التصنيف: مرونة الأعمال

Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

• Lead time from request to result
• الإنتاجية per week for the target workflow
• Rework rate و exception rate
• Escaped error rate و defect containment
• Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
• Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
• Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

• One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
• Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
• Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
• Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

رحلة التدريس والتعلم أبعد من مجرد الدرجات: إعادة تصور التعليم باستخدام Agile وAI وGamification

كل رحلة ملحمية، سواء كانت رحلة فرودو إلى جبل دوم في سيد الخواتمطريق لوك سكاي ووكر ليصبح جيداي في حرب النجومأو رحلات مَشرُوع في ستار تريكلا تبدأ هذه الرحلات بدرجة معينة. لا يشرع أي بطل في مغامراته بعد حصوله على درجة A أو B أو درجة رسوب. بل يبدأ البطل بمهمة مقنعة وتحدي يجب التغلب عليه. وتمتلئ رحلته بالمعالم والعقبات ولحظات الشك والانتصار. ولا يتم اختصارها أبدًا في درجة مئوية.

ومع ذلك، فإننا في التعليم غالباً ما نتعامل مع التعلم كما لو كان الطلاب مجرد نقاط على مقياس وليسوا مستكشفين يتنقلون عبر مشهد واسع من المعرفة.

كما يناقش دانييل بينك (2025) في واشنطن بوست، في مقالته الرأي لماذا لا نتخلص من الدرجات؟إن تأثير تضخم الدرجات يسلط الضوء على العواقب غير المقصودة لهذا النهج، مما يدفع إلى التفكير النقدي: لماذا ننظر إلى الدرجات باعتبارها حواجز وليس نقاط تفتيش ديناميكية؟

وبدلاً من ذلك، لماذا لا نجعل من التعليم لعبة، ونحول التقييمات إلى لحظات مهمة، ونجعل منها علامات نجاح أو فشل تؤكد إتقان الطلاب للمهارات الأساسية قبل أن يتقدموا إلى الأمام، تماماً مثل نقاط التفتيش في لعبة أو محاكاة الأعمال؟

في تعليم إدارة الأعمال، حيث يكون الهدف هو إعداد الطلاب لمواجهة عدم القدرة على التنبؤ في العالم الحقيقي، يجب أن يتحول التركيز من مجرد الحصول على درجات جيدة في الامتحانات إلى الإتقان والقدرة على التكيف والكفاءة العملية. تستكشف هذه المقالة إمكانيات تجاوز أنظمة التصنيف التقليدية، المستوحاة من التكامل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، ومبادئ مرونة الأعمال، ونماذج اللعب، لخلق تجربة تعليمية جذابة ومتكررة وتركز على المهارات. تتوافق هذه الأفكار بشكل وثيق مع بيان للتعليم والتعلم، والتي تؤكد على القدرة على التكيف بدلاً من طرق التدريس الإلزامية، والتعاون بدلاً من الإنجاز الفردي، وتحقيق نتائج التعلم بدلاً من اختبار الطلاب، والاستفسار الذي يقوده الطلاب بدلاً من المحاضرات في الفصول الدراسية، والعرض والتطبيق بدلاً من تراكم المعلومات، والتحسين المستمر بدلاً من الحفاظ على الممارسات الحالية (كريبيل وآخرون، 2017).

1. التكامل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي: نهج أكثر ذكاءً للتعلم

الذكاء الاصطناعي كمساعد للتعلم التكيفي

تستطيع المنصات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تخصيص المحتوى التعليمي بما يتناسب مع وتيرة كل طالب وأسلوبه الفريد في التعلم، مما يخفف الحاجة إلى هياكل تصنيف صارمة. وبدلاً من إجبار جميع الطلاب على اتباع نفس المنهج الدراسي بنفس السرعة، يمكن للذكاء الاصطناعي:

• تخصيص مسارات التعلم:توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفي، مثل تلك المستخدمة من قبل Coursera وDuolingo وKhan Academy، ملاحظات في الوقت الفعلي وتمارين مخصصة لتقوية المناطق الضعيفة (Deci & Ryan، 1985).
• تتبع نمو الكفاءة بمرور الوقت:بدلاً من الاعتماد على الدرجة لمرة واحدة، يمكن للذكاء الاصطناعي تتبع التقدم في مجالات المهارات الأساسية وتوفير رؤى تعتمد على البيانات حول تطور الطالب.
• تقليل التحيز الذاتي في التقييم:على عكس التصنيف التقليدي، والذي يختلف باختلاف المدرب، فإن أدوات التقييم التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، تقييم المقالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتقييمات المهارات الآلية) توفر اتساقًا وعدالة أكبر (Dweck، 2006).

