MongoDB nutzt Atlas Agent Engine, um Vertriebsabläufe in ein System of Action zu verwandeln

IHRE HERAUSFORDERUNG

Fragmentierte Daten und Verkaufshindernisse

Für die Go-to-Market-Teams (GTM) von MongoDB war die Vorbereitung auf ein Kundengespräch noch nie eine einfache Rechercheaufgabe. Dazu mussten Informationen aus Salesforce, Besprechungsprotokollen, E-Mails und Dokumenten zusammengetragen und anschließend in Kundenpläne, Fragen zur Bedarfsermittlung und Folgeaufgaben umgesetzt werden. Dazu mussten Informationen aus Salesforce, Besprechungsprotokollen, E-Mails und Dokumenten zusammengetragen und anschließend in Kundenpläne, Fragen zur Bedarfsermittlung und Folgeaufgaben umgesetzt werden.

Die Informationen waren zwar vorhanden, aber die Vertriebsmitarbeiter mussten sie selbst miteinander verknüpfen. Der Wechsel zwischen verschiedenen Anwendungen erforderte ein wiederholtes Sammeln von Kontextinformationen, und allgemeine KI-Tools lieferten oft Antworten, denen das Verständnis für die Geschäfts- und Vertriebsmethodik von MongoDB fehlte, was eine manuelle Überprüfung erforderlich machte. Tatsächlich verbrachten die Kundenbetreuer von MongoDB durchschnittlich 4 bis 6 Stunden pro Kunden- bzw. Geschäftszyklus mit Verwaltungsaufgaben. Eine Reduzierung dieser Zeit und die Möglichkeit für die Mitglieder des GTM-Teams, ihre Zeit und ihre Bemühungen auf die Kundenzufriedenheit zu konzentrieren, könnte weitreichende Auswirkungen haben.

Um dies jedoch effektiv umsetzen zu können, benötigte MongoDB eine Möglichkeit, relevante Kundenkontexte direkt in die Arbeit selbst einzubinden, anstatt es jedem Vertriebsmitarbeiter selbst zu überlassen, die Lücken zwischen den Systemen zu schließen.

UNSERE LÖSUNG

Entwicklung eines Handlungssystems mit Atlas Agent Engine

MongoDB hat Atlas Agent Engine verwendet, um Holly zu erstellen, einen internen KI-Assistenten, der Account-Intelligence mit alltäglichen Vertriebs-Workflows verbindet.

Zur Vorbereitung von Meetings führt Holly relevante Informationen zusammen, um maßgeschneiderte Briefings zu erstellen und offene Fragen aufzudecken. Nach Gesprächen hilft es Vertriebsmitarbeitern, Erkenntnisse aus Transkripten zu erfassen und Salesforce-Datensätze zu pflegen. Account- und Opportunity-Briefings unterstützen die fortlaufende Planung, während Recherche- und Korrespondenztools Teams bei der Vorbereitung einer zielgerichteten Kontaktaufnahme helfen.

Abbildung 1. Hollys Agentenarchitektur.

Diese Funktionen decken zusammenhängende Phasen der Vertriebsarbeit ab: den Kunden verstehen, Wissenslücken identifizieren und Informationen erfassen, die die nächste Interaktion unterstützen. Holly verankert diese Arbeit im MongoDB-spezifischen Geschäftskontext, anstatt jede Anfrage als allgemeine Recherchefrage zu behandeln.

Atlas Agent Engine bietet die Grundlage für den Betrieb von Hollys Agenten in der Produktion, einschließlich Laufzeit, Speicher, Sicherheit, Identität, Orchestrierung, Zustand, Beobachtbarkeit und Lebenszyklusverwaltung. Holly verbindet zudem eine Reihe von Systemen – darunter Salesforce, Google Calendar und Drive, Zoom und Salesloft – und bringt deren Informationen und Funktionen in einen gemeinsamen Arbeitsbereich ein. Das Ergebnis ist eine einzige, benutzerfreundliche Oberfläche, die keinen Werkzeugwechsel erfordert.

DAS ERGEBNIS

Von Stunden auf Minuten: Verkürzung der Recherchezeit für Interessenten um 95 %

Die Auswirkungen von Holly auf das GTM-Team von MongoDB waren sofort spürbar und dramatisch: In den wenigen Monaten seit der Einführung konnten die Vertreter, die Holly genutzt haben, die Zeit für die Recherche und Erstellung von ausgehenden Interessentenlisten um ca. 95 % reduzieren. Die Vorbereitung auf Besprechungen und Kundenkontakte kann jetzt in Minuten, nicht in Stunden erledigt werden.

Holly ist jetzt allgemein für die Teams von MongoDB in den Bereichen Vertrieb, Kundenentwicklung, kommerzielles Wachstum und Lösungsarchitektur verfügbar, was die Produktivität in der gesamten GTM-Organisation weiter steigern dürfte.

Das Beispiel von Holly zeigt, wie wirkungsvoll es für Unternehmen sein kann, über die Erstellung einmaliger Agenten hinauszugehen und eine gesteuerte, wiederverwendbare Agentenplattform aufzubauen – ohne jede Anwendung an eine einzelne Cloud, ein Modell oder Framework zu binden. Und während Holly derzeit mit 30 Agenten arbeitet, ist die Architektur der Atlas Agent Engine so konzipiert, dass sie mit jedem neuen Agenten, den ein Unternehmen hinzufügt, sicher skaliert – ganz gleich, ob es 30 oder 3.000 sind.

Weitere Informationen darüber, wie Sie mit der Atlas Agent Engine Agenten in der Produktion erstellen, bereitstellen und steuern können, finden Sie auf der Atlas Agent Engine-Seite.