Ο Λογαριασμός μου

Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη

Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη
Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη
Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη
-10%
Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη
Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη
Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη
Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη
-10%
18,00€
20,00€
Χωρίς ΦΠΑ: 18,00€
Συμπερ. ΦΠΑ. Δωρεάν παράδοση για αγορές άνω των 40€
Χαρακτηριστικά Βιβλίου
ΓλώσσαΕλληνικά
Διαστάσεις17x24 cm
ΕξώφυλλοΜαλακό Εξώφυλλο
Εσωτερικό ΒιβλίουΑσπρόμαυρο
Έτος Έκδοσης2025
Σελίδες216
Συνοδευτικό ΥλικόΌχι
ISBN978-618-202-324-2
Βάρος0.37kg

Το βιβλίο Ενοποιημένες λειτουργίες εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένας στρατηγικός οδηγός για ηγέτες, επαγγελματίες και οποιονδήποτε έχει δεσμευτεί να σχεδιάσει μία προβλέψιμη ανάπτυξη.

Σκοπός του βιβλίου είναι να αμφισβητήσει τα υπάρχοντα παραδείγματά που έχετε κατά νου και θα σας εφοδιάσει με τις απαραίτητες γνώσεις και τα πλαίσια για να μετατρέψετε τον οργανισμό (εταιρεία) σας από μια συλλογή κατακερματισμένων τμημάτων σε μια τέλεια συγχρονισμένη ορχήστρα εσόδων.

Αποτελεί έναν πρακτικό οδικό χάρτη για το μέλλον της δημιουργίας εσόδων με Τεχνητή Νοημοσύνη (ΑΙ) για κάθε σύγχρονη επιχείρηση.

Πρόλογος από τον Πέτρο Θεοδώρου, διευθύνοντα σύμβουλο της Theodorou Bros LTD
Πρόλογος
Η «κατεστραμμένη» μηχανή εσόδων και η άνοδος του RevOps

Μέρος 1
Η επιταγή των Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps) – Κατανοώντας τη νέα πραγματικότητα των εσόδων

Κεφάλαιο 1: Το σύνδρομο των σιλό: Γιατί αποτυγχάνουνοι παραδοσιακές προσεγγίσεις go-to-market
Η υπόσχεση του τμήματος μάρκετινγκ
απέναντι στην πραγματικότητα του τμήματος πωλήσεων
Η άγρια Δύση των διαδικασιών πωλήσεων
Επιτυχία πελατών: Ο ξεχασμένος ήρωας
Η αποσύνδεση δεδομένων και τα «συστήματα σκιάς»
Η εμπειρία του πελάτη: Ένας κατακερματισμένος καθρέφτης
Το οικονομικό κόστος: Μια επιχείρηση που αιμορραγεί
Παραδείγματα από τη βιομηχανία
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Κεφάλαιο 2: Καθορίζοντας τις Ενοποιημένες Λειτουργίες Εσόδων (RevOps)
Ενοποιημένες Λειτουργίες Εσόδων (RevOps): Αρχές, πυλώνες και σκοπός
Τι είναι οι Ενοποιημένες Λειτουργίες Εσόδων (RevOps) — και τι δεν είναι
Η εντολή του RevOps: Ευθυγράμμιση για προβλέψιμα έσοδα
Οι βασικοί πυλώνες των Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps)
Η στρατηγική μετατόπιση: Από αντιδραστικό σε προληπτικό
Ο ρόλος του ηγέτη των Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps): Ενορχηστρωτής της προβλεψιμότητας εσόδων
Σύνδεση των Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps) με ευρύτερους επιχειρηματικούς στόχους
Παραδείγματα από τη βιομηχανία
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Μέρος 2
Χτίζοντας τη μηχανή των Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps) — Βελτιστοποίηση για προβλέψιμη ανάπτυξη εσόδων

