里拉的工程领袖讨论了从识别市场差距到开发创造收入的销售培训平台的旅程,该平台正在重新塑造销售绩效。 销售支持的景观正在经历一个显著的转变,由人工智能的整合驱动。历史上,销售培训一直是一个反应性的过程,经理在完成呼叫后提供反馈。 现在,这种模式受到新兴技术的挑战,这些技术提供实时指导,旨在影响结果的发生,而不是仅仅是回顾分析它们。 他的工作已经为Rilla创造了7个数字的收入,预计到今年年底将达到8个数字,为创建颠覆性技术的复杂过程提供了洞察力。 从挫折到创新 传统的销售管理面临一个关键的缺陷:实时客户对话和反馈会话之间的差距. 这种延迟将即时学习时刻转化为错过的机会,创造了切实需要的实时教练平台来弥合这种差距。 他指出:“在用户访谈中,我一直听到同样的沮丧:教练几乎总是反应性的,经理们只看到通话结束后发生了什么,这迟到了影响结果或建立代表的信心。 结构化 Jabbour回忆起这一认识:“那就是闪电:如果我们能在呼叫仍然活着时倾听,理解和表面正确的冲动,并为经理提供一种方式,在瞬间积极支持重复,我们可以改变结果,而不仅仅是报告。 销售支持框架 这种专注于立即干预反映了更广泛的行业趋势,报告表明: 要么在他们的销售流程中实施人工智能,要么计划这样做。 90%的公司 克服初始产品障碍 将一个想法转化为一个功能性的产品需要跨越重要的技术和战略障碍,而对于实时音频分析,技术要求非常严格。 Jabbour确定了早期障碍,包括“在保持用户同意和隐私的同时,从设备和网络捕捉和流高质量的音频,在噪音环境中实现低延迟语音到文本的挑战。 以多种方式解决干预,但明确的战略路线图是必不可少的。 ,专注于分析工作流程以识别机会。 不同类型的销售平台 组织可用 “在编写代码之前,我制作了一份长而详细的工程设计文件,其中列出了架构、故障模式和测量计划,”Jabbour解释道。 识别核心用户疼痛点 为了确保产品满足真正的需求,需要深入了解用户的疼痛点,通过面试和影视现场销售电话,出现了几个关键主题:时间,一致性和规模。 这些问题阻碍了销售团队有效地加强最佳实践,“最大的失去机会是缺乏现场培训。 这种见解强调了实时教练旨在解决的一个关键挑战,因为销售重复可以 在一周内,Jabbour将这些疼痛点直接地图到产品功能中,例如直播通话可见性和警报。 忘记高达70%的训练 这种以用户为中心的方法确保了技术的有目的应用,“这确保了我们不是为了人工智能而建立“AI”,而是针对精确的摩擦管理人员的生活,”他补充道。 他们有36%的机会获得更高的赢利率。 强化教练 速度和规模的设计 实时系统的架构必须对速度进行优化,因为过晚传递的见解会失去价值。 Jabbour分享道:“我把问题分解成一个低延迟的流媒体管道,每个跳跃都有严格的预算,”其中包括音频流、转录和AI模型。 这种模块化结构在使用多代理系统中很常见。 指导哲学集中在即时实用性上。 去中心化通信协议 “设计原理很简单:如果它不能在几秒钟内出现并有助于人类做出更好的决定,它不属于实时路径,”Jabbour说。 ,其中组件与外部资源相互作用以实现目标。 代理工作流程 通过数据验证影响 在扩展新产品之前,其现实世界的影响必须通过可测量的结果进行验证。 “我们每周对他们进行了迭代,并在六周后确定这是进行回报分析的合适时机,”Jabbour回忆道。 需要明确的基准来衡量进展。 评估试点计划 该初步测试的结果是显著的,显示了从29%增加到34%的近期增长率,“这种影响验证了我们的方法,”他说。这个数据驱动的验证提供了进一步投资具有证实价值的功能的信心。 . 50% 更高的平均赢利率 从原型到平台 将产品从早期原型转变为稳定的平台需要从发现到可靠性和可扩展性的战略转变。 “随着我们扩展用户群,很明显,我们需要将重点从构建0至1转移到试图弄清楚什么是有效的,以使产品在高负荷下稳定、可扩展和性能,”Jabbour解释道。 这个旅程反映了破坏性和 ,最初的突破必须随之而来,不断的改进,这个过程也涉及团队的成长。 增量创新 “我独自建造了第一个版本,然后引入了更多的工程师,现在领导了一个四人组成的团队,在工程和设计方面,这使我们能够扩展功能,而不会牺牲我们的速度和质量,”Jabbour指出。 全面市场解决方案。 低端破坏性创新 平衡速度和稳定性 在构建关键任务的业务应用程序时,开发人员面临一个基本的挑战:快速移动,同时构建可靠的东西。 一个核心原则是,在早期阶段优先考虑深度而不是宽度,“在增加宽度之前,获得一个令人难以置信的坚固的黄金路径。 这种方法得到了技术保障的支持,例如功能旗帜,防止微妙的功能发布损害可靠性。对系统监控的早期投资也是至关重要的。 这些做法在企业希望将人工智能驱动的工具添加到现有工作流程时至关重要,其目标是使流程更智能,更高效,而不会产生可能损害业务的新风险。 代理AI的未来 展望未来,人工智能的发展正在向更自主和更有能力的系统指向,下一代产品可能会超越提供洞察力来执行复杂任务。 “一个让我兴奋的事情是建立代理辅导员,帮助人们在每一个客户时刻做出更好的决定 - 销售,成功和支持,”Jabbour说。 这一愿景延伸到创建能够管理端到端业务功能的系统,这是一个核心的概念。 通过AI的代理人,这种进展 可以自动化从领先资格到提案生成的一切。 重塑业务执行 销售代理 AI Jabbour预测:“代理人是语音第一和多式,默认情况下是安全的,他们将边界模型与设备计算和新硬件相结合,为每个人提供“个人助手”。 开发实时人工智能培训是组织如何支持销售团队的一个关键步骤,从识别市场挫折到构建可扩展、数据验证的平台的旅程强调了对0至1产品创建的纪律化方法。 通过专注于实实在在的结果和以用户为中心的设计,创新者展示了技术不仅可以改变流程,还可以改变性能。

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亚历山大杰布尔在里拉建立实时销售AI从0到1

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