آینده AI GTM: روندهایی که هر رهبر درآمدی باید تماشا کند

چند سال پیش، بیشتر تیم‌های درآمدی هوش مصنوعی را یک آزمایش جالب می‌دانستند. امروز گفتگو بسیار متفاوت است. هوش مصنوعی از پروژه های جانبی و آزمایشی به سمت فروش روزانه، بازاریابی و عملیات موفقیت مشتری حرکت کرده است. رهبران درآمد دیگر نمی پرسند که آیا هوش مصنوعی باید بخشی از استراتژی آنها باشد یا خیر. سوال بزرگ‌تر اکنون این است که تیم‌ها چقدر سریع می‌توانند با ادامه تکامل فناوری سازگار شوند.

واقعیت این است که رفتار خریدار در حال تغییر است. تیم‌های درآمد با داده‌های بیشتر، کانال‌های بیشتر و ذینفعان بیشتری نسبت به قبل کار می‌کنند. در عین حال، خریداران انتظار پاسخ‌های سریع‌تر و تعاملات مرتبط‌تری دارند. این یکی از دلایل است AI GTM تبدیل شدن به تمرکز اصلی برای سازمان های درآمدی امروزی است. تیم ها برای اتصال اطلاعات، شناسایی فرصت ها و تصمیم گیری بهتر بدون افزایش تعداد کارمندان با همان سرعت، به کمک نیاز دارند.

بنابراین رهبران درآمد باید در چند سال آینده به چه چیزی توجه کنند؟ چندین روند در حال حاضر شروع به تغییر روش کار تیم های بازارگردان کرده اند.

هوش مصنوعی زمان کمتری را برای جمع آوری داده ها و زمان بیشتری را برای توضیح آن صرف می کند

بسیاری از تیم ها در حال حاضر از هوش مصنوعی برای جمع آوری اطلاعات از چندین سیستم استفاده می کنند. این قابلیت مفید است، اما جمع آوری داده ها تنها بخشی از چالش است. رهبران درآمد پاسخ می خواهند، نه صفحات گسترده.

تصور کنید داشبوردی را باز کرده و می بینید که یک حساب کاربری به طور ناگهانی امتیاز بالاتری دریافت کرده است. بیشتر رهبران نمی‌خواهند سی دقیقه وقت صرف کنند تا دلیل آن را بفهمند. آنها توضیح روشنی می خواهند. سیستم های هوش مصنوعی آینده زمان بیشتری را صرف توضیح الگوها، شناسایی علل و توصیه گام های بعدی خواهند کرد.

رهبران درآمد پاسخ می خواهند، نه صفحات گسترده.

این تغییر به تیم ها کمک می کند تا خیلی سریعتر از تجزیه و تحلیل داده ها به تصمیم گیری حرکت کنند.

گرافیک زمینه اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد

یک چالش همچنان تیم های درآمدی را ناامید می کند. اطلاعات مشتری در همه جا وجود دارد. پلتفرم های بازاریابی حاوی داده های تعامل هستند. سیستم های CRM شامل یک فعالیت فروش است. ابزارهای تجزیه و تحلیل محصول حاوی اطلاعات استفاده است. بینش های ارزشمند در مکان های مختلف پراکنده شده اند.

اینجاست که گرافیک زمینه اهمیت فزاینده ای پیدا می کند.

به جای تلقی هر تعامل به عنوان یک رویداد جداگانه، نمودار زمینه فعالیت ها را بین افراد، حساب ها و کانال ها به هم مرتبط می کند. تصور کنید سه ذینفع از یک شرکت در یک دوره دو هفته ای با محتوا درگیر هستند. یک نفر در یک وبینار شرکت می کند، دیگری از صفحات قیمت گذاری بازدید می کند، و نفر سوم کتابچه راهنمای محصول را دانلود می کند. به صورت فردی، این اعمال ممکن است پیش پا افتاده به نظر برسند. آنها با هم می توانند روند خرید فعال را نشان دهند.

تیم های درآمدی که می توانند این اتصالات را ببینند مزیت قابل توجهی خواهند داشت.

