Un director de ingresos de SaaS comparte los flujos de trabajo que están potenciando a los representantes de desarrollo de ventas, pero no reemplazándolos
Descubre cómo un director de ingresos de SaaS utiliza la IA para potenciar a los representantes de desarrollo de ventas, mejorar las previsiones y optimizar las operaciones de ingresos, manteniendo la confianza, la capacitación y las relaciones con los clientes bajo liderazgo humano.
Mukul Kaushik
Director de ingresos en Trackier
Integración de la IA: La introducción de la IA en los flujos de trabajo de los representantes de desarrollo de ventas mejora significativamente la priorización de cuentas y la eficiencia del contacto con los clientes.
El factor humano: A pesar de los avances de la IA, la gestión de relaciones y la confianza siguen siendo componentes fundamentales de las estrategias de ingresos exitosas.
Gestión proactiva: La IA proporciona información en tiempo real y señales predictivas, lo que permite a los equipos actuar de forma proactiva en lugar de reactiva.
Disciplina de procesos: La calidad de los datos y las actualizaciones constantes del sistema de gestión de relaciones con clientes son fundamentales para implementar la IA de manera eficaz en las operaciones de ingresos.
Gestión del cambio: La adopción exitosa de la IA requiere abordar las expectativas del equipo y mejorar los flujos de trabajo para respaldar el criterio humano.
Mukul Kaushik es el CRO de una empresa SaaS llamada Trackier y también dirige los ingresos de sus productos, Apptrove y Affnook.
Nos reunimos con Mukul para conocer cómo está aumentando las capacidades de sus SDR con IA. Esto es lo que nos contó.
Expansión a nuevos mercados
Hola a todos. Soy Mukul Kaushik. Soy el CRO de Trackier y dirijo los ingresos de nuestros productos, Apptrove y Affnook.
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Operamos en los sectores del marketing de resultados, la medición móvil y la tecnología de afiliación, y prestamos servicio a anunciantes, redes publicitarias, agencias, empresas de videojuegos y profesionales del marketing de aplicaciones en todo el mundo. Actualmente nos encontramos en una sólida etapa de crecimiento y expansión, con un fuerte enfoque en la ampliación internacional en regiones como India, el Sudeste Asiático, MENA, Europa y América. Nuestro modelo de ingresos se basa principalmente en SaaS, con contratos de suscripción y empresariales en función del tamaño y el uso del cliente.
La organización de ingresos abarca ventas, alianzas, éxito del cliente e iniciativas estratégicas de crecimiento. Operamos con una combinación de estrategias GTM basadas en captación entrante, prospección saliente, alianzas y eventos, especialmente porque nuestro sector depende en gran medida de las relaciones y los ecosistemas.
Nuestro enfoque actual consiste en combinar las ventas empresariales tradicionales con flujos de trabajo impulsados por IA para las funciones de los SDR, la elaboración de informes, las previsiones y la inteligencia del cliente. Al mismo tiempo, mantenemos un enfoque consultivo y centrado en las relaciones para el crecimiento.
Mejores sistemas e información más rápida
Ya no se trata solo de tener un equipo de ventas más grande, sino de contar con mejores sistemas, información más rápida y actuar con rapidez.
Mi trayectoria se ha centrado en el ámbito del marketing de resultados y la atribución móvil, trabajando con anunciantes, afiliados, empresas de videojuegos y profesionales del marketing de aplicaciones en distintos mercados. Comencé en ventas y alianzas estratégicas. Con el tiempo, pasé a crear equipos de ingresos, ampliar relaciones globales y desarrollar productos basados en las necesidades de los clientes.
Hace unos años, los líderes de ingresos basaban la mayoría de sus decisiones en la experiencia, la intuición y un esfuerzo manual considerable. Ahora la IA está cambiando nuestra forma de trabajar prácticamente a diario, desde la prospección y la personalización hasta el análisis, las previsiones y la comunicación con los clientes.
Mi mayor descubrimiento durante esta ola de IA fue comprobar cuánto más rápido pueden avanzar los equipos pequeños y enfocados cuando utilizan la IA de forma eficaz. Ya no se trata solo de tener un equipo de ventas más grande, sino de contar con mejores sistemas, información más rápida y actuar con rapidez.
Sin embargo, sigo creyendo que el liderazgo de ingresos gira, en última instancia, en torno a las personas. Las relaciones, la confianza, la comprensión de los problemas de los clientes y las alianzas a largo plazo siguen siendo lo más importante. La IA puede hacernos más eficientes, pero el componente humano es el que construye empresas duraderas.
