Deneyimli satış lideri, yapay zekâyla en maliyetli satış sorununun nasıl çözüleceğini anlatıyor

Ankit Kedia, 20 yıldır teknoloji şirketlerinde B2B satış ekiplerine liderlik ediyor. Şu anda kısmi zamanlı CRO ve danışman olarak görev yapıyor.

Ankit'le, onun "satışın en pahalı sorununu" çözmek için yapay zekâyı nasıl kullandığını öğrenmek üzere görüştük. İşte anlattıkları.

İnsanları yalnızca insanların yapabileceği işler için özgür bırakmak

Ben Ankit Kedia. Şirketlerin satışlarını birkaç yıldız satış temsilcisine ve büyük ölçüde şansa bağlı şekilde yürütmek yerine ölçeklenebilir hâle getirmelerine yardımcı olan kısmi zamanlı CRO ve danışman olarak çalışıyorum.

Buraya gelişim düz bir çizgi izlemedi. NTU Singapore'da elektrik mühendisi olarak eğitim aldım ve tek bir devre bile kurmadım. Kariyerime bunun yerine finansta başladım: hisse senedi araştırması, bir riskten korunma fonunun işlem masası ve ardından özel sermaye. İş iyiydi ama her işlemde aynı şeyi fark etmeye devam ettim. Kazanan şirketler nasıl satış yapacaklarını biliyordu. Bu yüzden sonunda satış alanına geçmeye karar verdim ve bir daha arkama bakmadım.

Son 20 yılda Kuzey Amerika, APAC ve EMEA'da B2B satış ekipleri kurup yönettim, 13 ülkede satış yaptım ve SurveyMonkey ile DropThought'ta Satış Başkanı olarak görev yaptım. Bu kadar çok pazarda satış yapmak, insanların işin tamamı olduğunu size hızla öğretir. Bu kadar çok ülkede çalışmak, San Francisco'da sonuç veren bir sunumun Tokyo'da işe yaramayabileceğini ve hiçbir çerçevenin sizi kurtaramayacağını öğretti; yardımcı olan tek şey, karşınızdaki insanı anlamaktır.

Bu da beni yapay zekâya getiriyor ve açıkçası ona geç kaldım. Satışta geçirdiğim yirmi yılın ardından bu araçları ciddi anlamda kullanmaya yalnızca bir yıl önce başladım. Ancak yapay zekânın harika bir genç ekip arkadaşı olduğunu gördüm. Angarya işleri ortadan kaldırıyor, hazırlıkları güçlendiriyor ve bana zaman kazandırıyor; ancak görüşmelere katılıp müşterinin güvenini kazanarak anlaşmayı bizim için sonuçlandıramıyor. Bu kısım hâlâ bize ait ve her zaman öyle kalacağına inanıyorum.

Bu nedenle bu dönemi basitçe şöyle görüyorum: Kazanan liderler, insanlarını yalnızca insanların yapabileceği işlere odaklanmaları için özgür bırakmak üzere yapay zekâyı kullanacak.

Yapay zekâ anlaşma değerlendirmelerinin doğruluğunu nasıl artırıyor?

Anlaşma değerlendirmelerini yürütme biçimimi değiştirdim. Eskiden haftamın en sinir bozucu saatiydi; yapay zekâ bunu sessizce çözdü.

Önceden satış hattı değerlendirmeleri şöyle ilerlerdi: Bir satış temsilcisi bana bir anlaşmanın bu ay kapanacağını söylerdi ve içgüdülerim rakamın gerçeği yansıtmadığını belirtirdi, ancak bunu kanıtlayamazdım. Geçen haftaki görüşme birinin hafızasında kalırdı, CRM'de gerçek bir bağlam içermeyen bir aşama güncellemesi görünürdü ve iki değerlendirme önce verilen sözlü taahhüdü kimse yazıya dökmezdi.

İyimserliğe dayanarak tartışırdık ve tahmin yine de ertelenirdi. Clari tarafından yapılan bir araştırma, tahminlerdeki hataların %57'sinin satış temsilcilerinin görüşmelerde söyledikleriyle gerçekte CRM'e girenler arasındaki farktan kaynaklandığını ortaya koydu. Bu oran, 20 yıldır hissettiğim şeyle birebir örtüşüyordu.

Bu yüzden, insanların hatırladıklarına güvenmek yerine gerçek görüşmelerden doğru bilgiyi çıkarmak için konuşma zekâsı araçlarını — özellikle Gong'u — kullanmaya başladım. Bu araçlar her müşteri görüşmesini yazıya döküyor ve gerçek risk sinyallerini işaretliyor. Bunun yanı sıra, her değerlendirme öncesinde satış hattını zorlu bir testten geçirmek ve hangi anlaşmaların gerçek göründüğünü bana açıkça söylemek için bir yapay zekâ asistanı kullanıyorum.

