Ganesh ShankarCEO 및 Responsive의 공동 설립자는 Fortune 500 Enterprises의 제품 개발 및 소프트웨어 구현에 대한 배경 지식을 가진 숙련 된 제품 관리자입니다. 그는 제품 관리 시간 동안 RFP (Restofal for Proposal) 프로세스에서 비 효율성을 관찰했습니다. 조직은 공급 업체의 입찰을 요청하는 데 사용하는 공식 문서, 종종 광범위하고 상세한 응답이 필요합니다. RFP를 관리하는 데 전통적으로 여러 이해 관계자와 반복적 인 작업이 포함되어 프로세스가 시간이 많이 걸리고 복잡하게 만듭니다.
2015 년 RFPIO로 설립, 반응 보다 효율적인 소프트웨어 솔루션을 통해 RFP 관리를 간소화하기 위해 만들어졌습니다. 이 회사는 협업을 향상시키고 수동 노력을 줄이며 효율성을 향상시키기위한 자동화 된 접근 방식을 도입했습니다. 시간이 지남에 따라 기술 요청 (RFI), 실사 설문지 (DDQ) 및 보안 설문지를 포함하여 다른 복잡한 정보 요청을 지원하도록 기술이 확대되었습니다.
오늘날, 회사는 전략적 대응 관리 솔루션을 제공하여 조직이 성장을 가속화하고 위험을 완화하며 제안 및 정보 요청 프로세스를 최적화하도록 돕습니다.
반응을 시작하게 된 계기는 무엇이며 응답 관리 소프트웨어 시장의 격차를 어떻게 식별 했습니까?
저의 공동 창립자와 저는 2015 년에 우리가 일하고있는 소프트웨어 회사의 RFP 응답 프로세스와의 투쟁에 직면 한 후 Responsive를 설립했습니다. 우리의 직무 기능의 중심은 아니지만, 우리는 판매 팀에 제안 요청 (RFP)을 지원하는 상당한 시간을 전담했습니다. RFP 프로세스를보다 효율적으로 만들기위한 기술이 부족하여 좌절하면서 더 나은 솔루션을 구축하기로 결정했습니다. 9 년 동안 빠르게 진행되었으며 우리는 거의 500 명의 직원으로 성장했으며 25 개의 Fortune 100 회사를 포함하여 2,000 명 이상의 고객에게 서비스를 제공하며 전 세계적으로 약 40 만 명의 사용자를 지원합니다.
제품 관리에 대한 귀하의 배경과 이전 역할에 대한 귀하의 배경은 반응 형성에 어떤 영향을 미쳤습니까?
제품 관리자로서 저는 영업 팀에 의해 RFP 응답 프로세스에 끊임없이 끌어 당겨 핵심 제품 관리 책임에 중점을 두지 않고 영업을 지원하는 데 거의 3 분의 1을 소비했습니다. 두 명의 공동 창립자는 기술과 구현 역할에서 비슷한 문제를 경험했습니다. 우리는 이것이 기존 기술 솔루션이 없으면 광범위한 문제라는 것을 인식했기 때문에 거의 50 년간의 결합 된 경험을 활용하여 반응을 창출했습니다. 우리는 복잡한 제안 요청을 관리하고 응답하기 시작하여 조직이 정보를 공유하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수있는 기회를 보았습니다.
Responsive는 2015 년 창립 이후 크게 발전했습니다. 원래 비전에 충실하고 시장 변화에 적응하는 것 사이의 균형을 어떻게 유지합니까?
첫째, 우리는 우리의 열정을 구현하는 재능을 찾고 육성하는 것에 대해 세심한 내용입니다. 우리가 확장되면서, 우리의 핵심 문화적 가치와 헌신을 진정으로 대표 할 수있는 관리자와 팀원을 고용하는 것이 중요해졌습니다.
동시에, 우리는 고객 피드백에 대해 레이저 중심으로 남아 있습니다. 우리는 크기에 관계없이 모든 입력 조각을 문서화하여 이러한 통찰력이 제품 개발, 시장 포지셔닝 및 업계의 불확실성을 탐색하는 데 도움이되는 패턴을 만듭니다. 우리의 접근 방식은 모든 제안에 대한 행동에 관한 것이 아니라 다양한 출처에서 떠오르는 트렌드에 대한 포괄적 인 이해를 창출합니다.
우리는 또한 직계 산업을 넘어 생각하고 인접한 공간에 대해 궁금한 점을 유지하도록 강요합니다. 의료, 기술 또는 기타 부문에서 우리는 지속적으로 혁신에 대한 영감을 얻습니다. 이 외부의 관점을 통해 우리는 예기치 않은 장소에서 아이디어를 고무시키고 제품을 역동적이고 미래 지향적으로 유지하면서 지속적으로 막대를 높일 수 있습니다.
