Как опытный эксперт по SEO, я бы перефразировал это утверждение следующим образом: «В сегодняшнем быстро меняющемся деловом мире B2B-команды, отвечающие за вывод продукта на рынок, стоят перед двойной задачей: они должны стремиться к операционному совершенству, одновременно достигая измеримых деловых результатов». Таким образом, текст становится более разговорным и понятным, сохраняя при этом исходный смысл.
Многие организации рассматривают искусственный интеллект как определяющее средство достижения этой эффективности.
Правда в том, что искусственный интеллект (ИИ) перестал быть просто потенциальным начинанием. Он стал важнейшим инструментом для объединения источников данных, преодоления разрыва между изолированными отделами и быстрого приспособления к сложным моделям поведения потребителей в настоящий момент.
Приблизительно половина руководителей ежедневно использует инструменты генеративного искусственного интеллекта, а около одной шестой использует их несколько раз в день, согласно исследованию SAP.
Для современных специалистов по стратегии вывода на рынок речь идет не только об ускорении традиционных методов с помощью искусственного интеллекта, но и о фундаментальном изменении структуры их стратегий вывода на рынок в целом.
Этот переход знаменует собой значительный поворотный момент. Искусственный интеллект может стимулировать эффективные и настраиваемые стратегии выхода на рынок (GTM), которые можно измерить, расширить и точно настроить в соответствии с потребностями потенциальных покупателей.
Это изменение знаменует собой важную веху. ИИ может обеспечить гибкую и индивидуализированную маркетинговую тактику, которая является наглядной, расширяемой и адаптированной к конкретным потребностям клиентов.
В этой статье я рассмотрю практическую методологию обновления стратегий выхода на рынок (GTM) для бизнеса, ориентированных на другие предприятия, с использованием искусственного интеллекта, уделяя особое внимание гармонизации внутренних групп, разработке гибких процессов и оценке ключевых факторов, способствующих увеличению дохода.
Роль искусственного интеллекта в современных стратегиях выхода на рынок
Для профессионалов, управляющих или работающих в Google Tag Manager (GTM), искусственный интеллект (ИИ) предоставляет возможность повысить эффективность, сохраняя при этом оптимальный уровень производительности.
Многие компании используют современные технологии для автоматизации трудоёмких и занимающих много времени задач, таких как оценка лидов, назначение задач, прогнозирование продаж, создание персонализированного контента и определение приоритетов клиентов.
Значительное влияние заключается в революционном изменении принципов работы команд по выводу продуктов на рынок, посредством объединения данных, синхронизации действий, выявления ценной информации и стимулирования интеллектуального взаимодействия на протяжении всего пути клиента.
Предыдущие технологии в основном предоставляли автоматизированные процессы, но искусственный интеллект обеспечивает расширенные возможности координации и управления в реальном времени.
Вместо того, чтобы просто добавлять искусственный интеллект к существующим процессам, гораздо полезнее использовать его для открытия ранее недостижимых возможностей, таких как:
или
Вместо простого внедрения искусственного интеллекта в текущий рабочий процесс, было бы более выгодно использовать его для расширения функциональности, которая ранее считалась не масштабируемой.
- Выявление и согласование сигналов о намерениях из разрозненных платформ.
- Прогнозирование стадии покупателя и времени вовлечения.
- Обеспечение полной прозрачности воронки продаж, маркетинга, работы с клиентами и операционной деятельности.
- Унификация входных данных между командами и системами.
- Обеспечение совместной работы между различными отделами в режиме реального времени.
- Прогнозирование потенциального дохода от кампаний.
Искусственный интеллект – это не только повышение эффективности. Он открывает двери к возможностям, которых мы раньше не могли достичь.
Структура: Создание GTM-движка, изначально ориентированного на искусственный интеллект
Разработка современной GTM (стратегии вывода на рынок) на основе искусственного интеллекта требует пересмотра способов взаимодействия команд, обработки данных и принятия решений на всех уровнях.
Ниже представлен пятиэтапный план по сбору данных, разработке гибких процессов и обучению вашей модели:
1. Централизовать сбор данных.
2. Разработать модульные структуры рабочего процесса.
