MongoDB utilizza Atlas Agent Engine per trasformare i flussi di lavoro delle vendite in un sistema di azione

LA LORO SFIDA

Dati frammentati e attriti nelle vendite

Per i team di go-to-market (GTM) di MongoDB, prepararsi per una conversazione con i clienti non è mai stata una semplice attività di ricerca. Significa mettere insieme le informazioni provenienti da Salesforce, trascrizioni di riunioni, email e documenti, quindi tradurre tali informazioni in piani di account, domande di scoperta e attività di follow-up.

Le informazioni esistevano, ma i venditori dovevano collegarle da soli. Spostarsi tra le applicazioni significava raccogliere ripetutamente contesti, e gli strumenti di intelligenza artificiale per scopi generali spesso producevano risposte prive di una comprensione della metodologia di business e di vendita di MongoDB, il che portava a controlli manuali. Infatti, gli account executive di MongoDB trascorrevano una media da 4 a 6 ore su attività amministrative, per account/ciclo di trattativa. Ridurre questo tempo e consentire ai membri del team GTM di concentrare il proprio tempo e i propri sforzi sulla soddisfazione dei clienti potrebbe avere un impatto esteso.

Tuttavia, per farlo in modo efficace, MongoDB aveva bisogno di un modo per portare il contesto pertinente del cliente nel lavoro stesso, invece di lasciare che ogni venditore colmasse le lacune tra i sistemi.

LA NOSTRA SOLUZIONE

Costruire un sistema d'azione con Atlas Agent Engine

MongoDB ha utilizzato Atlas Agent Engine per creare Holly, un assistente AI interno che collega l'intelligence sugli account ai flussi di lavoro di vendita quotidiani.

Per la preparazione alle riunioni, Holly raccoglie le informazioni pertinenti per creare brief su misura e far emergere questioni in sospeso. Dopo le conversazioni, aiuta i venditori ad acquisire insight dalle trascrizioni e a conservare i dati in Salesforce. I brief sugli account e sulle opportunità supportano la pianificazione in corso, mentre gli strumenti di ricerca e corrispondenza aiutano i team a preparare attività mirate.

Figura 1. L'architettura agentica di Holly.

Queste funzionalità affrontano fasi correlate del lavoro di un venditore: comprendere il cliente, identificare ciò che deve ancora essere appreso e registrare le informazioni che supportano la successiva interazione. Holly fonda tale lavoro nel contesto aziendale specifico di MongoDB piuttosto che trattare ogni richiesta come una generica domanda di ricerca.

Atlas Agent Engine fornisce le basi per gestire gli agenti di Holly in produzione, inclusi runtime, memoria, sicurezza, identità, orchestrazione, stato, osservabilità e gestione del ciclo di vita. Holly si collega inoltre a numerosi sistemi, tra cui Salesforce, Google Calendar e Drive, Zoom e Salesloft, portando le loro informazioni e funzionalità all'interno di uno spazio di lavoro condiviso. Il risultato è un'interfaccia singola e intuitiva che evita il cambio di strumenti.

IL RISULTATO

Da ore a minuti: ridurre il tempo di ricerca della prospezione del 95%

L'impatto di Holly sul team GTM di MongoDB è stato immediato e straordinario: nei pochi mesi trascorsi dal suo lancio, i commerciali che hanno utilizzato Holly hanno riscontrato una riduzione di circa il 95% del tempo necessario per effettuare ricerche e generare elenchi di prospezione outbound. La preparazione per riunioni e contatti può ora essere completata in pochi minuti, non in ore.

Holly è ora generalmente disponibile presso i team di vendita, sviluppo account, crescita commerciale e architettura delle soluzioni di MongoDB, il che dovrebbe aumentare ulteriormente la produttività dell'intera organizzazione GTM.

L'esempio di Holly mostra quanto possa essere significativo per le organizzazioni andare oltre la creazione di agenti singoli per passare a una piattaforma di agenti governata e riutilizzabile, senza vincolare ogni applicazione a un singolo cloud, modello o framework. E mentre Holly attualmente funziona con 30 agenti, l'architettura di Atlas Agent Engine è progettata per scalare in modo sicuro con ogni nuovo agente aggiunto da un'organizzazione, che siano 30 o 3000.

Per scoprire di più su come Atlas Agent Engine può aiutarti a creare, distribuire e governare agenti in produzione, consulta la pagina di Atlas Agent Engine.