Jak Mike Gannon (Dyrektor ds. Przychodu w Snowflake) mógłby skalować przychody korporacyjne dzięki AI

Skalowanie przychodów korporacyjnych w potędze danych jaką jest Snowflake wymaga ogromnej koordynacji. W tym hipotetycznym studium przypadku badamy, w jaki sposób Mike Gannon mógłby wykorzystać DealoAgent do oblokowania prognozowania, udoskonalenia strategii umów i wzmocnienia zespołów ds. sprzedaży.

UWAGA: Poniższe studium przypadku jest hipotetyczne i bada jak Mike Gannon, CRO w Snowflake, mógłby wykorzystać DealoAgent.AI. Snowflake to wiodąca w branży platforma chmury danych, a ten scenariusz został stworzony by zilustrować możliwości DealoAgent.

**Snowflake** napędza infrastrukturę danych najbardziej innowacyjnych przedsiębiorstw wielkich korporacji. Dla Dyrektora ds. Przychodu, takiego jak Mike, zarządzającego całą sprzedażą globalną chmury decydującym wyzwaniem jest precyzyjna wycena modelu biznesowego, a dla menedżerów odpowiednie zaangażowanie klienta podczas przedłużającego się cyklu życia produktu.

Wyzwanie: Skalowanie Machiny Przychodu

Oto **Mike Gannon**, Dyrektor ds. Przychodu w Snowflake. Z wybitnym rekordem osiągnięć w napędzaniu ogromnego wzrostu w różnych firmach tworzących zaawansowane oprogramowanie dla korporacji, wie, że skalowanie powyżej mld przychodów będzie wymagało precyzji, wyjątkowej widoczność oraz wsparcia by nauczyć menedżerów (Account Executives) skutecznie sprzedawać coraz bardziej skomplikowane rozwiązania.

Zarządzanie na globalną skalę opiera się na spójności oprogramowania CRM. Główne wyzwania w dzisiejszych procesach sprzedaży w tym dziale polegają na minimalizacji zatorów.

Rozwiązanie z DealoAgent.AI

Wyobrażając sobie model korporacji. Mike wdraża platformę DealoAgent wspieraną silnikiem analiz jako wizerunek operacyjnej widoczności we wprawianiu struktury. Pomoc ta analizuje e-maile, czaty by pomóc analizować spotkania w czasie rzeczywistym wspierając doradczym wnioskowaniem każdą analizę konta przed i po spotkaniu.

1. Ustalanie przyszłych spadków zaangażowań

Prognozowanie wspierające precyzyjne decyzje zamiast historycznego ujęcia w CRM handlowca.

**Nowe podejście z danymi**: System asystujący ostrzeże w czasie rzeczywistym np.: *"UWAGA!: U klienta z Enterprise Corp. zidentyfikowano 30% zwolnienie rozmów dla działu rozwoju na przestrzeni tego miesiąca. Ostatnio podjęte relacje biznesowo-techniczne zakończyły się krytyką z odnalezieniem nowych platform. Odnotowuje: Duże ryzyko spadku zużycia chmury. Rekomendowana dyskusja na poziomie executive sponsora"*. Mike widzi autentyczne perspektywy w liczbach i alertach.

2. Gotowa wiedza przed spotkaniami c-level (wskazówki)

DealoAgent streszcza z historii działań przed negocjacją z Enterprise Corporation, w kilka sekund kluczową strategię uwydatniającą notatki CEO i wyzwań klienta na jednym wspólnym panelu.

3. Inteligentne wskazówki na tle udanej sprzedaży we własnym ekosystemie

Trenowanie nowych pracowników przebiega z automatyczną wiedzą pochodzącą prosto od najbardziej rzutkich specjalistów. Brak losowego osłuchiwania połączeń by odkrywać strategię handlową - DealoAgent tworzy wyzwania sam informując jakie procesy czy zwroty u najaktywniejszych dają pozytywne rozwiązanie we wdrożeniu danego komponentu do innych słabszych zespołów z powiadomieniem.

Efekty po implementacji

Podsumowanie

Dla CRO Mike Gannona cel ze wsparciem DealoAgent to stworzenie przejrzystości, bez uciekania na poszukiwania danych na rękę. Przeinaczenie firmy z chmury do potężnej koordynacji u handlowców o globalnym standardzie AI zwiększa szanse wzrostowe podmiotu ze zoptymalizowanymi precyzyjnymi celami. Ekosystem staje się napędzony i samodzielny a menedżer może się stać mistrzem na stanowiskach dla rosnących pracowników operacyjnych.