Bu araçlar sayesinde aksayan anlaşmaları haftalar öncesinden fark ediyorum; böylece artık çok geç olduğu çeyreğin son gününü beklemek yerine, hâlâ bir şeyler yapabilecek zamanımız oluyor.

Gelir alanında yapay zekâ ile sınır nerede çizilmeli?

Ancak burada dikkat edilmesi gereken bir nokta var. Yapay zekâ karar vermez; yalnızca gerçekleri daha hızlı bir şekilde ortaya koyar. Sallantıda olan bir anlaşma hakkında ne yapılacağına karar vermek hâlâ koltukta oturan insanın işidir ve her zaman öyle olacaktır.

Yapay zekâ fiyatlandırma stratejisini belirleyemez. Benzer anlaşmaların hangi fiyatlarla kapandığını gösterebilir, ancak büyük bir kurumsal anlaşmayı fiyatlandırmak, ilişkilere ve alıcının buna ne kadar ihtiyaç duyduğunu anlamaya dayalı bir muhakeme gerektirir.

Bir diğer alan da insanları veya incelikli muhakemeyi içeren her şeydir. Buna zorlanan bir satış temsilcisine koçluk yapmak ve rakamlar iyi görünse bile içgüdülerinizin ters gittiğini söylediği bir anlaşmaya güvenmek de dâhildir. Yapay zekâ bu anlarda bilgi sağlayabilir, ancak kararı veremez.

Basitçe söylemek gerekirse, neler olduğunu ve nereye bakmam gerektiğini yapay zekânın söylemesine izin veriyorum; ancak bu konuda ne yapılacağına karar vermesine izin vermiyorum.

Bunun nedeni açık. Yapay zekâ örüntüleri bulmakta başarılıdır, ancak bağlamı anlamakta zorlanır. Bir anlaşmanın riskli göründüğünü fark edebilir, ancak alıcının bütçeden sorumlu kişisini yeni kaybettiğini, CEO'nun yönetim kurulu toplantısından önce imza atmaktan endişe duyduğunu veya bir satış temsilcisinin durumu tersine çevirmesini sağlayacak tek şeyin içten bir görüşme olduğunu bilemez.

Gelir, nihayetinde baskı ve belirsizlik altında alınan insani kararlar dizisidir ve bunları dışarıya devretmeye niyetim yok.

Gerçek dünyadan bir anlaşma inceleme ve koçluk iş akışı

Anlaşma inceleme ve koçluk iş akışımı anlatacağım. Bunun dört aşaması var ve yapay zekâ her aşamayı etkiliyor, ancak kararları hâlâ bir insan veriyor.

1. Görüşmeler başlamadan önce: Bir satış temsilcisinin yaklaşan önemli bir görüşmesi olduğunda araçlar önemli olan her şeyi bir araya getirir: hesabın son haberleri, alıcının rolü ve geçmişi ve anlaşmanın mevcut durumu. Böylece satış temsilcisi görüşmeye önceden bilgilendirilmiş olarak girer. Eskiden bu işlem bir saatlik manuel araştırma gerektiriyordu, ancak araçlar artık bunu iki dakikalık bir okumaya dönüştürüyor.
2. Görüşme sırasında ve hemen sonrasında: Gong her müşteri görüşmesini işler. Görüşmeyi kaydeder, yazıya döker ve analiz eder; ardından önemli ayrıntıları doğrudan CRM'e yazar: anlaşmanın aşaması, sonraki adımlar ve katılımcılar. Bu, satış ekiplerinin en maliyetli sorununu çözer: Hiç kimse sözlü güncellemeleri hatırlamaz ve satış hunisi kararları çeyrekler boyunca etkili olur. Artık söylenenlerle kayıtlarda yer alanlar arasında hiçbir şey kaybolmuyor.
3. İncelememden önce: Aynı araçlar gerçek risk sinyallerini otomatik olarak işaretler: sessizliğe bürünen bir destekçi, aniden ortaya çıkan yeni bir paydaş, iki kez ertelenmiş bir kapanış tarihi. Ayrıca genellikle Claude olmak üzere bir yapay zekâ asistanını tüm satış hunisini analiz etmesi ve hangi anlaşmaların gerçek olduğunu, hangilerini ise var olmasını umduğumuzu açıkça söylemesi için kullanıyorum. Böylece her incelemeye sorunları o anda keşfetmek yerine, nerede baskı uygulamam gerektiğini zaten bilerek giriyorum.
4. İncelemeden sonra: Yapay zekâ, gerçek görüşme bağlamından takip özetleri ve sonraki adım görevleri taslak olarak hazırlar; satış temsilcisi bunları inceleyip gönderir. Her görüşme kayda alındığı için, ikinci el bir özete dayanarak koçluk yapmak yerine, bir satış temsilcisinin itiraza yanıt vermek yerine konuyu nasıl geçiştirdiği o anı yeniden dinleyerek gerçekten yaşananlar üzerinden koçluk yapabilirim. Bu, koçluğu çok daha somut hâle getiriyor.

