Những bài học lớn nhất của tôi từ Jeanne DeWitt Grosser (cựu Giám đốc Kinh doanh tại @Stripe, hiện là COO tại @Vercel): 1. Những gì thất bại cách đây bảy năm giờ đây hoạt động với AI. Năm 2017, Jeanne đã cố gắng xây dựng một hệ thống tại Stripe tự động cá nhân hóa email gửi đi dựa trên dữ liệu công ty. Mặc dù làm việc với các nhà khoa học dữ liệu hàng đầu thế giới, nhưng nó đã thất bại do quá nhiều lỗi. Ngày nay, chính cách tiếp cận đó hoạt động. Điều này cho thấy AI đã biến những ý tưởng trước đây không thể thành khả thi. 2. Một kỹ sư GTM tại Vercel đã giảm một đội ngũ bán hàng 10 người xuống còn 1 (chỉ trong 6 tuần). Nhóm của Jeanne tại Vercel đã có một kỹ sư xây dựng một đại lý AI xử lý việc đủ điều kiện khách hàng tiềm năng đến, tìm kiếm khách hàng tiềm năng và đánh giá mất mát giao dịch. Đại lý này tốn 1.000 đô la mỗi năm để vận hành so với hơn 1 triệu đô la tiền lương cho đội ngũ bán hàng. Chín thành viên trong đội bị thay thế đã chuyển sang công việc có giá trị cao hơn thay vì bị sa thải, và nhân viên bán hàng còn lại hiệu quả gấp 10 lần. 3. Bot đánh giá mất mát giao dịch AI của họ đã trở nên tốt hơn trong việc hiểu điều gì đã sai hơn cả con người. Khi Jeanne phân tích tổn thất lớn nhất của quý, nhân viên bán hàng đã đổ lỗi cho giá cả. Nhưng một đại lý AI đã xem xét từng email, bản sao cuộc gọi và tin nhắn Slack và phát hiện ra lý do thực sự: họ chưa bao giờ nói chuyện với người kiểm soát ngân sách, và khi ROI được đề cập, khách hàng rõ ràng không tin vào các tuyên bố giá trị. Họ hiện đang sử dụng AI để phân tích các cuộc gọi bán hàng theo thời gian thực và gửi cảnh báo như "Bạn đã đi được nửa chặng đường trong quy trình bán hàng và chưa nói chuyện với người quyết định ngân sách." 4. Chờ đến khi đạt 1 triệu đô la doanh thu trước khi thuê nhân viên bán hàng đầu tiên. Các nhà sáng lập nên tiếp tục tự bán hàng cho đến khi họ đạt khoảng 1 triệu đô la doanh thu hàng năm với một quy trình có thể lặp lại. Chìa khóa là có một hồ sơ khách hàng lý tưởng được xác định—những khách hàng có đặc điểm tương tự. 5. Phân khúc khách hàng dựa trên những gì thúc đẩy quyết định mua hàng của họ, không chỉ dựa trên quy mô công ty. OpenAI có khoảng 3.000 nhân viên, điều này thường sẽ đưa họ vào danh mục "thị trường trung bình". Nhưng họ là một trong 25 trang web hàng đầu toàn cầu về lưu lượng truy cập, vì vậy Vercel coi họ là khách hàng doanh nghiệp cần bán hàng phức tạp. Phân khúc hiệu quả kết hợp quy mô công ty với tỷ lệ tăng trưởng, lưu lượng truy cập web, loại khối lượng công việc và ngành—bởi vì việc bán hàng cho các công ty thương mại điện tử yêu cầu ngôn ngữ hoàn toàn khác so với việc bán hàng cho các công ty tiền điện tử. 6. Hầu hết khách hàng mua để tránh rủi ro, không phải để tăng cơ hội. Khoảng 80% khách hàng mua để giảm đau hoặc tránh vấn đề, trong khi chỉ 20% mua để tăng lợi ích. Điều này có nghĩa là bạn nên tập trung thông điệp bán hàng của mình vào những gì có thể sai nếu không có sản phẩm của bạn—như bị tụt lại phía sau đối thủ cạnh tranh hoặc làm tổn hại đến danh tiếng của họ—thay vì chỉ nói về các tính năng thú vị. Điều này đặc biệt đúng khi bán hàng cho các công ty lớn hơn, nơi sự nghiệp cá nhân đang bị đe dọa. 7. Các đội ngũ bán hàng nên không thể phân biệt với các quản lý sản phẩm—trong một thời gian. Jeanne thuê những nhân viên bán hàng có kiến thức sản phẩm sâu sắc đến mức nếu bạn đặt một người trước một nhóm kỹ sư, sẽ mất 10 phút để nhận ra họ không phải là một quản lý sản phẩm. Sự tín nhiệm này cho phép các đội ngũ bán hàng phục vụ như một phần mở rộng của nghiên cứu và phát triển—một đội ngũ bán hàng 20 người nói chuyện với hàng trăm khách hàng hàng tuần và có thể chuyển đổi những cuộc trò chuyện đó thành những hiểu biết về sản phẩm ở quy mô lớn. 8. Xây dựng các công cụ bán hàng AI của riêng bạn có thể tốt hơn việc mua phần mềm có sẵn. Bởi vì AI còn mới và quy trình bán hàng của mỗi công ty là duy nhất, Jeanne nhận thấy rằng việc xây dựng các đại lý nội bộ tùy chỉnh thường mang lại giá trị nhiều hơn so với việc mua giải pháp từ nhà cung cấp. Một kỹ sư go-to-market đã xây dựng bot phân tích giao dịch của họ chỉ trong hai ngày, hoàn toàn phù hợp với quy trình làm việc cụ thể của họ. Những kỹ sư này theo dõi các nhân viên bán hàng hàng đầu để hiểu quy trình làm việc của họ, sau đó xây dựng tự động hóa mà sẽ mất hàng tháng hoặc không thể thực hiện chỉ vài năm trước. 9. Làm cho mọi tương tác bán hàng trở nên tuyệt vời, bất kể khách hàng có mua hay không. Jeanne đã thay thế các cuộc gọi khám phá nhàm chán tại Stripe bằng các phiên hợp tác vẽ bảng trắng, nơi khách hàng vẽ kiến trúc thanh toán của họ. Nhiều khách hàng chưa bao giờ hình dung hệ thống của chính họ trước đây. Họ rời đi với một tài sản hữu ích và cảm giác hợp tác, bất kể họ có mua hay không. Nhiều người đã quay lại nhiều năm sau để mua hàng. Hãy nghĩ về quy trình go-to-market của bạn như một sản phẩm, không chỉ là một chức năng bán hàng. 10. Tăng trưởng dựa trên sản phẩm có một giới hạn—không có công ty nào trị giá 100 tỷ đô la chỉ dựa vào nó. Trong khi tăng trưởng dựa trên sản phẩm (nơi người dùng có thể đăng ký và bắt đầu sử dụng sản phẩm mà không cần nói chuyện với bộ phận bán hàng) hoạt động tốt cho sự phát triển ban đầu, khách hàng thường sẽ không chi một triệu đô la thông qua quy trình tự phục vụ. Mỗi công ty công nghệ lớn cuối cùng đều xây dựng một đội ngũ bán hàng cho các giao dịch lớn hơn. Sai lầm là chờ đợi quá lâu, vì việc xây dựng một quy trình bán hàng có thể dự đoán mất thời gian.