ТРАЙНА/// Как да изграждате по-печеливши GTM стратегии

От проучвания на обратната връзка от клиентите и отчети за продажбите до ефективността на маркетинговите кампании и процентите на приемане на продукти, компаниите днес имат достъп до повече данни от всякога. Тези данни са от решаващо значение за оформянето на стратегии за пускане на пазара (GTM), тъй като помагат на екипите да решат как да разработват и позиционират продукти, да се насочват ефективно към клиентите и да се конкурират по-добре на пазара.

И все пак, повече данни не водят автоматично до по-добри бизнес решения. Екипите трябва да анализират данните си и да ги обединят – в различните отдели и цялата организация – за да съберат приложими прозрения за вземане на решения. С днешния огромен обем и сложност на данните, това може бързо да претовари служителите, които не са обучени да анализират данни, особено в такъв голям мащаб. В резултат на това плановете за GTM често се основават на погрешно интерпретирани данни или изолирани прозрения, оставяйки екипите да работят във вакуум и да се придържат към догадки или интуиция, за да вземат решения, вместо към данни.

Много компании сега търсят изкуствен интелект, за да ускорят и подобрят планирането на стратегии за пускане на пазара (GTM), за да увеличат вероятността за успех. Изкуственият интелект позволява на екипите да анализират сложни данни в реално време, да се движат по-бързо и да се адаптират непрекъснато към развитието на пазарните условия. Ключът не е просто в приемането на изкуствен интелект, а в използването му, за да направят GTM плановете по-устойчиви, гъвкави и позиционирани за дългосрочен успех.

След като ръководех компания повече от 35 години през променящи се пазари и преоткриване на продукти, видях от първа ръка как дори най-силните иновации могат да се затруднят без ясен, добре изпълнен GTM план. Ето защо със Slingshot - нашата платформа за управление на работата, базирана на данни - ние се фокусираме върху рационализирането на процеса, като улесняваме екипите да анализират всичко - от обратна връзка от клиенти и отчети за продажби до пазарни тенденции и ефективност на кампаниите на едно място, и да действат бързо въз основа на тези прозрения. Ние даваме възможност на компаниите да включат изкуствен интелект в своето GTM планиране по практични и въздействащи начини, за да могат да останат начело на пазара, да реагират на промените в реално време и да увеличат максимално успеха на продукта, пише Дийн Гуида в статия за Entrepreneur. 

Ето три начина, по които изкуственият интелект трансформира начина, по който екипите разработват и изпълняват своите GTM стратегии.

1. Намерете правилното пазарно съответствие по-бързо

Всеки успешен GTM план започва с разбиране на съответствието продукт-пазар - знаейки кои са целевите клиенти, от какво се нуждаят и накъде се насочват пазарните тенденции.

Обикновено идентифицирането на съответствието продукт-пазар изисква екипите ръчно да събират и анализират данни от анкети на клиенти и пазарни проучвания до конкурентни анализи и ранни данни за продажбите. Това ръчно усилие отнема време, склонно е към грешки и е несвързано, което затруднява екипите да стигнат до общата картина.

Сега изкуственият интелект може да обедини информация от цялата организация и да разкрие повърхностни модели, които помагат на екипите да открият неудовлетворени нужди на клиентите, да идентифицират нови целеви аудитории и да предвидят действията на конкурентите, което позволява по-бързи и по-интелигентни реакции. Правилните инструменти на изкуствения интелект могат също така да проверят дали нов продукт или актуализация на функция е вероятно да бъде успешна преди пускането на пазара, помагайки на екипите да разработват продукти, които са диференцирани на пазара, отговарят на нуждите на клиентите и генерират приходи.

2. Разработване на по-целенасочени послания в различните канали

След разработването на продукт, компаниите трябва да разберат как да достигнат до своята аудитория, какво да комуникират и как да се откроят от конкурентите.

Много екипи все още създават послания около широки пазарни теми, избират канали въз основа на минали резултати и тестват тактики ръчно – често след като маркетинговите кампании вече са активни. Този подход може да даде някои резултати, но е твърде бавен за адаптиране и рискува да пропусне възможности.

Изкуственият интелект позволява на екипите да идентифицират най-добрата комбинация от канали и съдържание за специфични клиентски сегменти от самото начало и непрекъснато да усъвършенстват стратегиите в реално време, когато данните за ефективността, пазарните тенденции или потребителското поведение се променят. Вместо да разчита на универсален подход, изкуственият интелект разкрива какво резонира с различни аудитории, така че екипите да могат да създават по-персонализирано съдържание въз основа на възраст, длъжност, местоположение или други демографски данни.

Изкуственият интелект може също така да подобри A/B тестването с прогнозно оценяване на потенциални клиенти, което позволява на екипите да се съсредоточат върху потенциални клиенти, които е най-вероятно да извършат покупки, и да оптимизират кампаниите си в реално време, като автоматично преразпределят разходите или коригират креативността. Например, ако ангажираността с продуктово видео внезапно се увеличи рязко в една социална платформа, изкуственият интелект може да идентифицира това бързо, така че екипите да могат да променят бюджета си – нещо, което може да е отнело седмици, за да се забележи и да се действа с традиционните методи.

3. Превърнете изпълнението на GTM плана в непрекъснат цикъл на обратна връзка

Дори най-доброто проучване и планиране няма да доведат до резултати, ако GTM стратегията не се изпълнява ефективно. Изпълнението е мястото, където стратегиите или печелят, или се провалят. Без изкуствен интелект изпълнението често се движи твърде бавно - маркетинговите кампании се разгръщат в продължение на седмици, екипите по продажбите разчитат на статични списъци с потенциални клиенти, а обратната връзка за ефективността на продукта пристига едва след пускането му на пазара. Докато бъдат направени корекции, конкурентите или пазарните тенденции може вече да са променили пейзажа.

Изкуственият интелект прави изпълнението процес в реално време в цялата GTM стратегия. Маркетинговите екипи могат да пускат съдържание и да прецизират таргетирането за часове, вместо за седмици, екипите по продажбите могат да приоритизират потенциалните клиенти въз основа на данни за ефективността в реално време, а продуктовите екипи могат да наблюдават приемането и настроението на клиентите в момента на случващото се. Заедно тези прозрения позволяват на компаниите да удвоят усилията си върху това, което работи - или да се променят бързо, когато условията се променят.

С изкуствен интелект компаниите могат не само да реагират на вътрешни сигнали за ефективност, но и на външни сили, като например движенията на конкурентите и променящите се тенденции в индустрията. Това ниво на свързано изпълнение създава непрекъснат цикъл на обратна връзка във всяка GTM функция. Прозренията от маркетинга, продажбите и ефективността на продукта се връщат директно в проучванията и планирането, укрепвайки всяка стъпка от стратегията.

Основите на GTM планирането не се заменят с изкуствен интелект; те се подсилват. Като дава възможност на екипите да намират пазарна пригодност по-бързо, да предоставят по-целенасочени съобщения и да изпълняват задачите си с гъвкавост в реално време, изкуственият интелект превръща статичните стратегии в адаптивни, които са в крак с променящите се пазари. Компаниите, които възприемат този подход, не само ще рационализират GTM процеса и ще подобрят процента на успех, но и ще изградят устойчивостта, необходима за дългосрочен просперитет.

Източник: Дийн Гуида, основател и изпълнителен директор на Infragistics, автор на „Когато упоритостта не е достатъчна“, за entrepreneur.com

Превод и редакция: Нели Тодорова