Il responsabile delle vendite di Atlassian spiega cosa stanno sbagliando le organizzazioni dei ricavi nell’implementazione dell’IA

Nick Feeney è il Responsabile vendite dei prodotti di punta di Atlassian, tra cui Jira, Confluence, Loom e Rovo.

Abbiamo incontrato Nick per scoprire come leader del settore come Atlassian stanno trasformando i flussi di lavoro delle vendite con l'intelligenza artificiale. Ecco cosa ci ha raccontato.

Guidare i ricavi dei prodotti di punta di Atlassian

Mi chiamo Nick Feeney e guido i ricavi di Atlassian per il suo primo pacchetto, Teamwork Collection, che comprende i suoi prodotti di punta, Jira, Confluence, Loom e la sua soluzione di intelligenza artificiale basata sull'utilizzo, Rovo.

Atlassian è un'azienda globale da circa 6,2 miliardi di dollari che continua a registrare una forte crescita, con ricavi in aumento del 32% su base annua, alimentati dalla crescente adozione del cloud e dall'espansione dell'intelligenza artificiale.

La mia organizzazione opera nelle aree AMER e LATAM e supporta clienti ad alta intensità di assistenza nei segmenti di medie dimensioni, grandi aziende e strategico. Collaboriamo con i clienti su iniziative complesse di trasformazione digitale, guidando attività basate sul valore che spaziano da opportunità ad alta velocità nell'ordine delle cinque o sei cifre a partnership enterprise e strategiche pluriennali nell'ordine delle otto cifre.

Nell'anno fiscale 26, il ramo Teamwork Collection ha raggiunto il 156% dell'obiettivo annuale di acquisizione degli ordini e ha generato un'espansione netta dei rinnovi pari al 132%, rendendo Teamwork Collection uno dei team di Atlassian in più rapida crescita e più strategici per la generazione di ricavi.

Una carriera definita dalla trasformazione delle piattaforme

Nel corso della mia carriera, sono stato attratto dai momenti di trasformazione delle piattaforme, quando la tecnologia cambia radicalmente il modo in cui operano le aziende e la strategia GTM deve essere reinventata. Questo percorso è iniziato presso ToutApp nel 2013, quando la produttività delle vendite ha cominciato a trasformare le moderne organizzazioni GTM. Per la prima volta, i team dei ricavi potevano andare oltre un approccio basato principalmente sulle chiamate a freddo, utilizzando sequenze di e-mail automatizzate e personalizzate per coinvolgere i potenziali clienti su larga scala. È stato un cambiamento significativo nella generazione della pipeline, che ha sostituito il lavoro manuale e ripetitivo con una tecnologia che consentiva ai venditori di concentrarsi su interazioni di maggior valore con i clienti. È stata una delle prime ondate di software per la produttività delle vendite.

Da allora, la categoria si è ampliata enormemente, con piattaforme basate sull'intelligenza artificiale che oggi aiutano i team a identificare gli account con la maggiore propensione, stabilire le priorità delle opportunità, automatizzare i flussi di lavoro e offrire un coinvolgimento dei clienti molto più personalizzato. Aver assistito in prima fila a questa evoluzione ha rafforzato una convinzione che ha plasmato la mia carriera: le organizzazioni dei ricavi con le migliori prestazioni adottano presto l'intelligenza artificiale, adattano rapidamente il proprio modello operativo e reinventano continuamente il modo in cui creano valore per i clienti.

Nel frattempo, ho lavorato presso Mural durante le sue prime fasi di sviluppo. Abbiamo contribuito a definire una categoria completamente nuova durante la pandemia, quando le organizzazioni hanno imparato a collaborare digitalmente su larga scala. Successivamente, sono entrato in Loom, mentre la comunicazione sul posto di lavoro continuava a evolversi. E questa esperienza mi ha infine portato ad Atlassian.

