Atlassianin myyntijohtaja paljastaa, mitä tulotiimit tekevät väärin tekoälyä käyttöönottaessaan

Nick Feeney on Atlassianin lippulaivatuotteiden, kuten Jiran, Confluencen, Loomin ja Rovon, myyntijohtaja.

Haastattelimme Nickiä oppiaksemme, miten Atlassianin kaltaiset alan johtajat muuttavat myynnin työnkulkuja tekoälyn avulla. Tässä hänen kertomansa.

Atlassianin lippulaivatuotteiden liikevaihdon johtaminen

Olen nimeltäni Nick Feeney ja johdan Atlassianin liikevaihtoa sen ensimmäisen tuotekokonaisuuden, Teamwork Collectionin, osalta. Kokonaisuuteen kuuluvat sen lippulaivatuotteet Jira, Confluence ja Loom sekä käyttöperusteinen tekoälyratkaisu Rovo.

Atlassian on noin 6,2 miljardin dollarin globaali yritys, joka jatkaa vahvaa kasvuaan: liikevaihto on kasvanut 32 % vuodessa pilvipalveluiden kiihtyvän käyttöönoton ja tekoälyn laajentumisen vauhdittamana.

Organisaationi kattaa AMER- ja LATAM-alueet ja tukee tiivistä yhteistyötä tarvitsevia asiakkaita keskisuurten yritysten, suuryritysten ja strategisten asiakkaiden segmenteissä. Teemme yhteistyötä asiakkaiden kanssa monimutkaisissa digitaalisen muutoksen hankkeissa ja johdamme arvolähtöisiä asiakassuhteita, jotka vaihtelevat nopeamman myyntisyklin viisi- tai kuusinumeroisista mahdollisuuksista monivuotisiin, kahdeksannumeroisiin suuryritys- ja strategisiin kumppanuuksiin.

FY26-kaudella Teamwork Collection -liiketoiminta saavutti 156 % vuotuisesta myyntivaraustavoitteestaan ja 132 %:n nettouusintalaajentumisen, mikä teki Teamwork Collectionista yhden Atlassianin nopeimmin kasvavista ja strategisesti tärkeimmistä liikevaihtoa tuottavista tiimeistä.

Alustan uudistamisen määrittämä ura

Koko urani ajan minua ovat vetäneet puoleensa alustojen uudistumisen hetket, jolloin teknologia muuttaa perusteellisesti tapaa, jolla yritykset toimivat ja jolloin GTM-strategia on suunniteltava uudelleen. Tämä matka alkoi ToutAppilla vuonna 2013, kun myynnin tuottavuus alkoi muokata nykyaikaisia GTM-organisaatioita. Ensimmäistä kertaa liikevaihtotiimit saattoivat siirtyä kylmäsoittoihin perustuvasta toimintatavasta ja hyödyntää automatisoituja, yksilöllisiä sähköpostisarjoja tavoittaakseen potentiaalisia asiakkaita laajassa mittakaavassa. Se merkitsi merkittävää muutosta myyntiputken luomisessa: manuaalinen ja toistuva työ korvattiin teknologialla, jonka ansiosta myyjät pystyivät keskittymään arvokkaampiin asiakaskohtaamisiin. Se oli yksi myynnin tuottavuusohjelmistojen varhaisimmista aalloista.

Sen jälkeen kategoria on laajentunut huomattavasti. Tekoälyyn perustuvat alustat auttavat nyt tiimejä tunnistamaan todennäköisimmin ostavat asiakkuudet, priorisoimaan mahdollisuuksia, automatisoimaan työnkulkuja ja tarjoamaan paljon yksilöllisempää asiakasvuorovaikutusta. Aitiopaikalta seurattu kehitys vahvisti opetuksen, joka on muovannut uraani: parhaiten menestyvät liikevaihto-organisaatiot omaksuvat tekoälyn varhaisessa vaiheessa, mukauttavat toimintamalliaan nopeasti ja keksivät jatkuvasti uudelleen tapoja tuottaa arvoa asiakkaille.

