Naše najnovije priče, uvidi i saveti

Ekonomija završava 2023. godinu u boljem stanju nego što se očekivalo. Što je najvažnije, inflacija opada u većem delu sveta i neki centralni bankari su signalizirali verovatno smanjenje kamatnih stopa u 2024. Ali rizici i dalje ostaju dok više kamatne stope prolaze kroz tržišta. Geopolitika je takođe upitna.

Kako se 2023. bliži kraju, globalna ekonomija je na mnogo načina bolje nego što se očekivalo. SAD ne samo da su izbegle recesiju, već su i stalno rasle. Nezaposlenost je niska i, što je najvažnije, inflacija opada u većem delu sveta.

Pa ipak, ekonomski izgledi ostaju duboko neizvesni. Više kamatne stope probijaju se kroz sistem, ratovi prave haos širom sveta, a klimatske katastrofe postaju sve češće. Izgledi za petogodišnji rast globalne ekonomije nikada nisu bili gori.

Makroekonomska situacija u 2024. ostaće teška i neizvesna — ali postoje ključne teme i pitanja na koja bi svaki poslovni lider trebalo da obrati pažnju na sledeću godinu. Iako je ova analiza fokusirana na američku ekonomiju, mnoga od ovih istih pitanja se odnose na veći deo sveta.

Da li je inflacija ukroćena?

U junu 2022, američki indeks potrošačkih cena dostigao je vrhunac na nešto više od 9% više nego godinu dana ranije. Od tada je naglo opao: u novembru je ta cifra iznosila samo 3,1%, nedaleko od Fed-ovog cilja od 2%.

Dakle, da li je inflacija ukroćena? Optimističan slučaj počinje sa cenama zakupa, koje su glavni deo potrošnje domaćinstava. Cene zakupa rastu mnogo manje, ali je potrebno mnogo vremena da se pojavi u statistici inflacije, jer većina američkih iznajmljivača potpisuje jednogodišnje zakupe. Kako se pojavi sve više zakupa za obnovu — a njihove cene ostaju nepromenjene ili samo skromno rastu — CPI bi mogao još više pasti. Prema ovom načinu razmišljanja, inflacija je skoro tamo gde treba da bude, samo postoji zaostajanje u podacima.

Uprkos boljim vestima o zakupnini, još uvek „nismo sasvim“ kada je u pitanju inflacija, kaže Metju Klajn, ekonomski analitičar i autor biltena The Overshoot. „Većina prekomernog povećanja cena u periodu od 2021. do 2022. godine se može pripisati jednokratnim događajima povezanim sa pandemijom, odgovorom na pandemiju i invazijom Rusije na Ukrajinu. Uticaj tih poremećaja dostigao je vrhunac sredinom 2022. i od tada je izbledeo“, kaže Klajn. Međutim, „ukupna inflacija ostaje nešto brža nego pre pandemije, jer plate i potrošnja (u dolarima) rastu nešto brže nego ranije. Ako osnovna nominalna maloprodajna potrošnja raste 7% godišnje, teško je inflaciji da zadrži granicu na 2% godišnje veoma dugo.”

Federalne rezerve završavaju godinu prilično optimistično, ne samo da drže kamatne stope stabilnim, već signaliziraju mogućnost višestrukog smanjenja kamatnih stopa u 2024. Međutim, taj put nije predodređen i stvari bi i dalje mogle krenuti naopako, smatra Mihir Desai, a profesor finansija na Harvard Business School i ko-voditelj podkasta After Hours. „U odsustvu značajnog ekonomskog pada, konačno spuštanje na inflaciju od 2% će trajati duže i imati rupa nego što se obično smatra“, kaže on. „Kao što se kaže, najduža milja je poslednja milja kući.”

(U Evropi, gde je rat u Ukrajini imao dramatičniji uticaj na cene energenata, Evropska centralna banka i Banka Engleske ostaju nešto opreznije u svojim izjavama.)

Da li je istorijski dobro tržište rada završeno?

Jedna od najvećih debata u poslednje dve godine bila je da li će nezaposlenost morati da raste da bi se inflacija smanjila. Srećom, nije morala mnogo da poraste.

„Ovo je još uvek jedno od najboljih vremena u istoriji SAD za traženje posla“, kaže Klajn. „Udeo ljudi u najboljim radnim godinama blizu je najvećeg do sada, iako je još uvek ispod vrhunca kasnih 1990-ih. Udeo ljudi koji rade skraćeno radno vreme je oko najniže vrednosti svih vremena.”

Tržište rada se hladi — barem malo. Broj novozaposlenih značajno je opao tokom prošle godine, navodi LinkedIn, a takođe je opao i broj otvorenih poslova po nezaposlenom radniku. Do sada je, međutim, stopa nezaposlenosti u SAD i dalje relativno niska. I, kao što je The Economist tvrdio, dugoročni izgledi za radnike u SAD i Evropi izgledaju jaki.

Da li finansijska tržišta mogu da podnesu veće kamate?

U martu je FDIC preuzeo banku Silicijumske doline nakon što je doživela bankrot. Uzrok? Više kamatne stope učinile su portfolio obveznica manje vrednim, ugrozivši njen bilans stanja i zastrašujući klijente. Potpisna banka je propala ubrzo nakon toga. Više kamatne stope probijaju se kroz privredu, urušavajući bilanse vlasnika obveznica i podižući troškove zaduživanja. Da li bi mogli da destabilizuju finansijska tržišta sledeće godine?

„Svi uticaji koje bi se očekivali od viših kamatnih stopa i dalje će se desiti (i dešavaju se) ali samo u usporenom snimku u odnosu na očekivanja“, kaže Desai. „Kao takav, nema iznenadnog zaustavljanja, već više zastoja za ekonomiju – možda smrt od hiljadu rezova. Taj proces usporavanja će biti manje ometajući ili prepoznatljiv, ali dugotrajniji i teže s obzirom na ograničen fiskalni i monetarni prostor koji je dostupan kreatorima politike.

Korporativni bankroti su ove godine naglo porasli u SAD, ali su i dalje daleko ispod maksimuma iz perioda velike finansijske krize.

