GTM के लिए AI परिणाम क्यों नहीं दे पाया (और इसका समाधान क्या है)

 (x.com/thecamjwright)
8 पॉइंट द्वारा GN⁺ 4 시간 전 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • ईमेल लिखना, AI SDR, intent tools आदि जैसे अलग-अलग AI अपनाने वाली अधिकांश GTM teams को उम्मीद के मुताबिक sales productivity, pipeline या revenue growth में सुधार महसूस नहीं हो रहा है
  • जब account strategy AI को सौंप दी जाती है, तो वह अक्सर "Acme SDRs hire कर रहा है और पिछले साल एक closed-lost opportunity थी, इसलिए संपर्क करें" जैसे तकनीकी रूप से सही लेकिन बहुत सामान्य संदेश बनाता है, जिन्हें buyer तुरंत delete कर देता है
  • इसकी मूल वजह यह है कि अच्छे decision-making के लिए ज़रूरी दो चीजें, यानी context और logic, AI के पास नहीं होतीं
  • अधिकांश GTM AI tools सिर्फ execution layer पर केंद्रित हैं, जैसे email या script generation, जबकि targeting और POV जैसे असली leverage वाले upstream हिस्से उपेक्षित रह जाते हैं
  • आगे चलने वाली teams source data और execution tools के बीच अपनी खुद की GTM Context Layer बनाती हैं; कौन-सा signal महत्वपूर्ण है, अभी क्यों, किसे, और क्या कहना है—इसे खुद तय करना ही उनकी competitive advantage की कुंजी है

परिचय — GTM में AI के अपेक्षित परिणाम न देने की वास्तविकता

  • अधिकांश GTM teams किसी न किसी रूप में AI पहले ही अपना चुकी हैं—जैसे email writing, AI SDR, intent tools, signal-based outbound, automated research, deal review आदि
  • मूल रूप से AI को rep efficiency, pipeline, और वास्तव में closed deals से आने वाले revenue को मापनीय स्तर तक बढ़ाना चाहिए, लेकिन ज्यादातर teams के नतीजे अब भी कमजोर हैं
  • जब AI से account strategy बनवाई जाती है, तो अक्सर इस तरह का परिणाम मिलता है
    • "Acme is hiring SDRs and had a closed-lost opportunity last year. Reach out about renewed pipeline growth."
    • यह तकनीकी रूप से सही होता है, लेकिन पूरी तरह सामान्य; इसलिए rep को फिर भी manual research करनी पड़ती है, prioritization का फैसला अनुमान पर टिका रहता है, और outreach कृत्रिम लगती है
  • मूल समस्या यह है कि decision-making के लिए ज़रूरी context और logic के बिना AI से GTM decisions करवाए जा रहे हैं

GTM's North Stars — AI को वास्तव में क्या सुधारना चाहिए

  • first principles के नज़रिए से GTM teams को तीन चीजों पर ध्यान देना चाहिए
    • a) अधिक pipeline, b) pipeline को तेज़ी से आगे बढ़ाना, c) अधिक closed-won revenue
    • यह लेख a) pipeline generation पर केंद्रित है
  • अगर हम sales organization के नियंत्रण में रहने वाले तीन "inputs" तक और गहराई में जाएँ (demand या market awareness जैसी चीजों को छोड़कर)
    • Targeting: किन accounts और लोगों पर ध्यान देना है
    • Hypothesis: कौन-सी समस्या उठानी है और किस समाधान का प्रस्ताव देना है
    • Execution: उस hypothesis को outreach, calls, presentations आदि में कितनी अच्छी तरह बदलना है
  • तीनों क्षेत्रों में AI leverage दे सकता है, लेकिन समस्या वहीं से शुरू होती है कि यह leverage वास्तव में कहाँ दिख रहा है
    • अधिकांश GTM AI tools तीसरी layer यानी Execution पर ज़रूरत से ज़्यादा केंद्रित हैं; वे email writing, account summaries, call scripts और activity automation में उपयोगी हैं, लेकिन असली leverage यहीं नहीं है

The Reality — असली 'alpha' upstream में है

  • targeting और point of view की quality, भेजे जाने वाले email की quality से कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण है
    • अगर account का चयन आम signals पर किया गया हो और hypothesis कमजोर हो, तो 'शानदार' email भी बेअसर रहेगा
    • उल्टा, अगर सही account पर तेज़ hypothesis के साथ पहुँचा जाए, तो copy का परफेक्ट होना ज़रूरी नहीं; relevant होना काफी है
  • आज के agents इन बातों का फैसला करने वाले expert नहीं हैं, इसलिए GTM AI प्रयास कमजोर पड़ रहे हैं
    • कौन-सा account महत्वपूर्ण है / अभी क्यों महत्वपूर्ण है / कौन सबसे relevant है / किस pain की संभावना सबसे अधिक है / कौन-सा संदेश वास्तव में भरोसा पैदा करेगा
  • इसके दो आपस में जुड़े मूल कारण हैं
    • Context: agents के पास सही GTM context नहीं है
    • Logic: जो logic कंपनी की अपनी ताकत होनी चाहिए, उसे बाहर सौंप दिया गया है

