Organizações de marketing, vendas e serviços estão entrando na IA. Os líderes da empresa estão fazendo investimentos consideráveis e lançando projetos piloto com base na expectativa de que ai - e Genai Em particular-será uma pedra angular de re-fazer essas funções nos próximos anos.
No entanto, muitos muitos B2B Marketing, Vendas e Serviços Os primeiros motores que lançaram casos de uso para aumentar a produtividade de curto prazo não estão vendo o retorno do investimento que eles anteciparam. Quase metade não está confiante de que eles têm uma estratégia sólida de genai ou se sentem neutros sobre seus planos, de acordo com a nova pesquisa do BCG. Mas criar um impacto real e em escala exige ir além da implantação da IA para usar a tecnologia para transformar fundamentalmente as funções. Para fazer isso, os líderes devem definir um unificado, ousado
Quick wins are a great way to start making incremental improvements and get the workforce comfortable with GenAI tools. But creating real, scaled impact requires going beyond just deploying AI to using the technology to fundamentally transform the functions. To do that, leaders must set a unified, bold Ambição da AI Isso força o marketing, as vendas e o serviço para reimaginar processos e fluxos de trabalho e inventar novas experiências inovadoras para melhorar o Jornada do cliente .
BCG's
Implantar a estrutura de transformação de invento de remodelamento
é uma maneira de marketing, vendas e serviço para pensar em adotar Genai para se transformar. Ao segui -lo, as funções podem continuar escalar casos individuais de uso de Genai por conta própria enquanto colaboram para aumentar o valor organizacional. Os 10% das empresas que se encaixam na descrição do BCG dos melhores desempenhos de Genai estão começando a
The State of GenAI in Marketing, Sales, and Service
AI is taking the corporate world by storm, and GenAI in particular. The 10% of companies that fit BCG’s description of GenAI top performers are beginning to Capture o valor real da tecnologia ; Eles estão usando para melhorar a eficiência, aprimorar Experiência do cliente e aumentar a receita. Pesquisas separadas do BCG Henderson Institute e Harvard Business School descobriram que a adoção de Genai leva a Resultados de qualidade 40% mais altos e 25% de saída mais rápida= .
Empresas que estão adotando o risco de IA sendo deixadas para trás. Análise BCG de Empresas prontas para o futuro Identificou a IA como um dos seis atributos principais que ajudam as empresas a suportar interrupções, explorar Inovação , e supera os colegas em várias métricas financeiras e não financeiras. Tamanhos.
In marketing, sales, and service, significant disconnects exist between what leaders expect from GenAI and how they’re rolling it out, according to a BCG survey of 900 executives in middle, senior, and top-level management positions in those functions across a range of industries, regions, and company sizes.
Leaders believe GenAI is transformative. A full 90% of the leaders we surveyed believe that in the next three years, GenAI will be important or fundamental to marketing, sales, and service processes. (See Exhibit 1.)
Além disso, quase três quartos (74%) dos líderes esperam que ele aprimore as principais métricas de negócios, incluindo eficiência operacional e volume de vendas. Os líderes foram empolgados e ativos para investir em pilotos para explorar o potencial de Genai, mas ainda hesitam com o potencial ROI. Mais de 70% dos líderes dizem que suas organizações pilotaram pelo menos dois casos de uso de Genai. Segundo nossa pesquisa, os principais casos de uso em cada função que o relatório de líderes é lançado são:
At the same time, leaders lack faith in current strategies. Leaders have been excited and active to invest in pilots to explore GenAI’s potential, but they are still hesitant about the potential ROI. More than 70% of leaders say their organizations have piloted at least two GenAI use cases. According to our survey, the top use cases in each function that leaders report launching are:
- Marketing, para geração de conteúdo (66%)
- Vendas, para criação de email (50%)
- Serviço, para interfaces de conversação automatizadas ou generativas para interagir com os clientes (47%) || Mas perto da metade (47%) não estão confiantes ou têm sentimentos neutros sobre sua estratégia Genai atual. Inscreva -se
In addition, close to 80% of leaders expect to boost GenAI investments in the next 12 months. But close to half (47%) are either not confident or have neutral feelings about their current GenAI strategy.