„Mnoga preduzeća su izložena dugovima sa promenljivom kamatnom stopom i možda će se u nekom trenutku osećati uklješteno. Postoje priče o nekim otkupima sa leveridžom koji se bore“, kaže Klajn. „Ali iskustva Australije, Kanade, Evrope i Velike Britanije — drugih bogatih ekonomija koje imaju mnogo više kratkoročnih zaduživanja od nas — sugerišu da snažan rast može učiniti podnošljivim veće troškove kamata. Iako će za neke biti bolan proces, ukupan ekonomski uticaj možda neće biti tako veliki.”

Druge teme na koje treba obratiti pažnju u 2024

Upitan na šta još obratiti pažnju, Klajn kaže:

Kina je veliki znak pitanja. Mnogi ljudi su očekivali da će kraj „Covid Zero“ ove godine dovesti do porasta potrošačke potrošnje i velikog skoka cena nafte, koji su obuzdali kineska ograničenja putovanja. To se nije dogodilo, delom zbog dugogodišnjih strukturalnih problema koje smo Majkl Petis i ja objasnili u našoj knjizi Trgovinski ratovi su klasni ratovi, a takođe i zato što se čini da je vlada odlučna da nastavi da pritiska sektor nekretnina.

Čini se da sada postoji pokušaj da se okrene ka ulaganju u nivoe proizvodnih kapaciteta koji bi imali smisla samo ako bi Kina postala pretežno dominantan izvoznik u kategorijama u kojima se do nedavno nije takmičila na međunarodnom nivou. Kako će se to odvijati i kako će to uticati na druge velike ekonomije biće veoma važno i ima potencijal da bude izuzetno remetilačko.

Desai dodaje:

Da li su znaci upozorenja na fiskalnu politiku (više dugoročne stope) od jeseni 2023. bili crvena haringa ili kanarinac u rudniku uglja?

Kako se sam po sebi rešava izuzetan porast koncentracije na berzi? Preko proširenja ili konačnog i fatalnog sužavanja? Da li će AI ispuniti svoje transformativno obećanje na očekivanoj agresivnoj vremenskoj liniji? Ako ne, da li to dovodi do povlačenja skupljanja akcija potaknutog veštačkom inteligencijom i odgovarajućeg pooštravanja finansijskih uslova?

Da li se narativ o ekonomskom padu Kine i usponu Indije dokazuje? Ako jeste, kako ovo menja politiku i ekonomiju širom sveta?

Politika će ostati glavni pokretač ekonomske neizvesnosti 2024. godine, uključujući i predsedničke izbore u SAD koji bi mogli da imaju nepredvidive posledice po geopolitiku, trgovinu i ratove u Ukrajini i na Bliskom istoku.

Šta još? Džoš Lipski, viši direktor Geoekonomskog centra Atlantskog saveta sažeo je svoje viđenje najvećih rizika za ekonomiju u nedavnom biltenu:

Netačni podaci o Kini prikrivaju raspršeni rast, glavne svetske brodarske kompanije koje zaustavljaju tranzit u Crvenom moru i drugu po veličini ekonomiju u Južnoj Americi u ozbiljnom riziku od neplaćanja. A to je samo grebanje po površini.

Dok su ekonomski izgledi u SAD bolji nego što su bili pre godinu dana, veliki deo neizvesnosti na koju su se preduzeća navikla u poslednje tri godine ne nestaje.

Rizici su stvarni i brojni. Metafora Lipskog za ekonomiju 2024. je kula Dženga: „Ako pogledate odozgo, toranj izgleda visok i čvrst“, piše on. „Ali ako pomerite kameru nadole i pogledate strane Jenga tornja, videćete sve delove koji nedostaju. Svaki od njih izdubljuje strukturu i nikada ne znate koliko nestabilnosti toranj može da podnese pre nego što se sruši.

Putovanje AI pomoćnika već je dobro u toku. Vidimo da se evolucija ka agentu oblikuje u tri faze: pomoćnik, konobar i agent. Ova evolucija je uzbudljiva i obećava da će nam olakšati život - eliminisanjem dosadnih zadataka i pomažući nam da budemo produktivniji. Ali svako ko je ikada imao pomoćnika zna da odnos funkcioniše samo ako postoji poverenje. Autori istražuju šta može poći po zlu sa autonomnim agentima i kako kompanije mogu odgovorno ih implementirati.

AI pomoćnici već godinama postoje u našim džepovima (npr. Siri) i našim domovima (npr. Alexa). I kako AI postaje moćniji zahvaljujući često pominjanim velikim modelima jezika (LLM) i manje pominjanim modelima velikih akcija (LAM), ovi pomoćnici mogu postati agenti - proaktivno završavajući ceo niz zadataka umesto vas.

Razmotrimo jednostavan scenario. Vlasnik preduzeća upravlja lancem restorana sa skupim aparatima za gazirane napitke koje je skupo nabaviti i održavati. Prodaja gaziranih napitaka može generisati do 90% marže, pa kada aparat prestane sa radom, to može značiti ogromne gubitke u prihodu za kompaniju. Sada zamislimo implementaciju AI sistema paralelno sa Internetom stvari (IoT), praćenje signala da bi deo moglo pristupiti kraju svog životnog veka. Vlasnik zatim može koristiti LAM da pokrene orkestar manjih modela, automatski naručujući delove, slanje ih i preporučivanje vremena kada tehničar treba da stigne, baš na vreme da popravi aparat bez zastoja.

Aparat za gazirane napitke je bezazleni primer. Ali kada su ulozi veći od ponovnog punjenja gaziranog napitka, kako se postiže da ovi autonomni agenti budu bezbedni i pouzdani? Koje zaštitne barijere treba postaviti kako bi se osiguralo da ovi agenti usklađuju sa ljudskim vrednostima?

Evolucija AI pomoćnika

Putovanje AI pomoćnika već je dobro u toku. Vidimo da se evolucija ka agentu oblikuje u tri faze:

Faza I: Pomoćnik

AI pomoćnik sluša šta želite i isporučuje upravo to. Ova prva faza je ono što većina botova radi danas. Na vašu komandu, pomoćnik reprodukuje vašu omiljenu pesmu, daje vam vremensku prognozu ili preporučuje obližnji restoran.