اولویت بندی حساب ها دقیق تر خواهد شد

بسیاری از تیم‌های فروش هنوز به مدل‌های اصلی امتیازدهی سرنخ تکیه می‌کنند. برخی از سرنخ ها صرفاً به این دلیل که منبعی را دانلود کرده اند یا ایمیلی را باز کرده اند مورد توجه قرار می گیرند. متأسفانه، این سیگنال ها همیشه نشان دهنده علاقه واقعی به خرید نیستند.

پلتفرم های آینده GTM AI طیف وسیع تری از فعالیت ها را تجزیه و تحلیل خواهند کرد. آنها به جای تمرکز بر یک اقدام واحد، الگوهای چند ذینفع، کانال های تعامل و رفتار تاریخی را ارزیابی خواهند کرد.

در نتیجه، نمایندگان فروش زمان کمتری را برای حدس زدن اینکه کدام حساب ها شایسته توجه هستند صرف می کنند. انرژی بیشتر به سمت فرصت هایی با پتانسیل تبدیل بالاتر می رود.

تیم های درآمدی بیشتر با هم کار خواهند کرد

یک مشکل رایج در بسیاری از سازمان ها این است که تیم های فروش، بازاریابی و موفقیت مشتری با اطلاعات متفاوتی کار می کنند. هر بخش بخشی از سفر مشتری را می بیند، اما هیچ کس تصویر کامل را نمی بیند.

هوش مصنوعی شروع به تغییر آن کرده است.

همانطور که سیستم‌ها بیشتر به هم متصل می‌شوند، تیم‌ها به اطلاعات مشترک و نمایان شدن حساب مشترک دسترسی خواهند داشت. این به کاهش سیلوهای داخلی و بهبود هماهنگی بین بخش ها کمک می کند.

جدول زیر این تغییر را نشان می دهد.

افزایش درآمد زمانی که تیم ها از اطلاعات یکسانی کار می کنند بسیار آسان تر می شود.

اطلاعات پیش بینی درآمد بهبود خواهد یافت

هر رهبر درآمدی به دنبال پاسخ به سوالات سخت است.

• کدام معاملات در معرض خطر هستند؟
• کدام مشتریان احتمالاً گسترش خواهند یافت؟
• کدام حساب ها وارد چرخه خرید می شوند؟

از نظر تاریخی، بسیاری از این تصمیمات به تجربه و شهود بستگی داشت. تجربه همیشه مهم خواهد بود، اما سیستم های هوش مصنوعی آینده شواهد بیشتری برای حمایت از این تصمیمات ارائه خواهند کرد.

تیم‌های درآمدی به جای واکنش نشان دادن پس از بروز مشکلات، زودتر به تغییر رفتار حساب دسترسی پیدا می‌کنند. این می تواند به رهبران کمک کند تا منابع را به طور مؤثرتری تخصیص دهند و قبل از ناپدید شدن فرصت ها واکنش نشان دهند.

افکار نهایی

آینده AI GTM در جایگزینی تیم های درآمدی نیست. این در مورد کمک به آنها برای کار با اطلاعات بهتر و زمینه بیشتر است. سازمان‌ها هر ساله داده‌های مشتریان بیشتری تولید می‌کنند و ارتباط دستی این سیگنال‌ها به طور فزاینده‌ای دشوار می‌شود.

یک نمودار زمینه ای که به خوبی طراحی شده باشد، نقش مهمی در کمک به تیم ها برای درک فعالیت خریدار در چندین نقطه تماس ایفا می کند. همراه با پیشرفت‌ها در هوش حساب، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و پیش‌بینی درآمد، هوش مصنوعی همچنان بر نحوه کار تیم‌های عرضه‌شده به بازار تأثیر خواهد گذاشت.

آینده AI GTM در جایگزینی تیم های درآمدی نیست.

رهبران درآمدی که اکنون شروع به آماده سازی می کنند، با ادامه این تغییرات در موقعیت بسیار بهتری برای سازگاری خواهند بود. این فناوری به تکامل خود ادامه خواهد داد، اما هدف یکسان است: کمک به تیم‌ها در شناسایی سریع‌تر فرصت‌ها و تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر درآمد.

متصل شد