A Snowflake szerint az AI a sales és marketing együttműködésén múlik

A pilotok önmagukban nem hoznak bevételt

A Snowflake szeptember 9-én publikált útmutatója arra a kérdésre keresi a választ, miért nem jelenik meg a vállalatok AI-befektetéseinek megtérülése akkor sem, amikor már több kísérleti projekt fut, és a munkatársak használják is az eszközöket.

A cég saját tapasztalata szerint a gond strukturális. Az összetett értékesítési folyamatokban a sales és a marketing gyakran külön célokat követ, eltérő adatokkal dolgozik, és ugyanarról az ügyfélről két külön történetet mesél. Az AI láthatóbbá tette ezt a szakadékot, de önmagában nem szüntette meg.

A Snowflake szerint a kampányokból, hívásleiratokból, ügyfélszolgálati jegyekből és termékhasználati jelekből már rendelkezésre áll a bevételnöveléshez szükséges információ. Ezek azonban sokszor nem érkeznek meg együtt a megfelelő időben. A vállalat négy bevételi szivárgási pontot azonosított: a rejtett, az átadási, az értékteremtési és a sebességhez kapcsolódó szivárgást.

A RAMP négy lépésben épít működési modellt

A bemutatott módszertan neve RAMP, amely a Reveal, Architect, Mobilize és Prove szavakból áll. A keretrendszer célja, hogy az AI-képességeket összekapcsolja a bevételre ható döntési pontokkal. A Snowflake ezt nem egyszeri programként, hanem egymásra épülő ciklusok sorozataként írja le.

Az útmutató a négy szakaszhoz diagnosztikai kérdéseket, irányítási modellt, mérési megközelítést és a Snowflake által elkövetett hibák tanulságait is társítja. A vállalat hangsúlyozza, hogy a bevezetés előtt a működés emberi feltételeit is rendezni kell.

A modell négy, egymással összefüggő területet kezel: az embereket, a folyamatokat, a technológiát és az értékeket. A Snowflake szerint különösen az értékek kapnak kevés figyelmet. Az AI átalakítása olyan munkafolyamatok elengedését is igényelheti, amelyeket a dolgozók évek alatt sajátítottak el, ezért a vezetőknek bizalmat, empátiát és teret kell biztosítaniuk a kérdéseknek. A felelős AI szintén alapelv: minden AI által támogatott eredményért egy név szerint kijelölt ember felel.

A Snowflake számokkal támasztja alá a megközelítést

A vállalat közlése szerint a program 18 hónap alatt, több mint 6000 munkatárs bevonásával működött. A Snowflake minden kiépített megoldással egy konkrét, megnevezett szivárgási pontot kezelt.

• A javuló nyerési arányok az EMEA-régióban hozzávetőleg 37 százalékos éves bevételnövekedéshez járultak hozzá.
• Az EMEA-régióban hat hónapon belül 25 és 30 százalék között rövidültek az értékesítési ciklusok.
• Hetente 2600 órát szabadítottak fel stratégiai, nagyobb értékű munkára.
• A nagy potenciálú ügyfeleknél 2,3-szorosára nőtt a lefoglalt találkozók száma, miközben a marketingköltés 38 százalékkal csökkent.
• A Snowflake 2026 júniusában végzett belső felmérésében a marketingesek 92 százaléka mondta azt, hogy az AI korábban lehetetlen munkát tesz lehetővé.

Ezek a számok a Snowflake saját közléséből származnak. A vállalat két ügyfél példáját is bemutatja. A Novartis szerint minden terepi interakció teljes, valós idejű ügyfélképre épül. Az Intercomnál a Snowflake állítása szerint az AI Sales Cockpit, az életciklus-marketing automatizálása és az ügynöki üzleti intelligencia használata 96 százalékkal gyorsította az insight-jelentések elkészítését, és havonta több mint 2000 órát adott vissza az értékesítőknek.

A felhasználóknak az együttműködés átalakítása a tét

Az útmutató üzenete a vállalati felhasználók számára az, hogy az AI bevezetése nem korlátozódhat új eszközök vásárlására vagy különálló feladatok gyorsítására. A Snowflake szerint akkor lesz hatása a pipeline-ra, ha a marketing és az értékesítés ugyanabból az adatforrásból dolgozik, közös folyamatok mentén működik, és összehangoltan reagál az ügyfél jeleire.

A cég úgy véli, hogy a jövőben azok a vállalatok járhatnak sikerrel, amelyek az AI-t a bevételi döntések konkrét pillanataihoz kapcsolják. A teljes RAMP-keretrendszer, a diagnosztikai kérdések és a bevezetéshez szükséges anyagok a Snowflake útmutatójában érhetők el.