Faza II: Konobar

AI konobar sluša vašu komandu i pruža ono što želite PLUS dodatne korisne informacije. Zamislite ovu drugu fazu kao hotelskog konobara. Vi i vaša porodica idete do lobija i tražite preporuku za dobar restoran. Konobar vam govori o najboljim restoranima sa odrezcima u blizini, ali - primećujući da imate decu - preporučuje restoran pogodan za decu umesto restorana sa Mišlenovom zvezdom koji neće pustiti vašu decu kroz vrata. Ovo je veština koju počinjemo viđati kod nekih AI agenata danas.

Faza III: Agent

AI agent može raditi sve iste stvari kao pomoćnik ili konobar - ali takođe može obavljati akcije bez postavljanja pitanja. Zamislite ovu treću fazu kao izvršnog asistenta kojem ste predali kontrolu nad svojim e-poštom, kalendarom i troškovima. Znaju koje sastanke prihvatiti ili odbiti, koje e-poruke ignorisati ili istaći radi vaše trenutne pažnje. Kada idete na putovanje, oni završavaju vaš izveštaj o troškovima bez pitanja.

Ova evolucija je uzbudljiva i obećava da će naš život učiniti mnogo lakšim - eliminisanjem dosadnih zadataka i pomažući nam da postanemo produktivniji. Ali svako ko je ikada imao pomoćnika zna da odnos funkcioniše samo ako postoji poverenje. Veliki pomoćnik vas poznaje jednako dobro kao i vi sami i pomaže vam da razmišljate korak unapred, ali predavanje pristupa i odgovornosti može biti neprijatno dok se ne razvije poverenje.

Šta može poći po zlu?

Nedavna anketa MITRE-Harris Poll o trendovima u vezi sa veštačkom inteligencijom otkrila je iste nesigurnosti i pokazala da je poverenje javnosti u AI prilično nisko. Poverenje u AI tehnologije smanjilo se na 39% u julu 2023. godine, u poređenju sa 48% samo osam meseci ranije. I Bentley-Gallup Business in Society Study otkrio je da samo 21% ljudi veruje preduzećima "nešto" ili "mnogo" da koriste AI odgovorno.

Kako autonomni agenti postaju sve više korišćeni, realnost je da će se mnogi rizici povećati na najmanje četiri načina:

1. Interakcija i amplifikacija:

LAM-ovi stapaju više modela zajedno, svaki sa svojim potencijalnim pristrasnostima, toksičnošću i/ili greškama. Kada se modeli povežu, ovi štetni efekti mogu se seći i međusobno pojačavati na nepredvidive načine, a takođe mogu potencijalno uvesti beskrajne interakcije (npr. promptovanje u petlji), sa svim troškovima i zloupotrebama koje dolaze s tim.

2. Nedostatak čoveka u petlji:

Mnoge strategije umanjenja rizika od AI oslanjaju se na čoveka, obično stručnjaka, u petlji da uoči probleme (npr. primetiti netačne odgovore ili toksične reakcije). Uklanjanjem čoveka iz petlje, autonomni agenti nemaju nikoga ko bi uhvatio njihove greške - što može dovesti do potencijalnih problema poput curenja podataka ili uključivanja suptilnih i implicitnih pristrasnosti.

3. Slab kvalitet podataka:

Mnoge kompanije imaju nisku ili varijabilnu spremnost podataka. Na primer, možda su neki vaši kontakti sa klijentima ili podaci o prodaji potpuni, dok su drugi potpuno zastareli. Kada se modeli oslanjaju na podatke loše kvalitete, dobijate netačne rezultate od jednostavnih stvari poput pogrešnog određivanja statusa preferiranog statusa klijenta kada žele ponovo da rezervišu avionsku kartu, do ozbiljnijih grešaka kao što je korišćenje pogrešnog broja socijalnog osiguranja pri apliciranju za državne beneficije. Autonomni agenti zahtevaju još pouzdanije podatke da bi efikasno radili s obzirom na nedostatak prilike za značajan ljudski pregled.

4. Prostorne praznine odgovornosti:

Na koga bismo trebali svaliti krivicu kada autonomni agent preduzme problematične akcije? Bez čoveka u petlji, nema nikoga ko bi bio odgovoran. U ovom pravcu se nedavno postigao pozitivan pomak - uključujući Izvršni nalog Bele kuće o veštačkoj inteligenciji - ali regulatori treba da ostvare više nadzora i kontrole autonomnih sistema.

Mere predostrožnosti za pouzdane autonomne agente

Potrebni su snažni okviri i zaštitne barijere kako bi se umanjili ovi rizici i osiguralo da su autonomni agenti pouzdani. Pored smernica za odgovornu upotrebu generativne veštačke inteligencije koje smo razvili ranije ove godine, takođe smo naveli još šest dodatnih mera predostrožnosti koje kompanije i pojedinci treba da preduzmu kako bi stvorili pouzdano autonomno iskustvo.

1. Prilagodljivost slučaju upotrebe:

Kompanije bi trebalo da zadrže čoveka u petlji za svaki slučaj upotrebe sa značajnim posledicama i identifikuju slučajeve u kojima je AI previše rizičan da bi se koristio. U Salesforce-u smo identifikovali niz ograničenja za korisnike naše AI kako bismo osigurali da se ne koristi na načine koji nisu bezbedni. Važno je utvrditi koje dodatne mere opreza su potrebne (u ovom slučaju, rigorozna verifikacija identiteta sa pratećim zaštitama privatnosti) kada nema čoveka u petlji.

2. Upozorenja:

Administratori AI sistema trebaju biti obavešteni kada stvari krenu nizbrdo (npr. primećeno je povećanje napada na prompt injection). Ovi administratori će trebati da imaju analize da bi razumeli uzrok problema i mogli doneti odluke o tome šta treba učiniti - kao što su onemogućavanje pomoćnika ili zahtevanje ljudskog pregleda dok se problem ne reši.

3. Automatske kočnice:

"Hitne kočnice" trebalo bi ugraditi kada se otkrije vrlo visok rizik. U slučaju velikog broja ubrizgavanja, sistem bi mogao automatski blokirati dalju aktivnost od tog korisnika ili IP adrese - ili povući agenta iz upotrebe i usmeriti saobraćaj ka ljudima dok administrator efikasno ne interveniše.