Matkan varrella työskentelin Muralilla sen varhaisessa rakennusvaiheessa. Autoimme määrittelemään kokonaan uuden kategorian pandemian aikana, kun organisaatiot opettelivat tekemään yhteistyötä digitaalisesti suuressa mittakaavassa. Sen jälkeen siirryin Loomille, kun työpaikkaviestintä kehittyi edelleen. Tämä kokemus johti lopulta Atlassianille.

Yhteinen nimittäjä ei ole koskaan ollut ensisijaisesti tuotteet itsessään, vaan organisaatioiden auttaminen selviytymään perustavanlaatuisista muutoksista ihmisten työskentelytavoissa teknologian, asiakkaiden odotusten ja kaupallisen strategian kehittyessä samanaikaisesti. Uskon, että tekoäly on tämän kehityksen seuraava ja suurin luku – juuri sellainen mullistava hetki, joka on määrittänyt uraani.

Miten tekoäly voi kehittyä tuottavuustyökalusta päätöksentekojärjestelmäksi

Suurin muutos, jonka teimme Atlassianin liikevaihto-organisaatiossa, ei ollut pelkästään tekoälyn käyttöönotto, vaan muutimme perusteellisesti tapaamme johtaa liiketoimintaa. Vuosi sitten näimme tekoälyn pääasiassa tuottavuustyökaluna, joka auttoi myyjiä työskentelemään nopeammin. Nykyään käytämme sitä johtamisen ja päätöksenteon järjestelmänä.

Historiallisesti myyntijohtajat käyttivät valtavasti aikaa tietojen keräämiseen, CRM:n tietojen laadun tarkistamiseen, puhelutallenteiden läpikäyntiin sekä ennuste- ja myyntiputkikatsauksiin valmistautumiseen. Tekoäly suorittaa nyt tämän manuaalisen analyysin ensimmäisen vaiheen. Ennen kuin johtaja osallistuu kauppakatsaukseen, tekoäly kokoaa yhteen asiakaskeskustelut, tuo esiin kauppojen riskit, tunnistaa puuttuvat sidosryhmät, korostaa ostosignaaleja ja tiivistää tärkeimmät toimenpiteet.

Tämä muutti perusteellisesti johtajiemme ja myyjiemme roolia. Sen sijaan, että johtajat käyttäisivät aikansa tiedon keräämiseen, he valmentavat strategian parissa, vahvistavat kauppojen laatua, testaavat asiakassuunnitelmia kriittisesti ja auttavat myyjiä navigoimaan johtotason keskusteluissa. Toimintamme rytmi on siirtynyt tekemisen tarkastelusta päätösten parantamiseen. Myyjät puolestaan käyttävät 90 % energiastaan arvon tuottamiseen asiakkaille, heidän haasteidensa syvälliseen ymmärtämiseen ja resurssien täysimääräiseen kohdentamiseen ratkaisun tarjoamiseksi.

Tekoäly ei korvaa erinomaisia myyjiä tai johtajia. Se vahvistaa heidän harkintaansa, jotta jokainen voi toimia paremman tilannekuvan, johdonmukaisuuden ja vaikutusvoiman avulla. Menestyvät organisaatiot eivät välttämättä käytä eniten tekoälyä, mutta ne tekevät parempia päätöksiä, koska tekoäly tuo jatkuvasti esiin oikeat oivallukset oikeaan aikaan. Tulokset ovat rajattomat.

Päästä päähän ulottuva työnkulku asiakaskeskusteluihin

Tiimimme käyttää tekoälyä päivittäin. Tässä on työnkulku, jota käytämme asiakkaiden kanssa.

Tekoäly kokoaa aiemmat asiakaskeskustelut ja myyntimahdollisuudet, tuotteen käytön, keskeiset käyttötapaukset, sidosryhmäsuhteet ja ulkoiset yritysuutiset (10-K-raportit jne.) tiiviiksi asiakasyrityksen katsaukseksi. Sen sijaan, että myyjä käyttäisi tunnin taustatietojen keräämiseen, hän aloittaa kattavalla ymmärryksellä asiakkaan liiketoiminnasta, viimeaikaisesta toiminnasta ja todennäköisistä prioriteeteista.

