Il responsabile commerciale di una SaaS condivide i flussi di lavoro che potenziano gli SDR, senza sostituirli
Scopri come il responsabile commerciale di un'azienda SaaS utilizza l'IA per potenziare gli SDR, migliorare le previsioni e semplificare le operazioni sui ricavi, mantenendo al contempo la fiducia, il coaching e le relazioni con i clienti sotto la guida delle persone.
Mukul Kaushik
Responsabile commerciale di Trackier
Integrazione dell'IA: L'introduzione dell'IA nei flussi di lavoro degli SDR migliora significativamente la definizione delle priorità degli account e l'efficienza nella comunicazione con i clienti.
Elemento umano: Nonostante i progressi dell'IA, la gestione delle relazioni e la fiducia rimangono componenti fondamentali di strategie di successo per la crescita dei ricavi.
Gestione proattiva: L'IA fornisce informazioni in tempo reale e indicatori predittivi, consentendo ai team di agire in modo proattivo invece che reattivo.
Disciplina dei processi: La qualità dei dati e gli aggiornamenti costanti del CRM sono fondamentali per un'implementazione efficace dell'IA nelle operazioni sui ricavi.
Gestione del cambiamento: L'adozione efficace dell'IA richiede di considerare le aspettative del team e di migliorare i flussi di lavoro per sostenere il giudizio umano.
Mukul Kaushik è il CRO di un'azienda SaaS chiamata Trackier e dirige anche le attività relative ai ricavi per i loro prodotti, Apptrove e Affnook.
Abbiamo incontrato Mukul per sapere come sta potenziando il lavoro dei suoi SDR con l'IA. Ecco cosa ci ha raccontato.
Espandersi in nuovi mercati
Ciao a tutti, sono Mukul Kaushik. Sono il CRO di Trackier e dirigo le attività relative ai ricavi per i nostri prodotti, Apptrove e Affnook.
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Operiamo nel marketing delle performance, nella misurazione mobile e nella tecnologia per il marketing di affiliazione, servendo inserzionisti, reti pubblicitarie, agenzie, aziende di videogiochi e operatori di app in tutto il mondo. Attualmente ci troviamo in una fase di forte crescita ed espansione, con un'attenzione particolare all'espansione internazionale in regioni come l'India, il Sud-est asiatico, l'area MENA, l'Europa e le Americhe. Il nostro modello di ricavi è principalmente basato sul SaaS, con abbonamenti e contratti aziendali a seconda delle dimensioni e dell'utilizzo da parte del cliente.
L'organizzazione dei ricavi comprende vendite, partnership, successo dei clienti e iniziative strategiche di crescita. Operiamo con un mix di strategie GTM basate su attività inbound, outbound, partnership ed eventi, soprattutto perché il nostro settore dipende fortemente dalle relazioni e dagli ecosistemi.
Il nostro obiettivo attuale è combinare le vendite aziendali tradizionali con flussi di lavoro basati sull'IA per le funzioni degli SDR, la reportistica, le previsioni e l'intelligence sui clienti. Allo stesso tempo, manteniamo un approccio consulenziale e orientato alle relazioni per la crescita.
Sistemi migliori e informazioni più rapide
Non si tratta più soltanto di avere un team commerciale più grande; si tratta di avere sistemi migliori, informazioni più rapide e di agire velocemente.
Il mio percorso si è concentrato sull'ambito del marketing delle performance e dell'attribuzione mobile, lavorando con inserzionisti, affiliati, aziende di videogiochi e operatori di app in diversi mercati. Ho iniziato nelle vendite e nelle partnership. Nel tempo, sono passato alla creazione di team dedicati ai ricavi, all'espansione delle relazioni globali e allo sviluppo di prodotti basati sulle esigenze dei clienti.
Alcuni anni fa, i responsabili dei ricavi basavano la maggior parte delle decisioni sull'esperienza, sull'istinto e su un notevole lavoro manuale. Ora l'IA sta cambiando il nostro modo di lavorare quasi ogni giorno, dalla ricerca dei potenziali clienti e dalla personalizzazione all'analisi, alle previsioni e alla comunicazione con i clienti.
La mia intuizione più importante durante questa ondata di IA è stata capire quanto più velocemente possano muoversi i team piccoli e concentrati quando utilizzano l'IA in modo efficace. Non si tratta più soltanto di avere un team commerciale più grande; si tratta di avere sistemi migliori, informazioni più rapide e di agire velocemente.
Tuttavia, continuo a credere che la leadership dei ricavi ruoti in ultima analisi intorno alle persone. Le relazioni, la fiducia, la comprensione dei problemi dei clienti e le partnership a lungo termine continuano a essere gli elementi più importanti. L'IA può renderci più efficienti, ma è l'elemento umano a costruire aziende durature.