4. Testiranje

Kompanije treba da budu u mogućnosti da testiraju svoje AI sisteme na neprijateljski način, posebno autonomne agente, i njihove strategije ublažavanja štete u velikoj meri (na primer, Konstitutivni AI proces). Kreiranje hackatona na nivou celokupne kompanije, posvećenih timova za pronalaženje grešaka (red timova) i spoljašnjih programa nagrađivanja za pronalaženje bagova, svi su dobro poznati metodi, ali ih treba kontinuirano primenjivati. Ovi autonomni agenti nisu situacija "postavi i zaboravi".

Seamful AI

Greške u AI sistemima su neizbežne, stoga je važno istaći "šavove" ili tačke prekida u AI kako biste podigli svest i sposobnost korisnika. Na primer, sistem može prepoznati kada je poverenje AI u izlaz nisko i predati ga čoveku da interveniše.

Robusna ograničenja i dozvole

Kontrole pristupa na nivou korišćenja standard su u svakom poslovnom sistemu, ali je takođe važno ograničiti pristup podacima koje AI agent može koristiti. Zahtevanje od korisnika da se autentifikuju može omogućiti veću sigurnost i pomoći u izbegavanju nenamernog otkrivanja osetljivih podataka izvan kompanije. Takođe treba implementirati ograničenje brzine. Tvrdi limit za koliko se često aplikacija ili sistem koristi pomoći će u zaustavljanju zlonamernih aktera od napada metodom "bruteforce", uz dodatnu korist kontrole troškova povezanih sa korišćenjem LLM ili LAM.

Osiguravanje pouzdanih iskustava s autonomnim agentima

Mi čvrsto verujemo u moć i potencijal AI-a, posebno autonomnih agenata, da transformišu poslovanje i unaprede ljudske sposobnosti. Međutim, moramo prepoznati i pripremiti se za kompromise koji se javljaju kada prenesemo neke od ovih rutinskih ili običnih zadataka autonomnom agentu. Ne želimo da efikasnost i jednostavnost korišćenja dođu na štetu naše sopstvene sposobnosti delovanja, privatnosti ili sigurnosti.

Dobra vest je da, čak i dok se AI asistenti nastavljaju razvijati, možemo preduzeti korake sada kako bismo smanjili rizike i izgradili poverenje. Snažnim smernicama, uputstvima i upravljanjem, možemo zajedno raditi na tome da autonomni agenti ispune svoju ulogu kao snaga za dobro u našim životima.

U prošlosti su bile potrebni sati istraživačkog rada i priprema kako bi se stvorile relevantne i rezonantne prodajne interakcije. S obzirom na to da vreme prodavca vredi kao zlato, ovakav intenzivan pripremni rad obično ispadne izvan fokusa prosečnih prodavaca. Međutim, napredak u oblasti veštačke inteligencije brzo uklanja izgovor da je ovakva vrsta pripreme previše vremenski zahtevna. Savremene prodajne platforme imaju potencijal da prosečnom prodavcu omoguće pripremu na nivou stručnjaka, ali u delu vremena, čime se povećava njihova relevantnost i kredibilitet kod kupaca.

Progresivni lideri prodaje koriste veštačku inteligenciju i mašinsko učenje kako bi povećali efikasnost svojih organizacija. Timovi za operacije prihoda i omogućavanje su usavršili napredne modele kreirane za strukturirane podatke smeštene u alatima poput CRM sistema. Mnogi prodavci nude moćne načine identifikacije obrazaca i predlažu nove metode prodaje, poboljšanja u prognozama ili čak modifikacije podsticaja za prodaju.

Međutim, nedavna inovacija u generativnoj veštačkoj inteligenciji obećava da će direktno pružiti vrednost prodavcu transformišući ključni deo njihovog posla koji većina pogrešno obavlja: probijanje kroz buku i angažovanje kupaca na relevantan način.

Nedavno sprovedeno istraživanje pokazalo je da se samo 13% kupaca složilo sa tvrdnjom: "Poruka prodavca se bavi relevantnim izazovom sa kojim se suočava moja organizacija." Isti anketni podaci su pokazali da se samo 25% kupaca složilo sa tvrdnjom: "Prodavac razume moju ulogu u mojoj organizaciji."

Očigledno je da previše prodavaca narušava svoju efikasnost ne pokazujući razumevanje uloge, poslovanja i tržišta njihovih kupaca. Ne samo da dokazi sugerišu da se kupci odbijaju od nerelevantnih pokušaja angažovanja - studije procenjuju da je stopa odgovora na ovu vrstu angažovanja ne viša od 1% - već, čak i ako prodavac uspe da osvoji vreme kod kupca, prodajni pristupi koji nedostaju relevantnosti i rezonancije ugrožavaju šanse za uspešno zatvaranje prodaje. Lideri prodaje koje smo nedavno intervjuisali izveštavaju o konverzijama koje se uporno kreću između 20% i 25%, uprkos godinama ulaganja u obuku, poruke i druge oblike podrške prodaji.

Otkrivanje istine

Da bismo bolje razumeli kako prodavci mogu pojačati relevantnost i rezonancu svojih napora u prodajnim angažmanima, naš tim je testirao različite pristupe angažmanu sa panelom nekoliko stotina izvršnih direktora na nivou C.

Kada prodavci pokažu nedostatak razumevanja poslovanja klijenta, gotovo je nemoguće pokrenuti akciju kod kupaca. U našem istraživanju, kupci su brzo kritikovali komunikacije putem e-pošte koje su delovale neosetno ili polovično, kao što je ovaj primer poslat od strane prodavca sa prosečnom performansom:

Naslov: Povećajte stope uspeha Katalonije za 12,5%

Drake,

Da li vaš tim ima problema sa niskim stopama angažovanja kupaca zbog nemogućnosti pružanja visoko personalizovanih iskustava? Da li biste bili zainteresovani da saznate kako organizacije poput ServiceNow, Salesforce i Intel povećavaju stope uspeha za 12,5% pružanjem visoko personalizovanih iskustava kupcima?

Koristeći naše AI rešenje, možemo pomoći vašem timu da pruži visoko personalizovana iskustva kupcima putem svih kanala, što dovodi do povećanja od 2,6 puta u pipeline-u i 12,5% većih stopa pobeda.

Vredelo bi istražiti kako možemo postići ove rezultate za vaš tim?