Myyntisyklin aikana tekoäly analysoi jatkuvasti asiakaskeskusteluja tunnistaakseen ostosignaaleja, kilpailu-uhkia, vastaamattomia vastaväitteitä, keskeisiä päätöksentekijöitä, joihin meidän on oltava yhteydessä, sekä seuraavia parhaita toimenpiteitä. Sen sijaan, että se vain tallentaisi tapaamiset, se auttaa tuomaan esiin riskit silloin, kun lopputulokseen on vielä mahdollista vaikuttaa.

Jokaisen vuorovaikutustilanteen jälkeen tekoäly tiivistää tapaamisen automaattisesti, päivittää CRM-kentät, luonnostelee seurantaviestit, suosittelee toimenpiteitä yhteisen toimintasuunnitelmamme perusteella ja tuo esiin ennustevakuuden muutokset. Näin myyjät ja johtajat voivat käyttää vähemmän aikaa työn dokumentointiin ja enemmän aikaa myyntimahdollisuuden edistämiseen.

Miksi tekoälyn pitäisi valmistella liikevaihtopäätökset ihmisten tehdessä ne

Nick kertoo

Parhaat liikevaihto-organisaatiot täsmentävät yhä paremmin, missä tekoäly tuottaa eniten arvoa ja missä ihmisen harkinta on edelleen korvaamatonta… Ajatukseni on siis yksinkertainen: strategisessa työssä tekoälyn pitäisi valmistella päätökset, mutta ihmisten pitäisi tehdä ne.

Parhaat liikevaihto-organisaatiot täsmentävät yhä paremmin, missä tekoäly tuottaa eniten arvoa ja missä ihmisen harkinta on edelleen korvaamatonta.

Luotamme vahvasti tekoälyyn tiedonkäsittelyssä ja hahmontunnistuksessa. Teemme suuren osan tästä omien ratkaisujemme, kuten Rovon, avulla. Se auttaa meitä priorisoimaan myyntiputkea, tiivistämään asiakasvuorovaikutuksia, tunnistamaan kauppojen riskejä, tuomaan esiin ostosignaaleja, havaitsemaan puutteita sidosryhmien sitouttamisessa, parantamaan ennusteiden laatua ja suosittelemaan, mihin tiimiemme tulisi käyttää aikaansa. Tekoäly on erinomainen yhdistämään tuhansia tietopisteitä hyödynnettäviksi oivalluksiksi huomattavasti nopeammin kuin yksikään ihminen.

Luotamme edelleen ihmisiin harkintaa, luottamusta ja luovuutta vaativissa päätöksissä. Asiakkaat eivät osta ohjelmistoja siksi, että algoritmi suositteli seuraavaa vaihetta. He ostavat, koska myyjä tai asiantuntija pystyy yhdistämään erilaiset sidosryhmät, navigoimaan organisaation sisäisissä dynamiikoissa, neuvottelemaan monimutkaisista kompromisseista, rakentamaan suhteita johtotason päättäjiin ja herättämään luottamusta strategiseen visioon. Ihmiset haluavat ostaa ihmisiltä. Olen varma, ettei tämä muutu koskaan.

Samoin hinnoittelustrategia, rekrytointi, organisaation suunnittelu, alueiden suunnittelu ja merkittävät kaupalliset investointipäätökset edellyttävät viime kädessä tilannetajua, kokemusta ja vastuullisuutta, joita tekoäly ei voi tarjota.

Ajatukseni on siis yksinkertainen: strategisessa työssä tekoälyn pitäisi valmistella päätökset, mutta ihmisten pitäisi tehdä ne.