Cómo influye la IA en las ventas salientes y las operaciones de ingresos
Introdujimos la IA en nuestros flujos de trabajo de ventas salientes y operaciones de ingresos el año pasado. Antes, gran parte de nuestro proceso era manual: los SDR dedicaban mucho tiempo a investigar cuentas, redactar comunicaciones y actualizar Salesforce. También preparaban informes, y las revisiones de los líderes dependían en gran medida de datos recopilados manualmente.
Después de integrar la IA en varias capas del proceso de ingresos, ahora ayuda a los SDR a priorizar cuentas, identificar señales de intención, personalizar las comunicaciones y automatizar partes de los seguimientos. Al mismo tiempo, automatizamos gran parte de los informes en Salesforce, lo que proporcionó una visibilidad más clara y en tiempo real del avance de las oportunidades y la actividad del equipo.
Este es nuestro flujo de trabajo de ingresos impulsado por IA:
- La IA identifica y prioriza las cuentas con alta intención en función de las señales de interacción y la coincidencia con el ICP.
- A continuación, ayuda a los SDR a personalizar las comunicaciones y automatizar los seguimientos.
- Una vez que los clientes potenciales entran en el embudo, la IA de Salesforce automatiza los informes y realiza un seguimiento de la actividad de las oportunidades en tiempo real.
- Recibimos alertas predictivas cuando una oportunidad se ralentiza, disminuye la interacción o una cuenta muestra una mayor intención de compra.
Estas son las herramientas que utilizamos:
- IA de Salesforce para previsiones
- 11x.ai para la prospección
- Sales Navigator para indicadores de cuentas
- Apollo para el enriquecimiento de datos
Los desencadenantes predictivos y las previsiones han tenido el mayor impacto. En lugar de esperar hasta el final del trimestre para darnos cuenta de que una oportunidad estaba perdiendo impulso, ahora recibimos señales tempranas cuando disminuye la interacción, cambian los patrones de respuesta o una oportunidad empieza a mostrar indicadores de riesgo. Del mismo modo, la IA ayuda a identificar las cuentas con mayor probabilidad de conversión según el comportamiento histórico y los patrones de actividad.
Como resultado, el equipo se volvió mucho más proactivo en lugar de reactivo. Los gerentes dedican menos tiempo a perseguir actualizaciones y más tiempo a formar a los equipos y ayudar a hacer avanzar las oportunidades. Las conversaciones sobre previsiones ahora se basan más en datos y no únicamente en la intuición.
Lo que la IA no puede replicar en las operaciones de ingresos
Hoy dependemos en gran medida de la IA para las áreas que implican reconocimiento de patrones, rapidez y análisis de datos a gran escala, pero seguimos manteniendo bajo liderazgo humano las decisiones estratégicas fundamentales.
Aspectos como las negociaciones empresariales, la estrategia de precios para cuentas clave, las alianzas a largo plazo, las decisiones de contratación, el posicionamiento en el mercado y la gestión de relaciones siguen dependiendo en gran medida del criterio y la experiencia humanos.
En nuestro sector, especialmente, la confianza y las relaciones importan mucho. Un cliente puede comprar por las capacidades del producto, pero normalmente construimos alianzas a largo plazo mediante la credibilidad, la comprensión del contexto empresarial y la conexión humana; algo que la IA no puede replicar por completo.
Por qué los SDR autónomos aún no son posibles
Otra cosa que la IA todavía no puede gestionar es la venta saliente y la gestión de relaciones completamente autónomas.
Al principio, nos entusiasmaba la idea de que los SDR de IA gestionaran de forma independiente gran parte de la prospección y el contacto inicial. La IA mejoró la eficiencia, la personalización y la priorización de cuentas. Pero en las ventas empresariales y aquellas impulsadas por alianzas, especialmente en sectores como el marketing de resultados y los videojuegos, las relaciones siguen impulsando las conversiones mucho más que la automatización por sí sola.
Por ejemplo, la IA puede generar contactos iniciales altamente optimizados, pero todavía tiene dificultades para comprender el contexto empresarial más profundo, la sensibilidad al momento adecuado y las dinámicas políticas internas del lado del cliente, o para generar una confianza genuina durante ciclos de ventas largos. En muchos casos, la comunicación generada por IA también sonaba demasiado similar o excesivamente pulida, lo que reducía su autenticidad.