Srdačan pozdrav,
Ray Clark
TechSync Solutions

Više od dve trećine kupaca u našem istraživanju smatralo je da komunikacije poput ove deluju robotski i neosetno. U ovom primeru, prodavac ne pokazuje nikakvo poznavanje situacije ili uloge potencijalnog klijenta. Takođe, poruka ne prenosi nikakve relevantne detalje o tome kako njihovo rešenje ostvaruje rezultate ili kako se može razlikovati od drugih pružalaca.

Jedan izvršni direktor koga smo intervjuisali opominjao je prodavce: "Budite sigurni da znate nešto o poslu kojem prodajete. Obavite svoj domaći zadatak i nemojte učiniti da izgleda kao da sam 15. poziv koji ste napravili sa istih 15 reči kako biste pokušali da dobijete demonstraciju koja će mi oduzeti samo 15 minuta vremena." Drugi je žalio: "Personalizacija ne znači pominjanje mog alma matera ili ponavljanje nečega što sam objavio."

Takođe smo testirali uticaj visoko prilagođenih i kontekstualizovanih nastojanja na angažovanje kupaca. Kada prodavci mogu preneti duboko razumevanje poslovanja kupca, njihovi napori mnogo su verovatniji da će probiti barijere i izazvati interes kod kupca. Na primer, kada im je predstavljen niz primera komunikacije, panel kupaca u našem istraživanju - širom svih funkcija izvršnog tima - izvestio je o snažnoj preferenciji za e-poštu poput ove:

Predmet: Povećajte uspeh Katalonije

Janice,

Na vašem kvartalnom izveštaju o prihodima za Q1, Kelly Smith je istakla važnost ekstremnog fokusa na sticanje novih kupaca i kako će to pomoći u postizanju ciljeva rasta prihoda od 19% u sledećoj fiskalnoj godini.

Međutim, tokom poslednjih 12 meseci, stopa rasta vašeg prihoda iznosila je samo 7%, što je druga najniža stopa u vašoj grupi vršnjaka. Nedavni izveštaj Forrester Research-a ukazuje da mnoga preduzeća imaju problema sa pružanjem personalizovanih iskustava na različitim tačkama kontakta, što ugrožava stvaranje pipeline-a i slabi Net Promoter Scores. Korišćenjem AI rešenja za angažovanje, TechSync Solutions omogućava kompanijama poput ServiceNow, IBM i Salesforce da pruže personalizovana iskustva i besprekorno angažuju kupce putem različitih kanala, što dovodi do povećanja pipeline-a za 3.2 puta i rasta prihoda za 21%.

Identifikovali smo priliku za ostvarivanje dodatnih prihoda od 34 miliona dolara, što će vam pomoći da dostignete vaš cilj rasta. Kada bi bio dobar trenutak da razgovaramo o ovome?

Srdačan pozdrav,
Ray Clark
TechSync Solutions

Ovaj prodavac je očigledno dobro obavio istraživanje ključnih članova odbora za donošenje odluka. E-pošta se odnosi na ciljeve koji su specifični za ovu kompaniju. Poruka uključuje kontekst o tome kako se porede sa drugim sličnim kompanijama i kako njihovo rešenje adresira višekanalne potrebe kupca. Kako je jedan kupac reagovao: "Svidelo mi se što povezuju uticaj sa finansijskim performansama i KPI-jima moje kompanije dok se bave mojim prioritetima. Obično sam skeptičan prema generičkim obećanjima povećanja ROI-ja, ali ovde su dodali društvene dokaze i studije slučaja da podrže svoje tvrdnje podacima."

Ovo nije samo o hladnom kontaktiranju, naravno, ili o pisanju boljih e-pošti. Radi se o tome da se postigne bolji rezultat tokom celog prodajnog ciklusa uz odlične sastanke duž celog puta. Međutim, neefikasni kontakti često dovode do začaranog kruga za prosečne izvođače. Većina prodajnih organizacija već ima premalo predstavnika koji postižu godišnje prodajne kvote. Kako prodavci ne uspevaju da se povežu sa kupcima tokom puta, još više zaostaju za ciljem i posežu za više "raspršenih" taktika u nadi da će dostići svoj broj.

Drugačiji pristup

Većina prodavaca shvata da je prilagođena i personalizovana poruka bolja od neosetne i irelevantne. Međutim, istorijski, postizanje visokog standarda u svim oblicima komunikacije za prodavca zahteva dve stvari: puno vremena za istraživanje i svest o tome šta tražiti. Najuspešniji postižu uspeh prekomernim vremenom i pažnjom posvećenim domaćim zadacima rano u prodajnom ciklusu, pronalaženjem različitih vrsta informacija i zatim upotrebom tog znanja kako bi preneli bogato razumevanje poslovanja kupca.
Kao deo našeg istraživanja, intervjuisali smo prodavce visoke i prosečne performanse o njihovim navikama korišćenja podataka i, kada se kombinuje sa posmatranjima kupaca o informacijama koje cene, najbolji prodavci fokusiraju se na tri vrste podataka u svojim naporima u angažovanju kupaca:

Međusobno uklapanje

Ovo se pre svega odnosi na dokazivanje stvarnog podudaranja između poslovanja kupca i rešenja prodavca. Ovde, predstavnik traži verifikovane i proverljive informacije - idealno, gde je to moguće, koristeći podatke same kupca - kako bi kvalifikovao prilike i dokazao da postoji podudaranje. Prodavac koristi te podatke kako bi pokazao da je njegovo rešenje posebno pogodno za pomoć kompanijama poput kupčevih.

Podaci koji otkrivaju strateške prioritete kupca mogu pomoći predstavnicima da procene oblasti usklađenosti. Informacije izvučene iz finansijskih izveštaja ili nedavnih vesti mogu ukazivati na nameru vršnog rukovodstva - kuda idu i iz kojih razloga - i mogu biti moćan način za mapiranje ciljeva partnerstva u srednjem i kratkom roku.

Javne kompanije često komuniciraju na formalnim mestima na konferencijama investitora ili na kvartalnim pozivima akcionara. Današnji softver napajan generativnom veštačkom inteligencijom pruža sažete informacije koje pomažu prodavcima da povežu tačkice do potencijalnih prilika. Kako je to rekao jedan prodavac visokih performansi:

Lična vrednost

Ovo se pre svega odnosi na personalizaciju motiva. Prodavac ovde traži potpunu sliku organizacije i pojedinaca uključenih kako bi povezao svoje rešenje sa individualnim prioritetima svojih kupaca. Da bi to postigao, prodavac mora da razume kako ključni zainteresovani strane vide uspeh i neuspeh, kako na ličnom, tako i na profesionalnom nivou.