플랫폼이 고객에게 미치는 영향을 평가할 때 가장 중요한 메트릭 또는 성공 지표는 무엇입니까?
Responsive의 영향을 평가할 때 우리의 주요 지표는 고객 수익을 추진하는 방법입니다. 우리는 두 가지 주요 성공 지표, 즉 최고 수익 창출 및 운영 효율성에 중점을 둡니다. 효율성 전면에서, 우리는 RFP 응답 시간을 크게 줄이는 것을 목표로합니다. 많은 사람들에게 40%감소합니다. 이러한 효율성을 통해 고객은 더 많은 기회를 추구하여 궁극적으로 수익 창출 잠재력을 가속화 할 수 있습니다.
Responsive AI 및 Machine Learning을 어떻게 활용하여 응답 관리 소프트웨어 시장에서 경쟁 우위를 제공합니까?
우리는 AI 및 기계 학습을 활용하여 세 가지 주요 방식으로 응답 관리를 간소화합니다. 첫째, 우리의 생성 AI는 몇 분 안에 포괄적 인 제안 초안을 생성하여 시간과 노력을 절약합니다. 둘째, 우리의 Ask Solution은 심사를받은 조직 지식에 즉시 액세스하여보다 빠르고 정확한 응답을 제공합니다. 셋째, 프로필 센터는 InfOSEC 팀이 보안 콘텐츠를 신속하게 찾고 관리 할 수 있도록 도와줍니다.
응답 형 플랫폼을 통해 6 천억 달러가 넘는 제안과 4 백만 개의 Q & A 쌍이 처리 된 AI는 지능적인 권장 사항과 응답 패턴에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다. 복잡한 작업을 자동화함으로써 인간을 통제 할 수있게함으로써 조직이 수익을 늘리고 위험을 줄이며보다 효율적으로 반응하도록 도와줍니다.
특히 AI 기능 및 통합 측면에서 Responsive의 플랫폼을 업계의 다른 솔루션과 차별화하는 것은 무엇입니까?
2015 년부터 AI는 2,000 명 이상의 글로벌 고객이 신뢰하는 플랫폼을 구동하는 반응 형의 핵심으로 활동 해 왔습니다. 당사의 솔루션은 광범위한 RFX 사용 사례를 지원하여 팀 및 이해 관계자의 원활한 협업, 워크 플로 자동화, 컨텐츠 관리 및 프로젝트 관리를 가능하게합니다.
스마트 권장 사항, AI 보조원, 문법 점검, 언어 번역 및 내장 프롬프트와 같은 주요 AI 기능을 통해 팀은 고품질 RFP를 빠르고 정확하게 제공 할 수 있습니다.
Responsive는 또한 CRM, 클라우드 스토리지, 생산성 도구 및 판매 활성화를 포함한 주요 앱과 비교할 수없는 기본 통합을 제공합니다. 당사의 고객 가치 프로그램에는 APMP 인증 컨설턴트, Responsive Academy Courses 및 통찰력과 모범 사례를 공유하는 1,500 명 이상의 고객의 활기찬 커뮤니티가 포함됩니다.
AI 권장 엔진 및 자동화 된 RFP 응답과 같은 Responsive의 핵심 기능 뒤에있는 개발 프로세스에 대한 통찰력을 공유 할 수 있습니까?
Responsive AI는 정확한 최신 컨텐츠의 기초를 기반으로하며 AI 권장 엔진 및 자동 RFP 응답의 효과에 중요합니다. AI만으로는 상충되거나 불완전한 데이터를 해결할 수 없으므로 계층 적 태그 및 강력한 컨텐츠 관리와 같은 도구가 사용자가 정보를 구성하고 유지 관리 할 수 있도록 우선 순위를 정했습니다. 생성 AI를이 신뢰할 수있는 데이터와 결합함으로써 우리의 플랫폼은 팀이 신뢰성을 유지하면서 빠르고 고품질의 응답을 생성 할 수 있도록합니다. AI는 인간의 감독이 정확성과 진정성을 보장하는 보조 도구 역할을하며 Ask 제품과 같은 기능을 사용하면 복잡한 프로젝트를 해결하기위한 신뢰할 수있는 지식에 완벽하게 액세스 할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 및 디지털화의 발전이 조직이 RFP 및 전략적 대응 관리 방식에 어떤 영향을 미쳤습니까?