Il filo conduttore non sono mai stati principalmente i prodotti in sé; è stato aiutare le organizzazioni a gestire cambiamenti fondamentali nel modo in cui le persone lavorano, mentre tecnologia, aspettative dei clienti e strategia commerciale si evolvono simultaneamente. Credo che l'intelligenza artificiale rappresenti il capitolo successivo e più importante di questa evoluzione, esattamente il tipo di momento trasformativo che ha definito la mia carriera.

Come l'intelligenza artificiale può passare da strumento di produttività a sistema decisionale

Il cambiamento più grande che abbiamo apportato all'interno dell'organizzazione dei ricavi di Atlassian non è stato semplicemente adottare l'intelligenza artificiale; abbiamo cambiato radicalmente il modo in cui gestiamo l'attività. Un anno fa consideravamo principalmente l'intelligenza artificiale uno strumento di produttività che aiutava i venditori a lavorare più velocemente. Oggi la utilizziamo come sistema di gestione e di supporto alle decisioni.

Storicamente, i responsabili delle vendite dedicavano moltissimo tempo alla raccolta di informazioni, al controllo dell'accuratezza dei dati nel CRM, all'analisi delle registrazioni delle chiamate e alla preparazione delle revisioni delle previsioni e della pipeline. Ora l'intelligenza artificiale esegue il primo livello di questa analisi manuale. Prima che un leader partecipi a una revisione di un affare, l'intelligenza artificiale sintetizza le conversazioni con i clienti, evidenzia i rischi dell'affare, identifica le lacune tra gli stakeholder, mette in luce i segnali d'acquisto e riassume le azioni più importanti.

Questo ha cambiato radicalmente il ruolo dei nostri leader e venditori. Invece di dedicare il loro tempo a raccogliere informazioni, i leader fanno coaching sulla strategia, rafforzano la qualità delle trattative, mettono alla prova i piani dei clienti e aiutano i venditori a gestire le conversazioni con i dirigenti. Il nostro ritmo operativo è passato dal controllare le attività al migliorare le decisioni. Allo stesso modo, i venditori dedicano il 90% delle loro energie a generare valore per i clienti, comprendendo a fondo le loro difficoltà e dedicando pienamente le risorse alla fornitura di una soluzione.

L'IA non sta sostituendo i grandi venditori o i grandi leader. Sta potenziando il loro giudizio, affinché ogni persona possa operare con maggiore contesto, coerenza e capacità d'azione. Le organizzazioni che avranno successo non saranno necessariamente quelle che utilizzano più IA, ma quelle che prenderanno decisioni migliori perché l'IA farà emergere continuamente le informazioni giuste al momento giusto. I risultati sono illimitati.

Un flusso di lavoro completo per le conversazioni con i clienti

Il nostro team utilizza l'IA quotidianamente. Ecco un flusso di lavoro che utilizziamo con i clienti.

L'IA sintetizza le conversazioni e le opportunità precedenti con i clienti, l'utilizzo del prodotto, i principali casi d'uso, le relazioni con le parti interessate e le notizie esterne sull'azienda (rapporti 10-K, ecc.) in un riepilogo conciso del cliente. Invece di dedicare un'ora alla raccolta del contesto, il venditore inizia con una comprensione completa dell'attività del cliente, delle attività recenti e delle probabili priorità.

Durante il ciclo di vendita, l'IA analizza continuamente le conversazioni con i clienti per identificare segnali d'acquisto, minacce competitive, obiezioni senza risposta, principali decisori da coinvolgere e prossime mosse ottimali da compiere. Anziché limitarsi a registrare le riunioni, aiuta a far emergere i rischi quando c'è ancora tempo per influenzare il risultato.

Dopo ogni interazione, l'IA riassume automaticamente la riunione, aggiorna i campi del CRM, prepara le comunicazioni successive, raccomanda azioni in relazione al nostro piano d'azione condiviso e mette in evidenza i cambiamenti nel livello di fiducia nelle previsioni. In questo modo, venditori e responsabili possono dedicare meno tempo a documentare il lavoro e più tempo a far avanzare l'opportunità.