3. Обучить вашу модель.
4. Повторять процессы обучения.
5. Улучшать модель на основе производительности.
Разрабатывайте централизованные, чистые данные.
Мощь искусственного интеллекта сильно зависит от качества и интеграции обрабатываемых им данных. Однако во многих компаниях данные часто хранятся в изолированных отсеках или хранилищах.
Оптимизация централизации проверенных и удобных для пользователя данных во всей вашей организации является ключевым фактором. Это означает обеспечение организации данных, их достоверности и легкой доступности для каждого отдела вашей компании.
Искусственный интеллект требует точных, хорошо категоризированных и актуальных данных для принятия быстрых и точных решений. Когда эти отдельные решения связаны между собой, они генерируют надёжные долгосрочные действия, такие как интеллектуальное управление дорожным движением, последовательная организация контента и финансовые прогнозы.
Короче говоря, более качественные данные позволяют более эффективно управлять процессами и добиваться более стабильных результатов.
К счастью, искусственный интеллект может помочь устранить разрыв между отделами, такими как маркетинг, продажи, отдел по работе с клиентами и операционный отдел, используя Платформу данных о клиентах (CDP). Эта платформа объединяет данные из вашей системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), системы автоматизации маркетинга (MAP) и системы поддержки клиентов (CS) для повышения эффективности работы.
Шаги следующие:
- Назначьте ответственного за качество данных и политики доступа к ним.
- Выберите платформу управления данными (CDP), которая извлекает записи из вашей CRM, платформы автоматизации маркетинга и других инструментов с данными о клиентах.
- Настройте процедуры дедупликации и обогащения данных, а также последовательно помечайте поля.
- Создайте единую общеорганизационную панель мониторинга, чтобы все команды работали, опираясь на одни и те же определения.
2. Создайте операционную модель, изначально разработанную с использованием искусственного интеллекта.
Вместо добавления функций искусственного интеллекта к существующим системам, организациям было бы эффективнее разрабатывать свои стратегии выхода на рынок (GTM) с интеграцией искусственного интеллекта в их основе.
Для достижения этой цели нам необходимо создать гибкие рабочие процессы, которые активно используют машинные данные и делают искусственный интеллект основной движущей силой, а не просто дополнительным компонентом.
Искусственный интеллект может принести наибольшую пользу, когда он объединяет ранее разрозненные процессы.
Вместо простой оптимизации отдельных процессов, таких как оценка потенциальных клиентов или автоматизация электронной почты, искусственный интеллект мог бы эффективно управлять всем процессом выхода на рынок, разумно адаптируя сообщения, методы коммуникации и сроки в соответствии с намерениями покупателя и его этапом пути, чтобы обеспечить более плавный опыт.
Чтобы успешно осуществить эти изменения, крайне важно создать новые позиции в нашей команде, отвечающей за вывод продукта на рынок (GTM), такие как специалисты по искусственному интеллекту, разработчики процессов и хранители данных.
По сути, эксперты сосредотачивались на разработке и управлении автоматизированными, интеллектуальными системами, а не на выполнении рутинных, ручных задач.
Стратегии вывода на рынок (GTM) на основе искусственного интеллекта – это не просто автоматизация задач; они направлены на гармонизацию действий, повышение эффективности и обеспечение масштабируемости во всех точках взаимодействия.
Приняв решение о создании рыночной модели, ориентированной на искусственный интеллект (GTM), следующим шагом является её реализация с помощью гибких, ориентированных на данные рабочих процессов.
Хорошим подходом было бы собрать междисциплинарную рабочую группу и проследить весь путь клиента от начала до конца, выявляя каждый момент, где человеческое вмешательство потенциально может быть оптимизировано с помощью искусственного интеллекта (ИИ).
3. Разбейте GTM на модульные рабочие процессы с использованием искусственного интеллекта
Одна из основных причин неудач инициатив в области искусственного интеллекта заключается в том, что компании пытаются справиться с множеством задач одновременно. Именно поэтому масштабные, комплексные проекты часто теряют импульс.
Успех приходит благодаря разложению больших задач по выводу продукта на рынок на серию сфокусированных, модульных рабочих процессов с использованием искусственного интеллекта.