الذكاء الاصطناعي كمعلم ومرشد

• يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المحادثة (مثل ChatGPT أو Claude أو DeepSeek) أن تعمل كمدرسين عند الطلب، حيث تجيب على الأسئلة، وتشرح المفاهيم، وتوفر ملاحظات شخصية تتجاوز ما يمكن لأستاذ واحد إدارته.
• تتيح عمليات المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأدوات الواقع الافتراضي للطلاب ممارسة سيناريوهات الأعمال في العالم الحقيقي، وصقل مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات في بيئة خالية من المخاطر.

ويعمل هذا التحول على إزالة مركزية السلطة التقليدية للدرجات، ويركز بدلاً من ذلك على الإتقان الموضح للمهارات، وهو ما يتماشى بشكل جيد مع دعوة بينك (2025) إلى نظام تقييم أكثر جدوى وشخصية.

2. تعليم المرونة التجارية: التعلم بالتكرارات وليس بالدرجات

تطبيق مبادئ Agile في التعليم

تؤكد مرونة الأعمال على التكرار وحلقات التغذية الراجعة والقدرة على التكيف والتعلم المستمر - وهي الصفات التي تدعم بشكل طبيعي التعليم دون درجات. وبدلاً من التقييم التقليدي، يمكن تقييم الطلاب على أساس التقدم القائم على الكفاءة والمشاريع الواقعية ودورات التغذية الراجعة التكرارية (جودهارت، 1975). بيان للتعليم والتعلم ويعزز هذه الحاجة بشكل أكبر، ويدعو إلى الاستفسار الذي يقوده الطالب بدلاً من المحاضرات السلبية في الفصول الدراسية والعروض التوضيحية بدلاً من التراكم الروتيني للمعلومات (كريبيل وآخرون، 2017).

• سكروم للتعلم:يمكن تنظيم الدورات التدريبية على غرار سباقات سكرم، حيث يعمل الطلاب على مشاريع واقعية في دورات قصيرة متكررة. يقدم أعضاء هيئة التدريس والمعلمون في مجال الذكاء الاصطناعي الملاحظات، مما يضمن التحسين المستمر بدلاً من الحصول على درجة لمرة واحدة.
• كانبان لإتقان التعلم بالوتيرة التي تناسبك:بدلاً من الدورات الثابتة التي مدتها 15 أسبوعًا، يتقدم الطلاب من خلال لوحة تعليمية على غرار كانبان، وينتقلون من المعرفة الأساسية إلى التطبيق على مستوى الخبراء بالسرعة التي تناسبهم.
• الأهداف والنتائج الرئيسية (OKRs) مقارنة بالدرجات الحرفية:يحدد الطلاب أهداف التعلم الخاصة بهم ويتابعون التقدم من خلال النتائج الرئيسية، تمامًا كما تفعل الشركات الحديثة لقياس النجاح.

تقييم الألعاب كعلامات فارقة

بدلاً من إلغاء الاختبارات والامتحانات والتمارين، يمكن إعادة تعريفها على أنها مراحل تعليمية تشبه اللعبة. ويمكن للطلاب:

• حاول اجتياز التحديات عدة مرات حتى تصل إلى الإتقان، تمامًا كما هو الحال في محاكاة الأعمال أو امتحانات الشهادات.
• احصل على شارات المهارة بدلاً من الدرجات الحرفية، مما يخلق علامات إنجاز مرئية تشبه الاعتماد المهني المصغر (كوهن، 1999).
• التقدم من خلال مستويات الكفاءة، مثل عملية التوجيه المنظمة في بيئة الشركات.
• استخدم التحديات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتحقق من صحة كفاءات الأعمال في العالم الحقيقي، مما يسمح للطلاب بتطبيق المهارات في مشاكل الأعمال المحاكاة.

في هذا النموذج، الفشل ليس نهاية المطاف بل فرصة للتكرار - مما يضمن استيعاب الطلاب للمواد بشكل عميق بدلاً من مجرد السعي للحصول على درجة النجاح.

3. مستقبل التعليم التجاري: تعليم قائم على المهارات، بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ورشيق

التعليم كمحاكاة للقوى العاملة المستقبلية

ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي كمساعد ومنهجيات مرنة في التعليم، يصبح الطلاب أكثر استعدادا للمتطلبات الفعلية للقوى العاملة. إن مستقبل العمل يعتمد بشكل متزايد على المشاريع، ويعتمد على التخصصات المتعددة، ويتكيف مع متطلبات سوق العمل ــ وينبغي لنظامنا التعليمي أن يعكس ذلك.