Problem One — AI के पास सही context नहीं है

  • GTM stack बिखरा हुआ है, और बेहतरीन sellers ठीक-ठीक जानते हैं कि कौन-से signals buying decision को प्रभावित करते हैं, और उन्हें कैसे capture, prioritize और connect करना है
    • वे CRM, call recordings, intent activity, mutual connections, job postings, reddit, online forums आदि हर उपलब्ध जानकारी में गहराई से जाते हैं और उसी आधार पर targeting, hypothesis और messaging तैयार करते हैं
    • agents के लिए भी यही बात लागू होती है
  • जब आप LLM से पूछते हैं कि किसे target करना है और क्या कहना है, तो अगर उसके पास a) puzzle का सिर्फ कुछ हिस्सा है, या b) यह समझ नहीं है कि टुकड़े आपस में कैसे जुड़ते हैं, तो वह (या दोनों हालत में) प्रभावी नहीं हो सकता

  • उदाहरण — एक ही hiring signal, लेकिन दो बिल्कुल अलग accounts

    • मान लें कि दो कंपनियों ने हाल ही में SDR hiring posts डाली हैं
    • सही context और logic के बिना agent दोनों accounts में एक जैसा hiring signal पकड़कर दोनों को prioritize करेगा और मिलते-जुलते outbound messages बनाएगा
    • जबकि वास्तव में fit, intent और situation अलग होने के कारण priority पूरी तरह अलग हो सकती है
      • Company A: outbound expand करने के लिए hiring कर रही है, ऐसे tools इस्तेमाल करती है जिनसे आपका product अच्छी तरह integrate होता है, उसके पास ऐसा pain है जिसे आपका product अच्छी तरह solve करता है, उसने हाल ही में website visit की है, और उसने अभी एक पुराना champion hire किया है
      • Company B: यह भी SDR hire कर रही है, लेकिन पहले से ऐसे tools इस्तेमाल कर रही है जिन्हें बदलना मुश्किल है, उसके workflows आपके product से अच्छी तरह integrate नहीं होते, और cold-called SDR को पिछले महीने बताया गया कि उन्होंने 3 साल का contract साइन किया है
    • अगर agent के पास पूरा data access नहीं है, और उसे यह नहीं पता कि आपकी कंपनी कहाँ जीतती है और कहाँ कमजोर है, incumbent tools के मुकाबले आपकी तुलना क्या है, कौन-से integrated systems हैं, कौन-से pains आप सबसे बेहतर solve करते हैं, और कौन-से buying scenarios pursue करने लायक हैं, तो वह प्रभावी नहीं हो सकता
  • signals को AI तक पहुँचाना आसान हिस्सा है; मुश्किल हिस्सा यह सुनिश्चित करना है कि AI business को इतना समझे कि कौन-से signals महत्वपूर्ण हैं, उनकी ranking कैसे करनी है, और किस angle को आगे रखना है

Problem Two — उधार लिया हुआ logic competitive advantage नहीं बन सकता

  • रणनीतिक खामी यह है कि कंपनी अपनी मूल competitive advantage होनी चाहिए ऐसी चीज़ को बाहर सौंप रही है
    • targeting और hypothesis generation जैसी upstream intelligence को AI GTM vendors से खरीदना
  • ऐसा करने पर आप उसी model/vendor का इस्तेमाल करने वाले हर दूसरे खिलाड़ी की तरह एक ही decision logic चलाने लगते हैं
    • जो signals या strategies सबकी पहुँच में हों, वे परिभाषा के अनुसार advantage नहीं बन सकते
    • जो एकमात्र चीज़ proprietary हो सकती है, वह है आप उससे क्या करते हैं—यानी कौन-से signals महत्वपूर्ण हैं, वे कैसे जुड़ते हैं, और आपकी कंपनी के लिए उनका क्या मतलब है; यही interpretation layer है
    • अगर यह interpretation layer भी vendor से खरीदी जाए, तो बची हुई आखिरी बढ़त भी commoditized हो जाती है
  • हालांकि workflow के कुछ हिस्से खरीदना उचित है
    • account enrichment, job posting search, website scraping, draft generation, call summaries, lead routing, data sync, email sending जैसे execution layer tools खुद बनाना अक्सर अप्रभावी है
  • लेकिन कुछ upstream, core हिस्से ऐसे हैं जिन्हें outsource नहीं करना चाहिए
    • किन accounts को prioritize करना है / कौन-से signals वास्तव में महत्वपूर्ण हैं / signals का कौन-सा combination असली buying scenario दिखाता है / कौन-सी personas शामिल हैं / कौन-सी pain hypothesis इस्तेमाल करनी है / कौन-सा evidence जोड़ना है / won, lost, replies और meetings booked से क्या सीखना है
  • एक सरल नियम
    • Buy: काम को execute करने वाले tools (job postings identify करना, contact enrichment, email copy generation, email sending आदि)
    • Own: decision-making को प्रभावित करने वाला logic (job postings में क्या देखना है, कौन-से signals scrape करने हैं, account prioritization कैसे करनी है आदि)

