
生成式AI正在根本性改变GTM(go-to-market)战略,改变企业开展营销和销售的方式。随着人们对AI的热情日益高涨,区分事实与虚构、了解这项技术的真正潜力变得至关重要。本指南揭示了生成式AI在GTM策略中的作用,探讨了它对现代企业的实际影响。
生成式AI通过创作内容、分析数据和自动化流程,重塑了GTM策略。它的应用范围广泛,从个性化营销活动到更高效的销售工作流程都能涉及。然而,以批判的眼光看待AI的采用至关重要,要区分夸大的宣传和切实的成果。
本文对生成式AI和GTM策略的探讨,揭示了有效应用该技术的真正益处、挑战和最佳实践。营销专业人士、销售领导者和企业主将从中获得在GTM策略中应用AI所需的见解。让我们区分炒作与现实,了解生成式AI推动业务增长的潜力。
一、什么是生成式AI?
生成式AI是AI的分支领域,专注于基于学习规律生成全新内容(文本/图像/音频/视频)。与传统AI的识别分类功能不同,它通过生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)等深度学习算法创造原创内容。
对于GTM策略而言,生成式AI可以改变销售和营销过程的各个方面。自然语言处理(NLP)和机器学习使生成式AI能够撰写个性化内容、生成潜在客户并自动化重复性任务。例如,AI驱动的工具可以精心设计引人入胜的电子邮件营销活动、制定有针对性的广告文案,甚至与潜在客户进行对话互动。
需明确的是,生成式AI并非万能解药。其输出仍需人工审核以确保准确性及商业目标一致性,本质上是增强人类能力的工具而非替代品。
生成式AI在GTM策略中最有前景的应用之一是其改变销售领域的能力。AI算法分析大量客户数据,生成个性化的销售话术、产品推荐,甚至预测销售成功的可能性。这使销售团队能够专注于高价值活动,如建立关系和完成交易,而AI则负责数据繁重的数据分析和内容制作工作。
在我们继续探索生成式AI在GTM策略中的可能性时,清楚了解该技术的优势和局限性至关重要。当企业设定切合实际的期望并将AI作为战略工具使用时,它们可以在上市工作中实现新的效率、个性化和增长水平。
二、生成式AI的优势
生成式AI带来了诸多优势,能够改变GTM策略。应用AI的组织可以实现新的效率、可扩展性和个性化水平,最终取得更好的成果和增长。以下是一些关键优势:
1. 提高效率:AI驱动的工具生成内容、分析数据并与潜在客户互动,这使团队能够建立更高效的工作流程,并专注于高价值活动。这直接应对了 “上市臃肿” 问题,即低效流程的累积会减慢收入生成速度。
2. 可扩展性:生成式AI使企业能够扩展其上市努力,而不必一定增加员工数量。AI算法能够处理大量数据、生成内容并与客户互动,其速度是人类单独无法达到的。这种可扩展性对于需要扩大影响力而又不产生大量间接成本的成长型企业特别有价值。
3. 个性化:在当今竞争激烈的市场中,个性化是吸引和留住客户注意力的关键。生成式AI能够生成高度针对性和相关性的内容,根据个人偏好和行为进行定制。AI算法分析客户数据,生成个性化的产品推荐、电子邮件营销活动,甚至销售话术。Epsilon 的一项研究发现,80% 的消费者在品牌提供个性化体验时更有可能进行购买。
4. 提高转化率:使用生成式AI制作引人入胜的内容并与潜在客户互动的企业可以显著提高其转化率。这加快了 “上市速度”,即公司将潜在客户推进销售漏斗的速度。销售领域的AI应用特别有前景,因为它使销售团队能够识别高质量的潜在客户、精心设计有说服力的话术,并更有效地完成交易。
5. 增强客户洞察:生成式AI揭示了对客户偏好、行为和情感的更深入洞察。AI算法分析大量客户数据,以识别模式、预测趋势并揭示可用于指导GTM策略的有价值信息。这些见解指导企业做出数据驱动的决策、优化其产品,并在竞争中保持领先地位。
正如这些优势所表明的,生成式AI可以从根本上改变企业实施其GTM策略的方式。采用AI驱动的工具和技术的组织可以取得可衡量的成果、改善客户体验,并发现新的增长机会。
三、生成式AI在GTM策略中的关键组成部分
为了在GTM策略中有效应用生成式AI,企业必须了解其关键组成部分。对这些元素的剖析有助于企业使其举措与整体上市目标保持一致,并最大限度地发挥AI驱动解决方案的影响。生成式AI在GTM策略中的关键组成部分包括:
