Databricks medgrundare avslöjar strategier för att vinna företagskunder

Bild: TechCrunch · Källa

Databricks medgrundare Arsalan Tavakoli-Shiraji delar med sig av erfarenheter om hur man säkrar stora företagsavtal, med fokus på partnerskap, förståelse för kunders oro och att modernisera gamla system med AI.

Startups har ofta svårt att vinna stora företagskunder och tror felaktigt att överlägsen teknik ensam räcker för att säkra avtal. Arsalan Tavakoli-Shiraji, medgrundare och senior vice president för field engineering på Databricks, förklarade vid TechCrunch Disrupt att även om robust teknik är avgörande, beror framgångsrika försäljningar i hög grad på människor och processer.

I sina tidiga dagar hade Databricks svårt att ens få möten med stora företag som UBS. Genombrottet kom genom partnerskap med Microsoft som Azure cloud-partner, vilket gav Databricks möjligheten att använda Microsofts etablerade försäljningskanaler och avtalsramverk. Detta partnerskap var avgörande för att vinna förtroende och öppna dörrar som tidigare varit stängda.

Tavakoli-Shiraji råder startups att överväga att sälja under paraplyet av större teknikföretag för att dra nytta av deras försäljningsnätverk och rykte. När Databricks växte gick de vidare till att möjliggöra för startups som Hightouch, Addepar och Tecton, antingen genom att sälja deras produkter via Databricks infrastruktur eller genom direkta investeringar och förvärv.

När det gäller företags tvekan inför AI-antagande identifierade Tavakoli-Shiraji fyra huvudbekymmer, kallade "de fyra C:na": kontext, valfrihet, kostnad och kontroll. Företag vill ha AI som kan anpassas till deras unika miljöer (kontext), föredrar flexibilitet att byta mellan AI-modeller (valfrihet), kräver transparenta och hanterbara kostnader (kostnad) samt efterfrågar skydd för säkerhet och dataintegritet (kontroll).

Han påpekade också att de flesta företag fortfarande befinner sig i ett tidigt stadium av AI-mognad och ofta endast använder grundläggande verktyg som ChatGPT. Det finns stor möjlighet för startups att hjälpa företag att modernisera kostsamma och oklara legacy-system, såsom bankers IBM AS/400-mainframes, genom att använda AI för att analysera, förstå och antingen modernisera eller ersätta föråldrade kodbaser.

Tavakoli-Shirajis insikter understryker vikten av strategiska partnerskap, djup kundförståelse och innovation i modernisering av legacy-system som nycklar för att vinna och utveckla företagsrelationer genom AI och datateknologier.