AI ในตลาด B2B ต้องปรับกระบวนการและจัดระเบียบข้อมูล
Felix Grivot ถกเรื่องระบบอัตโนมัติ CRM มายาคติ Data-Driven และบทบาทมนุษย์ในงานขาย B2B
การนำ AI มาใช้ในงานขายและการตลาดแบบ B2B ต้องเริ่มจากการปรับกระบวนการทำงานก่อนใช้ระบบอัตโนมัติ ในการบริหารงานเชิงพาณิชย์ คุณภาพของข้อมูลและทักษะของมนุษย์ยังเป็นปัจจัยสำคัญในการปิดดีล
Felix Grivot หัวหน้าฝ่ายการตลาด B2B ของ FCamara ได้พูดคุยกับ Bruno Gimenes ในรายการ Marketing - The Podcast ถึงผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์และการจัดโครงสร้างข้อมูลในการดำเนินงานเชิงพาณิชย์แบบ B2B
สำหรับ Grivot ประโยชน์ที่แท้จริงของการเพิ่มสเกลด้วยเครื่องมือ Generative AI และโมเดลภาษา ไม่ได้มาจากการเร่งทำงานเฉพาะจุดให้เร็วขึ้น แต่มาจากการออกแบบขั้นตอนการทำงานใหม่ทั้งระบบ โดยเขาเน้นย้ำว่าการนำเทคโนโลยีมาสวมทับวิธีการทำงานแบบเดิมไม่สามารถแก้ปัญหาคอขวดในการดำเนินงานได้
ความจำเป็นในการปรับวิธีคิดเรื่องกระบวนการดำเนินงาน
เมื่อประเมินการเข้ามาของเครื่องมือที่ใช้ LLM ทาง Grivot ให้ความเห็นว่าหลายบริษัทยังได้รับประโยชน์เพียงผิวเผิน เพราะยังคงยึดติดกับโครงสร้างการทำงานแบบเดิม ซึ่งเขามองว่าการขยายสเกลต้องการการปรับเปลี่ยนวิธีการปฏิบัติงานประจำวันของทีมงานใหม่ทั้งหมด
"สิ่งที่ผมมองเห็นคือ ตราบใดที่เรายังไม่หยุดและคิดทบทวนกระบวนการทำงานใหม่โดยมองจากมุมของ AI เราจะยังคงย่ำอยู่กับที่ หรือไม่ใช่แค่ย่ำอยู่กับที่ แต่เราจะไม่สามารถขยายสเกลโซลูชันนั้นได้เลย กระบวนการทำงานเป็นสิ่งจำเป็นที่จะต้องได้รับการทบทวนใหม่" Grivot กล่าว
ผู้บริหารเน้นย้ำว่าการลงมือทดลองจริงคือหนทางเดียวที่จะเข้าใจว่าเทคโนโลยีสร้างมูลค่าตรงไหน โดย Grivot ได้ยกคำแนะนำของ Fábio Câmara ซีอีโอของ FCamara ขึ้นมาว่า "AI คือการลงมือคลุกคลีกับมัน คุณต้องเข้าไปแตะ ต้องลองผิดลองถูก ต้องนำมาใช้ในชีวิตประจำวัน เพราะนั่นคือวิธีเดียวที่คุณจะเรียนรู้เพื่อสร้างโซลูชันให้กับทีมของคุณ"
ระบบ CRM อัตโนมัติและการเพิ่มคุณค่าข้อมูลลีด
ในบรรดาการใช้งานจริงที่กำลังทดลองใน FCamara ทาง Grivot ได้กล่าวถึงการเติมเต็มข้อมูลโดยอัตโนมัติจากอีเมลผู้ติดต่อ ซึ่งระบบจะค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลสาธารณะเพื่อดึงรายได้บริษัท โปรไฟล์ LinkedIn และบริบทเชิงกลยุทธ์ส่งต่อให้ทีมขายและทีมพรีเซลส์ ช่วยลดขั้นตอนและอุปสรรคในการค้นหาลูกค้าใหม่
อีกหนึ่งมิติของประสิทธิภาพคือการกรอกข้อมูลลงระบบ CRM ซึ่งมักเป็นจุดที่ทีมขายต่อต้านมากที่สุด โดยโซลูชันที่ช่วยติดตามการประชุมและบันทึกรายละเอียดลงระบบโดยตรงจะเข้ามาขจัดภาระงานทำมือของพนักงานขาย ช่วยคืนเวลาให้พวกเขาไปโฟกัสกับการมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า
การเผยให้เห็นความไม่เป็นระเบียบของฐานข้อมูล
สำหรับ Grivot ความก้าวหน้าของ AI ได้เผยให้เห็นจุดอ่อนเรื้อรังในองค์กร นั่นคือการขาดโครงสร้างและการเชื่อมโยงข้อมูล เขาชี้ว่าการกล่าวอ้างว่าเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven) มักสะดุดเพราะฐานข้อมูลที่กระจัดกระจายและระบบที่ไม่คุยกัน
"เพราะ AI ได้เปิดโปงสิ่งหนึ่ง นั่นคือการขาดข้อมูล หรือพูดให้ถูกคือการไม่จัดระเบียบข้อมูล มันง่ายมากที่จะเคาะประตูบอกว่าเราเป็น Data-Driven แต่พอเอาข้อมูลเหล่านั้นมาใส่ใน AI เพื่อให้วิเคราะห์กลับทำไม่ได้" Grivot ตั้งข้อสังเกต
เขาชี้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลดิบกลายเป็นเรื่องทั่วไปด้วยโมเดลภาษา แต่หลักการ garbage in, garbage out ยังคงเป็นจริงเสมอ หากไม่มีข้อมูลที่ผ่านการขัดเกลาและเชื่อมโยงกันอย่างดี โมเดลก็ไม่สามารถให้คำตอบที่มีประโยชน์เพื่อช่วยตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว
บทบาทของมนุษย์และ AI ในฐานะนักบินร่วมงานขาย
ในเนื้อหานี้ Grivot ได้อธิบายรายละเอียดว่าผู้นำฝ่ายขายควรส่งเสริมความเข้าใจด้าน AI เพื่อเสริมศักยภาพของทีมงาน แทนที่จะมองหาการแทนที่ตำแหน่งงานหลักอย่างไร
แม้ในการเจรจาธุรกิจแบบ B2B ที่ต้องผ่านคณะกรรมการจัดซื้อและการตัดสินใจด้วยเหตุผล Grivot ยืนยันว่าการปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและการสร้างความไว้วางใจยังคงเป็นสิ่งชี้ขาด สำหรับเขา AI ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสนับสนุนด้านข้อมูลให้กับทีมขาย
"ผมมองว่าในกระบวนการขาย AI จะทำหน้าที่เป็นเหมือนนักบินร่วมของพนักงานขาย คนที่มีทักษะการขายจะยังคงมีทักษะต่อไป แต่ AI จะเป็นผู้ติดอาวุธให้" Grivot อธิบาย "ท้ายที่สุดแล้ว คุณอาจจะมีข้อมูล มีข้อเท็จจริงทั้งหมด แต่ถ้าไม่มีมนุษย์ ไม่มีการติดต่อ ไม่มีสบตากัน ผมไม่เชื่อว่าสิ่งนั้นจะกลายเป็นจริงได้ แต่พนักงานขายที่รู้วิธีใช้ AI จะเหมือนมีเข็มขัดอุปกรณ์ของแบทแมนพร้อมใช้งาน"