Phoebe Lee, CEO của SMLSCO, ban đầu học kỹ thuật hóa học.cô ấy bước vào lĩnh vực bán hàng sản phẩm công nghiệp và trở thành nhân viên bán hàng hàng đầu trong năm đầu tiên của mình.
Chín năm sau, cô bắt đầu lãnh đạo một công ty và khám phá cách sử dụng AI để chuyển đổi kinh nghiệm bán hàng cá nhân của mình thành khả năng tổ chức.AI có thể tăng cường khả năng quản lý, nhưng phán đoán kinh doanh, mối quan hệ khách hàng và trách nhiệm lãnh đạo vẫn cần được xử lý bởi con người. "
Từ chuyên ngành Kỹ thuật hóa học sang công việc bán hàng
Trong năm thứ ba của tôi, tôi nhận ra rằng môi trường làm việc trong chuyên ngành ban đầu của tôi không phù hợp với tôi, và tôi cũng nhận ra rằng kỹ năng tiếng Anh, phong cách giao tiếp,và tính cách phù hợp hơn với bán hàng quốc tế. "
Sau khi gia nhập ngành công nghiệp kim loại công nghiệp, Phoebe trở thành nhân viên bán hàng hàng đầu trong năm đầu tiên.hiệu suất bán hàng mạnh mẽ của cô không còn cung cấp cho cô một hướng đi mớiCô bắt đầu tự hỏi, "Nếu tôi không còn chịu trách nhiệm duy nhất cho hiệu suất cá nhân của mình, tôi có thể đi xa như thế nào?"
Trong khi công ty đang chuẩn bị ra mắt một doanh nghiệp mới, một chuyến đi đến Wenzhou khiến cô nhận ra rằng cơ hội này thậm chí còn lớn hơn so với những gì cô ban đầu nghĩ.
Tôi quyết định tham gia trực tiếp và chấp nhận rủi ro tài chính cá nhân đáng kể để giúp xây dựng công ty mới".
Sau khi chuyển từ đại diện bán hàng sang quản lý, sự tập trung của cô ấy mở rộng ra ngoài đơn giản chỉ đơn giản là đơn đặt hàng để bao gồm phát triển nhóm, xây dựng hệ thống, sao chép thực tiễn tốt nhất,và sự tăng trưởng của đại diện bán hàng.
Trong quản lý bán hàng, Phoebe phát hiện ra: Chủ doanh nghiệp tập trung vào kết quả, minh bạch và đường ống nhân tài; các nhà quản lý cần kiểm soát quy trình và cảnh báo sớm;trong khi đại diện bán hàng hàng đầu hy vọng cải thiện hiệu quả, nhận phản hồi hiệu quả, và giảm các nhiệm vụ điền biểu mẫu vô nghĩa".
Các hệ thống CRM và ERP truyền thống có thể ghi lại một lượng lớn thông tin nhưng có thể không nhất thiết hỗ trợ việc ra quyết định.các nhà quản lý vẫn cần theo dõi thủ công các quy trình, và các thực tiễn tốt nhất vẫn khó tái tạo.
Theo quan điểm của tôi, AI cung cấp những khả năng mới để thiết lập một cơ chế làm việc thống nhất phù hợp với các mục tiêu của cả ba bên".
Di chuyển dữ liệu từ ghi lại đến sử dụng
Có một sự khác biệt cơ bản giữa ghi lại thông tin và thực sự sử dụng nó".
CRM truyền thống có thể hiển thị thời gian theo dõi khách hàng cuối cùng, trong khi Đại lý AI có thể kết hợp thông tin hiện có để đánh dấu khách hàng cần sự chú ý ưu tiên.Báo cáo hàng tháng trình bày kết quả đã xảy ra, trong khi một nhân viên AI có thể giúp các nhà quản lý phân tích các nguyên nhân cơ bản trong thời gian thực.
Trước khi áp dụng AI, các công ty trước tiên phải làm rõ những gì để ghi lại, làm thế nào để thực hiện công việc và những quyết định mà dữ liệu nên hỗ trợ.
Khả năng quản lý vẫn bắt đầu từ con người
AI có thể cải thiện quản lý bán hàng, nhưng phán đoán và mối quan hệ của con người vẫn là điều không thể thiếu".
Các hệ thống có thể tổ chức kiến thức, xác định các mô hình và đưa ra các khuyến nghị, nhưng chúng không thể thay thế phán đoán kinh doanh của đại diện bán hàng hoặc sự tin tưởng mà họ xây dựng với khách hàng.
Các nhà quản lý phải sử dụng AI trước tiên để hiểu khả năng và giới hạn của nó trước khi tích hợp nó vào công việc thực tế.Các tổ chức cũng nên hỗ trợ nhân viên chủ động khám phá AI, trau dồi kiến thức AI, phán đoán và nhận thức rủi ro của họ. "
Là một người quản lý không có nền tảng kỹ thuật, Phoebe cũng cảm thấy thất vọng khi nhìn thấy các thông báo lỗi.
Tôi sẽ sao chép thông báo lỗi và hỏi AI về nó, sau đó học và điều chỉnh từng bước. Tôi cũng sẵn sàng chia sẻ quá trình học của mình một cách cởi mở,giúp thu hẹp khoảng cách giữa các nhà quản lý và nhân viên. "
Từ thực tập viên bán hàng đến CEO, Phoebe không bao giờ ngừng học hỏi.nhưng những động lực thực sự của sự thay đổi vẫn là những người sẵn sàng phán xét và hành động.