Subscribe to our Marketing and Sales E-Alert.
Tanto as organizações quanto os líderes estão mal preparados para adotar o Genai. Os líderes podem sentir que suas organizações estão mal preparadas devido aos desafios da adoção de Genai que identificaram. Esses desafios estão relacionados a: The majority of leaders we surveyed say their organizations are ill-prepared to adopt GenAI solutions or feel neutral about it, including 75% of marketing leaders, 70% of sales leaders, and 67% of service leaders. Leaders may feel their organizations are ill-prepared because of the challenges to adopting GenAI they’ve identified. Those challenges relate to:
- Qualidade e conhecimento dos dados
- Alinhando onde iniciar
- Segurança e privacidade
- Scalability e complexidade da integração AI com sistemas existentes, como o cliente de gestão do cliente, são as aplicações de gestão do cliente. Mais da metade não usa o Genai diariamente ou apenas experimentou. Eles estão fazendo pequenas melhorias, mas não percebem o valor total do potencial da IA.
In addition, leaders say they’re ill-prepared on a personal level. More than half don’t use GenAI on a daily basis or have only experimented with it.
Launching a Bold AI Transformation
Deploying AI use cases to improve productivity isn’t enough—many organizations that have done only that are stalled. They’re making minor improvements but not realizing the full value of AI’s potential.
Para criar valor, os líderes devem ser ousados. Eles devem aproveitar a oportunidade de adotar a IA para reformular fundamentalmente o marketing, as vendas e o serviço, reimaginar os processos de componentes das funções e inventar novas experiências ao longo da jornada de ponta a ponta. (Consulte Anexo 2.) Descreve como as organizações começam a implantar o Genai nas tarefas diárias e depois se move para reformular as funções críticas de ponta a fim de eficiência e eficácia de radicais e inventar novas experiências, ofertas e modelos de negócios. Ele garante que o marketing, as vendas e o serviço integram a arquitetura de tecnologia e dados para os principais processos na jornada de ponta a ponta, mantendo a autoridade sobre suas operações individuais. Essa ambição abrange todas as formas de IA - automação e análise preditiva, bem como Genai. Se a criação de e-mails não é um problema, a implantação de ferramentas de email baseada em IA não deve ser uma prioridade. Mas se as vendas estão perdendo oportunidades em potencial, porque a resposta a solicitações de propostas leva muito tempo, uma prioridade pode estar construindo um processo baseado em IA para transformar as respostas da RFP em 24 horas. Expectativas para o investimento e o impacto da IA nas funções. É aqui que o marketing, as vendas e o serviço interpretam como a ambição ganha vida e como eles usarão a IA para alterar seus modelos operacionais individuais e pontos de contato do cliente, e as habilidades que seu pessoal precisará para fazer isso.
The BCG’s Deploy Reshape Invent framework is one way to think about the AI transformation. (See Exhibit 2.) It describes how organizations start out deploying GenAI in everyday tasks and then move to reshaping critical functions end to end for radical efficiency and effectiveness and inventing new experiences, offerings, and business models.
Create a unified AI ambition. The first step in transforming the functions is creating a unified AI ambition. It assures that marketing, sales, and service integrate the technology and data architecture for key processes in the end-to-end customer journey while retaining authority over their individual operations. Such an ambition covers all forms of AI—automation and predictive analytics as well as GenAI.
The goal of a unified AI ambition is figuring out what marketing, sales, and services need to change to improve value within the organization. If creating emails isn’t a problem, deploying AI-based email tools shouldn’t be a priority. But if sales is losing out on potential opportunities because responding to requests for proposals takes too long, one priority could be building an AI-based process to turn RFP responses around in 24 hours.
From there, the functions must determine how they want or need to engage with customers, partners, or employees differently to create that value, and the magnitude of changes required to get there.
