연습의 한계를 능가합니다
음악, 스포츠 또는 영업에서 기술 개발 영역에서 실무자들은 종종 지속적인 노력에도 불구하고 진보가 정지되는 지점을 나타냅니다. 일반적으로 천장 효과라고 불리는이 현상은 지속적인 개선에 큰 도전을 제시합니다.
획기적인 공부하다 Sony Computer Science Laboratories의 Shinichi Furuya 박사가 이끄는 전문 피아니스트 에서이 현상을 탐구했습니다.
연구원들은 피아니스트의 손가락을 높은 정밀도로 독립적으로 움직일 수있는 로봇 외골격 장갑을 개발했습니다. 글러브는 참가자들에게 자연 운동 제어를 초과하는 복잡한 고속 운동을 통해 안내했다.
놀랍게도, 단 30 분의 보조 훈련 후 피아니스트는 손가락 손재주와 속도가 측정 가능한 개선을 보여주었습니다. 장갑을 제거하고 양손으로 확장 된 후에도 이러한 이득은 지속되었습니다.
“나는 과잉 연습과 부상 예방 사이 에이 딜레마로 고통 받고 있었기 때문에 연습하지 않고 내 기술을 향상시키는 방법에 대해 생각해야한다고 생각했습니다.”
– Shinichi Furuya 박사
장갑은 단순히 사람들이 더 빨리 플레이하는 데 도움이되지 않았습니다. 그것은 그들에게 더 나은 모습과 더 높은 수준에서 움직이는 느낌을 보여주었습니다.
연구는 단순한 음악에 관한 것이 아닙니다. 사람들이 새로운 성과 임계 값을 내재화하는 방법에 관한 것이 었습니다.
우리는 이것도 스포츠에서 보았습니다. Roger Bannister가 1954 년에 4 분 마일을 끊었을 때, 오랫동안 육체적으로 불가능한 것으로 여겨지는 것이 다른 사람이 다시하는 데 46 일이 걸렸습니다. 1 년 안에 3 명의 주자가 더 뒤 따랐다. 오늘날 수천 명의 사람들이 그것을 달성했습니다.
“그러나 우리 각자는 평범한 것처럼 보일지 모르지만, 우리 모두는 어떤 식 으로든 특별하며, 그때까지는 특별한 일을 할 수 있습니다. 아마도 불가능하다고 생각했습니다.”
– 로저 바니 스터
인체는 갑자기 진화하지 않았습니다. 그러나 가능한 일에 대한 우리의 믿음. 이러한 돌파구는 믿음을 바꿨습니다.
피아니스트는 손가락을 더 빨리 움직이지 않았습니다. 그들은 할 수 있다는 것을 알고 떠났다. 주자는 단지 더 열심히 훈련하는 것이 아닙니다. 그들은 새로운 결과가 가능하다고 믿었 기 때문에 다르게 훈련했습니다.
판매는 다르지 않습니다. 판매자가 돌파하려면 개선이 가능하다고 믿어야합니다. 이론적으로는 아닙니다. 실제로. 그리고 그 믿음을 구축하는 가장 빠른 방법은 더 나은 시스템을 경험하거나 그들과 같은 사람이 하나로 성공하는 것을 보는 것입니다.
그것이 올바른 시스템이 할 수있는 일입니다. 사람들에게 개선 방법을 알려주는 것이 아닙니다. 그것은 그들이 할 수 있다고 믿고 증거를 제공하는 데 도움이됩니다. 리더의 목표는 이러한 종류의 신념과 성과가 확장 될 수있는 조건을 만드는 것입니다.
판매 평행 : 천장에 가장 잘 맞았습니다
숙련 된 판매자조차도 진행을 멈추는 지점에 도달합니다. 활동은 여전히 존재합니다. 노력은 여전히 존재합니다. 그러나 결과는 수준입니다. 이 고원은 판매자 주변의 환경이 더 이상 실시간으로 조정하거나 배우면서 배우는 데 도움이되지 않을 때 발생합니다.
지난 50 년 동안 판매는 주요 변화를 거쳤습니다. 각각의 실행 품질을 높이기 위해 설계되었습니다. 그들 중 많은 사람들이했습니다. 그러나 거의 모든 것이 판매자에게 의존하여 무엇을 해야하는지 알고 실제로하는 것 사이의 격차를 좁혔습니다.
- (1970 년대) 상담 판매 구매자의 요구에 중점을 둔 대화로 재구성 판매
- (1988) 스핀 판매 상황, 문제, 시사점 및 필요한 지불 질문을 통한 발견 구조를 소개했습니다.