Κεφάλαιο 3: Ενοποιώντας τα δεδομένα και τις αναλύσεις της επιχείρησής σας: Το θεμέλιο για την κατανόηση των εσόδων
Η Ενιαία Πηγή Αλήθειας: Η πυξίδα των εσόδων σας
Ενσωμάτωση διαφορετικών συστημάτων: Συνδέοντας τα σημεία των εσόδων σας
Διακυβέρνηση και ποιότητα δεδομένων: Εμπιστευτείτε τους αριθμούς σας
Βασικές μετρήσεις εσόδων: Μια ενοποιημένη άποψη
Προετοιμασία δεδομένων για αναλυτική επεξεργασία: Δόμηση για κατανόηση
Επιπτώσεις στα έσοδα: Το αντίτιμο της συγκέντρωσης δεδομένων
Παραδείγματα από τη βιομηχανία
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Κεφάλαιο 4: Βελτιστοποίηση διαδικασιών: Βελτιώνοντας το ταξίδι του πελάτη για επιταχυνόμενα έσοδα
Χαρτογράφηση του ταξιδιού του πελάτη: Αποκαλύπτοντας τα σημεία τριβής
Τυποποίηση των playbooks και ροών εργασίας πωλήσεων: Συνέπεια για μετατροπές
Διαχείριση υποψήφιων πελατών και διαδικασίες μεταβίβασης: Σφραγίζοντας τις διαρροές
Βελτιστοποίηση Quote-to-Cash (QTC): Επιτάχυνση του κλεισίματος συμφωνιών
Διαδικασίες ενσωμάτωσης (onboarding) και διαχείρισης επιτυχίας πελατών (customer success): Μεγιστοποιώντας την CLTV
Αυτοματοποίηση διαδικασιών: Το φαινόμενο του πολλαπλασιαστή
Επιπτώσεις στα έσοδα: Τα απτά κέρδη
Παραδείγματα από τη βιομηχανία
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Κεφάλαιο 5: Τεχνολογία και ενδυνάμωση: Ενισχύοντας τις ομάδες εσόδων σας για ανάπτυξη
Ο στρατηγικός ρόλος τεχνολογίας στο RevOps: Κάτι περισσότερο από μια απλή «εργαλειοθήκη»
Το RevOps tech stack: Χτίζοντας το ψηφιακό σας οικοσύστημα
CRM: Το κεντρικό νευρικό σύστημα — το θεμέλιο των δεδομένων του RevOps
Βασικά στοιχεία του ψηφιακού οικοσυστήματος: Μια βαθύτερη εξερεύνηση
Κριτήρια επιλογής τεχνολογίας:
Κάτι περισσότερο από απλά χαρακτηριστικά
Εκπαίδευση και υιοθέτηση από τους χρήστες: Πέρα από την υλοποίηση – Ο ανθρώπινος παράγοντας της τεχνολογικής επιτυχίας
Ενδυνάμωση σε δράση: Εξοπλίζοντας τις ομάδες πρώτης γραμμής εσόδων
Ενδυνάμωση πωλήσεων: Εξοπλίζοντας την ομάδα πρώτης γραμμής για κορυφαία απόδοση
Ενδυνάμωση μάρκετινγκ: Αποδεικνύοντας το ROI και ενισχύοντας την ευθυγράμμιση
Ενδυνάμωση Επιτυχίας Πελατών: Προστατεύοντας και αυξάνοντας τα επαναλαμβανόμενα έσοδα – Ο μηχανισμός της βιώσιμης ανάπτυξης
Αντίκτυπος στα έσοδα: Το τεχνολογικό μέρισμα –
Ποσοτικοποίηση των αποδόσεων
Παραδείγματα από τη βιομηχανία
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Κεφάλαιο 6: Στρατηγικός σχεδιασμός και προβλέψεις: Δημιουργώντας προβλέψιμες ροές εσόδων
Εξερεύνηση θεωρίας σε βάθος: Ενορχηστρώνοντας το μέλλον των εσόδων
Καθορισμός στόχων και OKRs: Ευθυγράμμιση γύρω από έναν κοινό Βόρειο Αστέρα
Ακριβής πρόβλεψη εσόδων: Πέρα από τις εικασίες
Διαχείριση και ποιότητα της διοχέτευσης: Ένας σαφής δρόμος προς τα μελλοντικά έσοδα
Σχεδιασμός περιοχών και καθορισμός ποσοστώσεων: Στρατηγική κατανομή πόρων
Σχεδιασμός σεναρίων: Προετοιμασία για το απρόβλεπτο
Σχεδιασμός και διαχείριση σχεδίου αποζημίωσης: Ευθυγράμμιση κινήτρων
Αντίκτυπος στα έσοδα: Το στρατηγικό όφελος
Παραδείγματα από τη βιομηχανία
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Κεφάλαιο 7: Το στοιχείο του ταλέντου: Δημιουργώντας μια ομάδα Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps) υψηλής απόδοσης
Θεωρητική εξερεύνηση σε βάθος: Ο ανθρώπινος μηχανισμός των λειτουργιών εσόδων
Βασικοί ρόλοι του RevOps: Οι ειδικοί στη βελτιστοποίηση εσόδων
Απαιτούμενες δεξιότητες: Πέρα από τη νοοτροπία του σιλό
Πού εδρεύει το RevOps στον οργανισμό: Η βέλτιστη δομή αναφοράς
Δημιουργία κουλτούρας συνεργασίας: Πέρα από το οργανόγραμμα
Προσέλκυση και διατήρηση ταλέντων RevOps: Το νέο σύνορο
Αντίκτυπος στα έσοδα: Το ανθρώπινο κεφάλαιο
Παραδείγματα από τη βιομηχανία
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Κεφάλαιο 8: Η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι Ενσωματωμένες Λειτουργίες Εσόδων (RevOps): Μεταμορφώνοντας τις λειτουργίες για εκθετική ανάπτυξη
Η επανάσταση της AI στα έσοδα: Γιατί δεν είναι πλέον προαιρετική
Θεωρητικές βάσεις: Οι βασικοί μηχανισμοί της AI στις επιχειρήσεις
Εμπειρογνωμοσύνη: Κορυφαίες φωνές για την αναγκαιότητα της AI στα έσοδα
Παραδείγματα από τη βιομηχανία
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Κεφάλαιο 9: Εφαρμογή των Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps) στον οργανισμό σας: Ένας οδικός χάρτης για μετασχηματισμό
Στάδιο 1: Αξιολόγηση και σχεδιασμός –Η βάση του μετασχηματισμού
Στάδιο 2: Οικοδόμηση του θεμελίου – Δεδομένα και τεχνολογία 139
Στάδιο 3: Εξορθολογισμός των διαδικασιών – Η καρδιά της αποδοτικότητας
Στάδιο 4: Οικοδόμηση και καλλιέργεια της ομάδας – Το ανθρώπινο κεφάλαιο
Στάδιο 5: Συνεχής βελτιστοποίηση και ανάπτυξη – Ο κύκλος του RevOps
Αντιμετωπίζοντας κοινές προκλήσεις υλοποίησης
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Κεφάλαιο 10: Μετρώντας την επιτυχία των Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps): Βασικοί δείκτες και ανάλυση απόδοσης επένδυσης (ROI)
Η σημασία της μέτρησης στην εποχή του RevOps
Βασικοί δείκτες απόδοσης (KPIs) του RevOps
Υπολογισμός της Απόδοσης Επένδυσης (ROI) του RevOps
Συμπέρασμα κεφαλαίου