Каждый рабочий процесс должен выполнять конкретную, детерминированную задачу, например:
- Оценка качества перспектив на основе определенных четких, заранее определенных данных.
- Приоритизация установления контактов.
- Прогнозирование вклада в выручку.
Если мы придерживаемся первоначального рабочего процесса, предназначенного для оценки качества потенциальных клиентов, он включает в себя добавление или интеграцию системы искусственного интеллекта для оценки лидов в вашу систему. Этот инструмент ИИ использует такую информацию, как взаимодействие с веб-сайтом, уровни вовлеченности и данные системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в качестве входных данных. Впоследствии вы можете настроить инструкции для модели, чтобы автоматически направлять перспективных клиентов с высокими баллами к торговым представителям, например, тем, у кого самые высокие оценки.
В том же духе, интегрируйте ваши инструменты прогнозирования с вашей моделью и обучите ее, используя прошлые результаты побед/поражений, этапы воронки продаж и записи действий покупателей, чтобы она могла делать точные прогнозы.
В заключение:
- Интегрируйте только необходимые данные.
- Определите четкие критерии успеха.
- Создайте цикл обратной связи, который сравнивает выходные данные модели с реальными результатами.
- Как только первый рабочий процесс будет признан надёжным, повторите эту схему для дополнительных вариантов использования.
Обучение искусственного интеллекта на исторических данных с чёткими инструкциями делает его решения последовательными, понятными и готовыми к более широкому применению.
Как эксперт по поисковой оптимизации, я бы посоветовал начать с создания простой схемы, состоящей из семи или менее шагов. Затем выберите платформу автоматизации для бесперебойного управления этими шагами и установите целевые показатели уровня обслуживания как для скорости, так и для точности. Такой подход не только оптимизирует ваш рабочий процесс, но и обеспечивает оптимальную производительность и точность в задачах SEO.
4. Постоянно тестируйте и обучайте модели искусственного интеллекта
Механизм вывода продукта на рынок, основанный на искусственном интеллекте, не является статичным. Его необходимо постоянно отслеживать, тестировать и переобучать.
В мире, где рынки, продукты и потребительские привычки постоянно меняются, эти изменения могут повлиять как на точность, так и на производительность вашей модели.
Кроме того, стоит отметить, что некоторые из последних версий большой языковой модели OpenAI (БЯМ) могут выдумывать информацию до 48% времени. Это подчеркивает необходимость внедрения строгих процедур проверки, опирающихся на прямые источники данных и постоянный человеческий контроль для обеспечения надежного принятия решений и сохранения доверия к прогнозируемым результатам.
Поддержание эффективности модели искусственного интеллекта требует трех шагов:
- Установите четкие контрольные точки проверки и создайте циклы обратной связи, которые выявляют ошибки или неэффективность.
- Определите пороги, при которых искусственный интеллект должен передавать управление человеческим командам, и убедитесь, что каждое автоматизированное решение проверяется. Постоянная итерация является ключевым фактором для производительности и доверия.
- Установите регулярный график для оценки. Как минимум, проводите проверки производительности ежемесячно и переобучайте модели ежеквартально на основе новых данных или меняющихся приоритетов стратегии вывода на рынок.
В течение этих циклов технического обслуживания используйте следующие критерии для тестирования модели искусственного интеллекта:
- Обеспечьте точность: Регулярно проверяйте результаты работы ИИ на соответствие реальным данным, чтобы убедиться в надежности прогнозов.
- Сохраняйте актуальность: Постоянно обновляйте модели свежими данными, чтобы отражать изменения в поведении покупателей, рыночных тенденциях и стратегиях коммуникации.
- Приоритезируйте объяснимость: Выбирайте модели и рабочие процессы, которые предлагают прозрачную логику принятия решений, чтобы команды, выводящие продукт на рынок, могли интерпретировать результаты, доверять выходным данным и при необходимости вносить ручные корректировки.
Благодаря сочетанию стабильного ритма (темпа), ответственности и постоянного тестирования, вы можете разработать продвинутую систему искусственного интеллекта для выхода на рынок (GTM), которая не просто увеличивается в масштабе, но и последовательно улучшает свою производительность с течением времени.