- (1990 년대) 솔루션 판매 구매자의 통증을 맞춤형 솔루션에 연결했지만 종종 정적 스크립트와 데크에 의존합니다.
- (1985–1998) 전략적 판매 구매 그룹에 판매 및 복잡한 거래 관리를위한 구조 추가
- (2000 년대 초) CRM 시스템 중앙 집중식 파이프 라인 데이터이지만 제한된 코칭 또는 유량 지원을 제공했습니다.
- (2011) 도전자 판매 구매자 사고를 강조하고 재구성했지만 높은 담당자 숙련도가 필요했습니다.
- (2015–2020) 판매 참여 플랫폼 스케일링 구매자 참여, 그러나 기술 개발이 아닌 워크 플로에서 체계화 된 반복성
- (2017–2021) 대화 인텔리전스 도구 더 나은 코칭을 가능하게했지만 통찰력은 종종 행동의 순간 이후에 왔습니다.
각 파도는 판매자에게 더 나은 구조를 주었다. 그들은 언어, 프로세스 및 가시성을 표준화하여 천장을 올렸습니다. 그러나 대부분의 사람들은 판매자가 다음에 무엇을 해야하는지 수동으로 해석해야했습니다. 그들은 순간 전후에 지침을 제공했습니다.
사람들이 개선을 멈추기 때문이 아니라 시스템이 운동 개선을 멈추지 않기 때문입니다.
다음 단계는 판매자가 이미 움직일 때 더 나은 작업 방법을 경험할 수있는 진행 상황을 강화하는 시스템입니다.
그게 뭐야 에이전트 시스템 가능합니다. 입증 된 행동을 적시에 지침으로 번역하고 구매자 컨텍스트에 적응하며 판매자가 결정이 중요한 순간에 더 강력한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
이것이 고원을 깨는 것입니다. 믿음만이 아니라 일을하는 동안 사람들이 개선하는 데 도움이되는 시스템에 의해지지되는 믿음.
에이전트 AI 및 체계화 된 모범 사례가 고원을 깨뜨리는 방법
로봇 장갑은 단지 지침을 제공하지 않았습니다. 피아니스트에게 고위 공연의 모습에 대한 느낌의 경험을주었습니다. 그리고 그들은 이론적으로 움직이지 않고 그것을 쌓을 수 있다고 느꼈기 때문에 그것을 쌓을 수있었습니다.
에이전트 AI 비슷한 것을 제공합니다. 판매하는 동안 판매자를 지원합니다. 필요할 때 지침을 표면합니다. 그리고 시간이 지남에 따라 판매자는 맥락에서 강력한 처형이 어떻게 보이는지 보여줌으로써 새로운 본능을 개발하는 데 도움이됩니다.
그 일이 어떻게 발생하는지 여기에 있습니다.
1. 시작점이 더 강하면 판매자가 더 잘 수행합니다.
영업 담당자는 데이터가 부족하지 않습니다. 그들이 부족한 것은 해당 데이터를 유용한 것으로 바꾸는 시간이며, 실제로 거래를 진전시키는 것에 대한 명확성입니다. 그곳에서 에이전트 AI가 근본적인 변화를 일으킨다.
에이전트는 다음 단계를 추천하는 대신 최고 성능의 판매자가 작업을 수행합니다. 계정 조사, 우선 순위가 높은 구매자 식별, 실시간 참여 신호를 기반으로 우선 순위를 정하고 해당 맥락을 반영하는 통신 초안 작성. 이것은 워크 플로 위에있는 지침이 아닙니다. 그것은 그 안에 가장 중요한 실행 실행입니다.
결과는 이미 강한 출발점입니다. 판매자는 전문 지식과 판단으로 뛰어 들기 위해 전략을 개선하거나 조정하거나 시퀀스를 조정하거나 소중한 시간을“충분히 좋은”지출하는 대신 시퀀스를 조정할 수 있습니다. 그 변화는 좋은 모습에 대한 담당자의 이해를 심화시키고 더 나아질 공간을 제공합니다.
연구에 따르면, 특히 예제 나 부분 솔루션과 짝을 이룰 때 과제 중에 제공된 피드백은 나중에 주어진 피드백보다 더 강력한 기술 습득로 이어진다 (Shute, VJ, 2008). 판매자가 고품질 입력에 직접 참여하면 더 빠르게 배우고 더 잘 수행합니다. 학습은 이론적이 아니라 경험적이됩니다.
