Account manažer konkurenta zavolá zpět do hodiny, téhož odpoledne pošle nabídku na míru a při dalším kontaktu má jasně v hlavě všechny předchozí dohody. Takové chování je zdroj dat. Ne proto, že by to ten člověk sám řekl, ale protože ten vzorec vyzrazuje něco o tom, co se za tou osobou odehrává.
Rychlost reakce, kvalita nabídky a znalost dokumentace byly dlouho funkcí zkušenosti a personálního obsazení: dobrý prodejce jich měl více, poddimenzovaný týmy méně. Tento předpoklad už neplatí všude. Tam, kde AI sestavuje první verzi nabídky, shrnuje historii klienta ještě před začátkem rozhovoru nebo navrhuje další kroky na základě předchozího chování, se zdroj rychlosti a přesnosti přesouvá od osoby k systému za tou osobou. To znamená, že dva prodejci se stejnou zkušeností a stejným počtem obchodů na stole mohou podávat zásadně odlišný výkon, čistě na základě toho, co jim běží na podporu.
Pro srovnání s konkurentem je to podstatné, protože to mění otázku. Dříve jste se ptali: má tento konkurent dobré prodejce. Nyní je otázka: jakou část toho, co daný prodejce dělá, dělá ještě sám, jaká část probíhá s lidským dohledem nad tím, co navrhuje systém, a jaká část je čistě lidská práce, kterou nelze zrychlit. Tyto tři kategorie prostupují každým signálem, který u prodejců pozorujete.
Pár konkrétních signálů a co naznačují:
Žádný z těchto signálů sám o sobě nic nedokazuje. Smysl získávají až jako vzorec, opakovaný napříč více klientskými kontakty a více prodejci u téhož konkurenta.
Nejčastější chyba je přičítat rychlost personálnímu obsazení: předpoklad, že konkurent, který reaguje rychleji, na to jednoduše nasadil více lidí. To byla logika z doby před tímto posunem a už to není jediné vysvětlení.
Druhá chyba je opačná: přičítat vše, co jde dobře, AI. Prodejce, který dobře poslouchá a pamatuje si, není automaticky podporovaný systémem. Znalost dokumentace může být také výsledkem malého, stabilního týmu, který obsluhuje stejné klienty už léta.
Třetí chyba je posuzovat tento signál izolovaně. Prodejní chování něco vypovídá o dimenzi, na které konkurent vítězí, ale claim, který lze podložit, z toho vznikne až v kombinaci s dalšími zdroji. To, co ztracené nabídky vypovídají o tom, kde konkurent nabízí ostřejší ceny nebo dodává rychleji, co texty inzerátů na volná místa vyzrazují o tom, které role si konkurent stále vyhrazuje pro lidi, a co vlastní web konkurenta slibuje o dodací nebo reakční lhůtě, dává společně konzistentnější obraz než chování jednoho prodejce.
Tento signál se vyplatí, když se opakuje a když se váže na dimenzi, na které si sami myslíte, že soutěžíte. Jedna rychlá nabídka od jednoho prodejce je anekdota. Vzorec napříč více obchody, více prodejci a obdobím měsíců je indicie, kterou se vyplatí ověřit při bodování konkurenta bez předpokladů.
Platí to i obráceně: pokud rychlost reakce ve vašem trhu nehraje roli, je tento signál šum, jakkoliv přesvědčivě může v jednom rozhovoru působit.
Co prodejní chování u konkurenta ukazuje, je jeden díl skládanky v širší otázce: jak vaše firma a vaše peer group skórují na dimenzích, které na vašem trhu skutečně rozhodují o obchodech. Na tuto otázku plně odpovíte až tehdy, když vlastní firmu porovnáte s konkurenty na základě důkazů, a ne dojmů z jednotlivých rozhovorů.
Na podkladovou otázku, jaká práce ve vaší vlastní firmě je skutečně převoditelná na AI, s dohledem nebo zcela, odpovídá po jednotlivých úkolech pracovní scan FTE TO AI.
Určete dimenze, na kterých si myslíte, že vítězíte nad konkurenty, a ověřte je v bezplatné dimenzní kontrole: uvedete, kde si myslíte, že máte navrch, a uvidíte, které z těchto tvrzení lze obhájit důkazy a která stojí na předpokladu. Kompletní benchmark, se skóre peer group a maticí důkazů pro každou dimenzi, se připravuje.