Perché l'IA dovrebbe preparare le decisioni sui ricavi, mentre le persone le prendono

Nick condivide

Le migliori organizzazioni che generano ricavi stanno chiarendo sempre più dove l’IA apporta il massimo valore e dove il giudizio umano rimane insostituibile… Perciò, il mio ragionamento è semplice: per il lavoro strategico, l’IA dovrebbe preparare le decisioni, ma dovrebbero essere le persone a prenderle.

Le migliori organizzazioni che generano ricavi stanno chiarendo sempre più dove l'IA apporta il massimo valore e dove il giudizio umano rimane insostituibile.

Facciamo ampio affidamento sull'IA per l'elaborazione delle informazioni e il riconoscimento degli schemi. Svolgiamo gran parte di questo lavoro all'interno delle nostre soluzioni, come Rovo. Ci aiuta a stabilire le priorità nel flusso delle opportunità, riassumere le interazioni con i clienti, identificare i rischi delle trattative, far emergere i segnali d'acquisto, evidenziare le lacune nel coinvolgimento delle parti interessate, migliorare la qualità delle previsioni e raccomandare dove i nostri team dovrebbero concentrare il loro tempo. L'IA eccelle nel sintetizzare migliaia di punti dati in informazioni utili all'azione, molto più rapidamente di quanto possa fare qualsiasi individuo.

Continuiamo ad affidarci alle persone per le decisioni che richiedono giudizio, fiducia e creatività. I clienti non acquistano software perché un algoritmo ha raccomandato il passaggio successivo. Acquistano perché un venditore o uno specialista sa allineare parti interessate diverse, gestire le dinamiche organizzative, negoziare compromessi complessi, costruire relazioni con i dirigenti e ispirare fiducia in una visione strategica. Le persone vogliono acquistare da altre persone. Sono convinto che questo non cambierà mai.

Allo stesso modo, la strategia dei prezzi, le assunzioni, la progettazione organizzativa, la pianificazione dei territori e le principali decisioni sugli investimenti commerciali richiedono in ultima analisi contesto, esperienza e responsabilità, elementi che l'IA non può fornire.

Perciò, il mio ragionamento è semplice: per il lavoro strategico, l'IA dovrebbe preparare le decisioni, ma dovrebbero essere le persone a prenderle.

Come l'IA accelera la velocità di apprendimento dell'organizzazione

Il risultato più importante che abbiamo osservato non è una metrica di vendita tradizionale, ma la velocità di apprendimento dell'organizzazione. I riscontri dei clienti, ad esempio, in passato si muovevano molto lentamente. Un venditore aveva una conversazione, annotava alcuni punti, li condivideva con il proprio responsabile e quell'informazione poteva eventualmente raggiungere il prodotto o il marketing settimane dopo. A quel punto, il contesto era spesso andato perso.

L'IA ha compresso drasticamente questo ciclo di riscontri. Ora l'IA sintetizza le conversazioni con i clienti su larga scala, consentendoci di identificare quasi in tempo reale obiezioni ricorrenti, tendenze competitive, richieste di funzionalità e schemi d'acquisto. Invece di basarci sugli aneddoti di una manciata di trattative, impariamo contemporaneamente da migliaia di interazioni con i clienti.

L’impatto va ben oltre le vendite. I team di prodotto ottengono più rapidamente visibilità sulle esigenze emergenti dei clienti. Il marketing può perfezionare i messaggi sulla base del linguaggio effettivamente utilizzato dagli acquirenti. I responsabili dei ricavi possono individuare i punti in cui le trattative si bloccano sistematicamente e adeguare le attività di abilitazione o i processi prima che diventi un problema sistemico, oppure modificare rapidamente le previsioni e supportare le strategie di mitigazione del rischio nelle trattative, il tutto senza nemmeno interagire direttamente con il proprio team.

Questo è uno dei tanti modi in cui l’IA ha ridotto il lavoro manuale intensivo che in passato assorbiva la maggior parte del tempo dei responsabili degli account e dei dirigenti. A mio avviso, è uno dei vantaggi dell’IA meno apprezzati. Non rende solo i singoli venditori più produttivi. Fa sì che l’intera azienda impari più rapidamente.