Miten tekoäly kiihdyttää organisaation oppimisnopeutta

Suurin näkemämme tulos ei ole perinteinen myyntimittari, vaan organisaation oppimisnopeus. Esimerkiksi asiakaspalaute kulki historiallisesti erittäin hitaasti. Myyjä kävi keskustelun, kirjasi muutaman muistiinpanon ja jakoi ne esimiehelleen, minkä jälkeen oivallus saattoi lopulta saavuttaa tuote- tai markkinointitiimin viikkoja myöhemmin. Siihen mennessä asiayhteys oli usein kadonnut.

Tekoäly on lyhentänyt tätä palautesilmukkaa merkittävästi. Tekoäly kokoaa nyt asiakaskeskusteluja laajassa mittakaavassa, minkä ansiosta voimme tunnistaa toistuvia vastaväitteitä, kilpailutrendejä, ominaisuuspyyntöjä ja ostokäyttäytymisen malleja lähes reaaliajassa. Sen sijaan, että luottaisimme kourallisesta kauppoja saatuihin yksittäisiin kokemuksiin, opimme samanaikaisesti tuhansista asiakasvuorovaikutuksista.

Vaikutukset ulottuvat paljon myyntiä laajemmalle. Tuotetiimit saavat nopeammin näkyvyyttä asiakkaiden uusiin tarpeisiin. Markkinointi voi hienosäätää viestintää todelliseen ostajien käyttämään kieleen perustuen. Liikevaihdosta vastaavat johtajat voivat tunnistaa, missä vaiheessa kaupat jatkuvasti pysähtyvät, ja mukauttaa myynnin tukimateriaaleja tai prosesseja ennen kuin siitä muodostuu järjestelmätason ongelma, tai mukauttaa ennusteita nopeasti ja tukea kauppojen riskienhallintastrategioita – kaikki tämä ilman, että heidän tarvitsee edes olla suoraan yhteydessä tiimiinsä.

Tämä on yksi monista tavoista, joilla AI on vähentänyt intensiivistä manuaalista työtä, joka aiemmin vei suurimman osan asiakkuusvastaavien ja johtajien ajasta. Minusta tämä on yksi AI:n vähiten arvostetuista hyödyistä. Se ei ainoastaan tee yksittäisistä myyjistä tuottavampia. Se saa koko yrityksen oppimaan nopeammin.

Miten AI on muuttanut kilpailuetuja

Tieto itsessään ei enää ole kilpailuetu.

Vuosien ajan parhaat myyjät erottautuivat, koska heillä oli parempi tutkimustieto, he tunsivat asiakkaan liiketoiminnan syvällisemmin tai löysivät oivalluksia, joita muut eivät pystyneet löytämään. Nykyään AI on demokratisoinut tiedonsaannin. Jokainen myyjä voi tehdä asiakastutkimusta, tiivistää tulosraportteja, analysoida potentiaalisen asiakkaan teknologiapinoa tai valmistautua johtotason tapaamiseen muutamassa minuutissa. Tämä tarkoittaa, ettei tieto ole enää niukkaa. Arvostelukyky on.

Uusi kilpailuetu perustuu siihen, kuinka hyvin liikevaihto-organisaatio tulkitsee tietoa, esittää parempia kysymyksiä, rakentaa luottamusta johtotason sidosryhmien kanssa ja muuttaa oivallukset liiketoiminnan tuloksiksi. AI voi auttaa jokaista myyjää valmistautumaan paremmin, mutta se ei voi korvata uskottavuutta, strategista ajattelua tai kykyä navigoida monimutkaisissa organisaatiodynamiikoissa.

Miten organisaatiot voivat ottaa AI:n tehokkaasti käyttöön

AI epäonnistuu harvoin teknologian vuoksi. Organisaatiot epäonnistuvat yleensä siksi, etteivät ne ole muuttaneet työskentelytapojaan. Forresterin tutkimus vahvistaa tämän. Vaikka AI:n käyttöönotto on nopeutunut huomattavasti, suhteellisen harvat organisaatiot pystyvät yhdistämään nämä investoinnit suoraan mitattaviin taloudellisiin tuloksiin.

