प्वाइंट सॉल्यूशंस प्वाइंट प्रॉब्लम्स क्यों बनाते हैं

पिच हमेशा कन्विंसिंग होती है। बेहतर कॉल कोचिंग चाहिए? इसके लिए एक कन्वर्सेशन-इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म है। डेटा क्वालिटी गड़बड़ है? इसके लिए एक एनरिचमेंट वेंडर है। अट्रीब्यूशन अस्पष्ट है? इसके लिए एक स्पेशलिस्ट है। इनमें से हर एक अलग-थलग में प्रिसीज़न प्रॉब्लम-सॉल्विंग जैसा लगता है, और हर खरीद उस समय स्मार्ट महसूस होती है। पकड़ यह है कि प्वाइंट सॉल्यूशंस की अपनी खुद की प्वाइंट प्रॉब्लम्स बनाने की आदत होती है।

एक प्वाइंट सॉल्यूशन वर्कफ़्लो के एक संकीर्ण हिस्से को ऑप्टिमाइज़ करता है, आमतौर पर अपने खुद के डेटा मॉडल, अपने खुद के इंटरफेस, और काम कैसे बहना चाहिए इसकी अपनी खुद की धारणाओं के साथ। यह उस प्रॉब्लम को हल करता है जिसके लिए इसे खरीदा गया था। ऐसा करने में यह नई सीम्स, नए साइलो, और नया कोऑर्डिनेशन काम लाता है जो पहले मौजूद नहीं था। इसे एक दर्जन बार करें और जो एग्रीगेट प्रॉब्लम आपने बनाई है वह उन इंडिविजुअल प्रॉब्लम्स से बड़ी हो सकती है जिन्हें आपने हल किया।

लोकल ऑप्टिमाइज़ेशन

प्वाइंट सॉल्यूशंस लोकल ऑप्टिमाइज़ेशन हैं। हर एक अपने कोने को बेहतर बनाता है जबकि पूरे के प्रति उदासीन रहता है। परेशानी यह है कि रेवेन्यू परफॉरमेंस एक ग्लोबल प्रॉपर्टी है। यह इससे आती है कि पूरा मोशन कितनी अच्छी तरह कोऑर्डिनेट करता है, इससे नहीं कि कोई एक स्टेज कितनी अच्छी है।

पैटर्न परिचित है। आप एक बेस्ट-इन-क्लास प्रॉस्पेक्टिंग टूल खरीदते हैं और प्रॉस्पेक्टिंग बेहतर होती है, लेकिन अब प्रॉस्पेक्टिंग डेटा एक ऐसे सिस्टम में रहता है जिसे आपका CRM नहीं समझता, तो किसी को इसे रिकंसाइल करना पड़ता है। आप कन्वर्सेशन इंटेलिजेंस जोड़ते हैं और कॉल इनसाइट्स बेहतर होते हैं, लेकिन वे एक अलग टैब में बैठते हैं, डील रिकॉर्ड से डिसकनेक्टेड जहां वे असल में बदल सकते थे कि एक रेप क्या करता है। आप एक डेडिकेटेड अट्रीब्यूशन टूल अपनाते हैं और रिपोर्टिंग शार्प होती है, लेकिन यह पाइपलाइन को CRM से अलग तरीके से डिफाइन करता है, और अब दो सिस्टम्स एक ही नंबर पर असहमत हैं और CFO जानना चाहता है कि कौन सा सही है।

हर टूल अपनी लोकल लड़ाई जीतता है और ग्लोबल तस्वीर थोड़ी खराब हो जाती है। यही वह मैकेनिज्म है जो आपका रेवेन्यू स्टैक क्यों फ्रैगमेंट हो रहा है के पीछे है: व्यक्तिगत रूप से समझदार खरीदारियों की एक सीरीज़ जो एक ऐसे आर्किटेक्चर में जुड़ जाती है जिसे कोई जानबूझकर डिज़ाइन नहीं करता।

तीन प्रॉब्लम्स जो हर प्वाइंट सॉल्यूशन लाता है

चाहे कितना भी अच्छा बनाया गया हो, एक स्टैंडअलोन टूल एक जैसी तीन चीज़ें लाता है।

एक नया साइलो। टूल ऐसा डेटा रखता है जिसे बाकी स्टैक आसानी से नहीं पहुंच सकता, जो एक और वजह है कि डेटा साइलो एक रेवेन्यू प्रॉब्लम है। टूल जिसमें भी बेहतरीन है वह अपनी ही दीवारों के अंदर फंसा रहता है।

एक नई सीम। हर टूल बाउंड्री एक ऐसी जगह है जहां काम को हैंडऑफ करना पड़ता है, आमतौर पर एक इंसान द्वारा। हर एक स्विवल-चेयर प्रॉब्लम का एक और उदाहरण है, जहां रेप्स सिस्टम्स के बीच जानकारी ढोते हैं जो इसे खुद नहीं ढोएंगे।