In che modo l’IA ha spostato i vantaggi competitivi

L’informazione in sé non è più un vantaggio competitivo.

Per anni, i grandi venditori si sono distinti perché disponevano di ricerche migliori, conoscevano più approfonditamente l’attività del cliente oppure scoprivano informazioni strategiche che gli altri non riuscivano a individuare. Oggi l’IA ha democratizzato l’accesso alle informazioni. Ogni venditore può generare ricerche sull’account, riassumere le relazioni sugli utili, analizzare l’infrastruttura tecnologica di un potenziale cliente o prepararsi per un incontro con un dirigente in pochi minuti. Questo significa che l’informazione non è più scarsa. Lo è il giudizio.

Il nuovo vantaggio competitivo risiede nella capacità di un’organizzazione commerciale di interpretare le informazioni, porre domande migliori, costruire fiducia con gli interlocutori dirigenziali e tradurre le informazioni strategiche in risultati aziendali. L’IA può aiutare ogni venditore a prepararsi meglio, ma non può sostituire la credibilità, il pensiero strategico o la capacità di gestire dinamiche organizzative complesse.

Come le organizzazioni possono implementare l’IA in modo efficace

L’IA raramente fallisce a causa della tecnologia. Di solito, le organizzazioni falliscono perché non hanno modificato i propri metodi di lavoro. Una ricerca di Forrester lo conferma. Sebbene l’adozione dell’IA abbia subito una rapida accelerazione, relativamente poche organizzazioni riescono a collegare direttamente tali investimenti a risultati finanziari misurabili.

La sfida spesso non riguarda la qualità del modello, ma la preparazione dell’organizzazione. Ecco alcuni suggerimenti:

• Le organizzazioni dovrebbero concentrarsi sul risultato aziendale prima che sulla tecnologia. Se non si riesce a definire la metrica commerciale che si sta cercando di migliorare — che si tratti del tasso di successo, della durata del ciclo di vendita, del tempo di commercializzazione, della qualità del codice, dell’espansione del mercato, dell’accuratezza delle previsioni o della fidelizzazione dei clienti — dimostrare il valore è quasi impossibile.
• L’IA non dovrebbe essere implementata come un’altra applicazione autonoma. Il valore maggiore si ottiene quando l’IA ha accesso al contesto completo dell’azienda attraverso il CRM, l’utilizzo del prodotto, le conversazioni con i clienti, le interazioni con l’assistenza e le conoscenze interne. Senza un sistema di lavoro connesso, le informazioni strategiche rimangono frammentate.
• Le organizzazioni dovrebbero smettere di ottimizzare la produttività individuale. Dovrebbero invece riprogettare i flussi di lavoro. Far risparmiare dieci minuti a un venditore non crea necessariamente valore aziendale. Ripensare il modo in cui i team commerciali qualificano le opportunità, seguono le trattative, elaborano le previsioni e collaborano produce risultati quantificabili a livello di team. I risultati più significativi si ottengono quando l’IA può attingere al contesto dell’intera organizzazione invece di operare all’interno di team isolati.
• Le organizzazioni devono smettere di sottovalutare la gestione del cambiamento. L’adozione dell’IA è tanto una sfida di leadership quanto un’iniziativa tecnologica. Prima che il comportamento cambi davvero, i team hanno bisogno di nuovi ritmi operativi, responsabilità chiare e fiducia nel modo in cui l’IA si integra nel lavoro quotidiano.

In definitiva, l’IA non è una strategia. È un acceleratore. Amplifica la qualità del modello operativo esistente. Le organizzazioni dotate di processi disciplinati, dati connessi e risultati commerciali chiari tendono a ottenere rendimenti eccezionali. Quelle prive di queste basi spesso finiscono per automatizzare l’inefficienza invece di creare un vantaggio competitivo.

Come capire se un potenziale assunto è pronto a lavorare con il supporto dell’IA

Nick condivide

Oggi, le persone con il maggiore impatto sono profondamente curiose, native dell’IA e impegnate nell’apprendimento continuo. Non si limitano ad adottare nuove tecnologie. Ripensano costantemente al modo in cui lavorano, automatizzano le attività ripetitive e aumentano il valore che apportano ai clienti.