클라우드 컴퓨팅의 발전으로 효율성, 협업 및 확장 성이 향상되었습니다. 클라우드 기반 플랫폼을 통해 팀은 위치에 관계없이 컨텐츠를 중앙 집중화하고 워크 플로우를 간소화하며 실시간으로 협업 할 수 있습니다. 이를 통해 처리 시간이 빠르고보다 정확하고 일관된 응답을 보장합니다.
디지털화는 또한 조직이 데이터를 관리하고 액세스하는 방법을 강화하여 권장 엔진 및 자동 응답과 같은 AI 기반 도구를 더 쉽게 활용할 수 있도록했습니다. 이러한 발전으로 기업은 전략 및 개인화에 더 집중하여 더 나은 결과를 주도하면서 속도와 정밀도로 RFP에 대응할 수 있습니다.
Responsive는 Microsoft 및 Geodis와 같은 회사가 RFP 프로세스를 간소화하는 데 도움이되었습니다. 플랫폼의 영향을 강조하는 특정 성공 사례를 공유 할 수 있습니까?
Responsive는 Responsive AI가 제공하는 제안 리소스 라이브러리를 통해 20,000 개의 제안 컨텐츠를 관리하고 선별함으로써 Microsoft의 영업 직원을 지원하는 데 중요한 역할을했습니다. 이 기술을 통해 Microsoft의 제안 팀은 지난 회계 연도에 104 억 달러의 매출을 기부 할 수있었습니다. 또한 Microsoft는 대응력을 구현함으로써 판매자 93,000 시간 (1,700 만 달러 이상)을 절약하여 더 강력한 고객 관계를 촉진하기 위해 리디렉션 할 수있었습니다.
측정 가능한 영향을 제공하는 반응 형의 또 다른 예로서, 고객 Netsmart는 Responsive의 AI 기능을 구현하여 응답 시간과 효율성을 크게 향상 시켰습니다. 그들은 10 배 빠른 응답 시간을 달성하고, 제안서 제출을 67% 증가 시켰으며, 사용자 채택이 540% 증가했습니다. AI 보조, 요구 사항 분석 및 자동 응답과 같은 주요 기능은 이러한 개선에서 중요한 역할을했습니다. Salesforce와의 통합 및 중앙 집중식 컨텐츠 라이브러리의 설립은 프로세스를 더욱 간소화하여 RFP에 대한 93%의 진행률과 구식 컨텐츠의 43% 감소를 초래했습니다. 전반적으로 Netsmart의 Responsive의 AI 중심 플랫폼 사용은 상당한 시간 절약, 콘텐츠 정확도 향상 및 제안 관리 운영에서 생산성 향상으로 이어졌습니다.
다른 반응 형 고객 인 Jaggaer는 컨텐츠 중재, 응답 생성 및 요구 사항 분석을 위해 Responsive ‘s AI를 사용하여 두 자리 수의 승리 증가 및 15x ROI를 달성하여 의사 결정 및 효율성을 향상 시켰습니다. 사용자 채택은 3 배가되었고 플랫폼은 여러 팀의 협업 및 컨텐츠 관리를 간소화했습니다.
향후 5 년 안에 응답 관리 산업이 어디로 향하고 있으며,이 공간에서 어떻게 반응이 이루어질 수 있습니까?
향후 5 년 동안 AI 요원이 대응 관리 산업을 변형시키는 것을보고 인간을 루프에 유지하는 데 중점을 둡니다. 우리는 약 8 천만 개의 일자리가 교체 될 것으로 예상하지만, 우리는 동시에 1 억 8 천만 개의 새로운 일자리가 창출되는 것을 볼 수 있습니다.
Responsive는이 변화를 이끌어 내기 위해 독특하게 위치됩니다. 우리는 6 천억 달러 이상의 제안을 처리했으며 거의 4 백만 Q & A 쌍의 데이터베이스를 구축했습니다. 당사의 대규모 데이터 세트를 통해 복잡한 패턴을 이해하고 간단한 자동화를 넘어서는 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.
우리의 접근 방식은 AI의 잠재력을 받아들이고 혼란을 두려워하기보다는 긍정적 인 결과를위한 기회를 찾는 것입니다. 강력한 시장 인텔리전스, 포괄적 인 데이터 및 입증 된 사용량을 가진 회사는 리더로서 등장 할 것이며 반응 형은 그 파도의 최전선에 있습니다. 핵심은 AI를 구현하는 것이 아니라 의미있는 통찰력과 효율성을 가능하게하는 풍부하고 상황에 맞는 데이터로 전략적으로 수행하는 것입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 반응,,,
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