Защо традиционният 90-дневен план за излизане на пазара вече не работи?

Повечето планове за излизане на пазара (GTM) вече са остарели към момента на пускането им. Традиционният GTM процес, при който екипите проучват пазара, изграждат стратегия, изпълняват я за едно или две тримесечия, преглеждат какво е работило (и какво не) и едва след това се коригират съответно, е създаден за по-бавна ера. Очакванията на клиентите днес се променят за седмици, а не за тримесечия. Конкурентите постоянно пускат нови позиции. 90-дневният GTM план може да е остарял преди първата му кампания да бъде пусната.

Компаниите, които виждат успех със своите GTM стратегии, не прилагат по-добри тримесечни планове. Те преосмислят изцяло наръчника. Те използват изкуствен интелект, за да третират излизането на пазара като дисциплина в реално време, коригирайки посланията, микса от канали и бюджета, когато данните постъпват, а не в края на тримесечието.

В Infragistics наблюдавах как близо четири десетилетия технологични цикли променят начина, по който компаниите работят, и промяната в изкуствения интелект, която се случва в момента, е една от най-влиятелните, които съм виждал за GTM, пише Дийн Гуида в статия за Еntrepreneur. Лидерите, които ускоряват растежа и увеличават приходите, използват изкуствения интелект като част от своята GTM стратегия по три специфични начина.

1. Отнасяйте се с изкуствения интелект като с инструмент за вземане на решения, а не като с инструмент за продуктивност

Повечето компании все още насочват изкуствения интелект към натоварена работа: обобщаване на срещи, изготвяне на текстове и форматиране на презентации и отчети. Това, разбира се, спестява ценно време на екипите, но не променя фундаментално начина, по който една компания излиза на пазара.

Лидерите, които извличат максимума от изкуствения интелект, го насочват към решенията, които движат GTM напред. Това включва в кои канали да се инвестира, кои аудитории да се приоритизират, къде да се пренасочат бюджетите и кои продукти къде да се позиционират. Според доклада за тенденциите в дигиталната работа на Slingshot, 56% от мениджърите сега използват изкуствен интелект за анализ на бизнес и екипни данни.

Именно тези мениджъри превръщат изкуствения интелект от одобрен инструмент в ежедневна практика за цялата организация. Ръководителите могат да наложат използването на AI, но ако мениджърите не го обвързват директно с резултатите от GTM, като например продажбен канал, ефективност на каналите и резултати от кампаниите, това си остава страничен експеримент.

Например, ако AI маркира канал с ниска ефективност в средата на тримесечието, мениджърът може да преразпредели бюджета още същата седмица. Това решение, което преди е изисквало поредица от срещи, сега може да се вземе в реално време. Резултатът е по-силно въздействие за по-кратко време. Всъщност 68% от мениджърите казват, че са спестили седмица или повече в процеса си на пускане на пазара с технологията.

AI се превръща от инструмент за продуктивност в GTM инструмент в момента, в който екипите започнат да го използват, за да оформят решения, вместо просто да описват какво вече се е случило.

2. Централизирайте първо данните

GTM стратегията се движи толкова бързо, колкото са данните под нея. Когато данните за клиентите се намират в една система, маркетинговата ефективност в друга, а продажбеният канал някъде другаде, AI може да вижда само фрагменти от по-голямата картина.

Препоръките, които генерира, са толкова интелигентни, колкото са данните, до които има достъп. Компаниите трябва първо да съберат данните си на едно централизирано място. По този начин екипите знаят кои данни къде се намират, как са свързани системите и изкуственият интелект може да види всичко необходимо, за да генерира препоръка.

Но централизирането на данните е само половината от работата. Екипите трябва действително да могат да използват данните. С разпръснати данни в различни системи, прости въпроси като „кой канал е управлявал тръбопровода от миналата седмица“ се насочват към анализатор на данни и се връщат два дни по-късно - твърде късно за действие. С централизирани данни и изкуствен интелект заедно, отговорът се появява за секунди, като препоръката за преразпределение на бюджета вече е вградена.

В GTM тази празнина се проявява в момента, в който конкурент се движи по-бързо, отколкото компанията може да реагира.

3. Изградете GTM около обратна връзка, а не около крайни срокове

Традиционният GTM план е нещо, което екипите изграждат, одобряват и стартират до определена дата. Това, което го замества, са кампании, аудитории и бюджети, които непрекъснато се усъвършенстват въз основа на това, което работи.

Това означава, че прегледите на GTM не чакат края на тримесечието. Те се случват с постъпването на данните. Промените в бюджета не чакат следващия цикъл на планиране. Те се случват, когато AI разкрие канал с по-ниски резултати или неочакван ръст някъде другаде. Кампания, която се представя над очаквания канал, получава повече бюджет през същата седмица, а не при преглед в края на тримесечието, когато моментът вече е отминал. Ролята на лидерите на компанията се измества от управление на един план на тримесечие към осъществяване на разговори в реално време.

Тази скорост изисква повече от инструменти. Тя изисква екипи, които се чувстват комфортно да използват AI, ясни фирмени стандарти за това как изкуственият интелект се вписва в процеса на управление на информационните системи (GTM) и лидери, които свързват използването на AI директно с резултатите от GTM.

Това означава също преосмисляне на това как изглежда успехът в екипа на GTM. Не става въпрос за създаване на един перфектен план – това рядко се случва така. Става въпрос за бързо забелязване, бързо адаптиране и честност относно това, което не работи.

Старият наръчник за GTM не е просто остарял; той активно спъва компаниите. Лидерите, които го заменят с нещо, създадено за решения в реално време, ще бъдат тези, които ще започнат да задават темпото.

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

Превод и редакция: Нели Тодорова