Yapay zekâ tembel alışkanlıklara kapılmayı nasıl kolaylaştırabilir?

Yapay zekânın olumlu yönleri genellikle abartılıyor, bu yüzden dürüst tabloyu ortaya koyayım.

İlk olarak, en büyük kazanım zaman ve netlik oldu. Anlaşma incelemelerim artık kanıtlara dayanıyor. Tahmin görüşmeleri çok daha az duygusal hâle geldi. Eskiden birkaç saat süren hazırlık çalışması artık bunun çok daha küçük bir kısmını alıyor.

Birlikte çalıştığım ekiplerde örüntü tutarlı oldu: satış hunisi hakkında raporlama yapmak için daha az, onu ilerletmek için daha fazla zaman.

Şimdi de kötü taraflara geçelim, çünkü bunlardan bolca var:

İlk hata yapay zekâ puanlarına gereğinden fazla güvenmekti. Başlarda, yapay zekânın sağlıklı olarak değerlendirdiği bir anlaşma gerçekleşmedi; çünkü araç, alıcının şirket içindeki destekçisinin iç ekibi ikna etmekte zorlandığını göremiyordu. Anlaşma sonuçsuz kalana kadar rakamlar iyi görünüyordu ve bu bana yapay zekânın güven düzeyini bir başlangıç noktası olarak görmeyi, ancak asla nihai karar olarak kabul etmemeyi öğretti.

İkincisi, "aynılık" sorunu. Herkes erişimini aynı araçlarla otomatikleştirdiğinde her şey birbirinin aynısı gibi gelmeye başlıyor ve alıcılar bunu fark ediyor. Tam da bu nedenle, otomatik erişim çalışmalarında yanıt oranlarının sektör genelinde düştüğünü gördüm. Kişisel bir üslup kullanmak için otomasyona en çok yaslanan ekipler, çoğu zaman en genel ifadeleri kullanan ekipler oluyor.

Üçüncüsü, yapay zekâ zor görüşmelerden kaçınırken üretken hissetmeyi çok kolaylaştırıyor. Gerek kendimde gerekse koçluk yaptığım ekiplerde buna dikkat etmek zorunda kaldım.

Dolayısıyla yapay zekâ, iyi çalışanları gözle görülür biçimde daha hızlı ve daha keskin hâle getirdi, ancak tembel alışkanlıklara kapılmayı da kolaylaştırdı. O, gelir liderleri için bir çarpan ve neyi çoğalttığı tamamen onu kullanan kişinin muhakemesine bağlı.

Yapay zekâ elle tutulamayan satış becerilerini nasıl daha öğrenilebilir hâle getiriyor?

Kariyerimin büyük bölümünde, en iyi satışın neredeyse zanaatkârca olduğuna inanıyordum: ortamı okuma içgüdüsü, kusursuz şekilde zamanlanmış takip, ne zaman bastırıp ne zaman beklemek gerektiğini sezme — bunların hepsi en iyi birkaç kişinin zihninde yaşıyordu ve bunu gerçekten kopyalayamazdınız.

Bunun için işe alım yapabilir ve biraz koçluk sağlayabilirdiniz ama çoğunlukla, o nadir insanlardan daha fazlasını bulmayı umardınız. Ancak yapay zekâ, bu düşüncemi yeniden gözden geçirmeme neden oldu.

Çünkü her görüşmeyi kaydedip analiz ettiğinizde, en iyi satış temsilcinizin eskiden sihir gibi görünen şeyleri görünür ve somut hâle gelir. Erken aşamada sordukları tam sorular, belirli bir itirazı ele alış biçimleri, bir alıcı sessiz kaldığında hızlanmak yerine yavaşlamaları — bunlar kalıplardır ve onları net bir şekilde gördüğünüzde, daha önce mümkün olmayan bir şekilde ekibin geri kalanına öğretebilirsiniz.

Ankit Paylaşıyor

Kariyerimin büyük bölümünde, en iyi satışın neredeyse zanaatkârca olduğuna inanıyordum: Ancak yapay zekâ, bu düşüncemi yeniden gözden geçirmeme neden oldu.

Yani öğretilemez içgüdü olarak bir kenara attığım şeyin, büyük ölçüde, şimdiye kadar geniş ölçekte gözlemleyemediğim için fark edemediğim, öğrenilebilir davranışlar bütünü olduğu ortaya çıktı.

