Dyrektor ds. przychodów opowiada, jak dostosowuje swoją organizację i zespół ds. przychodów, aby odnieść sukces dzięki sztucznej inteligencji

Gráinne Maycock objęła stanowisko CRO w Acolad Group właśnie wtedy, gdy rewolucja AI nabierała tempa, co oznaczało konieczność natychmiastowego dostosowania organizacji przychodowej firmy. Na szczęście wcześniej pokonała już podobne wyzwania, gdy uczenie maszynowe dopiero zyskiwało popularność.

Spotkaliśmy się z nią, aby dowiedzieć się, jak modernizuje procesy dla ponad 100 sprzedawców firmy. Oto, co miała do powiedzenia.

Szybka adaptacja do AI

Objęłam obecną rolę CRO w Acolad Group w styczniu 2023 roku, na początku transformacji związanej z AI, co wymagało szybkiego dostosowania wizji, a także ewolucji technologii i sprzedaży. Podejmowałam się podobnych inicjatyw w czasach, gdy rewolucją było tłumaczenie maszynowe, ale AI rozwija się na bezprecedensową skalę i znacznie szybciej.

Wymaga to nie tylko odpowiedniej wizji rynku, strategii technologicznej, odważnych inwestycji i struktury rozwiązań, lecz także transformacji działań związanych z wejściem na rynek, wsparcia sprzedaży, wskaźników RevOps oraz szkoleń i wzmacniania kompetencji sprzedażowych.

Oznacza to również zakrojoną na dużą skalę edukację rynku — wśród klientów, w ramach marki i w całym podejściu GTM.

Zarządzanie zespołem 160 sprzedawców

Acolad Group to firma z sektora językowego i technologicznego, znajdująca się na późnym etapie rozwoju i wspierana przez fundusz private equity. Obsługujemy firmy rozwijające działalność na całym świecie, pomagając im skalować wzrost w sektorach technologii, nauk przyrodniczych i B2B. Dostarczamy rozwiązania w zakresie tłumaczeń AI, tłumaczeń ustnych, lokalizacji mediów, usług danych i nie tylko.

Dzięki naszym rozwiązaniom SaaS i rozwiązaniom z udziałem człowieka w procesie pomagamy firmom optymalizować i skalować globalne potrzeby przedsiębiorstw w obszarach produktów, internetu i generowania popytu, mediów i rozrywki, tłumaczeń ustnych oraz usług danych.

Zarządzam zespołem ponad 160 sprzedawców (SDR, AE, AM i BDR), a także marketingiem, rozwiązaniami, sprzedażą wstępną, wsparciem sprzedaży, RevOps, akademią sprzedaży i ogólną strategią GTM.

Jak produkty oparte na AI zmieniają generowanie przychodów

W naszym przypadku największą zmianą związaną z AI było przesunięcie w obszarze przychodów. Wprowadziliśmy pakiet produktów. Produkty te umożliwiają naszym sprzedawcom dostarczanie klientom wartości dzięki orkiestracji agentowej, tłumaczeniom, tłumaczeniom ustnym i niezliczonym innym zastosowaniom.

Umożliwiło to powstanie nowego strumienia przychodów z SaaS i przychodów opartych na zużyciu, co zwiększa wartość i wycenę firmy.

Jak AI można wykorzystywać w wewnętrznych funkcjach przychodowych

Wewnętrznie AI dostarcza informacji na temat:

• oceny transakcji
• prognozowania na podstawie trendów
• ustalania cen
• ryzyka rezygnacji klientów
• mapowania profili na potrzeby kontaktu

Ludzie nadal jednak w dużej mierze odpowiadają za planowanie terytoriów i ustalanie priorytetów w lejku sprzedażowym. Są też kluczowi dla budowania zaufania, osiągania pozytywnych rezultatów i dostarczania wartości organizacjom naszych klientów.

Jak dzięki AI prognozowanie może być o 75% dokładniejsze

Author's Tip

Prognozy były często niedokładne z powodu błędów ludzkich. Prognozy zespołów sprzedaży konsekwentnie w zbyt dużym stopniu opierały się na nadziei, że określone transakcje zostaną sfinalizowane w konkretnych terminach. AI eliminuje zarówno nadzieję, jak i obawy, a prognozy opiera na podobnych etapach transakcji, zmianach, wskaźnikach finalizacji oraz trendach wynikających z danych historycznych.

Weźmy prognozowanie jako przykład.

Prognozy były często niedokładne z powodu błędów ludzkich. Prognozy zespołów sprzedaży konsekwentnie w zbyt dużym stopniu opierały się na nadziei, że określone transakcje zostaną sfinalizowane w konkretnych terminach. AI eliminuje zarówno nadzieję, jak i obawy, a prognozy opiera na podobnych etapach transakcji, zmianach, wskaźnikach finalizacji oraz trendach wynikających z danych historycznych.

Zapewnia to dokładniejszy matematycznie obraz przyszłości. To z kolei pomaga skuteczniej podejmować decyzje biznesowe, na przykład dotyczące zatrudnienia i dostosowania skali działalności w całej firmie.

Pod względem ilościowym mogę powiedzieć, że modelowanie predykcyjne AI zwiększyło dokładność prognozowania o 75%. Wskaźnik wygranych transakcji wzrósł natomiast z 40% do 60%.