Начните с создания регулярного события в календаре под названием ‘Проверка состояния модели искусственного интеллекта’. Включите в эту встречу подробную повестку дня, в которой будут рассмотрены метрики проверки и необходимые обновления.
5. Сосредоточьтесь на результатах, а не на функциях
Успех определяется не внедрением искусственного интеллекта, а результатами.
Оценивайте производительность ИИ по реальным бизнес-показателям, таким как:
- Скорость конвейера.
- Коэффициенты конверсии.
- Стоимость привлечения клиента (CAC).
- Доход, зависящий от маркетинга.
Подчеркивайте сценарии, предлагающие новые взгляды, упрощающие процесс принятия решений и вдохновляющие на действия, которые раньше казались недостижимыми.
Когда рабочий процесс перестает улучшать целевой показатель, его следует доработать или отказаться от него.
Продемонстрируйте, как модель искусственного интеллекта может принести пользу заинтересованным сторонам, наглядно иллюстрируя ее влияние на потенциальные сделки или рост доходов.
Распространенные ошибки, которых следует избегать
Чрезмерная зависимость от показных показателей
Часто команды GTM инвестируют свои ресурсы искусственного интеллекта в улучшение поверхностных ключевых показателей эффективности, таких как количество маркетинговых квалифицированных лидов (MQL) или показатели кликабельности, упуская из виду связь этих метрик с конечной целью – генерацией дохода.
Использование искусственного интеллекта для увеличения количества потенциальных клиентов без повышения их качества лишь ускоряет неэффективность или нерациональность процессов. Или, другими словами, концентрация усилий на искусственном интеллекте для увеличения числа перспективных клиентов без улучшения их уровня ведет только к ускорению неэффективности.
Истинный показатель ценности актива заключается в его способности приносить доход: помогает ли искусственный интеллект выявлять, взаимодействовать и превращать потенциальные группы покупателей, что в конечном итоге приводит к продажам и прибыли? Если нет, возможно, пришло время пересмотреть способ оценки его продуктивности.
2. Рассматривая ИИ как инструмент, а не как трансформацию
Вместо того, чтобы использовать искусственный интеллект для кардинального изменения своих рабочих процессов, многие команды предпочитают интегрировать его как дополнительную функцию. Однако такой подход часто приводит к непоследовательной реализации, которая не соответствует ожиданиям и вызывает путаницу среди заинтересованных сторон.
Искусственный интеллект (ИИ) — это не просто еще одно устройство в нашем технологическом арсенале или быстрое решение. Скорее, он действует как стратегический катализатор, требуя изменений в должностных обязанностях, рабочих процессах и, иногда, в самом определении успеха.
Компании, которые рассматривают искусственный интеллект (ИИ) как преобразующее начинание, а не просто как еще один пункт в списке дел, получат экспоненциально большие выгоды по сравнению с теми, кто не приоритизирует его таким образом.
Эффективный метод тестирования интеграции рабочих процессов включает создание упрощенного решения на основе искусственного интеллекта, которое использует API для связи разрозненных систем, минимизируя необходимость сложного программирования.
3. Игнорирование внутреннего выравнивания
Искусственный интеллект не может решить проблему несоответствия целей; он лишь усиливает её.
Если отделы продаж, маркетинга и операционной деятельности не используют одни и те же источники данных, общие определения или согласованные цели, системы искусственного интеллекта могут помочь выявить расхождения, но не всегда смогут решить их самостоятельно.
Если мы не создадим эту основу, искусственный интеллект может в итоге вызвать больше проблем, чем эффективно их решать.
Рамки для высшего руководства
Искусственный интеллект переопределяет, каким должен быть высокоэффективный лидер в области вывода продукта на рынок.
Высшие руководители должны вести за собой, представляя преобразующее видение, тщательно выполняя задачи и измеряя факторы, способствующие созданию ценности.
Руководителям высшего звена необходимо вести за собой, опираясь на видение, ориентированное на трансформацию, выполнять задачи с точностью и оценивать то, что создает пользу.