AI omogućene platforme poput LinkedIn Sales Navigator-a kombinuju podatke prve strane i uvide u firmografske informacije kako bi pružile organizacione poglede, uključujući i povezanost odbora za donošenje odluka. Profili generisani od strane korisnika, na primer, pomažu u održavanju tačnosti podataka i omogućavaju vremenske, nivoa naloga vezane uvide, poput ključnih promena uloga ključnih zainteresovanih strana. Alati za izgradnju poslovnog slučaja koji se filtriraju sve do upravnih odbora ili odražavaju investitorsko raspoloženje mogu pomoći u prenošenju poruka koje rezonuju sa izvršnim direktorima na najvišem nivou. Drugi AI alati poput Databook-a pružaju preporuke za razmatranje drugih potencijalnih zainteresovanih strana i omogućavaju pregled prioriteta zainteresovanih strana jedan pored drugog radi lakšeg poređenja.

Opravdanje vremenskih troškova

Ovi podaci se pre svega odnose na potvrdu vremenskih okvira. Prodavac ovde traži informacije koje potvrđuju razlog "zašto sada" za promenu.

Dokazno opterećenje je veće iz dva razloga. Prvo, kupci su svesni da su većina prodavaca motivisanih da skrate vremenski okvir donošenja odluka. Drugo, decenije psiholoških studija pokazuju da ljudi imaju sklonost da češće izaberu "ne radim ništa" put nego ne.

Vreme prodavca ovde najbolje prolazi tražeći potvrdu da je vreme od suštinskog značaja i da istraživanje kupovine predstavlja opravdanu, dobru upotrebu vremena izvršnog direktora. Najociglednije mesto za početak uključuje analitičare treće strane koji mogu detaljno opisati potencijalne vrednosti vredne razmatranja. Neki timovi koriste uvide oko završetka fiskalnog planiranja godine kako bi napravili finansijske slučajeve za promene koji ističu pretpostavke ili pretpostavljene kontingencije koje su vremenski osetljive.

Najbolji izvođači takođe prepoznaju da je vreme pokretna meta koja se može promeniti kako novi prioriteti postaju poznati. Jedan prodavac je podelio sa nama da pažljivo prati signale menadžmenta o promeni kursa, posebno u situacijama gde je jasno da je promena došla kao rezultat držanja koraka sa konkurencijom. Ti signali mogu biti poslati na konferencijama investitora, intervjuima izvršnih direktora ili javnim prezentacijama koje daju visoki lideri.

Softverske platforme mogu olakšati proces praćenja takvih široko rasprostranjenih informacija na stalnoj osnovi. Databook, na primer, korisnicima omogućava praćenje referentnih vrednosti vršnjaka na "pomerajuće igle" poslovnim metrikama. Velike razlike u odnosu na referentne vrednosti mogu ukazivati na to da je vreme zrelo, kao i nove učesnike u skupu vršnjaka zbog inovacija na tržištu ili lansiranja proizvoda.

Veštačka inteligencija u pregledima

Dokazi jasno ukazuju da najbolji prodavci učestvuju u čestim i različitim aktivnostima u vezi sa pripremom. U prošlosti, bilo je potrebno sati i sati napornog rada i istraživanja kako bi se stvorile relevantne i resonantne prodajne interakcije. S obzirom na to da je vreme prodavca vrlo ograničeno, ovakav intenzivan pripremni rad obično izmiče iz vida prosečnim prodavcima. Međutim, napreci u veštačkoj inteligenciji brzo uklanjaju izgovor da je ovakva vrsta pripreme previše vremenski zahtevna. Moderne platforme za prodaju imaju potencijal da pomognu prosečnom prodavcu da dostigne stručnu pripremljenost, u deliću vremena, povećavajući njegovu relevantnost i kredibilitet kod kupaca.

Zapravo, najbolji alati već obavljaju veliki deo pravilne pripreme iza kulisa umesto prodavca. Ovaj primer, isporučen u aplikaciji za poruke, demonstrira snagu AI engine-a sposobnog za proaktivne sugestije za vreme izlazaka:

Na sastanku o prihodima za Q2 6. septembra, Džejn Smit (CEO) naglasila je značaj njihovih inicijativa za skaliranje efikasnosti u njihovim mogućnostima za izlazak na tržište. Ovo je prilika da se pokaže kako kompanija Acme može pomoći u postizanju efikasnosti timova za izlazak na tržište povećanjem broja i kvaliteta razgovora sa izvršnim direktorima.

Pošaljite ovaj kontakt ključnim zainteresovanim stranama unutar grupe za kupovinu prodaje kako biste uskladili kompaniju Acme kao alat koji može pomoći kompaniji da sprovede svoje strateške prioritete.

Oskar Majer, SVP Enterprise Sales
Mišel Skot, VP Strategic Accounts
Džejson Li, RVP Sales Northeast

Ovaj automatski podsticaj pruža prilagođenu pozadinu relevantnu za ovu određenu kompaniju. Prodavci lako mogu izmeniti skriptovan kontakt da odrazi njihov sopstveni ton. I navedena publika otklanja nagađanje o tome gde će ovo rezonovati.

Najbolji izvođači takođe znaju da je kvalitetna priprema višestruka aktivnost koja se završava samo jednom po poslu i potom se stavlja sa strane do kasnije. Relevantni podaci su dinamični, a ne statični, i menjaju se kako nove informacije postaju poznate. Tesno povezivanje i podudaranje koje je bilo dokazano ranije može početi da se raspada kako odluka napreduje. I vremenski okviri se mogu brzo promeniti, zahtevajući da prodavci ostanu u toku sa promenama u organizaciji kupca i na tržištu. Poboljšavanje efikasnosti komunikacije prodajnog tima ne samo da povećava stope uspeha. Na kraju krajeva, komunikacija na relevantne načine pomaže izgradnji odnosa sa kupcem koji počinju na čvrstim osnovama i dugoročno daju dividende. Pomaže izbegavanju disfunkcije posle posla. Izbegavaju se kupci koji povlače svoje odluke, pozivajući se na klauzule o otkazu ili tražeći izlaz iz svojih ugovora. Stoga bi fokusiranje na aktivnosti pripreme vođene veštačkom inteligencijom trebalo biti visoko na radaru prodajnih lidera koji žele izgraditi dugoročne, značajne odnose sa kupcima koji rastu i jačaju se tokom vremena.