The final step is setting organization-level expectations for AI investment and impact across the functions.
Reshape the functions. Defining the AI ambition for the enterprise sets up reshaping the functions. This is where marketing, sales, and service interpret how the ambition comes to life, and how they’ll use AI to change their individual operating models and customer touchpoints, and the skills their people will need to do that.
O que precisa ser remodelado? Dados para iniciantes. Para reimaginar o marketing, as vendas e o serviço, as funções precisam de dados fundamentais e governança de dados que expliquem como autenticar e manter a qualidade dos dados. Se as funções não tiverem dados limpos em que possam confiar, eles não se sentirão confiantes em construção de casos de uso baseados em IA. Unificar a camada de dados em toda a jornada do cliente cria um multiplicador de força de eficácia. Ele permite que a organização crie casos de uso, aproveitando as idéias dos pontos de contato ao longo da jornada do cliente - algo que não aconteceria se os dados de cada função estivessem presos dentro de seus silos individuais.
After defining the first- and third-party data that they need to meet a unified AI ambition, the functions must design a shared database to manage it. Unifying the data layer across the customer journey creates an effectiveness force multiplier. It allows the organization to create use cases by harnessing insights from touchpoints across the customer journey—something that wouldn’t happen if data from each function was stuck inside their individual silos.
Em seguida, as funções devem considerar o que outras ferramentas de IA podem suportar as alterações que identificaram. A pesquisa anterior do BCG descobriu que os principais artistas de Genai combinam Genai com outras formas de IA, incluindo automação e IA preditiva. Embora a Genai seja forte em tarefas criativas, como a criação de conteúdo, a IA preditiva se destaca em muitas tarefas analíticas, como interpretar dados. A implementação das estratégias deve se concentrar na experiência e na adoção do usuário, impulsionando a adorabilidade das novas ferramentas e processos. No marketing, vimos os primeiros adotantes usarem a Genai para triplicar a velocidade da produção de conteúdo de marketing e reduzir os custos de produção em 70%. Nas vendas, eles melhoraram a rapidez com que as equipes podem responder a RFPs simples. Nos dois exemplos, as funções estão melhorando a eficiência. Eles também estão mudando a experiência, a capacidade e as habilidades fundamentais necessárias para ter sucesso, de saber como criar algo a saber como aperfeiçoar as mensagens.
Finally, marketing, sales, and service must assume responsibility for using the data governance, shared data layers, and tools and set objectives for reshaping their own functions. Implementing the strategies should focus on user experience and adoption while driving lovability of the new tools and processes.
Early adopters’ experience with the reshaping process shows the significant value it can create. In marketing, we’ve seen early adopters use GenAI to triple the speed of producing marketing content and reduce production costs by 70%. In sales, they’ve improved how quickly deal teams can respond to simple RFPs. In both examples, the functions are improving efficiency. They’re also shifting the expertise, capability, and fundamental skills required to succeed, from knowing how to create something to knowing how to perfect the messaging.
