איזו החלטת GTM אחת, אם נדייק אותה, תשפר את כל מערכת השיווק והמכירות?

אחת השאלות שאני שומע הרבה בחודשים האחרונים היא: באיזה כלי AI כדאי להשתמש כדי לשפר את ביצועי ה - GTM? אלו שמבינים יותר משתמשים במונח Technology Stack (פה תמצאו מאמר בנושא).

התשובה שלי בדרך כלל מפתיעה את השואלים, אני אומר להם: זו ממש לא השאלה הנכונה, השאלה שחשוב לשאול קודם היא: אילו החלטות אתם מצפים שה - AI יעזור לכם לקבל?

לפני מספר ימים ישבתי עם מנכ"ל של חברת B2B יצואנית.

הוא הראה לי אוסף אייג'נטים שמפתח בנה על פי הנחיות סמנכ"ל המכירות.

ניהול התהליך וניתוח חברות נעשה ע"י Claude,  אחריו Clay מעשיר מידע ועושה Data orchestration, אחריו ,Apollo בונה רשימות, Sales Navigator מאתר אנשי קשר, Instantly.ai שולח מיילים ועוד כלים מבצעים משימות נוספות.

היה תרשים זרימה יפה, היתה מצגת שהסבירה, היתה אוטומציה והכול עבד.

רק דבר אחד הפריע, התוצאות לא היו טובות.

כשעברנו על התהליך שאלתי אותו שאלה פשוטה: למה דווקא החברות האלה נכנסו לרשימת היעד?

התשובה הייתה: כי הן מתאימות ל – ICP שהגדרנו.

שאלתי שאלה נוספת: איך החלטתם שזה ה - ICP הנכון לחברה שלכם בשוק החדש?

כאן כבר לא הייתה תשובה מספיק מבוססת.

הבדיקה הראתה שהחברה בנתה את ה - ICP סביב לקוחות גדולים בפרופיל מסויים. זה נבע מכך שהשיגה לקוח אחד כזה בשוק היעד בעקבות התקנה בחברת אחות שלו בישראל. בפועל הלקוחות הראשונים הסבירים היו דווקא חברות בינוניות בפרופיל מעט שונה, להן היה צורך מיידי ותהליך החלטה קצר יותר. השינוי הזה החליף את רשימת היעד, את המסר ואת הסיגנלים שחיפשנו.

זו בדיוק הנקודה.

כלי AI יודעים לחפש, לנתח, להשוות, לכתוב ולהציע.

אבל הם עובדים על ההנחות שאנחנו מספקים להם.

אם ההנחה הראשונה אינה מדויקת, כל מה שיגיע אחריה יהיה אולי יעיל יותר, אבל לא בהכרח נכון יותר.

למה זה קורה גם בחברות מצוינות?

מפני שרוב החלטות ה - GTM הראשונות מתקבלות תחת לחץ של זמן, משאבים ואי־ודאות עם השפעה של ניסיון שהוא לא בהכרח רלבנטי לשוק החדש.

במצבים כאלה אנחנו נוטים להסתמך בעיקר על מידע שמחזק את מה שכבר החלטנו, במקום לחפש ראיות שסותרות אותו.

אנחנו גם נוטים להיצמד להחלטות שקיבלנו בתחילת הדרך. ה – ICP, הסגמנט או הצעת הערך הראשונים הופכים לעוגן. גם כשאין תוצאות קשה לנו לערער עליהם.

לפעמים גם עסקה אחת גדולה או לקוח בולט כמו בדוגמא שתיארתי, משפיעים על כל האסטרטגיה, למרות שהם בכלל אינם מייצגים את רוב השוק.

כלי AI יודעים לנתח את המידע שאנחנו נותנים לו.

הם הרבה פחות טובים בלזהות את ההנחות וההטיות שגרמו לנו לבחור את נקודת ההתחלה.

פה צריך ניסיון והבנה מעמיקה בתהליכי חדירה וצמיחה של חברות B2B בשווקים חדשים. בעזרתו ניתן לזהות הטיות, החלטות לא מבוססות ותהליכים לא מתאימים לסיטואציה.

בשנתיים האחרונות גיליתי שבמרבית החברות החסם אינו בחירת כלי AI לא מתאימים.

בכל פרויקט אני מחפש קודם החלטות GTM לא מבוססות שמגבילות כרגע את קצב הצמיחה. לפעמים זו באמת הגדרת ה – ICP, בפרויקט אחר זו הייתה בחירת השוק ובאחר ההנחה לגבי ה - Use Case בו יש להתמקד. אין רשימת תשובות קבועה. יש תהליך שמטרתו למצוא את ההחלטה בעלת ההשפעה הגדולה ביותר על הביצועים.

רוב החברות אינן יודעות שהן פועלות על בסיס החלטת GTM שגויה. הן פשוט משקיעות עוד זמן, עוד תקציב ועוד כלי AI כדי לבצע אותה טוב יותר.

לכן, לפני שאני חושב על פרומפטים, Agents או אוטומציה, אני מחפש את השאלה החשובה באמת:

מהי החלטת ה - GTM האחת שאם נשפר אותה, כל שאר מערכת השיווק והמכירות תשתפר בעקבותיה?

מניסיוני, כשמוצאים את ההחלטה הזאת, כמעט כל השאר נעשה פשוט יותר והשיווק והמכירות מקבלים רוח גבית.