Il ruolo di un responsabile dei ricavi è cambiato radicalmente nell'era dell'IA. Il successo non è più definito esclusivamente dall'eccellenza operativa o dall'esecuzione delle vendite. È definito dalla capacità di un'organizzazione di imparare più velocemente del mercato. Oggi, le persone con il maggiore impatto sono profondamente curiose, native dell'IA e impegnate nell'apprendimento continuo. Non si limitano ad adottare nuove tecnologie. Ripensano costantemente al modo in cui lavorano, automatizzano le attività ripetitive e aumentano il valore che apportano ai clienti.

In qualità di leader, la mia responsabilità è costruire un'organizzazione basata su queste qualità. Tutto inizia assumendo persone adattabili, intellettualmente curiose ed entusiaste del cambiamento.

Ecco perché, in ogni colloquio, chiedo ai candidati: "Quali sono i processi più manuali della vostra giornata?" Poi, se non sanno spiegarmi perché non hanno automatizzato quei processi manuali con l'IA, per me è chiaro che non sono capaci di risolvere i problemi e non sono disposti a imparare dall'IA per migliorare il proprio modo di lavorare.

Sei cose che ogni CRO deve fare per avere successo con l'IA

Ecco il mio consiglio:

• Resistete alla tentazione di inseguire ogni nuova capacità dell'IA. La tecnologia evolve più velocemente di quanto qualsiasi organizzazione riesca a stare al passo, quindi il vostro vantaggio competitivo non deriverà dall'accesso all'ultima moda dell'IA. Deriverà dalla costruzione di un'organizzazione capace di adattarsi più velocemente di chiunque altro.

• La prima priorità è la densità dei talenti. Questo non è mai cambiato. Ma l'IA innalza il limite superiore per le persone eccellenti, ampliando al contempo il divario tra i migliori e tutti gli altri. Assumete persone profondamente curiose, intellettualmente umili e impegnate nell'apprendimento continuo. Ciò che funziona oggi potrebbe essere obsoleto tra sei mesi, quindi l'adattabilità sta diventando una delle caratteristiche più preziose nella strategia di commercializzazione.
• Guidate dando l'esempio. Non potete aspettarvi che la vostra organizzazione abbracci l'IA se non la utilizzate voi stessi. I migliori leader non delegano l'adozione dell'IA. La dimostrano, condividono istruzioni, fanno esperimenti pubblicamente e creano una cultura che celebra l'apprendimento più del fatto di avere la risposta giusta.
• Investite nella chiarezza, non nella complessità. Gli acquirenti sono sommersi dai messaggi sull'IA e la maggior parte dei fornitori sembra intercambiabile. Il vostro team di vendita dovrebbe essere in grado di spiegare, con un linguaggio semplice, quale problema risolvete, perché siete diversi, perché i clienti dovrebbero agire ora e come clienti simili ottengono i risultati che cercano. Se la vostra differenziazione non può essere compresa in pochi minuti, probabilmente non è abbastanza chiara.
• Riprogettate i flussi di lavoro invece di aggiungere semplicemente strumenti. Troppe organizzazioni applicano l'IA ai processi esistenti. I maggiori vantaggi derivano dal ripensare il modo in cui viene svolto il lavoro, eliminare i passaggi non necessari e lasciare alle persone più tempo per il giudizio, la creatività e le relazioni con i clienti.
• Infine, ricordate che l'IA non sostituisce la leadership. Semmai, rende la leadership ancora più importante. Man mano che le informazioni diventano sempre più abbondanti, il ruolo di un leader passa dal fornire risposte allo stabilire una direzione, esercitare il giudizio e aiutare i team a concentrarsi su ciò che conta di più. La tecnologia continuerà a evolversi, ma una leadership eccellente, l'empatia verso i clienti e talenti eccezionali rimangono i vantaggi competitivi duraturi. Ce la puoi fare.

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