• تقييمات المهارات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للتوظيف:يتجه أصحاب العمل مثل جوجل وتيسلا بعيدًا عن التوظيف القائم على المعدل التراكمي لصالح التقييمات القائمة على المهارات. يمكن للذكاء الاصطناعي تسهيل التحقق من الكفاءة من خلال المقابلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، أو تحديات البرمجة، أو تقييمات دراسات الحالة، واستبدال السجلات القديمة ومعدلات المعدل التراكمي.
• الذكاء الاصطناعي وتنمية المهارات الشخصية:إلى جانب التعلم الفني، تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل تدريب التعاطف عبر الواقع الافتراضي ولعب الأدوار التفاعلي بالذكاء الاصطناعي الطلاب على تطوير الذكاء العاطفي ومهارات القيادة والتفاوض - وهي مهارات ضرورية لنجاح الأعمال.

استبدال الجداول الزمنية الجامدة بالنمو المستمر

بدلاً من الحصول على درجة علمية ثابتة لمدة ثلاث أو أربع سنوات، يجب أن يتمتع الطلاب بالمرونة اللازمة لـ:

• التحرك بالسرعة التي تناسبك من خلال وحدات التعلم، وكسب شارات المهارة على طول الطريق.
• التعلم في فرق متعددة التخصصات، وحل المشكلات في مجالات التسويق والمبيعات والتمويل والتحليلات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مشاريع متعددة الوظائف.
• قم بتطبيق التعلم فورًا في إعدادات العالم الحقيقي، تمامًا كما تقوم الشركات الرشيقة بتنفيذ التغذية الراجعة والتكرار المستمر بدلاً من انتظار مراجعات الأداء في نهاية العام.

من الدرجات إلى النمو، بمساعدة الذكاء الاصطناعي والرشاقة

إن حجة دانييل بينك (2025) لإلغاء الدرجات هي دعوة مقنعة لإصلاح التعليم - وهي دعوة تتوافق بشكل طبيعي مع مبادئ التخصيص التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ورشاقة الأعمال.

من خلال الابتعاد عن أنظمة التصنيف الصارمة، يمكننا أن:

• التحول من أهداف الأداء (الحصول على درجة A) إلى أهداف التعلم (تحقيق الإتقان في العالم الحقيقي).
• استبدال النصوص القديمة بتقييمات تعتمد على الكفاءة، ومدعمة بتتبع المهارات المدعوم بالذكاء الاصطناعي وردود الفعل السردية.
• الانتقال من نموذج درجة ثابت ومقيد بالوقت إلى نظام تعليمي مرن يعتمد على المشاريع ويساعده الذكاء الاصطناعي.

لا يؤدي هذا النهج إلى تحسين التعليم فحسب، بل إنه يعمل أيضًا على إعداد الطلاب لعالم الأعمال في المستقبل، حيث ستحدد القدرة على التكيف والتفكير النقدي وطلاقة الذكاء الاصطناعي النجاح.

مراجع

ديشي، إي إل، وريان، آر إم (1985). الدافع الداخلي وتقرير المصير في السلوك البشري. الصحافة بلنوم.

دويك، سي إس (2006). العقلية: علم النفس الجديد للنجاح. دار راندوم هاوس.

جودهارت، CAE (1975). "مشاكل الإدارة النقدية: تجربة المملكة المتحدة." مقالات في الاقتصاد النقدي، المجلد الأول، بنك الاحتياطي الأسترالي.

كوهن، أ. (1999). المدارس التي يستحقها أطفالنا: تجاوز الفصول الدراسية التقليدية و"المعايير الأكثر صرامة". هوتون ميفلين.

كريبيل، تي سي، وآخرون. (2017). بيان Agile للتعليم والتعلم. مجلة التدريس الفعال، 17(2), 90-111.

بينك، د. (2025). لماذا لا نتخلص من الدرجات؟ واشنطن بوست. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

الصورة بواسطة العنصر 5 الرقمي

التعاون في المبيعات والتسويق في عصر الذكاء الاصطناعي ومرونة الأعمال

حقيقة التوتر بين المبيعات والتسويق

من أكبر المفاهيم الخاطئة في عالم الأعمال أن التوافق بين المبيعات والتسويق يعني ضرورة التزامن التام بينهما والعمل بسلاسة دون توتر والاتفاق التام على كل شيء. في الواقع، هذا غير عملي. فلدى هذين الفريقين أهداف وحوافز وأساليب تشغيلية مختلفة. ومع ذلك، هذا لا يعني أنه لا يمكنهما التعاون بشكل فعال.

