họ trong việc thu được doanh thu. Việc hợp nhất công nghệ-stack, đặc biệt là với sự tập trung chiến lược vào tích hợp AI, giữ chìa khóa để giải quyết nhiều thách thức này. Khả năng của AI trong việc tối ưu hóa các quy trình làm việc, nâng cao chất lượng dữ liệu, cung cấp thông tin chi tiết có thể thực hiện và tạo điều kiện cho sự tích hợp liền mạch với các công cụ hiện có làm cho nó trở thành một thành phần quan trọng cho việc tạo ra doanh thu lâu dài. Tuy nhiên, các tổ chức phải đảm bảo, như họ làm với bất kỳ sản phẩm mới nào, rằng các công cụ AI mới đang giải quyết một vấn đề và không chỉ vì sự đổi mới trống rỗng.

Trong cảnh quan công nghệ và bán hàng đang thay đổi liên tục, việc ưu tiên một chiến lược AI phù hợp với tiêu chí này là điều cần thiết để các tổ chức có thể tận dụng tối đa tiềm năng của mình và duy trì khả năng cạnh tranh trong việc theo đuổi việc thu được doanh thu.