Por qué la disciplina de los procesos es esencial al utilizar la IA
Hemos observado tanto resultados muy positivos como algunas curvas de aprendizaje al integrar la IA en nuestros flujos de trabajo de ingresos durante el último año.
En el aspecto positivo, la eficiencia operativa y la visibilidad han sido las mayores mejoras. Los flujos de trabajo de los SDR asistidos por IA ayudaron al equipo a reducir el tiempo dedicado a la investigación repetitiva, la personalización de contactos salientes y los seguimientos, mejorando la velocidad general de contacto y la gestión de respuestas. Ahora, el equipo de ventas dedica más tiempo a las conversaciones reales con los clientes en lugar de a las tareas administrativas.
También observamos mejoras notables en la precisión de las previsiones y la gestión del embudo después de automatizar los informes e introducir señales predictivas en Salesforce. Antes, las revisiones del embudo eran manuales y reactivas. Ahora, los responsables tienen mucha más visibilidad anticipada sobre los riesgos de las oportunidades, las oportunidades estancadas, las disminuciones en la interacción y las cuentas con alta intención de compra. Esto ha mejorado la velocidad de toma de decisiones y ha hecho que las conversaciones sobre previsiones estén mucho más respaldadas por datos.
Desde un punto de vista cualitativo, los gerentes ahora se centran más en la formación y la estrategia en lugar de perseguir la higiene del CRM y las actualizaciones manuales. La organización en general se ha vuelto más proactiva en lugar de reactiva.
Al mismo tiempo, afrontamos algunos desafíos. Nos dimos cuenta pronto de que la IA solo es tan buena como la calidad de los datos y los procesos que la respaldan. Al principio, las actualizaciones incoherentes del CRM y los datos fragmentados a veces generaban señales engañosas o previsiones ruidosas. Comprendimos que, si las actualizaciones del CRM son incoherentes, los equipos no mantienen correctamente las etapas o el seguimiento de la actividad está incompleto, la IA simplemente amplifica esos problemas en lugar de solucionarlos. Tuvimos que mejorar la disciplina de los procesos antes de que los resultados de la IA fueran realmente fiables.
También descubrimos que las herramientas de IA a veces crean una ilusión de productividad — más contactos, más informes, más automatización — sin mejorar necesariamente los resultados reales de ingresos de forma proporcional. Por eso, empezamos a ser mucho más intencionales a la hora de medir el impacto empresarial real en lugar de limitarnos a las métricas de automatización.
Y, por último, descubrimos que una automatización excesiva puede hacer que el contacto parezca robótico.
Por qué la adopción de la IA requiere una gestión del cambio
La adopción solo tuvo éxito cuando las personas entendieron que la IA ayuda a ejecutar mejor, en lugar de sustituir el criterio humano.
También subestimé la cantidad de gestión del cambio interno que se necesitaba. Al principio, los equipos veían la IA como una amenaza o como algo que resolvería mágicamente todo de forma automática. En realidad, la adopción solo tuvo éxito cuando las personas entendieron que la IA ayuda a ejecutar mejor, en lugar de sustituir el criterio humano.
Si hubiera sabido esto antes, primero habríamos dedicado más tiempo a mejorar la higiene del CRM, definir claramente los flujos de trabajo y capacitar a los equipos sobre cómo trabajar junto a la IA. Esto habría evitado muchos informes ruidosos, expectativas poco realistas y confusión inicial sobre el impacto real de la IA.
Por qué están cambiando los equipos de ingresos
Lo que he aprendido es que aumentar los ingresos ya no requiere aumentar la plantilla.
Hoy en día, un equipo más pequeño habilitado por IA a menudo puede ejecutar sus tareas más rápido y con mayor visibilidad que una organización de ventas tradicional mucho más grande. La IA puede encargarse de gran parte de la investigación, la priorización, los informes, las previsiones y la automatización de flujos de trabajo a una escala que antes era imposible.
Por qué los CRO deben mantener la humanidad de sus equipos
Los CRO que recordarán este momento con orgullo no son los que avanzaron más rápido. Son los que mantuvieron la humanidad de sus equipos, fueron intencionales respecto a dónde debía utilizarse la IA y no confundieron la actividad con el impulso.
Ya has superado disrupciones antes. Esta disrupción implica más herramientas, pero el trabajo es el mismo: generar confianza, resolver problemas reales y cerrar acuerdos.
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