2019’da liderlik ettim atSpoke adlı girişim destekli bir yapay zeka şirketi için satış ekibi ve büyüme stratejisi. Okta’nın nihayetinde satın aldığı şirket, geleneksel BT hizmetleri yönetimini ve şirket içi iletişimi güçlendirmek için yapay zekayı kullandı.
Çok erken bir aşamada, dönüşüm oranımız yüksekti. Satış ekibimiz bir potansiyel müşteriyle konuşabildiği sürece – ve bu potansiyel müşteri ürünle zaman geçirdi – çoğu zaman bir müşteri olmaktan çok daha fazlası olur. Sorun, satış ekibiyle bağlantı kurmak için yeterince güçlü potansiyel müşteri elde etmekti.
Talep oluşturma için geleneksel SaaS çalışma kitabı işe yaramadı. Reklam satın almak ve “AI” odaklı topluluklar oluşturmak hem pahalıydı hem de satın alma gücü olmayan meraklıları çekti. Belirli değer önermelerimiz için arama terimleri satın almak – örneğin, “otomatik yönlendirme istekleri” – kavramlar yeni olduğu ve hiç kimse bu terimleri aramadığı için işe yaramadı. Son olarak, daha yaygın olan “iş akışları” ve “biletleme” gibi terimler bizi ServiceNow ve Zendesk gibi balinalarla doğrudan rekabete soktu.
B Capital Group’un platform ekibinin bir parçası olarak büyüme aşamasındaki kurumsal teknoloji şirketlerine danışmanlık yaptığım rolümde, konuştuğum neredeyse tüm AI, ML ve gelişmiş tahmine dayalı analitik şirketlerinde benzer dinamikleri gözlemliyorum. Sağlıklı boru hattı üretimi, bu endüstrinin baş belasıdır, ancak bunun nasıl ele alınacağına dair çok az içerik vardır.
Kategori, değer teklifinizin özü olmasa veya insanların neden bir sözleşme imzalayacakları konusunda erken mesajlaşmada iyi bilinen kategorilere bir bağlantı sürdürün.
AI ve ML şirketleri için talep yaratma yolunda duran dört temel zorluk ve bu zorlukların üstesinden gelmek için taktikler vardır. Santa Barbara veya ML meraklısı Reddit dizisinde gümüş kurşun, gizli AI alıcı konferansı olmasa da, bu ipuçları pazarlama yaklaşımınızı yapılandırmanıza yardımcı olacaktır.
1. Zorluk: AI ve ML kategorileri hala tanımlanıyor
Bunu okuyorsanız, muhtemelen Salesforce ve bir kategori olarak “SaaS” hikayesini biliyorsunuzdur, ancak parlaklık tekrar etmeye değer. Şirket 1999’da kurulduğunda, hizmet olarak yazılım yoktu. İlk günlerde kimse “Bir SaaS CRM çözümü bulmam gerekiyor” diye düşünmüyordu. İş dünyası basını, şirketi “çevrimiçi yazılım hizmeti” veya “web hizmeti” olarak adlandırdı.
Salesforce’un ilk pazarlaması, geleneksel satış yazılımının sorunlarına odaklandı. Şirket unutulmaz bir “yazılımın sonu(Salesforce hala bu mesajlaşmayı kullanıyor.) CEO Marc Benioff, “hizmet olarak yazılım” terimini yakalayana kadar tekrarlamaya da dikkat etti. Satış ekibi yaratıldı hakim oldukları kategori.
AI ve ML şirketleri benzer bir dinamikle karşı karşıya. Makine öğrenimi gibi terimler yeni olmasa da, “karar zekası” gibi belirli çözüm alanları net bir kategoriye girmez. Aslında, iş zekası (BI), veri, tahmine dayalı analitik ve otomasyon arasında çok fazla geçiş olduğundan, “AI/ML” şirketlerini gruplamak bile garip. Daha yeni kategorilerdeki şirketler, sürekli entegrasyon veya kapsayıcı yönetimi gibi terimlerle eşleşebilir.