وبدلاً من فرض الانسجام، ينبغي للشركات أن تبني أنظمة منظمة تمكن الفريقين من العمل كقوى تكميلية وليس كقوى متنافسة. والمفتاح إلى تحقيق هذا الهدف ليس التدريبات على بناء الفريق أو التعاون الاصطناعي ــ بل يتعلق الأمر بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي، وتبني مبادئ المرونة في العمل، وتعزيز ثقافة تعتمد على البيانات لتحقيق نتائج قابلة للقياس.

لماذا يتعارض التسويق والمبيعات بشكل طبيعي

• تركز المبيعات على الإيرادات قصيرة الأجل → يحتاجون إلى نتائج فورية، ويريدون عملاء محتملين عالي الجودة يتم إغلاقهم بسرعة، وغالبًا ما يتعاملون مع سلوكيات العملاء غير المتوقعة.
• يركز التسويق على نمو العلامة التجارية على المدى الطويل → يركزون على وضع السوق، والتوعية، وتوليد الطلب، والاستراتيجيات التي قد تستغرق شهورًا لتحقيق العوائد.
• يرى قسم المبيعات أن التسويق منفصل عن الواقع → غالبًا ما يشكو مندوبو المبيعات من أن جهود التسويق تنتج عملاء محتملين منخفضي الجودة أو تركز كثيرًا على رسائل العلامة التجارية المجردة بدلاً من نقاط الألم الحقيقية للمشتري.
• يرى قسم التسويق أن المبيعات عملية تكتيكية وقصيرة النظر → غالبًا ما يشعر المسوقون بالإحباط لأن قسم المبيعات لا يتابع العملاء المحتملين بالسرعة الكافية أو يرفضهم بسرعة كبيرة دون رعايتهم.

كيف تعالج الذكاء الاصطناعي ومرونة الأعمال هذه المشكلة

1. الذكاء الاصطناعي لتسجيل نقاط العملاء المحتملين والتحليلات التنبؤية → يمكن أن يساعد تسجيل نقاط العملاء المحتملين المعتمد على الذكاء الاصطناعي في تحديد العملاء المحتملين الذين يستحقون المتابعة، مما يقلل الاحتكاك بين المبيعات والتسويق.
2. أطر عمل مرنة للمبيعات والتسويق → تشجع مبادئ مرونة الأعمال التعاون التكراري، وحلقات التغذية الراجعة المتكررة، والمساءلة المشتركة.
3. الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحتوى واستهدافه → يمكن للذكاء الاصطناعي توفير رؤى في الوقت الفعلي حول سلوكيات العملاء، مما يسمح للتسويق بإنشاء رسائل وعروض مبيعات أكثر صلة.
4. تمكين المبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي → تساعد أدوات التدريب الآلية وبرمجيات الدردشة والمساعدين الافتراضيين مندوبي المبيعات على التواصل مع العملاء المحتملين في الوقت الفعلي دون الاعتماد فقط على التسويق.

مخاطر العلاقة غير السليمة بين المبيعات والتسويق

1. ضعف إدارة العملاء المحتملين ومعدلات التحويل
• حل الذكاء الاصطناعي: تساعد التحليلات التنبؤية على ضمان تمرير العملاء المحتملين ذوي النية الأعلى فقط إلى المبيعات.
• حل مرن: الاجتماعات اليومية بين المبيعات والتسويق تضمن التحسين المستمر في جودة العملاء المحتملين.
2. الرسائل المختلطة وإرباك العملاء
• حلول الذكاء الاصطناعي: تضمن أدوات إدارة علاقات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي إرسال رسائل متسقة من خلال تتبع كل تفاعل مع العملاء.
• حل Agile: مراجعات منتظمة بين التسويق والمبيعات لمواءمة الرسائل والاستراتيجية.
3. إهدار الميزانية والموارد
• حلول الذكاء الاصطناعي: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل عائد الاستثمار في الحملة في الوقت الفعلي، مما يسمح للتسويق بالتحول بسرعة.
• الحلول الرشيقة: تعمل الدراسات الاستعادية على تحديد الجهود الضائعة، وتحسين الاستثمارات التسويقية المستقبلية.
4. عدم المساءلة وتوجيه الاتهامات
• حلول الذكاء الاصطناعي: تسلط لوحات معلومات الأداء التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي الضوء على الأماكن التي ينخفض فيها عدد العملاء المحتملين في المسار، مما يجعل المساءلة شفافة.
• حل مرن: الأهداف والنتائج الرئيسية المشتركة للمبيعات والتسويق تمنع حدوث انقسامات.