Jak sztuczna inteligencja przyspiesza działania outboundowe o 60%

Działania outboundowe stanowią kolejne istotne wyzwanie dla wielu organizacji. Zautomatyzowaliśmy i przeprojektowaliśmy następujące obszary:

• Pozyskiwanie leadów
• Analizowanie celów firmy
• Tworzenie profili DISC kupujących
• Przygotowywanie komunikacji

Usuwa to przeszkody dla sprzedawców, przyspiesza działania outboundowe i ułatwia wprowadzanie zmian. Wcześniej procesy manualne były niezwykle czasochłonne; teraz wewnętrzne tworzenie promptów dla każdego etapu skróciło czas o ponad 60%. Umożliwiło to również skuteczną personalizację.

Wszystko to doprowadziło do 25% wzrostu liczby działań outreachowych oraz 10% wzrostu liczby konwersji leadów z pierwszego poziomu w niektórych obszarach działalności firmy. Jednak wciąż pozostaje wiele do zrobienia, aby zapewnić harmonizację w różnych zakresach.

Moim ulubionym narzędziem do działań outboundowych jest LinkedIn Sales Navigator i jego nowe funkcje sztucznej inteligencji.

Jak pomóc zespołom sprzedażowym odnieść sukces dzięki sztucznej inteligencji

Nie należy lekceważyć procesu wdrażania ani wysiłku potrzebnego do zmiany zarówno sposobu działania silnika sprzedażowego, jak i podejścia zespołów. Narzędzia bez ludzi i inwestycji w szkolenia nie działają. To kompleksowy proces od strategii do realizacji.

Najlepszym rozwiązaniem jest wprowadzenie grywalizacji w sprzedaży — ma to kluczowe znaczenie, ponieważ sposoby wprowadzania produktów na rynek ulegają radykalnym zmianom. Silnik sprzedażowy i organizacja muszą działać sprawnie, prosto, w sposób powtarzalny i skalowalny.

Wprowadziliśmy system odgrywania ról z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, ustalając mierniki i publikując rankingi na podstawie:

• Wdrożenia
• Wyników w ćwiczeniach z odgrywaniem ról
• Wpływu na podstawie tych wyników

Wyjaśnij, co mierzysz, dlaczego to mierzysz i w jaki sposób. Wprowadź grywalizację i regularnie publikuj wyniki.

Szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji pomogły również globalnym sprzedawcom swobodniej sprzedawać nowe rozwiązania i radzić sobie z obiekcjami. W razie potrzeby niech zespół akademii przeprowadzi dodatkowe szkolenia i zbada, dlaczego wdrożenie nie spełnia oczekiwań.

Dlaczego należy zarządzać oczekiwaniami interesariuszy

Zarządzanie oczekiwaniami interesariuszy stało się trudne w związku ze sztuczną inteligencją. Sztuczna inteligencja jest narzędziem, a nie cudownym rozwiązaniem. To kluczowa kwestia.

Osiągnięcie możliwych rezultatów wymaga inwestycji w niektóre obszary.

Dlaczego wdrażanie sztucznej inteligencji nigdy się nie kończy

Sztuczna inteligencja potrafi bardzo wiele; wyzwaniem jest skoncentrowanie uwagi i zespołów na właściwych działaniach, aby nie przytłoczyć wszystkich jednocześnie.

Dlatego wdrażanie jest procesem ciągłym. Mamy jeszcze wiele obszarów, w których sztuczna inteligencja może znaleźć zastosowanie.

Na przykład wiemy, że sztuczna inteligencja przynosi korzyści w prowadzeniu wielowątkowej komunikacji sprzedażowej dzięki wskazówkom generowanym przez AI, a obecnie jesteśmy na wczesnym etapie analiz. Wiemy również, że sztuczną inteligencję można stosować do sygnałów społecznościowych, ale nie wykorzystaliśmy jej jeszcze w pełni.

Obszary, w których sztuczna inteligencja nie spełnia oczekiwań

Sztuczna inteligencja nie doprowadziła do oczekiwanego skrócenia cyklu sprzedaży o 20% — głównie dlatego, że nabywcy określają wiele etapów.

Jednak wciąż analizujemy inne sposoby przyspieszenia tego procesu.

Dlaczego sztuczna inteligencja nie powinna być celem

Przemyślenia Gráinne

AI pomaga przyspieszyć proces oraz tempo, w jakim osiągasz cel, ale jako CRO musisz znać właściwe cele końcowe oraz wiedzieć, co mierzyć i dostarczać.

AI nie jest celem; celem jest przyspieszenie wzrostu przychodów i optymalizacja działań związanych z wejściem na rynek.

Musisz znać swoje cele, rynek i dostępne ścieżki działania. AI pomaga przyspieszyć proces oraz tempo, w jakim osiągasz cel, ale jako CRO musisz myśleć jak inżynier, aby znać właściwe cele końcowe oraz wiedzieć, co mierzyć i dostarczać.

Następnie AI może przyspieszyć osiągnięcie tego rezultatu.

Dlaczego liderzy ds. przychodów muszą uwzględniać AI w swoich celach

Oto moja rada: uwzględnij wykorzystanie AI, inicjatywy i cele związane z AI w celach liderów i zespołów. Zadbaj o to, aby kanały wspierające sprzedaż dzieliły się co tydzień sukcesami związanymi z AI. Wzmacniaj także zaangażowanie społeczności, prezentując osiągnięcia.

Poza tym warto mieć rozległą sieć kontaktów CRO — zarówno w swojej branży, jak i poza nią. Zadbaj o osoby, z którymi możesz konsultować pomysły, oraz o możliwość porównywania sukcesów i wyzwań.

Zwracaj też szczególną uwagę na to, kto odnosi sukcesy, gdzie je odnosi i jak to robi.

Śledź nas

Śledź Gráinne Maycock na LinkedIn.

Wkrótce pojawią się kolejne wywiady z ekspertami w The CRO Club!