Come l'IA influisce sulle vendite outbound e sulle operazioni relative ai ricavi
Abbiamo introdotto l'IA nei flussi di lavoro delle vendite outbound e delle operazioni relative ai ricavi lo scorso anno. In precedenza, gran parte del nostro processo era manuale: gli SDR dedicavano molto tempo alla ricerca degli account, alla stesura dei messaggi di contatto e all'aggiornamento di Salesforce. Preparavano anche i report e le revisioni della leadership si basavano in larga misura su dati raccolti manualmente.
Dopo aver integrato l'IA in diversi livelli del processo relativo ai ricavi, ora ci aiuta a dare priorità agli account, identificare i segnali di interesse, personalizzare i messaggi di contatto e automatizzare parte dei follow-up. Allo stesso tempo, abbiamo automatizzato gran parte della reportistica all'interno di Salesforce, ottenendo una visibilità più chiara e in tempo reale sull'avanzamento delle trattative e sulle attività del team.
Ecco il nostro flusso di lavoro sui ricavi basato sull'IA:
- L'IA identifica e assegna la priorità agli account ad alta intenzione d'acquisto sulla base dei segnali di coinvolgimento e della corrispondenza con l'ICP.
- Aiuta quindi gli SDR a personalizzare i messaggi di contatto e ad automatizzare i follow-up.
- Quando i lead entrano nella pipeline, l'IA di Salesforce automatizza la reportistica e monitora l'attività delle trattative in tempo reale.
- Riceviamo avvisi predittivi quando una trattativa rallenta, il coinvolgimento diminuisce o un account mostra una maggiore intenzione d'acquisto.
Ecco gli strumenti che utilizziamo:
- Salesforce AI per le previsioni
- 11x.ai per il contatto
- Sales Navigator per gli indicatori degli account
- Apollo per l'arricchimento dei dati
I trigger predittivi e le previsioni hanno avuto l'impatto maggiore. Invece di aspettare la fine del trimestre per renderci conto che un affare stava rallentando, ora riceviamo segnali precoci quando il coinvolgimento diminuisce, i modelli di risposta cambiano o un affare inizia a mostrare indicatori di rischio. Allo stesso modo, l'IA aiuta a identificare gli account con maggiori probabilità di conversione sulla base dei comportamenti storici e dei modelli di attività.
Di conseguenza, il team è diventato molto più proattivo invece che reattivo. I manager dedicano meno tempo a rincorrere aggiornamenti e più tempo a formare i team e ad aiutare a portare avanti gli affari. Le discussioni sulle previsioni ora si basano maggiormente sui dati, invece che esclusivamente sull'istinto.
Cosa l'IA non è in grado di replicare nelle operazioni di gestione dei ricavi
Oggi facciamo ampio affidamento sull'IA per le attività che coinvolgono il riconoscimento di modelli, la velocità e l'analisi dei dati su larga scala, ma continuiamo a mantenere sotto la guida delle persone le decisioni strategiche fondamentali.
Elementi come le negoziazioni aziendali, la strategia di prezzo per gli account chiave, le partnership a lungo termine, le decisioni sulle assunzioni, il posizionamento sul mercato e la gestione delle relazioni dipendono ancora fortemente dal giudizio e dall'esperienza umani.
Nel nostro settore, in particolare, la fiducia e le relazioni sono molto importanti. Un cliente può acquistare grazie alle funzionalità del prodotto, ma di solito costruiamo partnership a lungo termine attraverso credibilità, comprensione del contesto aziendale e connessione umana — qualcosa che l'IA non è in grado di replicare completamente.
Perché gli SDR autonomi non sono ancora possibili
Un'altra attività che l'IA non è ancora in grado di gestire è la vendita in uscita e la gestione delle relazioni completamente autonome.
Inizialmente eravamo entusiasti all'idea che gli SDR basati sull'IA gestissero in autonomia ampie parti della ricerca di potenziali clienti e del contatto. L'IA ha migliorato l'efficienza, la personalizzazione e la definizione delle priorità degli account. Tuttavia, nelle vendite aziendali e guidate dalle partnership, soprattutto in settori come il marketing delle performance e i videogiochi, le relazioni continuano a favorire le conversioni molto più dell'automazione da sola.
Per esempio, l'IA può generare messaggi di contatto altamente ottimizzati, ma ha ancora difficoltà a comprendere il contesto aziendale più profondo, la sensibilità rispetto alle tempistiche e le dinamiche interne dal lato del cliente, oltre a costruire una fiducia autentica nell'arco di cicli di vendita lunghi. In molti casi, anche la comunicazione generata dall'IA risultava troppo simile o eccessivamente perfezionata, riducendo l'autenticità.