Haaste ei usein liity mallin laatuun vaan organisaation valmiuteen. Tässä muutamia vinkkejä:

• Organisaatioiden tulisi keskittyä liiketoiminnan tulokseen ennen teknologiaa. Jos et pysty määrittelemään kaupallista mittaria, jota yrität parantaa – olipa kyse voittoprosentista, myyntisyklin pituudesta, markkinoille saattamiseen kuluvasta ajasta, koodin laadusta, markkinoiden laajentumisesta, ennusteiden tarkkuudesta tai asiakaspysyvyydestä – arvon osoittaminen on lähes mahdotonta.
• AI:ta ei pitäisi ottaa käyttöön jälleen yhtenä erillisenä sovelluksena. Suurin arvo syntyy, kun AI:lla on käytössään liiketoiminnan koko konteksti CRM-järjestelmästä, tuotteen käytöstä, asiakaskeskusteluista, tukipalvelujen vuorovaikutustilanteista ja sisäisestä tiedosta. Ilman tätä yhdistettyä työskentelyjärjestelmää oivallukset jäävät hajanaisiksi.
• Organisaatioiden tulisi lopettaa yksilön tuottavuuden optimointi. Sen sijaan niiden pitäisi suunnitella työnkulut uudelleen. Kymmenen minuutin säästäminen myyjältä ei välttämättä tuota arvoa koko yritykselle. Liikevaihtotiimien tapojen uudistaminen mahdollisuuksien kvalifioinnissa, kauppojen valmentamisessa, ennustamisessa ja yhteistyössä tuottaa mitattavia, tiimitason tuloksia. Parhaat tulokset syntyvät, kun AI voi hyödyntää koko organisaation kontekstia sen sijaan, että se toimisi eristyksissä olevissa tiimeissä.
• Organisaatioiden on lopetettava muutosjohtamisen aliarviointi. AI:n käyttöönotto on yhtä paljon johtamisen haaste kuin teknologiatoimenpide. Tiimit tarvitsevat uusia toimintarytmejä, selkeän vastuunjaon ja varmuuden siitä, miten AI liittyy heidän päivittäiseen työhönsä, ennen kuin toimintatavat todella muuttuvat.

Loppujen lopuksi AI ei ole strategia. Se on kiihdytin. Se vahvistaa nykyisen toimintamallin laatua. Organisaatiot, joilla on kurinalaiset prosessit, yhdistetty data ja selkeät kaupalliset tavoitteet, saavuttavat yleensä huomattavan suuria tuottoja. Ne, joilta tämä perusta puuttuu, päätyvät usein automatisoimaan tehottomuutta kilpailuedun luomisen sijaan.

Miten tietää, onko potentiaalinen työntekijä valmis AI-avusteiseen työhön

Nick kertoo

Nykyään suurimman vaikutuksen aikaan saavat ihmiset ovat syvästi uteliaita, tekoälyn ehdoilla toimivia ja sitoutuneita jatkuvaan oppimiseen. He eivät vain ota käyttöön uusia teknologioita. He pohtivat jatkuvasti uudelleen työskentelytapojaan, automatisoivat toistuvia tehtäviä ja lisäävät asiakkaille tuottamaansa arvoa.

Tulovastaavan rooli on muuttunut perusteellisesti tekoälyn aikakaudella. Menestystä ei enää määritä pelkästään operatiivinen erinomaisuus tai myynnin toteutus. Sen määrittää organisaation kyky oppia markkinoita nopeammin. Nykyään suurimman vaikutuksen aikaan saavat ihmiset ovat syvästi uteliaita, tekoälyn ehdoilla toimivia ja sitoutuneita jatkuvaan oppimiseen. He eivät vain ota käyttöön uusia teknologioita. He pohtivat jatkuvasti uudelleen työskentelytapojaan, automatisoivat toistuvia tehtäviä ja lisäävät asiakkaille tuottamaansa arvoa.

Johtajana vastuullani on rakentaa organisaatio näiden ominaisuuksien ympärille. Se alkaa sellaisten ihmisten palkkaamisesta, jotka sopeutuvat muutoksiin, ovat älyllisesti uteliaita ja saavat energiaa muutoksesta.