Μέρος 3
Ο στρατηγικός αντίκτυπος και το μέλλον - Διατήρηση της ανάπτυξης και καθοδήγηση της αγοράς

Κεφάλαιο 11: Η μέτρηση της επιτυχίας των Ενοποιημένων Λειτουργιών Εσόδων (RevOps) και το μέλλον τους
Θεωρητική κατανόηση: Οι θεμελιώδεις αρχές της μέτρησης του RevOps
Βασικοί Δείκτες Απόδοσης (KPIs) για το RevOps: Πέρα από τα τμηματικά σιλό
Περαιτέρω ανάλυση και παραδείγματα
Εμπειρικές γνώσεις, παραδείγματα βιομηχανίας και συμπεράσματα
Συμπέρασμα: Το RevOps ως ανταγωνιστικό πλεονέκτημα

Επίλογος
Το μέλλον των εσόδων σας με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης – Τώρα είναι η κατάλληλη στιγμή
Θεωρητική κατανόηση: Η φιλοσοφία πίσω από το μέλλον των εσόδων με τη δύναμη της AI
Περαιτέρω ανάλυση και παραδείγματα: Η απτή πραγματικότητα του AI-powered RevOps
Εμπειρικές γνώσεις και παραδείγματα βιομηχανίας: Η σύγκλιση της στρατηγικής και της τεχνολογίας
Συμπέρασμα: Το μέλλον των εσόδων σας με τη δύναμη της AI ξεκινά από σήμερα

Παράρτημα
Γλωσσάρι βασικών όρων RevOps και AI
Προτεινόμενη βιβλιογραφία και πόροι (συμπεριλαμβανομένων ειδικών για την AI)
Κοινές συνιστώσες τεχνολογικού συστήματος RevOps με ενσωματώσεις AI
Μοντέλο Ωριμότητας RevOps (εργαλείο αυτοαξιολόγησης)

Λίγα λόγια για τον συγγραφέα

Περιεχόμενα

Λήψη

Ενδεικτικό κεφάλαιο

Λήψη
Λαμπανάρης Γεώργιος
Λαμπανάρης Γεώργιος

Ο Γιώργος Α. Λαμπανάρης, είναι ιδρυτής και γενικός διευθυντής της digitalmanagement.gr. Είναι κάτοχος BA & MPA από Πανεπιστήμιο της Ιντιάνα, ΗΠΑ. Μετά από 30 χρόνια εργασιακής εμπειρίας και συνεχούς επιμόρφωσης, απέκτησε τον τίτλο του Executive Scholar in Marketing, από το Kellogg School of Management, καθώς και το Postgraduate Diploma in Digital Business από το ΜΙΤ & Columbia Business School. Είναι ένθερμος υποστηρικτής του Ψηφιακού Μετασχηματισμού των Παραδοσιακών Επιχειρήσεων, καθώς και της έννοιας της Δια Βίου Εκπαίδευσης και της επαγγελματικής εξέλιξης.

Δωρεάν αντίτυπο οι Εκδόσεις Δίσιγμα στέλνουν μόνο σε Καθηγητές/τριες Ελληνικών και Κυπριακών Πανεπιστημίων

The product is currently Out-of-Stock. Enter your email address below and we will notify you as soon as the product is available.
Ονοματεπώνυμο
Email