Perché la disciplina dei processi è essenziale quando si utilizza l'IA
Nel corso dell'ultimo anno, durante l'integrazione dell'IA nei nostri flussi di lavoro relativi ai ricavi, abbiamo osservato sia forti vantaggi sia alcune difficoltà di apprendimento.
Dal punto di vista positivo, l'efficienza operativa e la visibilità sono stati i miglioramenti principali. I flussi di lavoro degli SDR assistiti dall'IA hanno aiutato il team a ridurre il tempo dedicato alla ricerca ripetitiva, alla personalizzazione dei contatti in uscita e alle attività successive di contatto, migliorando la velocità complessiva delle attività di contatto e la gestione delle risposte. Ora il team commerciale dedica più tempo alle conversazioni effettive con i clienti invece che al lavoro amministrativo.
Abbiamo inoltre riscontrato miglioramenti significativi nella precisione delle previsioni e nella gestione del portafoglio opportunità dopo aver automatizzato la reportistica e introdotto segnali predittivi in Salesforce. In precedenza, le revisioni del portafoglio opportunità erano manuali e reattive. Ora la dirigenza dispone molto prima di una visione dei rischi degli affari, delle opportunità bloccate, dei cali di coinvolgimento e degli account ad alta intenzione d'acquisto. Questo ha accelerato il processo decisionale e reso le discussioni sulle previsioni molto più supportate dai dati.
Dal punto di vista qualitativo, i manager si concentrano ora maggiormente sulla formazione e sulla strategia invece che sull'inseguimento dell'ordine nel CRM e degli aggiornamenti manuali. L'organizzazione nel suo complesso è diventata più proattiva anziché reattiva.
Allo stesso tempo, abbiamo affrontato alcune difficoltà. Ci siamo resi conto fin dall'inizio che la qualità dell'IA dipende dalla qualità dei dati e dei processi che la supportano. All'inizio, gli aggiornamenti incoerenti del CRM e i dati frammentati generavano talvolta segnali fuorvianti o previsioni rumorose. Abbiamo capito che, se gli aggiornamenti del CRM sono incoerenti, i team non gestiscono correttamente le fasi o il monitoraggio delle attività è incompleto, l'IA si limita ad amplificare questi problemi invece di risolverli. Abbiamo dovuto migliorare la disciplina dei processi prima che i risultati dell'IA diventassero davvero affidabili.
Abbiamo anche riscontrato che gli strumenti di IA a volte creano un'illusione di produttività — più attività di contatto, più report, più automazione — senza necessariamente migliorare in proporzione i risultati effettivi in termini di fatturato. Di conseguenza, abbiamo iniziato a concentrarci molto di più sulla misurazione dell'impatto reale sul business, invece che sui soli indicatori dell'automazione.
Infine, abbiamo constatato che un'automazione eccessiva può a volte far sembrare le attività di contatto troppo meccaniche.
Perché l'adozione dell'IA richiede la gestione del cambiamento
L’adozione ha avuto successo solo quando le persone hanno compreso che l’IA favorisce una migliore esecuzione, invece di sostituire il giudizio umano.
Anche io ho sottovalutato la quantità di gestione interna del cambiamento necessaria. Inizialmente, i team vedevano l'IA o come una minaccia o come qualcosa che avrebbe magicamente risolto tutto in automatico. In realtà, l'adozione ha avuto successo solo quando le persone hanno compreso che l'IA favorisce una migliore esecuzione, invece di sostituire il giudizio umano.
Se lo avessi saputo prima, avremmo dedicato inizialmente più tempo a migliorare la qualità dei dati nel CRM, a definire chiaramente i flussi di lavoro e a formare i team su come lavorare insieme all'IA. Ciò avrebbe evitato molti report confusi, aspettative irrealistiche e la confusione iniziale sull'impatto effettivo dell'IA.
Perché i team responsabili dei ricavi stanno cambiando
Quello che ho imparato è che oggi far crescere i ricavi non richiede più di aumentare il numero di dipendenti.
Oggi, un team più piccolo supportato dall'IA può spesso lavorare più velocemente e con una visibilità migliore rispetto a un'organizzazione commerciale tradizionale molto più grande. L'IA può occuparsi di gran parte della ricerca, della definizione delle priorità, della reportistica, delle previsioni e dell'automazione dei flussi di lavoro, su una scala prima impossibile.
Perché i CRO devono mantenere i team umani
I CRO che guarderanno a questo momento con orgoglio non saranno quelli che si sono mossi più velocemente. Saranno quelli che hanno mantenuto umani i propri team, hanno scelto consapevolmente dove impiegare l'IA e non hanno confuso l'attività con lo slancio.
Hai già affrontato situazioni di cambiamento dirompenti. Questa situazione comporta più strumenti, ma il lavoro rimane lo stesso: costruire fiducia, risolvere problemi reali e concludere le vendite.
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