Выход на рынок B2B и ИИ: будущее интеллектуального анализа данных с Cortex

Концепция выхода на рынок (Go-to-Market, GTM) перестает рассматриваться как изолированное событие, «запуск» продукта, и становится непрерывным и систематическим процессом. В условиях растущей конкуренции выживание компаний зависит от симбиоза человеческой интуиции и дополненного интеллекта.

подкасте Trend Offв Леонардо Ранхель, генеральный директор Cortex, поделился подробным анализом того, как 20-летний опыт в области искусственного интеллекта сформировал наше сегодняшнее понимание эффективности бизнеса. Вместе с компанией Skyone, работающей в сфере инфраструктуры данных и создания агентов с помощью AI Factory, в ходе обсуждения был обозначен путь к «программному обеспечению будущего».

В этой статье мы рассмотрим основные составляющие этой технологической революции.

1. Переосмысление стратегии выхода на рынок: от запуска до непрерывного процесса

Традиционно в индустрии потребительских товаров концепция выхода на рынок (GTM) популяризировалась как проект с датами начала и окончания. Однако для рынка B2B и рынка технических услуг этот термин трансформировался в «выход на рынок» (Going-to-Market): непрерывную систему повышения осведомленности, привлечения потенциальных клиентов, заключения сделок и расширения клиентской базы.

Для обеспечения эффективности этого процесса необходимо, чтобы структурирование основывалось на данных и было разделено на четыре основные области, как это демонстрируют решения Cortex:

1. Розничная торговля: решения о географическом расширении и прогнозируемой выручке по регионам.
2. B2B: поиск потенциальных клиентов и организация продаж.
3. Потребительские товары: оптимизация присутствия в точках продаж и ассортимента продукции (SKU).
4. Брендинг: измерение экономического эффекта от связей с общественностью и маркетинга.

2. Прогностический ИИ против генеративного ИИ: сила оператора «И»

Один из самых важных вопросов на рынке — это разница между моделями интеллекта. Леонардо Ранхель поясняет, что будущее принадлежит не одному типу, а их сочетанию.

Прогностический интеллект (машинное обучение)

Ориентируясь на количественные и числовые данные, она отвечает за расчеты вероятностей, показатели конверсии, группировку кластеров и прогнозирование доходов. Именно эта информация определяет, кто с наибольшей вероятностью совершит покупку.

Генеративный интеллект (GenAI)

Специалист по интерпретации и обработке неструктурированных данных, таких как текст, аудио и изображения. В сфере продаж она работает над пользовательским интерфейсом и обогащением переменных.

«Генеративный интеллект способен анализировать изображения или речь и извлекать подтемы или нюансы диалога, которые затем используются в прогностической модели, что значительно повышает точность принимаемых решений».

3. Досье на взаимодействие: конец поверхностного поиска потенциальных клиентов

Одним из самых значительных скачков производительности в сфере B2B-маркетинга является замена холодных, шаблонных поисков потенциальных клиентов использованием инструментов управления взаимодействием.

Вместо того чтобы торговый представитель (BDR или SDR) получал только имя и номер телефона, теперь у него есть досье по взаимодействию с клиентом. Этот документ, интегрированный непосредственно в CRM, представляет собой «дорожную карту»:

• Соответствие рынку: почему именно эта компания стала целью именно сейчас?
• Комитет по закупкам: кто входит в число лиц, принимающих решения, и тех, кто оказывает влияние?
• Последние признаки: Компания наняла новых специалистов? Изменила используемые технологии? Разместила что-либо актуальное в LinkedIn?

Этот интеллектуальный подход позволяет профессионалам сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего: построении отношений и заключении сложных сделок, в то время как технологии берут на себя анализ данных и стратегическую подготовку.

4. Эра фабрики ИИ и программного обеспечения как услуги (SaaS v2)

Компания Skyone представила концепцию « фабрики ИИ»— фреймворка, который преобразует необработанные данные в экспертных агентов. Этот процесс включает в себя сбор входных данных, их структурирование в хранилищах данных и использование LLM-моделей для создания агентов, которые могут выступать в роли «виртуального финансового директора» или «маркетингового стратега».

В ближайшем будущем программное обеспечение перестанет быть просто инструментом для ведения учета и превратится в сервисный слой. Ценность сместится от «нажатия кнопок» к уникальности собственных данных и способности автономно выполнять сложные задачи.

5. Преодоление чрезмерного шума

С демократизацией ИИ задача изменилась: недостатка информации нет, но есть избыток шума. Самая сложная часть — «извлечь музыку» из этого избытка данных.

Успешные компании уделяют особое внимание безопасности собственных данных и специализируются на решении конкретных проблем. Клиенту нужны не просто возможности ; он ищет решение бизнес-проблемы, будь то увеличение продаж, безопасное расширение или оптимизация затрат.

Вывод: дополненный интеллект — это стандарт

Общий уровень производительности общества повышался во всех предыдущих технологических революциях, и искусственный интеллект не станет исключением. Симбиоз аналитических возможностей машин и стратегического суждения человека — вот что определит лидеров рынка в ближайшие годы.

Если вы хотите глубже погрузиться в эту тему и услышать подробности этой увлекательной беседы о данных, искусственном интеллекте и будущем бизнеса, не пропустите полный выпуск.

🎧Слушайте подкаст Trend Off с Леонардо Рангелем (Cortex) прямо сейчас на Spotify!

Автор: Skyone