이것이 에이전트 AI가 실행을 통해 기술을 구축하는 방법입니다. 담당자에게해야 할 일이 아니라 판매자가 사용을 통해 배울 수있을 정도로 기본적인 작업을 잘 수행함으로써. 바쁜 작업이 자동화되고 모범 사례가 내장되면 담당자는 전략적 사고와 의미있는 구매자 참여에 자유롭게 집중할 수 있습니다.
2. 모범 사례가 더욱 접근 가능해집니다
일부 판매자는 미묘한 신호와 패턴을 선택할 수 있습니다. 그들은 자신의 타이밍, 언어 및 구매자 참여 감각을 개발합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 본능은 매우 효과적이지만 종종 그들의 접근 방식은 설명하거나 전달하기가 어렵습니다.
에이전트 AI는 이러한 패턴을 보이게하는 데 도움이됩니다. 접근 방식이 다른 상황에서 작동하는 방식을 감지 한 다음 더 넓은 팀에 대한 통찰력을 반영합니다. 대화 트랙은 무대 나 구매자를 기준으로 조정됩니다. 새로운 데이터가 가능 해짐에 따라 케이던스가 진화합니다. 학습은 실제 행동에 근거하기 때문에 더 구체적으로됩니다.
💡한 연구에 따르면 사람들은 연습이 체계화 될 때, 적시에 피드백을받을 때, 그리고 작업이 의미가있을 때 가장 효과적으로 향상 시킨다는 것을 발견했습니다. (Ericsson, KA, Krampe, RT, & Tesch-Römer, C. 1993). 에이전트 AI는 이러한 종류의 학습이 작업 자체에서 일어나도록 조건을 만듭니다.
이 구조가 제자리에 있으면 개선이 최고 공연자로 분리됩니다. 환경은 모든 사람의 성장을 지원하기 시작합니다.
3. 학습은 검토뿐만 아니라 순간에 발생합니다.
전통적인 코칭은 종종 뒤로 보입니다. 통화가 종료 된 후에 분석됩니다. 실수가 발생하면 실수가 표시됩니다. 학습은 실제적이지만 순간은 이미 통과되었습니다.
에이전트 AI는 해당 타임 라인을 앞으로 전환하는 데 도움이됩니다. 전화가 발생하는 동안 득점을 기록합니다. 구매자 신호가 놓치기 전에 강조합니다. 창을 닫은 후에가 아니라 상황이 여전히 전개 될 때 판매자가 조정하는 데 도움이됩니다.
💡연구에 따르면 다양한 유형의 과제를 혼합하면 하나의 기술을 반복적으로 분리하는 것보다 장기 유지가 향상됩니다. 영업 대화는 본질적으로 다양 하므로이 변동성 내에서 학습을 지원하는 시스템은 판매자가 압력을 가해 더욱 적응력 있고 자신감을 갖습니다. (Rohrer, D. 2012)
그 결과 일어난 일에 대한 이해가 더 잘 이해 될뿐만 아니라 실시간으로 더 강력한 응답 능력이 있습니다.
4. 정신 에너지는 중요한 작업을 위해 예약되어 있습니다.
가장주의를 기울여야하는 판매의 일부 (관계 구축, 올바른 질문을하고,주의를 기울이면)도 행정 업무에 의해 가장 자주 중단되는 부분입니다.
판매자는 매주 로깅 활동, 후속 조치 작성, 과거 통화 음표 찾기 및 시스템 업데이트 시스템을 매주 보냅니다. 이러한 작업은 중요합니다. 그러나 그들은 또한 사람들만이 할 수있는 일의 종류에서 초점을 얻습니다.
에이전트 시스템은 이러한 책임을 맡아 도움을줍니다. 그들은 회의에서 일어난 일을 포착하고, 요약하고, 기록하고, 다음 상호 작용에 대한 관련 정보를 발전시킵니다. 판매자는 상황을 검색하거나 다음에 오는 것을 수동으로 함께 조각 할 필요가 없습니다.
이것은 주목을 끌고 있습니다. 그리고 그 관심은 더 신중하게 듣고, 더 사려 깊은 질문을하고, 현재 중요한 것을 주목하는 데 관심을 다시 볼 수 있습니다.
판매의 진전은 더 많은 시간에서 나오지 않습니다. 더 나은 에너지에서 비롯됩니다. 에이전트 지원은 이러한 변화를 돕습니다.
5. 개선은 결과 (및 사람들에게)에 나타납니다.