Američkoj mornarici nedavno je bilo potrebno transformisati način pristupa spremnosti misije svojih borbenih aviona F/A-18 Strike Fighter, koji su imali istoriju prevelikog broja aviona van upotrebe zbog održavanja. Postavljen pred-cilj da u roku od godinu dana ima barem 341 spremnih aviona za letenje (u odnosu na 260), timovi Mornarice krenuli su na program koji je uključivao prikupljanje osnovnih podataka, bolje razumevanje prepreka spremnosti za misiju i jasniju odgovornost i vlasništvo. Ovaj program omogućio je Mornarici da premaši svoje ciljeve, pružajući lekcije koje svaka organizacija koja prolazi kroz transformaciju može naučiti.

Pre pet godina, lideri Američke mornarice suočili su se sa masivnim strateškim izazovom: da pripreme više svojih lovačkih aviona za poletanje. Borbeni avion F/A-18 Strike Fighter jedan je od najvažnijih avionskih resursa američkog vojnog vazduhoplovstva, ali tokom 2010-ih imao je stalni problem: preveliki broj tih aviona bio je nedostupan zbog potreba za održavanjem ili drugih razloga. Do 2018. gotovo polovina F/A-18-ova u operativnim eskadrilama bila je "van upotrebe" u bilo koje vreme. Finansijski, to je predstavljalo milijarde dolara imovine koja je stajala u hangarima širom sveta. U vojnom smislu, to je značilo da mnoge eskadrile F/A-18 nisu bile potpuno spremne za misiju. Godine 2018, ministar odbrane Metis naložio je Mornarici da poveća broj spremnih F/A-18-ova sa 260 na 341 avion u roku od godinu dana, navodeći jasnu zahtevnu misiju. Mnogi vojni lideri nisu smatrali da je takvo poboljšanje moguće. Međutim, donošenjem obnovljenog fokusa na organizaciono učenje i prihvatanjem različitih ponašanja, alata za rešavanje problema i pristupa saradnji, Mornarica nije samo postigla taj cilj već ga je i premašila - i održala dobijene rezultate. Put poboljšanja F/A-18 aviona bio je samo prvi korak u mnogo širem preobražaju Mornarice, pružajući uvide i prakse koje je Mornarica proširila na svaku vrstu aviona i ključne funkcije koje obuhvataju održavanje površinskih brodova, lanac snabdevanja i logističke operacije.

Ove lekcije mogu biti korisne za mnoge lidera u privatnom i javnom sektoru koji se bore da implementiraju slične transformacije u učenju na velikoj skali.

Započnite s jasnim, misijom vođenim ciljem sa vremenskim ograničenjem

Kada su zvaničnici Mornarice prvi put čuli za cilj koji zahteva 341 spreman avion u roku od godinu dana, mnogi su reagovali: "To se nikada neće dogoditi." U prošlosti je podrazumevano rešenje izazova u performansama uvek bilo traženje više resursa - više rezervnih delova, više tehničara, više vremena - i traženje od ljudi da rade napornije prema cilju "više je bolje". Ali fokusirana misija postizanja cilja od 341 spreman avion stvorila je ubedljivu hitnost, onu koja zahteva odstupanje od uobičajenih pristupa. Da bi dostigli taj broj, lideri su shvatili da će biti imperativno razmišljati, delovati i operisati na drugačiji način - brzo učiti i inovirati. Stvorite duboko razumevanje onoga što pokreće osnovne performanse. Nije nedostajalo hipoteza o tome zašto toliko mnogo F/A-18-ova nije bilo spremno za misiju, ali nije bilo saglasnosti ili dokaza o tome koje su bile tačne. Lideri nisu bili obučeni da sveobuhvatno ispitaju odnos između ulaznih podataka i rezultata, a problemi u performansama bili su toliko ukorenjeni i sistemski da nije bilo posledica održavanja statusa quo. Ključni prvi korak u delovanju drugačije bio je prihvatanje snage podataka i analitike kako bi se rigorozno karakterisala trenutna performansa. Rukovodeći tim je počeo sastavljanjem drveta performansi: hijerarhijske, slojevite vizualizacije varijabli koje se kombinuju kako bi generisale spremne avione uključujući ljude, opremu, rezervne delove i brzinu popravki.

Analitičko modeliranje drveta performansi donelo je važne uvide u stvarne prepreke koje sprečavaju performansu i pokazalo je da je ponovljena optimizacija u postizanju bolje performanse jednostavno radom teže, duže ili sa više ulaza bila promašena. Ovaj proces, koji je Mornarica nazvala "Get Real", nije bio samo o podacima - zahtevao je kulturni pomak. Timovi su počeli ocenjivati vlasnike procesa delimično prema tome kako dobro razumeju šta pokreće performansu njihovih procesa i da li mogu sa sigurnošću predvideti i transparentno komunicirati buduću performansu. Čak i ako je ta performansa bila loša, lideri koji su mogli predvideti i objasniti zašto dobijali su pozitivne povratne informacije.

