Příští týden se setkávám s úžasnými @DBredvick. (Ředitel GTM Engineering ve @vercel) Zmenšil prodejní funkci Vercelu s deseti lidmi na jednoho člověka plus agenta. Naučím se: 1/ Jak skutečně vycvičil agenta, aby zvládal skutečné zákaznické rozhovory 2/ Zákulisní informace o směrování zpráv, kvalitě leadů, kdy zapojit lidi a jak se systém sám trénuje + postupně se stává chytřejším 3/ jeho rámec pro rozhodování, co automatizovat a co nechat člověka Stavíme živě. Přidejte se ke mně 👇

390x snížení nákladů za rok!

Moje největší poznatky od Jeanne DeWitt Grosser (bývalé obchodní ředitelky ve @Stripe, nyní @Vercel provozní ředitelky): 1. To, co selhalo před sedmi lety, nyní funguje s AI. V roce 2017 se Jeanne pokusila vybudovat ve Stripe systém, který by automaticky personalizoval odchozí e-maily na základě firemních dat. Přestože spolupracoval se světovými datovými vědci, selhal kvůli příliš mnoha chybám. Dnes přesně tento přístup funguje. To ukazuje, jak AI najednou učinila dříve nemožné nápady životaschopnými. 2. Jeden GTM inženýr ve Vercelu snížil desetičlenný prodejní tým na jednoho (během pouhých 6 týdnů). Jeannein tým ve Vercelu měl inženýra, který vytvořil AI agenta, jenž zajišťuje kvalifikaci příchozích leadů, outbound prospecting a hodnocení ztrát obchodů. Provoz agenta stojí ročně 1 000 dolarů oproti platům prodejního týmu přes 1 milion. Devět vyřazených členů týmu přešlo na práci s vyšší hodnotou místo propuštění a zbývající obchodník je desetkrát efektivnější. 3. Jejich AI bot pro ztrátu obchodů se stal lepším v pochopení toho, co se pokazilo, než lidé. Když Jeanne analyzovala svou největší ztrátu za čtvrtletí, prodavač svalil vinu na ceny. Ale AI agent prošel každý e-mail, přepis hovoru a zprávu na Slacku a zjistil skutečný důvod: nikdy nemluvil s osobou, která řídí rozpočet, a když přišla řeč na návratnost investice, zákazník zjevně nevěřil tvrzením o hodnotě. Nyní používají AI k analýze prodejních hovorů v reálném čase a posílají upozornění jako "Jste v polovině prodejního procesu a ještě jste nemluvili s rozhodovatelem o rozpočtu." 4. Počkejte na 1 milion dolarů příjmů, než najmete prvního obchodníka. Zakladatelé by měli pokračovat v prodeji sami sebe, dokud nedosáhnou přibližně 1 milionu dolarů ročního příjmu s opakovatelným procesem. Klíčem je mít definovaný ideální zákaznický profil – zákazníky, kteří vypadají podobně. 5. Segmentovat zákazníky podle toho, co ovlivňuje jejich nákupní rozhodnutí, nejen podle velikosti firmy. OpenAI zaměstnává přibližně 3 000 lidí, což by je obvykle řadilo do kategorie "středního trhu". Ale jsou jedním z 25 nejlepších webů na světě podle návštěvnosti, takže je Vercel považuje za podnikové zákazníky vyžadující složitý prodej. Efektivní segmentace kombinuje velikost firmy s mírou růstu, návštěvností webu, typem pracovní zátěže a odvětvím – protože prodej e-commerce společnostem vyžaduje zcela odlišný jazyk než prodej kryptospolečnostem. 6. Většina zákazníků nakupuje, aby se vyhnula riziku, ne aby získala příležitost. Přibližně 80 % zákazníků nakupuje, aby snížili bolest nebo se vyhnuli problémům, zatímco pouze 20 % nakupuje kvůli zvýšení zisku. To znamená, že byste se měli zaměřit na to, co by se bez produktu mohlo pokazit – například na zaostávání za konkurencí nebo poškození jejich reputace – místo pouhého mluvení o zajímavých funkcích. To platí zejména při prodeji větším společnostem, kde jde o individuální kariéru. 7. Obchodní týmy by měly být na chvíli nerozeznatelné od produktových manažerů. Jeanne najímá obchodníky s tak hlubokými znalostmi produktů, že když jednoho předložíte skupině inženýrů, mělo by vám trvat 10 minut, než si uvědomíte, že nejsou produktovým manažerem. Tato důvěryhodnost umožňuje prodejním týmům sloužit jako prodloužení výzkumu a vývoje – 20členný prodejní tým mluví týdně se stovkami zákazníků a dokáže tyto rozhovory převést do produktových poznatků ve velkém měřítku. 8. Vytváření vlastních AI prodejních nástrojů může být lepší než nákup hotového softwaru. Protože je AI tak nová a prodejní proces každé firmy jedinečný, Jeanne zjistila, že vytváření zakázkových interních agentů často přináší větší hodnotu než nákup řešení od dodavatelů. Jeden inženýr pro vstup na trh vytvořil svého bota pro analýzu obchodů během pouhých dvou dnů, dokonale přizpůsobeného jeho specifickému pracovnímu postupu. Tito inženýři stínují špičkové obchodníky, aby pochopili jejich pracovní postupy, a pak vytvářejí automatizaci, která by před pár lety trvala měsíce nebo byla nemožná. 9. Udělejte každou obchodní interakci skvělou, ať už zákazníci nakupují nebo ne. Jeanne nahradila nudné objevovací hovory ve Stripe společnými sezeními na tabuli, kde zákazníci kreslili svou platební architekturu. Mnoho zákazníků si nikdy předtím nepředstavovalo své vlastní systémy. Odešli s užitečným majetkem a pocitem spolupráce, bez ohledu na to, zda koupili. Mnozí se po letech vrátili ke koupi. Přemýšlejte o svém procesu uvedení na trh jako o produktu, ne jen jako o prodejní funkci. 10. Růst řízený produktem má strop – žádná firma s obratem 100 miliard dolarů na něm nefunguje. Zatímco růst řízený produktem (kdy se uživatelé mohou zaregistrovat a začít produkt používat bez komunikace s prodejci) dobře funguje pro raný růst, zákazníci obvykle neutratí milion dolarů prostřednictvím samoobslužného toku. Každá velká technologická společnost nakonec vybuduje prodejní tým pro větší zakázky. Chyba je čekat příliš dlouho, protože vybudování předvídatelného prodejního procesu zabere čas.