Responsive 首席执行官兼联合创始人 Ganesh Shankar 访谈系列

甘尼什·香卡是 Responsive 的首席执行官兼联合创始人，他是一位经验丰富的产品经理，曾领导财富 500 强企业的产品开发和软件实施。在从事产品管理期间，他发现征求建议书 (RFP) 流程效率低下——组织使用正式文件向供应商征求投标，通常需要大量详细的回复。管理 RFP 传统上涉及多个利益相关者和重复任务，这使得该流程耗时且复杂。

成立于 2015 年，原名为 RFPIO， 反馈积极 旨在通过更高效的软件解决方案简化 RFP 管理。该公司引入了一种自动化方法来增强协作、减少人工工作量并提高效率。随着时间的推移，其技术扩展到支持其他复杂的信息请求，包括信息请求 (RFI)、尽职调查问卷 (DDQ) 和安全问卷。

如今，Responsive 公司提供战略响应管理解决方案，帮助组织加速增长、降低风险并优化其提案和信息请求流程。

是什么启发您创办 Responsive 的？您是如何发现响应管理软件市场的空白的？

2015 年，我和联合创始人在软件公司工作时，曾面临 RFP 响应流程方面的困难，于是我们成立了 Responsive。虽然这不是我们工作的核心，但我们投入了大量时间协助销售团队处理提案请求 (RFP)，尽管我们在达成交易方面发挥了至关重要的作用，但我们常常感到自己没有受到重视。由于缺乏使 RFP 流程更高效的技术，我们决定构建一个更好的解决方案。九年后，我们已发展到拥有近 500 名员工，服务超过 2,000 家客户（包括 25 家财富 100 强公司），并为全球近 400,000 名用户提供支持。

您的产品管理背景和之前的职位对 Responsive 的创建有何影响？

作为一名产品经理，我经常被销售团队拉进 RFP 响应流程，几乎三分之一的时间都花在支持销售上，而不是专注于我的核心产品管理职责。我的两位联合创始人在技术和实施方面也遇到了类似的问题。我们意识到这是一个普遍存在的问题，目前还没有技术解决方案，所以我们利用我们近 50 年的综合经验创建了 Responsive。我们看到了一个从根本上改变组织共享信息方式的机会，从管理和响应复杂的提案请求开始。

Responsive 自 2015 年成立以来已经发生了重大变化。如何在坚持最初的愿景和适应市场变化之间保持平衡？

首先，我们一丝不苟地寻找和培养能够体现我们激情的人才——本质上就是在整个组织中复制我们的创始精神。随着我们规模的扩大，聘请能够真实代表我们核心文化价值观和承诺的经理和团队成员变得至关重要。

与此同时，我们始终高度关注客户反馈。我们记录每一条反馈，无论其大小，并认识到这些见解可以形成模式，帮助我们应对产品开发、市场定位和行业中的任何不确定性。我们的方法不是采纳每一条建议，而是从各种来源全面了解新兴趋势。

我们还鼓励自己超越当前行业，对周边领域保持好奇。无论是在医疗保健、技术还是其他领域，我们都会不断寻找创新灵感。这种由外而内的视角让我们不断提高标准，从意想不到的地方激发灵感，让我们的产品保持活力和前瞻性。

在评估平台对客户的影响时，哪些指标或成功指标对您来说最重要？

在评估 Responsive 的影响时，我们的主要指标是我们如何推动客户收入。我们关注两个关键成功指标：营收和运营效率。在效率方面，我们的目标是大幅缩短 RFP 响应时间——对于许多客户，我们将其缩短了 40%。这种效率使我们的客户能够寻求更多机会，最终加速他们的创收潜力。

Responsive 如何利用人工智能和机器学习在响应管理软件市场中提供竞争优势？

我们利用人工智能和机器学习通过三种主要方式简化响应管理。首先，我们的生成式人工智能可在几分钟内创建全面的提案草案，从而节省时间和精力。其次，我们的 Ask 解决方案可即时访问经过审查的组织知识，从而实现更快、更准确的响应。第三，我们的个人资料中心可帮助信息安全团队快速查找和管理安全内容。

通过 Responsive 平台管理的提案金额超过 600 亿美元，处理了 XNUMX 万对问答，我们的 AI 可提供智能建议并深入了解响应模式。通过自动执行复杂任务同时保持人类控制，我们帮助组织增加收入、降低风险并更有效地做出响应。