Ovaj pristup zahtevao je psihološku sigurnost i spremnost članova tima da kažu "Nemam sve odgovore" kako uče. Mornarica je nazvala ovo "zagrljaj crvenog", odnoseći se na metrike upozorenja na problem na tablama performansi. Timovi su shvatili da je ova postavka bila bezuslovni preduslov za poboljšanje. Usmerite intervenciju neumorno tražeći polugu. Kao i većina velikih kompanija, Mornarica je preplavljena toliko podacima da njihovo istraživanje može ponekad usporiti napredak i čak prikriti prava rešenja. Za projekat F/A-18, tim za podatke Mornarice koristio je drva performansi kako bi im pomogao da budu selektivni u vezi sa podacima koji su najvažniji za njihove analitičke modele, a zatim direktno sarađivao s operativnim osobljem kako bi sastavio i očistio najrelevantnije skupove podataka. Kroz taj pristup, tim je brzo razvio prediktivne i propisne modele performansi. Cilj nije bio analitička savršenost, već statistička validnost pri brzini. Korišćenjem ovog praktičnog pristupa podacima i analitici, lideri su razvili i kontinuirano usavršavali plan zatvaranja praznina do cilja od 341 spreman avion, fokusirajući napore na najznačajnije pokretače performansi, poput onih koji utiču na produženo trajanje održavanja i uložili značajan napor u razumevanje ovih faktora uspeha. Prateći kako komercijalne aviokompanije koriste centar za održavanje kako bi integrisale, prioritizovale i brzo rešavale ključna pitanja zainteresovanih strana, Mornarica je implementirala sopstvenu verziju, a takođe je smanjila trajanje pojedinačne velike provere održavanja za 75% primenom najboljih praksi. Samo ove dve intervencije dovele su Mornaricu do polovine puta do postizanja cilja spremnosti za F/A-18 - i suprotno konvencionalnoj mudrosti, nisu bile potrebne dodatne velike budžete ili ljudi. Uspostavite vlasništvo i efikasnu saradnju. Jedna od ranih lekcija iz ovog napora je da će složeni, rezultati kros-funkcionalne komiteta zatajiti; ključ je odgovornost za postizanje izuzetnih poboljšanja u performansama. To je značilo prelazak sa tri starija oficira odgovorna za spremnost F/A-18 na pojedinca, "Vazdušnog Bosansa", koji postaje podržani lider odgovoran za obezbeđivanje 341 spremnog aviona. Kroz taj pristup, tim je brzo razvio prediktivne i preporučujuće modele performansi. Cilj nije bio analitička savršenost, već statistička valjanost uz brzinu.

Koristeći ovaj praktičan pristup podacima i analitici, lideri su razvili i kontinuirano usavršavali plan za zatvaranje jaza prema cilju od 341 spremnog aviona, fokusirajući se na najvažnije pokretače performansi, poput onih koji utiču na produžene vremenske linije održavanja, i uložili značajan napor u razumevanje ovih faktora uspeha. Nakon proučavanja načina na koji komercijalne aviokompanije koriste Centar za operacije održavanja radi integrisanja, prioritizacije i brzog rešavanja ključnih problema sa zainteresovanim stranama, Mornarica je implementirala svoju verziju i takođe smanjila trajanje pojedinačnog velikog pregleda održavanja za 75% primenom najboljih praksi. Samo ove dve intervencije dovele su Mornaricu do polovine dostizanja cilja spremnosti za F/A-18 - i suprotno ustaljenom mišljenju, ni jedna od njih nije zahtevala velike dodatne budžete ili osoblje.

Uspostavite vlasništvo i efikasnu saradnju

Jedna od ranih lekcija iz ovog napora jeste da će složeni rezultati koji su u vlasništvu odbora propasti; odgovornost je ključ za postizanje izuzetnog poboljšanja performansi. To je značilo prelazak sa tri viša oficira odgovorna za spremnost F/A-18 na jednog pojedinca, "Air Boss", koji postaje podržani lider odgovoran za osiguravanje 341 spremnog aviona. Konkretni pojedinci (ne kancelarija ili funkcija) imenovani su kao direktno odgovorni prema njemu za svaki element drveta pokretača i ovlašćeni da razmišljaju, deluju i operišu na drugačiji način kako bi obezbedili potrebne podrške performansama.

Da bi se brzo kretalo, ljudima u ovoj novoj strukturi je naručeno da "poprave ili podignu" - tj. brzo obaveste nadređene ako problem ne može biti rešen bez dodatne podrške. Mornarica je saznala da brzina poboljšanja najdirektnije proizlazi iz kombinacije fokusiranja na ono što je najvažnije - pronalaženje poluge - i brzog rešavanja ili podizanja barijera za zatvaranje jaza koje se pojave.

Vodi, ne upravljaj

Opšta poboljšanja performansi i promene u ponašanju moraju biti inspirisane i vođene, a ne upravljane. Lideri Mornarice su uložili značajan napor u transformaciju i postavili dosledan ton koji naglašava učenje kroz saradničko rešavanje problema umesto pripisivanja krivice.

Redovni operativni pregledi bili su ključni forumi za podsticanje ovog mentalnog sklopa. Ovi pregledi su osmišljeni da liderima omoguće da se uzajamno drže odgovornim, koristeći ključne alate poput analize drveta pokretača i prediktivnih modela. Diskusije na ovim forumima bile su usmerene na učenje i uklanjanje prepreka, a ne na krivicu. Lideri su rutinski postavljali pet ključnih pitanja:

Gde smo predviđali da ćemo sada biti?
Gde se zapravo nalazimo?
Šta smo naučili iz bilo kakvog jaza između ova dva stanja?
Koje su najvažnije prepreke za postizanje cilja (i kako to znamo)?
Ko ima prava odlučivanja o njima?

Tokom vremena, ovi razgovori postali su psihološki sigurni jer su lideri održavali fokus na saradničkom rešavanju problema - koje su najveće prepreke koje danas susrećemo, kako to znamo i kako ih rešavamo?

Mornarica je takođe saznala da, kako se planovi za zatvaranje jaza usavršavaju, stariji lideri moraju pojednostaviti i optimizovati aktivnosti. Tendencija u mnogim inicijativama za promene je da sve bude dodatno, preplavljujući ljude i zbunjujući prioritete. Umesto toga, lideri moraju ponovno prioritizovati napore na osnovu onoga što je naučeno, usmeravajući napore ka najvažnijim i smanjujući ili eliminirajući aktivnosti niže vrednosti. Ukupna transformacija, koju Mornarica naziva "Get Real, Get Better", nije o stvaranju novog zadatka za lidere - radi se o efikasnijem obavljanju njihovog posla i oslobađanju snage njihovih timova sa redovnim, fokusiranim uklanjanjem prepreka.

Mornarica nastavlja graditi na ovom zamahu, implementirajući standarde "Get Real, Get Better" i kulturu učenja širom cele Mornarice. Mnoge privatne i javne organizacije suočavaju se sa sličnim hitnim strateškim izazovima i istom imperativu za unapređenje svoje kulture učenja kako bi postigle svoj puni potencijal. Iskustvo Mornarice pruža proveren put i strukturu za stvaranje ove snažne kulture učenja.