inventar novas experiências. Para marketing, vendas e serviços, que normalmente se traduz em inventar novas experiências, em vez de novos produtos. Novas experiências tendem a se enquadrar em duas categorias: A second goal of a bold AI ambition is to use it to invent new ways of doing things. For marketing, sales, and service, that typically translates into inventing new experiences rather than new products. New experiences tend to fall into two categories:
- Experiências digitais inovadoras que substituem as experiências lideradas pelo homem
- Fluxos de trabalho digitalizados de ponta a ponta que substituem o trabalho que anteriormente seria tratado por um ou mais sistemas ou equipes || Maneiras. Os sistemas de marketing baseados em Genai podem analisar dados externos em tempo real para sugerir, criar e priorizar campanhas, descobrir oportunidades ocultas no mercado ou projetar novos produtos com base no feedback do grupo focal. Tais tarefas podem incluir acordos de preços e gerenciamento de aprovações. Também pode incluir a criação de apresentações de clientes, perfis de clientes, análises competitivas, resumos de serviços, instantâneos de previsão e até atualizando o CRM. Aliviado de tarefas de menor nível, gerentes de vendas e representantes de vendas teriam mais tempo para interações com mais alto valor ao cliente, como soluções de construção, revisão de opções comerciais e negócios de fechamento. Um Helpdesk de atendimento ao cliente baseado em IA pode detectar várias tentativas de login com falha que, com base na base de conhecimento existente de uma organização, indicar que alguém esqueceu sua senha. O sistema pode enviar instruções automaticamente para redefinir uma senha para a pessoa e armazenar dados sobre o incidente. Se o mesmo problema acontecesse muito, o sistema poderá alertar a empresa para investigar e corrigir um potencial problema da interface do usuário. Se a IA assumiu que tais ações de baixo nível agentes humanas poderiam ser usadas para enfrentar funções de sucesso mais complexas do cliente, como impulsionar a venda cruzada adicional. Mas as pessoas desempenham um papel importante nas transformações de IA, os líderes devem abraçar a gestão de mudanças para remodelar o trabalho e os processos. De fato, pesquisas anteriores do BCG descobriram que as empresas que realizam com sucesso as transformações de IA colocam
Creating new experiences could involve building new AI models or adopting new tools, or using existing applications in new ways.
Here’s what the AI transformation could look like in marketing, sales, and service in the future:
Marketing Customized to Customer Preferences. An AI-based marketing system could use information a chatbot gathers from a customer conversation to automatically generate a personalized marketing offer or loyalty program rewards tailored to their needs or interests. GenAI-based marketing systems could analyze external data in real-time to suggest, create, and prioritize campaigns, uncover hidden opportunities in the market, or design new products based on focus group feedback.
AI-Supported Sales Activities. AI-based virtual sales assistants could assume most standard front- and back-end sales office tasks to minimize errors and increase efficiencies. Such tasks could include pricing deals and managing approvals. It could also include creating customer presentations, customer profiles, competitive analyses, service summaries, forecast snapshots, and even updating CRM. Relieved of lower lower-level tasks, sales managers and sales reps would have more time for higher value customer interactions such as building solutions, reviewing commercial options, and closing deals.
Automated Low-Level Service. Customer service agents spend significant time on repetitious, low-level activities, such as helping users reset passwords. An AI-based customer service helpdesk could detect multiple failed login attempts that could, based on an organization’s existing knowledge base, indicate someone forgot their password. The system could automatically text instructions for resetting a password to the person and store data on the incident. If the same problem happened a lot, the system could alert the business to investigate and fix a potential user interface issue. If AI assumed such low-level actions human agents could be upskilled to tackle more complex customer success roles, such as driving additional cross-selling.
How to Maximize an AI Transformation’s Impact
According to our research, change management and talent capacity and capability weren’t high on the list of things that marketing, sales, and service leaders considered with when adopting GenAI. But people play such a key role in AI transformations, leaders must embrace change management to reshape work and processes. In fact, previous BCG research found that companies that successfully undertake AI transformations put 70% do esforço em pessoas e processos , incluindo gerenciamento de mudanças e apenas 20% no backbone de dados e tecnologia e 10% em algoritmos.
para maximizar o impacto de sua transformação de IA. Os líderes em marketing, vendas e serviço devem implementar as seguintes etapas a serem preparadas.
Defina uma ambição ousada. Defina grandes alvos. Identifique as maiores oportunidades, como onde você pode eliminar pontos ou pontos de dor nas operações ou na força de trabalho. Focus on how you can create the most value. Set big targets. Identify the biggest opportunities, such as where you could eliminate cost or pain points in operations or the workforce.
Ajude seu pessoal durante a jornada. A maioria das funções de marketing, vendas e serviços não forneceu o intenso nível de gerenciamento de upskilling e mudanças que a força de trabalho precisa para funcionar e trabalhar neste novo mundo. À medida que os esforços das organizações evoluem, eles devem fazer mais.
