Egy széles termékvonal kapacitást igényelt: több variáns több készletgazdálkodást jelent, több dokumentációt, több karbantartást termékvonalanként, és több embert, akik tudják, miben tér el egymástól minden variáns. Azok a vállalatok, amelyek szűken maradtak, ezt gyakran nem ambícióhiány miatt tették, hanem mert a szélesség olyan kapacitásigény volt, amit nem mindig lehetett megoldani. Aki viszont tudott bővülni szélességben, az strukturális előnyre tett szert: több választás az ügyfélnek, nagyobb esély a megfelelő megoldásra, több ok arra, hogy egy szállítónál maradjon.
Ez a számítás évekig stabil volt. Most azonban változik, mert a termékszélesség mögötti munka egy része már nem kapacitás kérdése.
Minden extra variáns vagy termékvonal mögött feladatok halmozódnak. A specifikációk aktuálisan tartása. A dokumentáció frissítése variánsonként minden változásnál. Összehasonlító anyag készítése, hogy az ügyfél megértse a két variáns közötti különbséget. Kérdések megválaszolása olyan kombinációkról, amelyek nem szerepelnek a standard katalógusban. Új variánsok tesztelése a meglévő állításokkal szemben, mielőtt piacra kerülnek.
Ez a munka a három kategóriára oszlik, amely mindenütt visszatér ilyen típusú elmozdulásoknál. Egy új variáns első koncepció-dokumentációjának elkészítése olyan feladat, amit az AI átvehet. Annak megítélése, hogy egy variánsok közötti összehasonlítás helyes és megfelel-e az előírásoknak, olyan munka, ahol az AI javaslatot tesz, és egy ember jóváhagyja vagy elutasítja, indoklással. És a döntés egy teljesen új termékvonal elindításáról, a hozzá tartozó beruházással és kockázattal, emberi munka marad.
Ha egy széles termékvonal mögötti karbantartás kevesebb kapacitást igényel, megváltozik az összehasonlítás egy tíz variánst kínáló szállító és egy ötven variánst kínáló szállító között. Korábban az ötven variáns a méret és a szervezettség jele volt. Most akár annak jele is lehet, hogy a karbantartás jórészt automatizált, kevesebb emberrel, akik tényleg tudják, miért különbözik a harmincnegyedik variáns a harminchatodiktól.
Ennek fordítottja is igaz: egy szállító, aki tudatosan szűk marad, ezt más megfontolásból teheti, mint korábban: nem azért, mert a szélesség megfizethetetlen, hanem mert minden variánst még mindig egy ember bírál el, mielőtt piacra kerül, és ez a tempó választás, nem korlátozás.
A vevő számára a kérdés így vele együtt elmozdul. Nem csak az: milyen széles a kínálat. Hanem az: ki tartja karban azt a szélességet, és milyen gyorsan tud a szállító variánst hozzáadni anélkül, hogy a dokumentáció vagy a tanácsadás minősége felhígulna. Két szállító, akiknek ugyanolyan nyolcvan variánsuk van, ezen a ponton teljesen eltérhet egymástól, és pontosan ez a különbség dönti el az üzletet, amikor egy ügyfél két hasonló ajánlattevő között ingadozik.
Az oka, hogy az egyik vállalat már így alakította ki ezt, a másik pedig nem, ritkán az ambícióban rejlik. Abban rejlik, hogy mi van már kialakítva: mennyire strukturált a termékadat, hogy a specifikációk már gépileg olvashatók-e, hogyan alakították ki a jóváhagyási lépéseket. Egy vállalat rendezetlen termékinformációval nem tudja egyszerűen bevetni az AI-t a dokumentációra, akármennyi költségvetés is legyen. Egy vállalat rendezett termékadatbázissal viszont megteheti ezt a lépést, amint a döntés megvan.
Ez szorosan összefügg más dimenziókkal is. Az, hogy egy szervezet készen áll-e arra, hogy ezt a munkát valóban elmozdítsa, egyben kérdés arra is, mennyire éretten van kialakítva a mögöttes rendszer, amelyről itt olvashat: hogyan határozza meg a digitális érettség, hogy az AI-bevetés valóban működik-e. És a termékszélesség ritkán áll önmagában: egy széles termékvonal alig segít, ha az ügyfelek nem kapnak gyorsan választ arra, melyik variáns illik hozzájuk, ami közvetlenül összefügg azzal, mit jelent a gyorsabb válaszadás a versenytársakkal való összehasonlításban.
Egy ügyfél, aki két szállítót hasonlít össze, ezt legtöbbször nem a katalógusban lévő variánsok számán érzi meg, hanem azon, mi történik egy nem-standard kérdésnél. Tud-e a szállító egy napon belül megalapozott választ adni egy szélső esetről, vagy két hétbe telik ez, mert valakinek előbb ki kell derítenie, hogy az adott kombináció egyáltalán létezik-e. Ez a válaszadási tempó gyakran közvetlen tükre annak, mennyi mögöttes munka mozdult már el.
Ez a termékszélességet olyan dimenzióvá teszi, amit könnyű rosszul megítélni egy értékesítési beszélgetésben. Egy szállító állíthat szélességet a katalógusa alapján, míg a valóban számító kérdés az, hogy az a szélesség karban tartható és megmagyarázható-e is abban a pillanatban, amikor az ügyfélnek pénzt, azaz várakozási időt jelent.
Ez a megfontolás nem függ el a propozíció többi részétől. Aki áron versenyez, míg egy versenytárs csendben bővíti a szélességét extra kapacitás nélkül, az visszaköszönő nyomást lát a tárgyalásban, egy mintázatot, amelyet az ár növekvő nyomása és a máshol már elmozdult munka közötti kapcsolat fejt ki bővebben. És egy fúzió vagy felvásárlás esetén a termékszélesség kérdése egyike azoknak, amit elsőként újra fel kell tenni, ahogyan arról hogyan határozza meg egy felvásárlás után újra, hol áll a peer csoporthoz viszonyítva olvashat.
Melyik része az Ön saját termékvonala mögötti munkának valóban átvehető, feladatonként és nem általános kifejezésekben, az a kérdés, amelyre az FTE TO AI munkaszkennje választ ad.
Az a kérdés, hogy termékszélessége valódi előnyt jelent-e, vagy egy olyan állítás, amit már senki sem ellenőriz, néhány perc figyelemmel élesebben megválaszolható. Az ingyenes dimenzió-ellenőrzésben megnevezi, min gondolja, hogy nyer, és láthatja, hogy ezen állítások melyike védhető bizonyítékkal. A teljes benchmark, a dimenziónkénti bizonyítási mátrixszal és a peer csoportjával való összehasonlítással, jelenleg épül.