बनाए रखने के लिए एक नई इंटिग्रेशन। टूल को बाकी स्टैक से कनेक्ट करना कभी एक बार की लागत नहीं होती। यह एक चलता हुआ इंटिग्रेशन टैक्स है, जो इंजीनियरिंग घंटों और भंगुर सिंक्स में भुगतान किया जाता है जो सबसे बुरे संभव पल पर टूटते हैं, आमतौर पर क्वार्टर क्लोज़ से एक हफ्ता पहले।

इनमें से कुछ भी खरीद के समय दिखाई नहीं देता। यह बाद में जमा होता है, यही वजह है कि प्वाइंट सॉल्यूशंस जीत जैसे महसूस होते हैं और सिर्फ पीछे मुड़कर देखने पर ही लागत के रूप में सामने आते हैं।

जब वे असल में मायने रखते हैं

स्पेशलाइज़्ड टूल्स हमेशा गलत नहीं होते। कुछ कैटेगरीज़ असल में एक डेडिकेटेड बेस्ट-इन-क्लास प्रोडक्ट को जस्टिफाई करने के लिए काफी गहरी होती हैं, और कोई भी ऑर्केस्ट्रेशन लेयर इसे नहीं बदलती। सवाल यह है कि क्या टूल की वैल्यू आपके बाकी स्टैक के संपर्क में आकर बचती है।

एक प्वाइंट सॉल्यूशन एक अच्छा दांव है जब क्षमता असल में डिफरेंशिएटेड हो और एक जनरल प्लेटफॉर्म इसकी नकल नहीं कर सकता, जब यह साफ, रियल-टाइम डेटा एक्सपोज़ करता है जिसे एक कोऑर्डिनेशन लेयर खींच सकती है, और जब यह जिस वर्कफ़्लो को छूता है वह काफी सेल्फ-कंटेन्ड है ताकि यह कुछ ही सीम्स जोड़े।

यह एक बुरा दांव है जब यह उस चीज़ की नकल करता है जो आपके पास पहले से है, कोऑर्डिनेशन जोड़े बिना ओवरलैप जोड़ता है। जब यह अपने डेटा को एक बंद मॉडल के पीछे जमा करता है। जब यह एक हाई-ट्रैफिक वर्कफ़्लो के बीच में बैठता है और ऐसी सीम्स बनाता है जिनके बीच आपके रेप्स को पूरे दिन घूमना पड़ता है।

"बेस्ट ऑफ ब्रीड" और वर्स्ट ऑफ केऑस के बीच का ज़्यादातर फर्क इन्हीं मापदंडों पर आकर टिकता है।

पूरे के लिए खरीदें

ज़्यादा हेल्दी प्रोक्योरमेंट आदत है हर संभावित टूल को लक्षण के बजाय सिस्टम के मुकाबले एवैल्यूएट करना। साइन करने से पहले, पूछें कि क्या यह टूल पूरे मोशन को बेहतर बनाता है या सिर्फ इसकी एक स्टेज को। पूछें कि क्या इसका डेटा एक शेयर्ड मॉडल में बहेगा या एक और टापू बन जाएगा। पूछें कि क्या यह सीम्स हटाता है या जोड़ता है। अगर बाइंग कमेटी में कोई जवाब नहीं दे सकता, तो वह भी एक जवाब है।

वह शिफ्ट, अलग-थलग प्रॉब्लम्स हल करने से लेकर कोऑर्डिनेटेड पूरे को मज़बूत करने तक, रेवेन्यू ऑर्केस्ट्रेशन के पीछे का मुख्य आइडिया है। ऑर्केस्ट्रेशन में स्पेशलाइज़्ड क्षमता के लिए जगह है। यह बस इस बात पर ज़ोर देता है कि वह क्षमता एक यूनिफाइड सिस्टम की सेवा करे बजाय इसे और फ्रैगमेंट करने के।

मुख्य बातें

• एक प्वाइंट सॉल्यूशन वर्कफ़्लो के एक हिस्से को बेहतर बनाता है और बाकी के प्रति उदासीन रहता है। रेवेन्यू परफॉरमेंस बाकी पर निर्भर करती है।
• इनमें से हर एक एक नया साइलो, एक नई सीम, और एक नई इंटिग्रेशन लाता है जिसे किसी को ज़िंदा रखना पड़ता है।
• वे लागतें खरीद के समय अदृश्य होती हैं और बाद में दिखती हैं, यही वजह है कि उन्हें अप्रूव होते रहना जारी है।
• स्पेशलाइज़्ड टूल्स अभी भी अपनी जगह कमाते हैं जब वे असल में डिफरेंशिएटेड हों, अपने डेटा के साथ खुले हों, और सीम्स में हल्के हों।
• हर खरीद को पूरे सिस्टम के मुकाबले एवैल्यूएट करें। जो लक्षण यह ठीक करता है वह सिर्फ आधा सवाल है।

अगर आपका स्टैक व्यक्तिगत रूप से बेहतरीन टूल्स का एक ढेर है जो जुड़ते नहीं हैं, तो जो चीज़ गायब है वह कोऑर्डिनेशन है, और वही गैप है जिसे बंद करने के लिए रेवेन्यू ऑर्केस्ट्रेशन का मकसद है।