Или: Для высшего руководства ключевым является руководство, основанное на видении, охватывающем изменения, выполнение с изяществом и оценка факторов, обеспечивающих успех.
Ниже представлена структура, основанная на ключевых принципах, которые должны соблюдать современные лидеры, отвечающие за вывод продуктов на рынок.
Видение: Переход от транзакционных тактик к росту, ориентированному на ценность.
Будущее стратегии вывода продукта на рынок (GTM) будет принадлежать тем, кто смотрит дальше простых целей продаж и вместо этого сосредотачивается на создании устойчивой ценности на протяжении всего процесса покупки клиентом.
Когда истории соответствуют реальному процессу принятия решений – который часто включает в себя командную работу, тщательное обдумывание и определенную степень осторожности – они могут способствовать более глубокому уровню вовлеченности.
Команды, отвечающие за вывод продукта на рынок (GTM), работают наиболее эффективно, когда их воспринимают как ценных партнеров. Истинная сила искусственного интеллекта заключается не в простом количестве, а в его способности обеспечивать релевантность: улучшая настройку, повышая доверие и привлекая интерес покупателей.
В этой критической точке важно сосредоточиться на существенном прогрессе, не только в отношении производственного процесса, но и в отношении людей, которые стоят за каждым решением о покупке.
Реализация: Инвестируйте в понимание покупателей, а не просто в объём рассылок.
Искусственный интеллект упрощает масштабирование работы с аудиторией, но одного количества уже недостаточно для победы.
Современные покупатели в сфере бизнеса настроены защищенно, самостоятельны и ориентированы на ценность.
Команды, ориентированные на лидерство, приоритезирующие технологии и важные рыночные тенденции, могут помочь своим компаниям уловить важные сигналы о покупке, понять специфику каждого клиента и более эффективно определять различные этапы пути клиента.
Измерение: Сосредоточьтесь на показателях влияния
Поверхностные показатели больше не отражают полной картины.
В современной продвинутой системе управления ростом (GTM) крайне важно принять более всесторонний и ориентированный на результат подход. Этот подход фокусируется на мониторинге факторов, которые существенно влияют на бизнес, таких как скорость воронки продаж, коэффициенты конверсии, эффективность затрат на привлечение и общее влияние маркетинга на протяжении всего цикла доходов.
Как эксперт в области поисковой оптимизации, я твердо убежден, что истинный потенциал искусственного интеллекта заключается в укреплении подлинных связей. Связывая ранние признаки намерения пользователя с последующими результатами, стратеги запуска (GTM) могут получить четкое видение, чтобы направлять свои стратегии с безошибочной точностью.
Хорошо спроектированная панель управления должна охватывать весь воронку продаж, поскольку именно там находятся реальный рост и настоящая ответственность.
Обеспечение: оснастите команды инструментами, обучением и четкостью.
Успешная трансформация невозможна без участия людей. Важно, чтобы лидеры обеспечивали свои команды не только передовыми технологиями искусственного интеллекта, но и обучением тому, как эффективно использовать эти инструменты.
Не менее важно четкое понимание стратегии, определений данных и критериев успеха.
Искусственный интеллект не заменит навыки, но значительно увеличит разрыв между теми, кто может эффективно его использовать, и теми, кто не может.
Основные выводы
- Переопределите показатели успеха: отходите от показных KPI, таких как MQL, и сосредоточьтесь на показателях влияния: скорости воронки продаж, конверсии сделок и эффективности привлечения клиентов.
- Создавайте рабочие процессы, изначально разработанные для искусственного интеллекта: рассматривайте ИИ как основополагающий слой в вашей архитектуре выхода на рынок, а не как дополнительную функцию к существующим процессам.
- Сосредоточьтесь на покупателе: Используйте ИИ для объединения разрозненных данных и команд, обеспечивая синхронизированное, насыщенное контекстом взаимодействие на протяжении всего пути покупателя.
- Руководите целенаправленными изменениями: Руководители высшего звена должны перейти от транзакционного роста к трансформации, основанной на ценности, инвестируя в интеллектуальный анализ покупателей, расширение возможностей команды и результативное исполнение.
Смотрите также
2025-08-25 14:43
