Cómo las ventas de AWS usan IA generativa para optimizar la planificación de la cuenta

Cada año, el personal de ventas de AWS redactora documentos de estrategia en profundidad, a futuro para clientes establecidos de AWS. Estos documentos ayudan al equipo de ventas de AWS a alinearse con nuestra estrategia de crecimiento del cliente y colaborar con todo el equipo de ventas en ideas de crecimiento a largo plazo para los clientes de AWS. Estos documentos se llaman internamente los planes de cuentas (AP). En 2024, esta actividad tomó a un gerente de cuentas (AM) hasta 40 horas por cliente. Esto, combinado con un tiempo similar dedicado a los roles de apoyo investigando y escribiendo los planes de crecimiento para los clientes en la nube de AWS, condujo a una importante organización gastos generales. Para ayudar a mejorar este proceso, en octubre de 2024 lanzamos un asistente de borrador de planificación de cuentas con IA para nuestros equipos de ventas, basándose en el éxito de Asesor de campouna herramienta de asistente de ventas interna. Esta nueva capacidad usa Roca madre de Amazon Para ayudar a nuestros equipos de ventas a crear AP integrales y perspicaces en menos tiempo. Desde su lanzamiento, miles de equipos de ventas han utilizado el asistente generativo de IA resultante para borradores de secciones de sus AP, ahorrando tiempo en cada AP creado.

En esta publicación, mostramos cómo el equipo de productos de ventas de AWS construyó el borrador de los planes de cuentas de IA generativos.

Casos de uso comercial

El borrador de los planes de la cuenta atiende a cuatro casos de uso principales:

• Generación del borrador del plan de cuentas: utilizando el rock de Amazon, hemos puesto a disposición de las fuentes de datos internos y externas para generar contenido borrador para secciones clave del APS. Esto permite a nuestros equipos de ventas crear rápidamente borradores iniciales para secciones como vistas generales del cliente, análisis de la industria y prioridades comerciales, que anteriormente requerían horas de investigación en Internet y se basaban en herramientas de AWS internas dispares.
• Síntesis de datos: el asistente puede extraer información relevante de múltiples fuentes, incluido nuestro sistema de gestión de relaciones con el cliente (CRM), informes financieros, artículos de noticias y AP anteriores para proporcionar una visión holística de nuestros clientes.
• Comprobaciones de calidad: capacidades de garantía de calidad incorporadas ayudan a garantizar que los AP cumplan los estándares internos de integridad, precisión y alineación estratégica con nuestros clientes y negocios.
• Personalización: mientras proporciona borradores generados por IA, el producto permite a AMS personalizar y refinar el contenido cargando documentos patentados para que coincidan con su conocimiento único del cliente y su enfoque estratégico.

El plan de cuenta del plan de cuenta se carga cuando un usuario intenta crear una AP, y los usuarios copian y pegan cada sección que desean usar en su plan final.

Nuestro informe de AMS redujo el tiempo para escribir estos documentos, lo que les permite centrarse más en actividades de alto valor, como la participación del cliente y el desarrollo de la estrategia.

Esto es lo que algunos de nuestros AM tenían que decir sobre su experiencia con los planes de cuentas.

“El asistente de IA me ahorró al menos 15 horas en mi último plan de cuentas empresarial. Reunió un gran primer borrador, que luego pude refinar en función de mis propias ideas. Esto me permitió pasar más tiempo realmente involucrando a mi cliente en lugar de investigar y escribir”.

– Administrador de cuentas empresarial

“Como alguien que administra múltiples cuentas del mercado medio, luché por crear planes en profundidad para todos mis clientes. El asistente de IA ahora me ayuda a generar rápidamente planes de referencia que puedo priorizar y personalizar. Es un cambio de juego para servir mi cartera completa de cuentas”.

-Administrador de cuentas del mercado medio

Amazon Q, Amazon Bedrock y otros servicios de AWS respaldan esta experiencia, lo que nos permite usar modelos de idiomas grandes (LLM) y bases de conocimiento (KBS) para generar contenido relevante y basado en datos para APS. Exploremos cómo construimos este asistente de IA y algunos de nuestros planes futuros.