영업 팀이 올바른 가속 플랫폼을 확보하면 영향을 부인할 수 없습니다. 판매자는 생산성이 높아집니다. 거래 규모가 커집니다. 신입 사원은 기록적인 시간에 보폭을 쳤다. 이것들은 결과 측정이지만 더 깊은 것을 반영합니다. 성장이 불가능한 환경은 불가피합니다.
판매자가 실제로 지원하는 시스템을 가지고있을 때, 그들은 단지 더 열심히 일하지 않고 일을하는 동안 더 나아집니다. 효과 화합물. 습관이 강해집니다. 자신감이 더 안정적입니다. 팀은 더 일관되게됩니다. 개인의 성장과 비즈니스 결과는 당신이 느낄 수있는 모멘텀을 만드는 방식으로 서로에게 먹이를주기 시작합니다.
그것이 지속되는 성장의 종류입니다.
반복성은 핵심 체계적 이점입니다
영업 조직의 일관된 성능은 개별 노력 이상의 노력이 필요합니다. 그것은 행동을 안내하고 모범 사례를 강화하며 지속적인 개선을 지원하는 피드백 루프를 만드는 구조화 된 시스템에 따라 다릅니다.
그 구조가없는 환경에서는 성장이 일관되지 않습니다. 진보는 시행 착오, 부족 지식 또는 고립 된 코칭에 의존합니다. 판매자는 성공할 수 있지만, 그 결과로 이어진 원인을 이해하지 못하고 종종 그렇게하지 않습니다.
반복성은 동적을 변화시킵니다. 성공적인 패턴을 일일 워크 플로에 포함시켜 불확실성을 제거합니다. 판매자는시기 적절한 지침을 받고 다음 단계를 명확하게하며 입증 된 결과와 일치하는 습관을 개발합니다.
에이전트 AI는 판매자가 보는 것 사이의 정렬을 만들어이를 지원합니다. 그들이하는 일과 시스템이 강화하는 것. 그것은 학습을 행동 순간에 통합하여 개별 직관의 부산물에서 성능을 운영 환경의 기능으로 바꿉니다.
반복성을 갖추면 팀이 더 탄력적입니다. 램프 시간이 줄어 듭니다. 실행이 향상됩니다. 그리고 성장은 더 이상 소수의 고등 공연자들과 관련이 없습니다. 영업 리더십의 경우 변수가 줄어들고 예측 가능성이 높으며 규모가 명확 해집니다.
에이전트 AI는 판매자가 한계를 뛰어 넘는 데 도움이되는“보조”입니다.
시스템은 그 안에있는 사람들을 지원하는 능력만큼 강력합니다. 에이전트 AI는 행동, 행동 형성 및 판매자가 가장 중요한 것에 집중하는 데 도움이되는 통찰력을 취함으로써 해당 지원을 향상시킵니다.
이는 의사 결정주기가 짧고 구매자 기대치가 높고 판매자 용량이 확장되는 현대 영업 조직에서 점점 더 중요 해지고 있습니다.
수동 코칭 또는 프로세스 미리 알림에 의존하는 것만으로는 판매자가 직면 한 복잡성과 보조를 맞추기에 충분하지 않습니다.
에이전트 시스템은 5 가지 중요한 방법으로 기여합니다.
- 그들은 판매자를 대신하여 조치를 취하고, 작업 자동화, 높은 충격 작업을 심화시키고, 인간 작업을 높이는 조치를 취합니다.
- 그들은 사후 생각이 아니라 맥락에서 지침을 전달합니다
- 구매자 여행에 걸쳐 실시간 입력에 적응합니다
- 그들은 작업 관리의 부담을 줄이고 전략적 작업을위한 시간을 자유롭게합니다.
- 그들은 작동하는 것을 추적하여 팀 전체의 성공을 더 쉽게 강화할 수 있도록합니다.
이러한 기능은보다 안정적인 운영 환경을 만듭니다. 판매자는 덜 반응합니다. 관리자는 가시성이 더 많습니다. 그리고 판매자는 구매자와 의미있는 대화에서 더 많은 시간을 보냅니다.
이러한 변화는 판매 프로세스의 재창조가 필요하지 않습니다. 학습, 실행 및 개선을 지원하는 시스템 설계에 대한 약속이 모두 동일한 동의 내에서 모두 동일합니다.
그 약속이 제자리에있을 때, 충격은 화합물입니다. 고원은 천장이 아닌 기준점이됩니다.
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