- Faça líderes a face da mudança. As pessoas não serão motivadas se os líderes não mostrarem que estão comprometidos. Os líderes devem dar o exemplo modelando comportamentos desejados e participando ativamente de iniciativas de IA. Our research found that a large portion of marketing, sales, and service leaders still don’t use GenAI in their own daily work. People won’t be motivated if leaders don’t show that they’re committed. Leaders must set the example by modeling desired behaviors and actively participating in AI initiatives.
- Explique como o trabalho mudará. Motivações para aprender, a autonomia para escolher sua própria jornada de operação e expectativas claras de quando deve ser atendida. Mostre às pessoas como a tecnologia aumentará seus papéis. Use cutucadas digitais ou gamificação para tornar o aprendizado divertido. As ferramentas baseadas em IA podem ajudar as pessoas a aumentar as pessoas em áreas como conteúdo e personalização. A incorporação de ferramentas nas tarefas diárias pode criar um efeito de rede, onde quanto mais as pessoas as usam e as entendem, mais as funções ganham conhecimento, eficiência e inovação. As organizações podem personalizar a upskill para apoiar objetivos de negócios tangíveis ou casos de uso de alta prioridade. Detail how AI fits into the functions’ culture and strategy, how it will affect people’s roles, responsibilities, and daily tasks.
- Incentivize people to learn. Give people the right motivations to learn, the autonomy to choose their own upskilling journey, and clear expectations of when it must be accomplished. Show people how the technology will enhance their roles. Use digital nudges or gamification to make learning fun.
- Use AI for upskilling. AI-based tools can help upskill people in such areas as content and personalization. Embedding tools in daily tasks can create a network effect, where the more people use and understand them, the more the functions gain in knowledge, efficiency, and innovation. Organizations can customize upskilling to support tangible business objectives or high-priority use cases.
Invista em sua tecnologia. As aplicações existentes devem ser adequadas na maioria dos casos. Mas aplicativos personalizados podem ser a única opção se uma organização estiver inventando novos modelos ou processos. Nesses casos, os líderes devem fazer a devida diligência nos componentes e terceiros que consideram usar. Eles também precisam pesar as vantagens de investir em soluções personalizadas existentes sobre a espera até que aplicativos mais seguros e prontos para uso estejam disponíveis.
Prepare seus dados. otimize a qualidade dos dados. Os casos de uso da Genai que inaugurarão a jornada otimizada do cliente do futuro dependem de sistemas interconectados, onde os dados fluem livremente entre as três funções. A integração de dados para produzir uma visão holística das interações e histórico dos clientes com uma marca permite que uma organização crie conversas mais informadas e direcionadas.
Get ahead of data risks. Aside from following Melhores práticas responsáveis da IA , marketing, vendas e serviço podem tomar medidas específicas para mitigar os riscos de segurança. O uso de aplicativos genai prontos para uso ou pré-configurado pode minimizar mais o risco do que o desenvolvimento de aplicativos totalmente personalizados. Outra maneira de minimizar o risco é lançar pilotos em um ambiente contido, onde as pessoas podem iterar em novas maneiras de trabalhar, além de identificar e resolver problemas em potencial. Os pilotos podem começar com processos de back-end, como suporte interno de vendas ou funções de ajuda de serviço de campo, onde os clientes não seriam expostos a modelos que ainda estavam sendo testados. Para alcançar o ROI esperado e criar valor real, esses líderes precisam ser ousados em suas transformações de IA. Eles precisam de um plano ambicioso e unificado de como remodelar suas operações e processos. E eles devem colocar o capital humano e as bases de dados para integrar a Genai com outras tecnologias de IA para que isso aconteça. Bryan Gauch
For marketing, sales, and service leaders, using GenAI in one-off situations or to make incremental improvements isn’t enough. To reach the expected ROI and create real value, these leaders have to be bold in their AI transformations. They need an ambitious, unified plan for how to reshape their operations and processes. And they must lay the human capital and data groundwork to integrate GenAI with other AI technologies to make it happen.