Construyendo los planes de cuentas Proyecto de asistente

Cuando un usuario del sistema CRM interno de AWS inicia el flujo de trabajo en el asesor de campo, desencadena la capacidad del asistente del proyecto del plan de cuentas a través de una URL previa firmada. Luego, el asistente orquesta un proceso de recopilación de datos de múltiples fuentes, realizando búsquedas web al tiempo que extrae metadatos de cuenta de OpenSearch, Amazon Dynamodby Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) almacenamiento. Después de analizar y combinar estos datos con documentos superados por el usuario, el asistente utiliza la roca madre de Amazon para generar el AP. Cuando se completa, una cadena de notificación que usa Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) Y nuestro servicio de Gateway de API del servicio de notificaciones internas comienza a entregar actualizaciones utilizando mensajes directos de Slack y almacenar registros de búsqueda en OpenSearch para referencia futura.

El siguiente diagrama ilustra la arquitectura de alto nivel del borrador de los planes de cuentas.

Descripción general de la solución

Construimos los planos de cuenta Borry Assistant utilizando los siguientes componentes clave:

1. Roca madre de Amazon: Proporciona acceso programático (API) a modelos de base de alto rendimiento (FMS) junto con capacidades de búsqueda vectorial y filtrado de metadatos utilizando Bases de conocimiento de Amazon Bedrock. Poblamos una base de conocimiento de la roca madre de Amazon utilizando materiales de venta de ventas, AP históricos y otros documentos relevantes curados por AWS Glue trabajos (ver más sobre los trabajos de pegamento de AWS en el ítem 4).
2. AWS Lambda: Admite dos casos de uso:
   1. La función de lambda de resolución async interfaces con el cliente front-end CRM y orquesta las identificaciones de trabajo de Async para que el cliente encueste. Esta capa también maneja las validaciones de entrada, el estrangulamiento de la solicitud del usuario y la gestión de caché.
   2. Las funciones Lambda de trabajadores realizan el trabajo pesado real para crear contenido AP. Estas funciones funcionan simultáneamente para generar diferentes secciones de APS mediante el uso de datos disponibles públicamente, datos internos y datos curados en las bases de conocimiento de Amazon Bedrock. Estas funciones invocan varios LLM utilizando Amazon Bedrock y almacenan el contenido final en la base de datos DynamodB de la AP correspondiente a cada ID de trabajo de Async.
3. Dinamodb: Mantiene el estado de cada solicitud de usuario rastreando las ID de trabajo de Async, rastrea la cuota de estrangulamiento (recuento de solicitudes globales y el recuento de solicitudes por usuario) y actúa como un caché.
4. AWS Glue Jobs: Curle y transforme datos de varias fuentes de datos internos y externas. Estos trabajos de pegamento de AWS llevan datos a fuentes de datos internas (APS, cubos de herramientas internos del equipo S3 y otros servicios internos) y a KBS en el lecho de roca, lo que facilita la producción de alta calidad a través de la generación aumentada de recuperación (RAG).
5. Amazon SQS: Nos permite desacoplar el plano de gestión y el plano de datos. Este desacoplamiento es crucial al permitir que las funciones del trabajador del plano de datos procesen simultáneamente diferentes secciones de los AP y se aseguren de que podamos generar AP en tiempos especificados.
6. Frontend web personalizado: Una arquitectura micro-frontend basada en ReactJS nos permite integrarnos directamente en nuestro sistema CRM para una experiencia de usuario perfecta.

Gestión de datos

Nuestro asistente de borrador de Planes de Cuentas utiliza una solución de gestión de la base de conocimiento listón de conocimiento de Amazon Bedrock. A través de su arquitectura de RAG, buscamos y usamos semánticamente el filtrado de metadatos para recuperar un contexto relevante de diversas fuentes: materiales de habilitación interna de ventas, AP históricos, presentaciones de la SEC, artículos de noticias, compromisos ejecutivos y datos de nuestros sistemas CRM. Los conectores integrados en Amazon Bedrock manejan la ingestión de datos de Amazon S3, Relational Database Management Systems (RDBMS) y API de terceros; mientras que sus capacidades de KB nos permiten filtrar y priorizar documentos fuente al generar respuestas. Este enfoque consciente del contexto da como resultado un contenido de mayor calidad y más relevante en nuestras secciones AP generadas.

Seguridad y cumplimiento

La seguridad y el cumplimiento son primordiales para AWS cuando se trata de datos sobre nuestros clientes. Usamos Centro de identidad de AWS IAM Para el inicio de sesión único de Enterprise para que solo los usuarios autorizados puedan acceder al Proyector de Draft de Planes de la Cuenta. Usando el asesor de campo, utilizamos varios mecanismos de autorización interna para ayudar a garantizar que un usuario que genere APS solo accede a los datos a los que ya tiene acceso.