Satışın bir formüle dönüştüğünü söylemiyorum. Oyunun zirvesindeki insani muhakeme hâlâ gerçek ve hâlâ nadir; ancak en iyi satış temsilciniz ile ortalama temsilciniz arasındaki fark, 20 yıl boyunca inandığımdan daha küçük ve kapatılması daha mümkün. Eskiden yetenek olarak adlandırdığım şeylerin çoğu aslında yalnızca görünürlük meselesiydi ve artık buna sahibiz.

Bu gerçekten umut verici bir değişim ve ekip kurma biçimimi değiştirdi.

Gelir ekiplerinde yapay zekâ kullanımını nasıl geliştirebilirsiniz?

Araçların kolay kısım olduğunu; zor kısmın ise insanların çalışma biçimlerini değiştirmelerini sağlamak olduğunu keşke daha önce bilseydim.

Başladığımda klasik hatayı yaptım: iyi yapay zekâ araçlarının otomatik olarak değer sağlayacağını varsaydım. Yazılımı satın al, kullanıma sun, işlerin gelişmesini izle. Bu yüzden tüm enerjimi doğru platformları seçmeye harcadım ve bunları kullanmak zorunda kalacak insanlara neredeyse hiç odaklanmadım.

Ama olan, çoğu ekibin başına gelen şeydi. Ekipler araçları kâğıt üzerinde benimsedi ama pratikte görmezden geldi. Satış temsilcileri her zamanki gibi çalışmaya devam etti, gelişmiş yapay zekâ özelliklerini kullanmadan bıraktı ve birkaç kişi tüm bu sürece, kendileri için değil kendilerine karşı yapılmış bir şeymiş gibi tepki gösterdi.

Bunu en başta anlamış olsaydım, sıralamayı tamamen tersine çevirirdim. Çoğu ciddi araç yeterince iyi olduğundan, hangi aracı satın alacağım konusunda çok daha az zaman harcar, değişimin kendisine ise çok daha fazla zaman ayırırdım. Ekibi sürece erkenden dâhil eder, her bir kişiye bunun yalnızca yöneticisinin raporlamasını kolaylaştırmak yerine kendi iş gününü nasıl kolaylaştırdığını gösterir ve daha fazlasını eklemeden önce bir ya da iki iş akışını kusursuz hâle getirirdim.

CRO'lar için beş tavsiye

Tavsiyelere gelince, birilerinin bana daha önce söylemesini dilediğim birkaç şey var.

1. Yapay zekâyı kararlı bir şekilde benimseyin ancak amacını net biçimde tanımlayın. Kazanımlar gerçek ve bu araçları görmezden gelen CRO'lar, onları kullananların gerisinde kalacak. Yapay zekâ, muhakemenin yerine geçmez; hız ve netlik sağlar. Satış huninizi daha hızlı görmek, daha iyi hazırlanmak ve ekibinizi angarya işlerden kurtarmak için onu kullanın.
2. Ekibinizi küçültüp buna yapay zekâ stratejisi demeyin. Yapay zekâ, iyi çalışanlarınızı daha etkili hâle getirmeli; onları kaybetmek için bahane olmamalı. Planınız insanları değiştirmekse, anlaşmaların nerede kazanıldığını yanlış anlamışsınız demektir.
3. Tekdüzeliğe karşı önlem alın. Pazarınızdaki herkes erişimi otomatikleştirmek için aynı araçları kullandığında, çıktılar birbirine yaklaşır ve alıcılar bunları görmezden gelmeye başlar. Kazanan ekipler, zamanı geri kazanmak için yapay zekâyı kullanacak; ardından bu zamanı rakiplerinden daha insani, daha ilgili ve alıcılar için gerçekten daha faydalı olmaya harcayacak.
4. Ekibinize sadece araçları teslim etmek yerine değişim sürecinde koçluk yapın. Çoğu satış temsilcisi, teknoloji yığınında zaten bulunan yapay zekâyı bile çok az kullanıyor. Yazılımı satın almak kolay kısım; insanların çalışma biçimlerini değiştirmelerini sağlamak ise asıl iş ve bu bir liderlik sorunu.
5. Anlaşmaları kendiniz de yakından takip edin. Bir lider olarak, artık her şeyi panolar üzerinden yürütmek cazip gelebilir çünkü panolar hiç olmadığı kadar iyi; ancak en iyi sinyal hâlâ gerçek bir alıcıyla yapılan gerçek bir görüşmedir. Araçların sizi asıl sorumluluğunuzdan uzaklaştırmasına izin vermeyin.

Takipte Kalın

Ankit Kedia'nın çalışmalarını LinkedIn, X ve Instagram üzerinden takip edebilirsiniz.

CRO Kulübü'nde daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!