Phoebe Lee, CEO của SMLSCO, ban đầu học kỹ thuật hóa học.cô ấy bước vào lĩnh vực bán hàng sản phẩm công nghiệp và trở thành nhân viên bán hàng hàng đầu trong năm đầu tiên của mình.
Chín năm sau, cô bắt đầu lãnh đạo một công ty và khám phá cách sử dụng AI để chuyển đổi kinh nghiệm bán hàng cá nhân của mình thành khả năng tổ chức.AI có thể tăng cường khả năng quản lý, nhưng phán đoán kinh doanh, mối quan hệ khách hàng và trách nhiệm lãnh đạo vẫn cần được xử lý bởi con người. "
Từ chuyên ngành Kỹ thuật hóa học sang công việc bán hàng
Trong năm thứ ba của tôi, tôi nhận ra rằng môi trường làm việc trong chuyên ngành ban đầu của tôi không phù hợp với tôi, và tôi cũng nhận ra rằng kỹ năng tiếng Anh, phong cách giao tiếp,và tính cách phù hợp hơn với bán hàng quốc tế. "
Sau khi gia nhập ngành công nghiệp kim loại công nghiệp, Phoebe trở thành nhân viên bán hàng hàng đầu trong năm đầu tiên.hiệu suất bán hàng mạnh mẽ của cô không còn cung cấp cho cô một hướng đi mớiCô bắt đầu tự hỏi, "Nếu tôi không còn chịu trách nhiệm duy nhất cho hiệu suất cá nhân của mình, tôi có thể đi xa như thế nào?"
Trong khi công ty đang chuẩn bị ra mắt một doanh nghiệp mới, một chuyến đi đến Wenzhou khiến cô nhận ra rằng cơ hội này thậm chí còn lớn hơn so với những gì cô ban đầu nghĩ.
Tôi quyết định tham gia trực tiếp và chấp nhận rủi ro tài chính cá nhân đáng kể để giúp xây dựng công ty mới".
Sau khi chuyển từ đại diện bán hàng sang quản lý, sự tập trung của cô ấy mở rộng ra ngoài đơn giản chỉ đơn giản là đơn đặt hàng để bao gồm phát triển nhóm, xây dựng hệ thống, sao chép thực tiễn tốt nhất,và sự tăng trưởng của đại diện bán hàng.
Trong quản lý bán hàng, Phoebe phát hiện ra: Chủ doanh nghiệp tập trung vào kết quả, minh bạch và đường ống nhân tài; các nhà quản lý cần kiểm soát quy trình và cảnh báo sớm;trong khi đại diện bán hàng hàng đầu hy vọng cải thiện hiệu quả, nhận phản hồi hiệu quả, và giảm các nhiệm vụ điền biểu mẫu vô nghĩa".
Các hệ thống CRM và ERP truyền thống có thể ghi lại một lượng lớn thông tin nhưng có thể không nhất thiết hỗ trợ việc ra quyết định.các nhà quản lý vẫn cần theo dõi thủ công các quy trình, và các thực tiễn tốt nhất vẫn khó tái tạo.
Theo quan điểm của tôi, AI cung cấp những khả năng mới để thiết lập một cơ chế làm việc thống nhất phù hợp với các mục tiêu của cả ba bên".
Di chuyển dữ liệu từ ghi lại đến sử dụng
Có một sự khác biệt cơ bản giữa ghi lại thông tin và thực sự sử dụng nó".
CRM truyền thống có thể hiển thị thời gian theo dõi khách hàng cuối cùng, trong khi Đại lý AI có thể kết hợp thông tin hiện có để đánh dấu khách hàng cần sự chú ý ưu tiên.Báo cáo hàng tháng trình bày kết quả đã xảy ra, trong khi một nhân viên AI có thể giúp các nhà quản lý phân tích các nguyên nhân cơ bản trong thời gian thực.
Trước khi áp dụng AI, các công ty trước tiên phải làm rõ những gì để ghi lại, làm thế nào để thực hiện công việc và những quyết định mà dữ liệu nên hỗ trợ.
Khả năng quản lý vẫn bắt đầu từ con người
AI có thể cải thiện quản lý bán hàng, nhưng phán đoán và mối quan hệ của con người vẫn là điều không thể thiếu".
Các hệ thống có thể tổ chức kiến thức, xác định các mô hình và đưa ra các khuyến nghị, nhưng chúng không thể thay thế phán đoán kinh doanh của đại diện bán hàng hoặc sự tin tưởng mà họ xây dựng với khách hàng.
Các nhà quản lý phải sử dụng AI trước tiên để hiểu khả năng và giới hạn của nó trước khi tích hợp nó vào công việc thực tế.Các tổ chức cũng nên hỗ trợ nhân viên chủ động khám phá AI, trau dồi kiến thức AI, phán đoán và nhận thức rủi ro của họ. "
Là một người quản lý không có nền tảng kỹ thuật, Phoebe cũng cảm thấy thất vọng khi nhìn thấy các thông báo lỗi.
Tôi sẽ sao chép thông báo lỗi và hỏi AI về nó, sau đó học và điều chỉnh từng bước. Tôi cũng sẵn sàng chia sẻ quá trình học của mình một cách cởi mở,giúp thu hẹp khoảng cách giữa các nhà quản lý và nhân viên. "
Từ thực tập viên bán hàng đến CEO, Phoebe không bao giờ ngừng học hỏi.nhưng những động lực thực sự của sự thay đổi vẫn là những người sẵn sàng phán xét và hành động.