كيف يبدو التوافق الحقيقي في عصر الذكاء الاصطناعي والرشاقة

1. تعريفات مشتركة ومعايير واضحة للنجاح
• تأهيل العملاء المحتملين المعتمد على الذكاء الاصطناعي → تضمن نماذج التسجيل المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وصول العملاء المحتملين الذين يتمتعون بإمكانية تحويل عالية فقط إلى المبيعات.
• التعاون المرن بين الوظائف المختلفة → تشارك فرق التسويق والمبيعات في جلسات التخطيط المشتركة.
2. التعاون في مجال الرسائل التسويقية والمبيعات
• الذكاء الاصطناعي لتحليل المشاعر → يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل تعليقات العملاء لتحسين عروض المبيعات والحملات التسويقية.
• ورش عمل المراسلة الرشيقة → تسمح ورش العمل المشتركة لكلا الفريقين بتحسين المراسلة استنادًا إلى الملاحظات التكرارية.
3. إطار عمل اختبار عرض المبيعات
• الاختبار المعزز بالذكاء الاصطناعي → تعمل التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تتبع عروض المبيعات التي تلقى صدى أكبر لدى العملاء المحتملين.
• حلقات ردود الفعل الرشيقة → يختبر ممثلو المبيعات الرسائل الجديدة في الوقت الفعلي ويقدمون ردود فعل فورية.
4. اتخاذ القرارات بناءً على البيانات
• رؤى الذكاء الاصطناعي التنبؤية → تتنبأ أدوات الذكاء الاصطناعي باستراتيجيات التسويق التي ستولد أفضل العملاء المحتملين.
• دورات التكرار الرشيقة → تضمن دورات التحسين المستمر اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
5. المساءلة على المستوى التنفيذي
• تتبع الأداء المدعوم بالذكاء الاصطناعي → توفر لوحات المعلومات رؤية في الوقت الفعلي حول مدى أداء المبيعات والتسويق.
• مؤشرات الأداء الرئيسية المشتركة Agile → يتقاسم كلا الفريقين المسؤولية عن نمو الإيرادات ونجاح العملاء.

الانتقال من الخلل إلى التعاون

إن أفضل الشركات تضمن التوافق من خلال جعل نجاح أي فريق مستحيلاً بدون الآخر. إن الذكاء الاصطناعي ومرونة الأعمال تخلق نظاماً معززاً ذاتياً حيث يتماشى المبيعات والتسويق بشكل طبيعي.

خطوات للتحرك نحو التوافق بين المبيعات والتسويق المرن والمدعوم بالذكاء الاصطناعي

الخطوة 1: إشراك قسم المبيعات في تحديد المواقع في وقت مبكر
• تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل الصفقات السابقة لتوفير رؤى حول شرائح العملاء الأكثر ربحية.
• يضمن التعاون المرن الحصول على مدخلات في الوقت الفعلي من كلا الفريقين لتحسين التمركز.

الخطوة 2: المشاركة في إنشاء عرض المبيعات باستخدام AI Insights
• تساعد أدوات تحسين المحتوى المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تحسين الرسائل الأكثر فعالية.
• تضمن التكرارات الرشيقة قيام التسويق والمبيعات باختبار وتحسين عرض المبيعات بشكل مستمر.

الخطوة 3: إنشاء حلقة تغذية مرتدة مستمرة
• توفر الذكاء الاصطناعي رؤى أداء آلية من إدارة علاقات العملاء، ووسائل التواصل الاجتماعي، وردود أفعال العملاء.
• تضمن دورات التغذية الراجعة الرشيقة تكرار المبيعات والتسويق بسرعة لتحقيق أقصى قدر من الفعالية.

الخطوة 4: تحميل كلا الفريقين المسؤولية من خلال الذكاء الاصطناعي والمقاييس الرشيقة
• توفر الذكاء الاصطناعي نماذج إسناد تظهر بالضبط الجهود التي تؤدي إلى تحقيق الإيرادات.
• تضمن مؤشرات الأداء الرئيسية المشتركة الرشيقة المساءلة المتبادلة والنجاح.

الخاتمة: مستقبل التعاون في المبيعات والتسويق

لا يتعلق التوافق بين المبيعات والتسويق بجعلهما أفضل الأصدقاء، بل يتعلق بإنشاء نظام يعمل فيه كلا الفريقين بشكل مترابط. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، ودمج مرونة الأعمال، وتعزيز ثقافة التعاون المستمر، يمكن للشركات كسر الحواجز، والقضاء على عدم الكفاءة، وتعظيم إمكانات الإيرادات.

الصورة بواسطة فاردان بابيكيان