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“Necesitamos 1,000 clientes potenciales, ¿estamos en el objetivo?”
Parece una simple pregunta comercial, pero para muchos equipos, llegar a una respuesta requiere horas de excavación a través de archivos manuales y hojas de cálculo, reconstruir datos de sistemas individuales y descubrir dónde existe información en los departamentos en conjunto.
No se trata solo de encontrar los datos correctos y reunirlos, saber si un equipo está en camino de sus objetivos requiere el análisis para comprender lo que realmente significan los datos. Esto requiere un nivel de experiencia y capacitación que la mayoría de los empleados, fuera de los científicos de datos, no tienen.
Como resultado, muchas compañías ahora se están inclinando a la IA para cerrar esta brecha.
Los empleados pueden confiar en la IA para extraer datos relevantes, analizar las tendencias, comparar el progreso actual con los objetivos comerciales y hacer recomendaciones sobre qué hacer a continuación, todo sin ninguna experiencia previa en análisis de datos. Y debido a que todo es autónomo, la IA puede rastrear el progreso en tiempo real e identificar cualquier déficit o posibles obstáculos a medida que ocurren.
Con la IA, los equipos pueden identificar rápidamente su progreso hacia las metas y tomar decisiones informadas sobre qué hacer a continuación para impulsar el impacto comercial.
Con Slingshot, nuestra plataforma de gestión de trabajo basada en datos con IA, ponemos datos en el centro de cada organización y permitimos a los equipos analizar y visualizar rápidamente los datos para que puedan ponerlos a funcionar de inmediato. Debido a que todos los datos de una empresa están en un solo lugar, la IA puede acceder a todos los datos que necesita, exactamente cuando los necesita, para que los equipos puedan hacer preguntas en términos comerciales simples y recibir una respuesta en segundos. Este análisis impulsado por la IA guarda horas de búsqueda de equipos de búsqueda y examen a través de datos, por lo que pueden centrarse en hacer que su valor de accionamiento de datos para el negocio.
Si la IA no está entregando estas ideas, es una señal de que los equipos necesitan verificar los datos que alimentan, revisar su pila tecnológica o para mejorar los empleados; de lo contrario, se están perdiendo el máximo potencial de AI.
Aquí hay otras cinco preguntas que los equipos deben asegurarse de que su IA esté lista para manejar.
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1. ¿Qué KPI tienen un rendimiento inferior y necesitan atención?
Los indicadores clave de rendimiento, o KPIS, son importantes para comprender qué tan bien una empresa está administrando sus operaciones y alcanzando sus objetivos. Los equipos a menudo pasan tiempo revisando métricas individuales, como el tráfico del sitio web o cuántos clientes tienen, pero esto significa muy poco en relación con los objetivos más grandes de la compañía. En cambio, necesitan crear KPI como “aumentar el tráfico del sitio web en un 5%” o “aumentar los usuarios activos mensuales de un producto en un 10%”, para rastrear los objetivos comerciales más grandes.
La mayoría de las veces, el seguimiento de los KPI requiere una mirada holística a muchos departamentos y procesos comerciales diferentes. Y requieren una revisión regular, para evitar los obstáculos y ajustarse a medida que la estrategia de una empresa evoluciona en tiempo real.
Los equipos pueden reunir múltiples fuentes de datos para calcular KPI en tiempo real con IA. Esto les permite ver de inmediato si están rastreando con sus KPI, y si no lo son, la IA puede recomendar acciones para mejorarlos.
2. ¿Cuál es nuestro perfil ideal para el cliente y cómo está cambiando?
Los equipos de mercado de ir al mercado tienen como objetivo centrarse en sus perspectivas de mayor ajuste, porque son los que tienen más probabilidades de comprar sus productos. Sin embargo, muchos dependen de personas obsoletas o sus instintos sobre dónde priorizar sus esfuerzos. La IA puede analizar los datos de CRM, el uso del producto y los boletos de soporte para descubrir las tendencias emergentes en el comportamiento, el sentimiento y la adopción que tomarían días para surgir manualmente. Con estas ideas, los equipos pueden identificar su perfil ideal para el cliente, ajustar la orientación, personalizar los mensajes y refinar su estrategia de mercado para impulsar el éxito.
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3. ¿Cuál es nuestra tasa de adopción de características por segmento de usuario?
Los equipos de productos, específicamente en tecnología, probablemente saben qué características se utilizan con mayor frecuencia y cuántos usuarios tienen cada mes, pero a menudo tienen dificultades para romper ese uso por tipo de usuario, industria o razón. Incluso cuando esos datos existen, clasificarlos manualmente puede llevar horas, o incluso días, lo que dificulta la comprensión de lo que funciona, qué no y qué usuarios realmente se están beneficiando del producto.
Esa falta de claridad puede conducir al tiempo y recursos desperdiciados en las características que no mueven la aguja para los clientes centrales. Con las herramientas con IA, los equipos pueden segmentar automáticamente a los usuarios en función del comportamiento, el rol, el tamaño de la empresa, el caso de uso y más, y surgen instantáneamente las tendencias de adopción en estos segmentos clave. Esto permite a los equipos centrarse en la creación de funciones que brindan el mayor valor a los usuarios adecuados, para optimizar la adopción del producto y la satisfacción del cliente.
4. ¿Qué miembros del equipo están sobrecargados y cómo afecta eso a los plazos de nuestro proyecto?
El desequilibrio de la carga de trabajo es una de las razones más comunes por las que los proyectos se quedan atrás. En entornos de trabajo interfuncionales de ritmo rápido, es fácil para algunos empleados sentirse sobrecargados, mientras que otros están subutilizados. Si bien muchos gerentes intentan vigilar lo que está en el plato de cada empleado y quién tiene capacidad, es difícil sin una vista de pájaro en todo un equipo o departamento.
La IA puede analizar las tareas de tareas, las fechas de vencimiento, las tareas de los equipos cruzados y las actualizaciones de proyectos para detectar patrones que los empleados o gerentes pueden perderse, como líneas de tiempo poco realistas, brechas de recursos o dependencias que mantienen las cosas. Con esta idea, los equipos pueden reequilibrar las cargas de trabajo, corrigiendo el curso antes de retrasar la espiral y mantener los proyectos moviéndose de manera más eficiente.
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5. ¿Cómo debemos asignar el presupuesto del próximo trimestre y el personal del próximo trimestre para impulsar el crecimiento?
Si bien muchas empresas miran hacia atrás para evaluar el rendimiento, AI puede ayudar a mirar hacia el futuro. Al analizar ideas como datos históricos de ventas, rendimiento de marketing, adopción de usuarios y utilización de recursos, AI puede proporcionar recomendaciones sobre dónde asignar el presupuesto y el personal. La IA puede identificar de dónde proviene el mayor rendimiento, de dónde la inversión adicional podría ser beneficiosa, y dónde tiene sentido volver a escalar. Eso puede significar duplicar en un canal de marketing de alta conversión, invertir en más soporte de ventas o reducir el enfoque en una función de producto o producto específico.
Los empleados no deben pasar horas cavando a través de datos o tratar de comprender lo que significa. En cambio, la IA debería poder compartir la visibilidad instantánea de lo que funciona, lo que necesita atención y dónde ir a continuación con preguntas simples. Ese tipo de claridad impulsa mejores decisiones, y mejores resultados.