Experiencia de usuario

Construimos un frontend web personalizado utilizando un enfoque micro-frontend que se integra directamente en nuestro sistema CRM, lo que permite a AMS acceder a los planos de cuentas Proyper Assistant sin dejar su entorno de trabajo familiar. La interfaz permite a los usuarios seleccionar qué secciones de APS desean generar, proporciona opciones para la personalización y notifica a los usuarios crear sus AP a tiempo a través de Slack.

Mirando hacia el futuro

Si bien el borrador de los planes de cuentas ya ha demostrado un valor significativo, continuamos mejorando sus capacidades. Nuestro objetivo es crear un planificador de cuentas de tacto cero que los equipos de ventas puedan usar para generar una AP completa para un cliente, incorporando las mejores prácticas observadas entre nuestros clientes para proporcionar a los equipos de ventas las mejores estrategias en su clase para interactuar con los clientes. Esto incluiría:

• Integración más profunda con nuestras herramientas de planificación especialmente diseñadas a medida y asistencia con la planificación de la cuenta, como la generación automática de mapas de valor y los mapas de las partes interesadas.
• Personalización mejorada para adaptar el contenido basado en la industria, el tamaño de la cuenta y las preferencias individuales del usuario.
• Las características de colaboración mejoradas, para que múltiples miembros del equipo de ventas puedan trabajar juntos en la refinación de planes generados por la IA.
• ¿Uso ampliado de recomendaciones para proporcionar qué sigue? Ideas a nuestros equipos de ventas para servir mejor a nuestros clientes.

Conclusión

El borrador de los planes de cuentas, el asistente del borrador, impulsado por Amazon Bedrock, ha simplificado significativamente nuestro proceso AP, permitiendo que nuestros equipos de ventas de AWS creen AP de mayor calidad en una fracción del tiempo que actualmente necesitan. A medida que continuamos refinando y expandiendo esta capacidad, estamos entusiasmados de ver cómo mejorará aún más nuestra capacidad de servir a nuestros clientes e impulsar su éxito en la nube de AWS.

Si está interesado en aprender cómo la IA generativa puede transformar su función de ventas y sus procesos, comuníquese con su equipo de cuentas de AWS para discutir cómo los servicios como Amazon Q y Amazon Bedrock pueden ayudarlo a construir soluciones similares para su organización.

Sobre los autores

Saksham kakar es un gerente de productos Sr. (técnico) en la organización AWS Field Experiences (AFX) centrada en desarrollar productos que permitan a los equipos de ventas de AWS para ayudar a los clientes de AWS a crecer con Amazon. Antes de esto, Saksham lideró grandes equipos de ventas, estrategias y operaciones en empresas de startups y Fortune 500. Fuera del trabajo, es un ávido jugador de tenis y esquiador aficionado.

Vimanyu aggarwal es un ingeniero de software senior en la organización AWS Field Experiences (AFX) con más de 10 años de experiencia en la industria. Durante la última década, Vimanyu se ha centrado en construir sistemas distribuidos complejos a gran escala en varias organizaciones Fortune 500. Actualmente, trabaja con múltiples equipos dentro de la organización AFX para ofrecer soluciones técnicas que empoderen el embudo de ventas de $ 100 mil millones. Fuera del trabajo, le gusta jugar juegos de mesa, jugar con IoT y explorar la naturaleza.

Krishnachand Velaga es un gerente senior para la gestión de productos-Técnico (PM-T) en la organización AWS Field Experiences (AFX) que administra un equipo de PM-TS experimentado y un conjunto de productos de ventas, utilizando IA generativa para permitir que la organización de ventas de AWS ayude a los clientes de AWS en todo el mundo adopte, migra y crece en la nube de AWS en línea con sus necesidades comerciales y los resultados al refuerzo de las ventas de las ventas de todo el mundo.

Scott Wilkinson es un gerente de desarrollo de software en la organización AWS Field Experiences (AFX), donde lidera un equipo de ingeniería interfuncional que desarrolla herramientas que agregan y producen datos para impulsar las ideas de los clientes de AWS. Antes de AWS, Scott trabajó para nuevas empresas notables, incluidas Digg, Eharmony y Nasty Gal en los roles de liderazgo y desarrollo de software. Fuera del trabajo, Scott es músico (guitarra y piano) y le encanta cocinar la cocina francesa.