1. 数据管道:任何生成式AI系统的核心都在于可靠的数据管道。这个组件负责收集、清理和预处理训练AI模型所需的大量数据。在上市背景下,数据管道可能会摄入客户信息、销售记录、营销活动指标和其他相关数据集。高质量数据的稳定流动使企业能够构建准确且可靠的AI模型,从而产生有意义的见解和行动。
2. 模型训练:一旦建立了数据管道,下一个关键组件就是模型训练。这涉及应用机器学习算法来分析收集的数据,并识别模式、关系和见解。在生成式AI中,模型经过训练,能够基于从训练数据中学到的模式生成新的内容或输出。例如,生成式AI模型可能在成功的销售电子邮件数据集上进行训练,以学习如何为不同的客户群体精心设计引人入胜的话术。
3. 与业务流程的集成:为了使生成式AI在GTM策略中产生真正的价值,它必须与现有的业务流程和工作流程完全集成。这个组件涉及构建必要的 API、连接器和接口,使AI模型能够与销售和营销工具(如 CRM 系统、营销自动化平台和内容管理系统)进行交互。将AI集成到这些核心系统中,使企业能够自动化任务、优化运营,并为其团队提供智能建议和见解。
4. 人机协同监督:虽然生成式AI可以自动化GTM策略的许多方面,但保持人类的监督和控制至关重要。这个组件涉及设计系统,使人类专家能够在部署AI生成的输出之前对其进行审查、完善和批准。让人参与其中有助于企业验证AI驱动的内容和决策的质量、准确性和适当性。这在销售赋能等敏感领域尤为重要,在这些领域,人际互动对于与客户建立信任和融洽关系至关重要。
5. 持续改进:生成式AI不是一种一劳永逸的解决方案。为了长期保持其有效性,企业必须持续监控、评估和完善其AI模型和流程。这个组件涉及跟踪关键绩效指标、收集用户和客户的反馈,并利用这些数据确定需要改进的领域。持续改进的文化有助于使生成式AI举措与不断发展的GTM策略保持一致,并随着时间的推移提供越来越大的价值。
通过理解和应用生成式AI的这些关键组成部分,企业可以构建强大的上市解决方案,提高效率、实现个性化并促进增长。不过,重要的是要记住,AI并不是一种神奇的解决方案。为了获得最大的影响,企业必须仔细调整其AI举措与整体GTM策略,确保技术支持和增强而非取代人类的专业知识和创造力。
四、人机协同
虽然生成式AI可以改变GTM策略,但认识到人类监督在这些过程中的重要性至关重要。“人机协同” 的概念指的是人类专业知识在指导、完善和验证AI驱动的输出方面所发挥的关键作用。人机之间的这种协作之所以必不可少,原因如下:
1. 确保准确性:尽管AI模型能够处理大量数据并大规模生成见解,但它们并非绝对可靠。需要人类监督来审查AI生成的内容、建议和决策,以确认其准确性和相关性。让人参与其中,企业可以发现并纠正错误、防止错误信息的传播,并保持其上市工作的完整性。
2. 保持合规性:在许多行业,销售和营销活动受到严格的法规和指导方针的约束。人类的专业知识对于验证AI驱动的流程是否符合这些要求至关重要。例如,在金融服务领域,人类监督可以确认AI生成的销售材料符合透明度和公平性的监管标准。让人类专家参与审查和批准过程有助于企业降低合规违规的风险。
3. 维护道德标准:随着AI在GTM策略中变得越来越普遍,考虑这些技术的伦理影响很重要。人类监督有助于确保AI系统的使用是负责任的,并与组织价值观保持一致。例如,人类专家可以监控AI驱动的营销活动,以防止针对弱势群体或使用操纵性策略。维持强大的道德框架使企业能够与客户和利益相关者建立信任。
4. 增强创造力:虽然AI擅长分析数据并基于模式生成输出,但人类创造力在GTM策略中仍然是一项重要资产。人类专家运用他们的直觉、同理心和战略思维来增强AI驱动的过程。例如,营销团队可能会使用AI生成一系列潜在的活动主题,但仍然需要人类创造力来精心设计引人入胜的叙事和视觉效果,以引起目标受众的共鸣。结合AI和人类专业知识的优势,有助于企业制定真正创新和有效的GTM策略。
随着企业应对AI对其上市工作的影响,考虑AI将如何影响销售工作很重要。AI不太可能取代人类团队,而是可能增强他们的能力。AI系统和人类专家之间的有效协作可以带来一系列好处,例如:
