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无孤立的技术栈：如何通过AI驱动的技术栈整合提升收入
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通过利用AI优化销售工作流程和最大化收入，组织可以从低效的“零散部件”转变为AI驱动的协同工作。
依赖技术来完成工作的收入关键员工，却因过时和零散的技术栈而阻碍了他们的组织持续和反复掌握收入的能力。 四十％的受访销售领导者 表示，他们的销售人员需要在四到五个（或更多！）应用程序之间切换才能完成工作。这些孤立的系统会损害效率并导致收入损失：波士顿咨询集团估计，组织每年会因错失收入捕获、销售浪费和失去企业价值而损失超过 2万亿美元。
许多组织采用了我所谓的“零散部件”方法，即将多个产品拼凑在一起，而不考虑最终用户的实际工作流程和是否能使他们更成功。
例如，比较营销和销售。营销有很多专家（SEO、ABM、电子邮件营销等），所以拥有专家工具是有意义的。然而，销售有一个更通用的工作流程。销售人员需要完成很多事情来成交一笔交易，从电子邮件、电话和演示到更新 CRM 和预测，这些通常不是独立的工作流程，因为它们涉及相同的信息。当这些信息和数据分散在四到五个不同的应用程序中时，销售人员会不断切换上下文，中断，丢失关键见解，最终会丢失球——这是人类的特点，但会导致时间、生产力和收入的损失。
销售技术栈中有一个关键的整合和集成需求。毫无疑问，随着整合和集成而来的，是更大的可见性和有效性。这也是AI可以发挥主要作用的地方。AI工具在战略上围绕销售人员工作流程构建，不仅可以让收入组织做更多事情，同时还可以智能地剔除和分析曾经分散的数据，提供买家信号和销售人员行动的整体视图，同时最小化工具之间的切换，创建有针对性的工作流程，并为业务带来更大的投资回报率。
AI作为技术栈加速器
随着ChatGPT、DALL-E和Midjourney等工具的流行，我们大多数人都意识到了AI在研究、撰写文本和生成图像方面的强大能力。但是，AI的能力远远超出了这些，当与现有的技术栈工具结合使用时，它们可以作为加速器。AI驱动的解决方案可以帮助您充分利用CRM和其他工具，体现出真正的“更好地协同工作”的方法。以下是AI可以实现的一些事情，以确保您的CRM和BI投资得到充分的发挥：
- 摄取信息、自动化任务和创建有用的摘要。 销售人员花费大量时间在行政工作上，从输入数据到草拟跟进电子邮件和操作事项。AI可以自动化许多这些任务。例如，AI可以立即生成通话摘要，压缩它们到一个简短的段落中，将其翻译成操作事项，并将这些信息传递给CRM中的多个位置。
- 提高数据质量。 CRM中最大的问题之一是，数据通常不准确或不一致，因为它依赖于销售人员输入信息。这是AI可以介入自动化行政工作、综合多个来源的数据并提供更干净的单一数据视图的地方。例如，AI可以识别某人的电子邮件签名中的电话号码是否已更改，并自动用新号码更新CRM——并且可以在大规模上实现这一点。
- 从大型数据集中提取见解并提供可行的建议。 生成报告很容易，但生成可行的见解就不那么容易了。如果您无法根据信息采取行动，那么它就是一个轶事，而不是一个见解。大多数技术提供轶事。好的AI，然而，可以综合大量数据并产生准确的预测，识别交易风险，并提供有关下一步最佳行动的建议。还有一些工具可以更进一步，生成优先级和自定义的待办事项列表，列出销售人员可以采取的最直接和最有影响力的行动，以推进和赢得他们的开放交易。
有效的AI策略标准
AI的益处和变革力量是有据可查的，但这并不意味着组织应该将他们能找到的每个AI驱动的解决方案都加载到他们的购物车中。有很多技术看起来很棒，但实际上并不能很好地执行——或者正如我的好朋友Derek Grant曾经说过的那样：“销售得很好，但成功得不够。”
例如，生成性文本可以以数十种方式应用。市场上有生成性AI工具，可以扫描潜在客户的社交媒体页面，揭示他们上大学和上周末参加的音乐会，并将这些信息强行塞入电子邮件中。但是，这种策略并不能对交易结果产生有意义的影响。它并没有解决现有的销售人员问题——它只是一个新奇事物。
AI应该帮助您的业务变得更加高效，并更快地做出更好的决策。您应该寻找真正更好地协同工作的解决方案，而不是一次性解决方案，它们试图解决一次性问题（但可能会带来更多问题，例如在技术栈中添加更多工具需要登录，数据分散或孤立等）。在将新AI添加到您的技术栈之前，请确保它满足以下标准：
- 它解决了一个真正的问题。 AI只有在它是解决客户问题的最佳方式时才是重要的。在大多数情况下，这意味着提供数据驱动的、可行的建议，或自动化低价值和/或重复的工作。
- 它易于使用。 组织通常没有充分利用他们已经拥有的工具。如果您想购买员工实际会使用的软件，它需要易于使用。耶鲁管理学院教授Zoe Chance的研究表明，人类行为的最重要预测因素是易用性。事情越容易做，人们就越有可能去做。我们需要将这种知识应用于我们的技术工具，以充分利用我们的投资。
- 它与您的其他解决方案集成良好。 AI需要与您使用的其他解决方案良好地协同工作，这意味着工作流程和数据都集成在一起，以便用户可以完成端到端的工作流程。如果它不能很好地集成，它可能不会被使用，因为它不容易使用。
- 治理在所有平台上保持一致。 在销售过程中，大多数组织都会监控谁可以查看哪些信息。 如果治理在所有工具中不一致，您实际上没有治理。
当这些标准在购买AI解决方案时没有满足时——或者说，在购买任何解决方案时——组织最终会得到一堆零散的部件。
结论
分散和臃肿的技术栈正在阻碍销售人员和他们的组织掌握收入。技术栈整合，特别是具有战略性AI集成的整合，握有解决这些挑战的钥匙。AI能够简化工作流程、提高数据质量、提供可行的见解并实现与现有工具的无缝集成，使其成为长期收入生成的关键组成部分。然而，组织必须确保，就像对待任何新产品一样，新的 AI工具 正在解决问题，而不是仅仅为了空洞的创新而存在。
在技术和销售的不断演变的格局中，优先考虑符合此标准的AI策略对于组织来说至关重要，以便解锁他们的全部潜力，并在掌握收入的追求中保持竞争力。
