AI identifierar luckor i kundresan och minskar tiden som går åt till repetitiva administrativa uppgifter. När tekniken används rätt kan AI driva tillväxt utan att den mänskliga kontakten går förlorad. Här kan du läsa mer om hur AI hjälper RevOps-team att arbeta smartare.
Du vet redan att en konsekvent och effektiv kundupplevelse är avgörande för att öka intäkterna. Det är förmodligen därför du har investerat i nya verktyg och system. Vid det här laget använder du troligen någon form av AI, eller planerar att göra det snart.
Och ändå går tillväxten kanske inte riktigt så snabbt som du hade hoppats.
Kanske är ditt CRM fullt av gamla eller dubbla poster. Kanske använder säljteamet sällan de avancerade verktyg du har investerat i. Du producerar mer innehåll än någonsin, men engagemanget förblir lågt. Du har tillgång till mängder av kunddata, men den är utspridd i olika system och det är svårt att omvandla den till insikter som går att agera på. Ditt team är kompetent, men insatserna leder inte alltid till förutsägbara resultat.
Det är just här Revenue Operations (RevOps) spelar en avgörande roll. RevOps skapar struktur och får sälj, marknad och kundteam att arbeta mot samma mål. Det gör det enklare att samarbeta och se vad som faktiskt driver intäkter, så att du kan göra mer av det som fungerar.
AI stärker RevOps avsevärt genom att förbättra datakvaliteten, hitta friktion i kundresan och automatisera repetitiva uppgifter. AI kan till exempel automatiskt:
- Identifiera var leads faller bort mellan marknadsföringskampanjer och säljuppföljning.
- Flagga affärer som är på väg att fastna i pipen genom att analysera engagemang och förväntade avslutsdatum.
- Upptäcka när långsamma svar från supporten riskerar att äventyra viktiga förnyelser.
Utöver att identifiera problem sköter AI mycket av det tunga arbetet med administration, analys och prognoser. Det ger dig och ditt team mer tid till strategiskt arbete och de värdefulla interaktioner som bara människor kan bidra med.
AI inom RevOps: så används det i praktiken
Från smart lead scoring och mer träffsäkra prognoser till automatiska samtalsanteckningar och chattbottar som alltid är tillgängliga växer AI:s roll snabbt inom RevOps.
Men att börja använda AI handlar inte om att ersätta ditt team eller byta ut hela din tekniska plattform. Det handlar om att lösa konkreta problem i vardagen med smartare och mer flexibla arbetssätt. De som lyckas använder AI för att ta bort sådant som bromsar arbetet. Vad är det som bromsar ditt team?
Så kommer du igång med AI
Om du är osäker på var du ska börja, lyssna på teamet. Vilka uppgifter tar mycket tid men skapar lite värde? Vilka processer känns manuella, repetitiva eller bara frustrerande?
Fyller du fortfarande i leaddata för hand innan ni tar kontakt? Använd AI-verktyg som automatiskt hämtar information om företagets storlek, bransch, teknisk plattform eller senaste nyheter direkt till ditt CRM.
Uppdaterar du fortfarande kalkylblad varje kvartal inför QBR-möten? De mötena ska handla om intäkter, pipelines och strategiska mål, inte ta timmar i anspråk för manuell datainsamling. Låt AI samla och visualisera datan så att du kan fokusera på insikterna.
Kopierar och klistrar du fortfarande in deltagarlistor från webbinarier eller event till ditt CRM? Automatisera det med en integration som taggar kontakter, triggar uppföljning och poängsätter leads utifrån engagemang.
Börja i liten skala, lös ett konkret problem och bygg förtroende för processen. De bästa AI-lösningarna är ofta de som diskret minskar friktion och frigör tid.
Ett enkelt AI-flöde som automatiskt kategoriserar inkommande leads, hämtar information från LinkedIn och sammanfattar tidigare konversationer kan spara flera timmar varje vecka. Du behöver inte bygga en egen modell för att dra nytta av tekniken. Många CRM- och marketing automation-system har redan kraftfull AI-funktionalitet inbyggd:
- I Marketo används AI för att segmentera målgrupper baserat på beteende, köpsignaler och demografisk data. Det möjliggör kampanjer med hög precision och träffsäkerhet.
- I Salesforce används AI för att identifiera affärer som riskerar att gå förlorade. Genom att analysera engagemang, förväntade avslutsdatum och aktivitetsdata får säljchefer en varning i tid, innan affären rinner ut i sanden.
- I HubSpot optimerar AI kampanjer och arbetsflöden genom att föreslå innehållsförbättringar, tidpunkter för e-postutskick och personligt anpassade kundresor.
För att nämna några exempel.
Så använder våra kunder AI
De specifika användningsområdena för AI skiljer sig åt mellan olika företag. Vi analyserar alltid den unika kundresan och säljprocessen innan vi föreslår hur AI kan användas. Så här använder några av våra kunder AI:
- Vissa kunder använder AI för att analysera transkriberingar från sälj- och supportinteraktioner. Det gör det möjligt att identifiera vanliga invändningar, önskemål om funktioner och återkommande teman i kundernas feedback. Det ger värdefulla insikter för produktutveckling, säljträning och marknadsföring.