l提高效率和 productivity
l更个性化和有针对性的客户互动
l基于数据驱动见解的更好决策
l在不断变化的市场条件下更大的灵活性和适应性
为了实现这些好处,企业必须投资于培训和提升其销售和营销团队的技能,使他们能够有效地使用AI系统。这可能涉及开发新的角色,如AI联络员或数据分析师,他们可以弥合技术和业务职能之间的差距。通过鼓励协作和持续学习的文化,企业可以充分利用AI的能力,同时将人类专业知识置于其GTM策略的核心。
五、如何在GTM策略中实施生成式AI
在GTM策略中实施生成式AI可能看起来令人生畏,但通过正确的方法,它可以显著提高效率、个性化和整体绩效。以下是成功将AI集成到您的上市工作中的分步指南:
步骤 1:评估您当前的GTM策略
在开始AI实施之前,必须清楚了解您当前的GTM策略。评估您现有的流程、工具和指标,以确定AI可以产生最显著影响的领域。考虑以下因素:
l目标受众和客户群体
l销售和营销渠道
l内容创建和分发
l潜在客户生成和培育
l客户支持和保留
全面的评估帮助您确定用例的优先级,并制定与您的整体上市目标一致的AI采用路线图。
步骤 2:定义目标和关键绩效指标(KPIs)
一旦确定了AI实施的潜在领域,设定明确的目标和关键绩效指标(KPIs)以衡量成功至关重要。这些目标应该是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时间限制的(SMART)。例如可能包括:
l在 Y 个月内将潜在客户生成增加 X%
l在 Y 个季度内将客户流失率降低 X%
l通过个性化内容将销售转化率提高 X%
明确的目标和关键绩效指标使您能够跟踪进度、做出数据驱动的决策,并向利益相关者展示您的AI举措的价值。
步骤 3:选择合适的AI工具和平台
由于有各种各样的AI工具和平台可供选择,选择最适合您特定需求和目标的工具和平台至关重要。考虑以下因素:
l与现有系统的集成
l可扩展性和灵活性
l数据安全性和隐私性
l用户体验和界面
l定价和投资回报率潜力
不要害怕从小处着手,在全面实施之前测试不同的工具。许多AI提供商提供免费试用或试点项目,让您能够在低风险环境中评估他们的解决方案。
步骤 4:准备您的数据和基础设施
AI模型需要高质量、结构化的数据才能生成准确且有意义的输出。在实施AI之前,确保您的数据是干净的、一致的和适当标记的。这可能涉及:
l整合来自多个来源的数据
l消除重复和错误
l标准化格式和分类法
l用额外的属性或元数据丰富数据
除了数据准备之外,您可能还需要投资于基础设施升级,如云存储、计算能力和网络带宽,以支持AI工作负载。
步骤 5:培训和让您的团队参与进来
成功的AI采用需要整个组织的支持和参与。投资于培训和变革管理举措,向您的销售和营销团队展示AI的好处以及如何有效地使用这些新工具。考虑:
l提供实践研讨会和演示
l制定明确的指导方针和最佳实践
l鼓励实验和反馈
l庆祝早期胜利并分享成功案例
让您的团队参与实施过程并提供持续支持,有助于培养创新和持续改进的文化。
步骤 6:监控、衡量和优化
实施AI不是一次性事件,而是一个持续的完善和优化过程。定期监控您的AI举措相对于您定义的关键绩效指标和目标的表现。利用这些数据确定需要改进的领域,例如:
l基于现实世界结果微调AI模型
l根据客户反馈调整内容和信息传递
l优化工作流程并消除瓶颈
l探索AI的新用例和应用
持续的测量和优化将使您的AI实施与不断发展的GTM策略保持一致,并为您的业务带来长期价值。
六、最终思考
生成式AI是改变GTM策略的强大工具。本指南区分了炒作与现实,探讨了AI在GTM策略中的切实好处和实际应用,从个性化内容创建到优化的销售工作流程。
成功的AI实施需要战略方法、明确的目标和对持续改进的承诺。公司的执行能力反映了其上市AI成熟度。通过使用正确的工具、准备您的数据和基础设施以及让您的团队参与进来,您可以充分利用AI的能力,在上市工作中提高效率、实现个性化并促进增长。
(来源:小亿)
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