The Fix — GTM Context Layer बनाना

  • जो teams AI से परिणाम पा रही हैं, वे source data और execution tools के बीच एक intelligence layer रखती हैं, जो signals को ऐसे insights में बदलती है जिन्हें केवल वही company बना सकती है
  • यही है GTM Context Layer—एक proprietary system, जो humans और agents को बताता है कि कौन-से signals महत्वपूर्ण हैं, उन्हें कैसे interpret करना है, वे किस scenario की ओर इशारा करते हैं, किसे रुचि हो सकती है, और कौन-सा message सही रहेगा
  • एक मजबूत GTM Context Layer तीन हिस्सों से बनी होती है

    • Data Foundation (डेटा आधार)

      • CRM data, opportunity history, lost reasons, product usage, website activity, enrichment, job postings, news, technographics, call notes, email engagement, partner notes, rep activity जैसे raw materials को एक जगह लाना
      • इसे बनाने के तरीके: Warehouse + ETL pipelines, CRM sync, enrichment APIs, product events, scraping, normalized tables
      • असर: humans और agents को account की पूरी तस्वीर मिलती है

    • GTM Decision Logic (decision logic)

      • ICP, personas, account scoring, signal weighting, routing logic, buying scenarios, disqualifiers और playbooks को परिभाषित करने वाली rules-based layer
      • बनाने के तरीके: SQL/dbt models, scoring tables, rule engines, segments, business-owned logic
      • असर: raw data को कंपनी के अपने GTM judgment में बदलने वाली वास्तविक competitive edge

    • AI Orchestration Layer (AI orchestration layer)

      • retrieval, tool calling, prompt routing, agent skills, context assembly और output generation को coordinate करने वाली workflow layer
      • यह तय करती है कि कौन-सा context लाना है, कौन-से sources देखने हैं, कौन-से signals rank करने हैं, कौन-सी playbook लागू करनी है, और कौन-सी skill चलानी है
      • बनाने के तरीके: vector retrieval, SQL queries, prompt routing, system prompts, tool calls, agent skills, structured outputs, feedback loops
      • असर: strategy को action में बदलना, बेहतर prioritization, तेज़ messaging, और ऐसे agents जो GTM logic का पालन करें
  • सही तरह से करने पर agent का output इस तरह बदलता है
    • पहले: "Acme is hiring SDRs and had a closed-lost opportunity last year. Reach out about renewed pipeline growth."
    • बाद में: "Acme is hiring SDRs and RevOps, uses a stack we consolidate well, and lost last time due to timing. Prioritize RevOps with a tooling-efficiency angle, Sales with a pipeline-growth angle, and tailor outreach to the pain each team owns."

Where to Start — शुरुआत कहाँ से करें

  • पूरे GTM stack को एक रात में फिर से बनाने की ज़रूरत नहीं है; इन तीन बातों की जाँच से शुरुआत करें
    • Decision Logic की location audit करें: क्या आपकी team third-party AI algorithms को यह तय करने दे रही है कि किसे target करना है और value को कैसे position करना है? अगर हाँ, तो ICP definition को वापस in-house लाएँ
    • signals से scenarios की ओर जाएँ: outreach को किसी एक isolated event से trigger न करें; data team से ऐसा model बनवाएँ जो events के combinations ढूँढ़े, जो ऐसे pain की ओर इशारा करें जिसे नकारा न जा सके
    • orchestration payloads को constrain करें: tools से यह अनुमान न लगवाएँ कि क्या कहना है; हर prospect के लिए अत्यधिक constrained और hyper-contextual payload दें
  • इन तीनों को एक साथ करना ज़रूरी नहीं है; सिर्फ एक कदम भी वास्तविक decision-making को business के भीतर वापस ला सकता है और आपको उन competitors से आगे कर सकता है जो वही default logic चला रहे हैं

Closing — निष्कर्ष

  • GTM के लिए AI के कमजोर नतीजों की वजह सरल है: teams execution को automate करती हैं, लेकिन उसके पीछे के upstream judgment में निवेश नहीं करतीं
  • अब सबके पास वही models और वही off-the-shelf signals हैं; आगे निकलने वाली teams को अलग बनाता है execution के ऊपर की वह चीज़ जिसकी ownership उनके पास है—यानी custom signals जो उन्होंने खुद बनाए हैं, और वह context layer जो जानती है कि यह account क्यों, अभी क्यों, किससे, और क्या कहना है
  • AI strategy की जगह नहीं लेता; वह सिर्फ यह उजागर करता है कि strategy वास्तव में कितनी अच्छी है, और आज की अधिकांश implementations इसका प्रमाण हैं

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