- Andra använder AI för att förutse kundbortfall med hjälp av prediktiv analys som bygger på användarbeteende, hur ofta kunder kontaktar supporten och hur engagerade de är. Det gör att teamet hinner agera i tid och behålla viktiga kunder.
- En annan vanlig användning är att optimera annonsbudget och kampanjresultat med hjälp av AI. AI-algoritmer analyserar historisk kampanjdata, målgruppsbeteende och konverteringsgrad för att automatiskt justera budstrategier och målgruppsinriktning för maximal avkastning.
Självklart använder våra kunder också AI inom RevOps för det mest uppenbara användningsområdet – att anpassa innehåll utifrån persona, köpresa, kundkonto, språk och liknande. Det sker på olika nivåer: vissa använder vår systerbyrå KontentPlus för att integrera direkt med sitt marketing automation-system. Andra arbetar enklare, till exempel genom att använda prompts som justerar mejl baserat på ursprungligt innehåll som skrivits av en människa.
Här är en prompt du kan testa själv:
Du är en strategisk B2B-marknadsförare och copywriter med erfarenhet av komplexa köpresor och revenue operations. Din uppgift är att skapa flera anpassade versioner av mejlet nedan. Varje version ska spegla en specifik persona, köpfas och relationstyp. Budskapet och call to action ska vara detsamma i samtliga versioner.
Skapa versioner av mejlet baserat på följande parametrar:
- Originalmejl: [Infoga originalmejl här]
- Personas att rikta sig till: [Infoga personas]
- Fas i köpresan: [Infoga köpfaser]
- Relation till oss: [Infoga relationstyper]
- Tonalitet: [Infoga tonalitet eller skriv "matcha originalet"]
- Språk eller regional anpassning (valfritt): [Infoga språk eller region]
Instruktioner:
För varje kombination av persona, köpfas och relationstyp:
- Ändra inte huvudbudskap eller call to action
- Behåll originalets struktur och syfte
- Justera ton, språk och hur fördelarna presenteras för att passa målgruppen
- Säkerställ att varje version känns naturlig, tydlig och relevant
- Märk varje version tydligt med persona, köpfas och relation
Praktiskt användningsfall: Kategorisera formulärsvar med AI + SyncCloud
Här är ett konkret exempel du kan sätta upp redan denna vecka helt utan hjälp från utvecklare:
Problemet: Din webbplats har ett kontaktformulär med ett fritextfält. Besökare skriver allt från "Jag behöver hjälp med integrationer" till "Jag utvärderar olika HubSpot-alternativ" eller "Behöver ni investeringsråd? Kontakta spam@crapinvesments.com". Du vill förstå deras avsikt, kategorisera meddelandena och skicka dem till rätt team eller person. Manuell sortering är långsam och tar värdefull tid från sälj.
Olika lösningar:
1. Programmera en egen tjänst som du hostar på en molnplattform.
a. Ställ in en tjänst som kan ta emot inkommande webhooks.
b. Koppla tjänsten till en LLM (Large Language Model) efter eget val. Om du använder OpenAI rekommenderar jag att du sätter upp en assistent där du kan ge anpassade instruktioner om hur meddelandet från formuläret ska tolkas och vilken information som ska skickas tillbaka.
c. När meddelandet från formuläret har tolkats och kategoriserats av LLM:n behöver du skicka informationen tillbaka till plattformen via ett standard-API-anrop.
d. I MAP (Marketing Automation Platform) skapar du en utgående webhook till din nya tjänst. Inkludera "meddelandet från formuläret" och ID för posten så att informationen kan skickas tillbaka till plattformen.
2. Specifikt för Marketo kan du använda Marketo Self Service Flow Steps.
a. Hitta en leverantör som kan tolka ostrukturerad data och anslut den till ditt system. Du kan nu testa Exelements Unstructured Data Interpreter gratis med 20 tolkningar.
3. Anslut via integrationsplattformar.
a. Om du vill ha en helt hands-off-lösning kan du använda fullt hanterade integrationsplattformar som SyncCloud.
b. Vill du bygga lite själv kan du använda Zapier och liknande tjänster.
Resultat: Du får mer strukturerad data direkt. Leads sorteras med större precision och snabbhet. Tiden för manuellt arbete minskar, och varma leads får snabbare den uppmärksamhet de behöver, vilket förbättrar konverteringsgraden.
Gör det här innan du implementerar AI
Det kan vara frestande att koppla in AI och hoppas på det bästa. Men om du automatiserar en trasig process går du bara snabbare i fel riktning. Innan du sätter igång med AI-arbetsflöden, ta dig tid att kartlägga din faktiska kundresa, din nuvarande säljprocess och dina befintliga verktyg.
Att förstå dessa grundläggande delar säkerställer att AI förbättrar snarare än försvårar dina processer. Det kan vara hjälpsamt att ta hjälp av en RevOps-strateg för att göra denna viktiga analys.