Siksi kysyn jokaisessa haastattelussa ehdokkailta: "Mitkä ovat päiväsi manuaalisimmat prosessit?" Jos he eivät osaa kertoa, miksi he eivät ole automatisoineet näitä manuaalisia prosesseja tekoälyn avulla, minulle on selvää, etteivät he ole ongelmanratkaisijoita eivätkä halukkaita oppimaan tekoälyn käyttöä kehittääkseen työskentelytapojaan.

Kuusi asiaa, jotka jokaisen CRO:n on tehtävä menestyäkseen tekoälyn avulla

Joten tässä ovat neuvoni:

• Vastusta kiusausta tavoitella jokaista uutta tekoälyn tarjoamaa mahdollisuutta. Teknologia kehittyy nopeammin kuin yksikään organisaatio pystyy pysymään mukana, joten kilpailuetusi ei synny siitä, että sinulla on pääsy uusimpaan tekoälyvillitykseen. Se syntyy organisaation rakentamisesta niin, että se pystyy sopeutumaan kaikkia muita nopeammin.

• Ensisijainen tavoite on osaajien tiheys. Se ei ole koskaan muuttunut. Tekoäly kuitenkin nostaa huippuosaajien suorituskyvyn ylärajaa ja samalla kasvattaa kuilua huippusuoriutujien ja kaikkien muiden välillä. Palkkaa ihmisiä, jotka ovat syvästi uteliaita, älyllisesti nöyriä ja sitoutuneita jatkuvaan oppimiseen. Se, mikä toimii tänään, saattaa olla vanhentunutta kuuden kuukauden kuluttua, joten sopeutumiskyvystä on tulossa yksi markkinoillemenon arvokkaimmista ominaisuuksista.
• Johda edestä. Et voi odottaa organisaatiosi omaksuvan tekoälyä, jos et käytä sitä itse. Parhaat johtajat eivät delegoi tekoälyn käyttöönottoa. He näyttävät esimerkkiä, jakavat kehotteita, kokeilevat avoimesti ja luovat kulttuurin, jossa oppimista arvostetaan enemmän kuin oikean vastauksen tietämistä.
• Panosta selkeyteen, älä monimutkaisuuteen. Tekoälyä koskevat viestit hukuttavat ostajat, ja useimmat toimittajat kuulostavat keskenään vaihdettavilta. Myyntitiimisi pitäisi pystyä selittämään yksinkertaisin sanoin, minkä ongelman ratkaiset, miksi olet erilainen, miksi asiakkaiden pitäisi toimia nyt ja miten vastaavat asiakkaat löytävät etsimänsä tulokset. Jos erottautumistekijöitäsi ei voi ymmärtää muutamassa minuutissa, ne eivät todennäköisesti ole riittävän selkeitä.
• Suunnittele työnkulut uudelleen sen sijaan, että vain lisäisit työkaluja. Liian monet organisaatiot lisäävät tekoälyn olemassa olevien prosessien päälle. Suurimmat hyödyt syntyvät siitä, että työn tekemistä ajatellaan uudelleen, tarpeettomat vaiheet poistetaan ja ihmisille annetaan enemmän aikaa harkinnalle, luovuudelle ja asiakassuhteille.
• Muista lopuksi, ettei tekoäly korvaa johtajuutta. Jos jotain, se tekee johtajuudesta entistä tärkeämpää. Kun tietoa on yhä runsaammin saatavilla, johtajan rooli siirtyy vastausten tarjoamisesta suunnan määrittämiseen, harkinnan käyttämiseen ja tiimien auttamiseen keskittymään tärkeimpiin asioihin. Teknologia kehittyy edelleen, mutta hyvä johtajuus, empatia asiakkaita kohtaan ja poikkeukselliset osaajat säilyvät pysyvinä kilpailuetuina. Sinä pystyt tähän.

Seuraa mukana

Voit seurata Nick Feeneyn työtä LinkedInissä.

Lisää asiantuntijahaastatteluja on luvassa The CRO Clubissa!