Responsive 平台与业内其他解决方案有何不同，特别是在 AI 功能和集成方面？

自 2015 年以来，人工智能一直是 Responsive 的核心，为全球 2,000 多家客户信赖的平台提供支持。我们的解决方案支持广泛的 RFx 用例，可实现跨团队和利益相关者的无缝协作、工作流自动化、内容管理和项目管理。

借助关键的 AI 功能（例如智能推荐、AI 助手、语法检查、语言翻译和内置提示），团队可以快速准确地提供高质量的 RFP。

Responsive 还提供与领先应用（包括 CRM、云存储、生产力工具和销售支持）的无与伦比的本机集成。我们的客户价值计划包括 APMP 认证顾问、Responsive Academy 课程以及由 1,500 多名客户组成的充满活力的社区，他们分享见解和最佳实践。

您能否分享 Responsive 核心功能（例如 AI 推荐引擎和自动 RFP 响应）背后的开发过程？

响应式 AI 以准确、最新的内容为基础，这对于我们的 AI 推荐引擎和自动 RFP 响应的有效性至关重要。AI 本身无法解决冲突或不完整的数据，因此我们优先考虑分层标签和强大的内容管理等工具，以帮助用户组织和维护他们的信息。通过将生成式 AI 与这些可靠的数据相结合，我们的平台使团队能够快速生成高质量的响应，同时保持可信度。AI 是一种辅助工具，在人工监督下确保准确性和真实性，而 Ask 产品等功能可实现无缝访问可信知识以处理复杂项目。

云计算和数字化的进步如何影响组织处理 RFP 和战略响应管理的方式？

云计算的进步提高了效率、协作和可扩展性。基于云的平台允许团队集中内容、简化工作流程并实时协作，无论身在何处。这确保了更快的周转时间和更准确、一致的响应。

数字化还增强了组织管理和访问数据的方式，使利用推荐引擎和自动响应等人工智能工具变得更加容易。借助这些进步，公司可以更加专注于战略和个性化，以更快的速度和更准确的速度响应 RFP，同时实现更好的结果。

Responsive 在帮助 Microsoft 和 GEODIS 等公司简化其 RFP 流程方面发挥了重要作用。您能分享一个具体的成功案例来突出您的平台的影响吗？

Responsive 通过其由 Responsive AI 提供支持的提案资源库管理和整理了 20,000 份提案内容，在支持微软销售人员方面发挥了关键作用。这项技术使微软的提案团队在上个财年贡献了 10.4 亿美元的收入。此外，通过实施 Responsive，微软为其销售人员节省了 93,000 个小时（相当于超过 17 万美元），这些时间可以用来培养更牢固的客户关系。

作为 Responsive 提供可衡量影响的另一个例子，我们的客户 Netsmart 通过实施 Responsive 的 AI 功能显著提高了响应时间和效率。他们的响应时间提高了 10 倍，提案提交量增加了 67%，用户采用率增长了 540%。AI 助手、需求分析和自动回复等关键功能在这些改进中发挥了关键作用。与 Salesforce 的集成以及集中内容库的建立进一步简化了他们的流程，使 RFP 的推进率达到 93%，过时内容减少了 43%。总体而言，Netsmart 使用 Responsive 的 AI 驱动平台节省了大量时间，提高了内容准确性，并提高了整个提案管理运营的生产力。

Responsive 的另一家客户 JAGGAER 通过使用 Responsive 的 AI 进行内容审核、响应创建和需求分析，实现了两位数的赢率增长和 15 倍的投资回报率，从而提高了决策能力和效率。用户采用率增加了两倍，该平台简化了多个团队之间的协作和内容管理。

您认为未来五年响应管理行业的发展方向是什么？Responsive 在该领域的领先地位如何？

在未来五年内，我认为响应管理行业将被人工智能代理所改变，重点是让人类参与其中。虽然我们预计约有 80 万个工作岗位将被取代，但同时我们将看到 180 亿个新工作岗位被创造出来——这对我们的行业来说是净利好。

Responsive 具有独特的优势，可以引领这一转型。我们已处理了超过 600 亿美元的提案，并建立了一个包含近 4 万对问答的数据库。我们庞大的数据集使我们能够理解复杂的模式，并开发超越简单自动化的 AI 解决方案。

我们的方法是充分利用人工智能的潜力，寻找取得积极成果的机会，而不是担心颠覆。拥有强大市场情报、全面数据和经过验证的使用方法的公司将成为领导者，而 Responsive 正处于这股浪潮的最前沿。关键不仅在于实施人工智能，还在于战略性地利用丰富的情境数据来实现有意义的洞察和效率。

感谢您的精彩采访，想要了解更多信息的读者可以访问 反馈积极,