במה שהמכונה טובה, האדם לא טוב ובמה שהאדם טוב, המכונה לא טובה

הכנסתם AI לחברה. האם הביצועים העסקיים השתפרו?

בחברות רבות אני רואה התלהבות מ־AI. משתמשים בכלים, מנסים דברים ומגלים יכולות מרשימות. אבל לצד ההתלהבות עולה תסכול: קשה לראות איך כל זה משפר את התוצאות העסקיות.

מנכ״ל שפנה אליי לאחרונה ביקש שאעזור לו לשלב AI בחברה. התחלנו בשאלה: מה מעכב את הביצועים ואיפה שילוב נכון בין היכולות האנושיות ליכולות ה־AI יכול לחולל שינוי משמעותי?

חיפשתי מסגרת חשיבה פשוטה שתעזור לנו.

שאלתי שלוש שאלות:

• מהן משימות ה־GTM שאנחנו צריכים לבצע?

• בכל משימה, במה האדם טוב יותר?

• בכל משימה, במה המכונה טובה יותר?

כך נוצר המודל שבטבלה.

תנו למכונה לעשות את מה שמתיש אתכם. תשקיעו במה שמבדיל אתכם.

מפו את צורת העבודה הנוכחית שלכם לאורך פעילות ה - GTM. אחרי שממפים, צריך לבחור במה להתחיל.

חפשו קודם את המשימה שתוקעת את התוצאה העסקית. אחר כך הגדירו שינוי ממוקד שאפשר לבדוק במהירות ובמשאבים סבירים.

למשל:

אם החברה משיגה מעט פגישות עם לקוחות פוטנציאלים, נבחן את בחירת החברות, התזמון והפנייה. אם יש הרבה פגישות ומעט התקדמות, נבדוק מה קורה בשיחות ובהמשך תהליך המכירה.

בכל חברה זה יכול להיות משימה אחרת.

כדי לאבחן נכון וליישם באופן אפקטיבי, צריך לחבר שלושה סוגי ידע:

ידע של החברה: על המוצר, הלקוחות והשוק, כולל מה עבד ונכשל. ככל שיש לכם פחות ידע יש צורך לסגור פערים (AI יכול לעזור כאן המון ובמהירות שיא, אבל אל תשכחו ש - judgement אנושי הוא קריטי לדיוק)

מומחיות GTM: לזהות על בסיס ניסיון פרקטי בחדירה וצמיחה לשווקים חדשים - מה מעכב תוצאות, להחליט מה לשנות ולקבוע איך מודדים הצלחה.

יכולת AI ואוטומציה: בחירת הכלים, חיבור המידע ובניית תהליך אמין ומבוקר.

אדם אחד לא חייב לדעת הכול. שלושת סוגי הידע צריכים לעבוד יחד.

כך זה נראה בפועל

חברה שמספקת פתרון לאופטימיזציה של עלויות ענן רצתה לצמוח בבריטניה.

ביצענו ניתוח מצב עם מנהלי החברה. הבעיה שזוהתה היתה השגת פגישות איכותיות עם לקוחות.

החברה התקשתה לזהות למי מ - 800 לקוחות פוטנציאלים שזיהתה כדאי לפנות עכשיו כי הבעיה של עלויות ענן כואבת לו. איש המכירות השקיע שעות במחקר, אבל מעט מדי שיחות רלוונטיות נוצרו.

לפיילוט בחרנו סגמנט אחד שבו הערכנו שהצעת הערך של החברה משמעותית במיוחד ובנינו עבורו מנוע הזדמנויות.

המנוע ניטר שינויים עסקיים שעשויים להעיד על צורך והציע חברות וסיבות לפנייה. אנחנו עסקנו בהקמה ובכיול; אנשי החברה תרמו את הידע על המוצר והלקוחות, בחנו איתנו את ההמלצות וסייעו לדייק אותן.

בתוך שלושה שבועות הקמנו את המנוע, תיעדפנו חברות ויצאנו לפניות. לאחר ארבעה שבועות מתחילת העבודה החלו להגיע תגובות ופגישות.

זה היה סימן ראשון להתקדמות. המבחן בהמשך הוא כמה מהפגישות הופכות להזדמנויות ולעסקאות, ביחס לזמן ולעלות שהושקעו.

תגובות הלקוחות משמשות גם לשיפור המנוע: מעדכנים את בחירת החברות, התזמון והמסרים על בסיס מה שלומדים בשטח.

משתמשים יותר ב־AI, אבל ההזדמנויות לא גדלות בהתאם?

כתבו לי מה אתם מוכרים ולמי. נבחן איפה כדאי להתחיל, והאם מנוע הזדמנויות מתאים לכם.