渠道预测：将 AI 潜力转化为实际成果
快速阅读: 据《通信经销商》称，行业领袖认为，人工智能与分析工具能显著推动业务发展。IT分销商和MSP可通过提供整体解决方案和咨询服务抓住机遇，重点关注中小企业市场。同时，需注重数据质量和伦理责任，加强与客户的合作关系，实现长期成功。
人工智能与分析解决方案蕴含巨大潜力，能够显著推动业务发展与生产力提升。对那些认识到其价值的人而言，这种潜力尤为突出。据上个月渠道预测洞察讨论会上行业领袖所言，协助客户利用这些潜力将成为IT分销商和管理服务提供商（MSP）的重要增长方向。
人工智能与分析工具对企业运营方式的影响深远，中小型企业（SMEs）同样意识到这些优势。“现在正是抓住机遇的最佳时机，因为每个企业都需要采用人工智能与分析工具。”ANS集团人工智能总监克里斯·亨廷福德（Chris Huntingford）呼吁道，“人们不应仅从投资回报率（ROI）的角度看待问题，而应着眼于这些工具如何改变我们的工作方式。当年我们投资微软Office时，从未问过发邮件的ROI，而是看到了其带来的生产力提升及对业务的支撑作用。”
托林（Tollring）业务开发主管格雷格·伊斯顿（Greg Easton）认为，人工智能与分析为市场提供了绝佳机会，有助于在竞争日益激烈的环境中开辟新收入来源。他指出，进入门槛正逐渐降低。“为了应对复杂性，供应商不断推出价格合理、开箱即用的解决方案，无需分销商成为人工智能与分析领域的专家。”他评论道，“渠道面临的挑战在于如何将这些产品整合成满足特定市场需求的整体方案。”
8×8高级联络中心产品经理乔纳森·麦肯齐（Jonathan McKenzie）观察到，这需要一种更具咨询性质的方式与客户沟通。“聚焦痛点并将解决方案与业务成果保持一致，”他说，“与客户共同踏上这段旅程，承认你不仅是在销售人工智能，而是在提供通过提升效率、改善客户体验及促进收入增长来解决问题的功能。采用更咨询化的策略，你会发现采用率与成功率会迅速提升。”
正确的路径
根据亨廷福德的说法，人工智能往往被当作附加服务添加，他认为这是错误的做法。“这些工具解决现实世界的问题，这一点必须是核心差异点。”他补充道，“分销商越擅长讲述在特定垂直领域解决问题的能力，就越有可能取得成功。”
麦肯齐强调，这并非价格问题。“更便宜的解决方案不足以激励人们在这个市场采取行动。”他评论道，“关注实际结果，了解客户面临的问题，并阐明你的解决方案如何解决这些问题。这样你会与忠诚的客户建立牢固的关系，他们将你视为值得信赖的顾问，并愿意与你探讨其他业务发展路线图。”
亨廷福德还指出，分销商无需深入研究技术细节。“那是我们供应商的工作。”他说道，“但通过提供教育内容，可以加深关系并消除部分采用障碍。从教育的角度看，任何从事人工智能的人都应该理解这些工具为何以这种方式运行。”
麦肯齐进一步阐述了这一观点：“我见过一些购买这些产品的客户想了解它们为何以某种方式运行，而他们的合作伙伴需要给出答案。”他说，“分销商应当培训自己了解人工智能的结果如何运作、能带来什么以及其局限性。你需要这种水平的教育来实现咨询式方法。为了建立这样的知识体系，与供应商合作并构建战略关系以实现更好集成，从而提供强有力的案例。”
根据伊斯顿的说法，小组成员一致认为最有力的应用场景将在中小企业（SMB）市场中显现，这里有大量未被挖掘的数据。“有一种误解认为人工智能只适用于大型企业和大型系统集成商，但实际上在中小企业市场存在巨大机遇。”他说，“大量数据闲置未用，因为难以挖掘。人工智能将成为开启这些数据的工具。结合上下文和智能，可以帮助企业更好地利用数据，弥补产品组合中的不足，发现客户支持与服务中的问题，并建立现有优势。”
第一步是确保数据适合用途，麦肯齐特别强调了让数据干净、准确且具上下文意义的重要性，以便系统能够插入、学习并提供智能且可操作的反馈。“潜力巨大，但你需要从小处着手并与客户紧密合作，确保基础扎实。”他补充道，“这是你开始在企业各个层面产生影响的地方。不要仅仅跳进构建大型语言模型，寄望其创造奇迹，因为事实并非如此。”
广泛的机会
在讨论中变得清晰的是，人工智能与分析为渠道业务带来了令人瞩目的广阔机会。亨廷福德指出，人工智能增强了现有的统一通信（UC）、联络中心（CC）、通信平台即服务（CPaaS）、语音与数字解决方案的潜力。“任何数据驱动的产品或服务都可以融入人工智能组件，而几乎所有的产品或服务都能如此。”他说道。
麦肯齐补充道：“通过将人工智能插入各种不同数据元素，你就拥有了差异化因素，也不会让竞争对手有任何遗漏。有许多方法可以开始组装这些内容。重点在于挖掘问题并确保数据能在背后发挥重要作用。想象一下告诉客户你可以帮助他们深入挖掘现有数据并找出尽管没有报告问题却仍出现流失的原因。这些洞察力可以彻底改变客户体验。”
负责任的人工智能
另一个管理服务提供商（MSP）可以提供价值的重要领域是与客户讨论伦理与负责任的人工智能。亨廷福德指出：“这可以应用于任何工具、产品或服务，为市场带来差异化。数据负责的人工智能将在未来几年成为客户关注的焦点，这也是你可以将分析构建其中的基础。”
伊斯顿注意到IT分销商和MSP可以通过与技术保持同步来准备他们的销售团队，使其对新技术持开放态度，并引导他们关注低垂的果实，例如那些正在进行基本通话记录的客户，因为他们已经拥有尚未充分挖掘的数据价值。“机会在于展示通过更高效地挖掘这些数据，人工智能可以带来的改进。”他补充道。
(以上内容均由Ai生成)
