1. Utvikle og implementere salgsstrategi
Før:
Salgsdirektøren utviklet salgsstrategier basert på markedstrender, konkurrentanalyser og egne vurderinger. Mye av arbeidet var manuelt og tok utgangspunkt i historiske data og kvalifisert gjetning.
Etter (med AI):
Salgsstrategien bygges nå på sanntidsdata og AI-analyser. AI kan identifisere mønstre i kundeatferd, spå fremtidige behov og foreslå tiltak automatisk. Salgsdirektøren går fra å lage én plan i året, til å kontinuerlig justere og optimalisere i takt med data.
2. Salgsledelse og teamledelse
Før:
Rekrutterte og trente selgere, satte mål, ga tilbakemeldinger og motiverte teamet for å prestere.
Etter:
AI tar over deler av onboardingen (trening via simulerte samtaler), foreslår individuelle tiltak basert på prestasjonsdata, og overvåker teamets aktivitet i sanntid. Salgsdirektøren må nå lede både mennesker og AI-assistenter, og sørge for at samspillet fungerer.
3. Målsetting og oppfølging
Før:
Salgsbudsjetter og mål ble satt for kvartaler eller året, og resultater ble fulgt opp gjennom manuell rapportering.
Etter:
AI gir kontinuerlig oppdaterte prognoser. Mål kan justeres fortløpende basert på pipeline-data, lead scoring og konverteringsrate i sanntid. Direktøren blir mer en analytisk veiviser enn en kontrollør.
4. Samarbeid med andre avdelinger
Før:
Jobbet tett med markedsføring og produkt, men samarbeid var ofte reaktivt og basert på manuell deling av innsikt fra salg.
Etter:
AI kobler data sømløst mellom avdelinger. Salgsdirektøren må være bindeleddet i en datadrevet organisasjon, der innsikt fra salg automatisk styrker markedsføring og produktutvikling. Rollen blir mer strategisk og tverrfaglig.
5. Kundeansvar og kundeforhold
Før:
Bygget relasjoner gjennom møter og tett oppfølging. Kundeinnsikt kom hovedsakelig fra samtaler og CRM-notater.
Etter:
AI analyserer kundedata kontinuerlig og gir varsler om churn-risiko, nye behov og salgsmuligheter. Salgsdirektøren må bruke denne innsikten til å styrke relasjoner og sikre at teamet handler på riktig tidspunkt – med riktig budskap.
6. Budsjettstyring og rapportering
Før:
Budsjettansvar handlet om å holde kontroll på kostnader og vise salgstall i styremøter, ofte med manuelt arbeid.
Etter:
AI automatiserer rapportering, analyserer avkastning på ulike tiltak og kan til og med foreslå endringer i salgsbudsjettene. Salgsdirektøren må være komfortabel med å tolke komplekse dashboards og optimalisere kontinuerlig.
7. Forhandling og avtaleinngåelse
Før:
Inngikk avtaler basert på erfaring, forhandlingsferdigheter og historiske priser.
Etter:
AI kan gi forslag til forhandlingsstrategier basert på tidligere avtaler og kundeatferd. Prisstrategi kan justeres dynamisk. Direktøren må kombinere teknologi og menneskelig dømmekraft for å oppnå best resultat.
8. Analyse og prognoser
Før:
Brukte salgsdata for å lage prognoser – ofte månedlige eller kvartalsvise og basert på manuell analyse.
Etter:
AI genererer sanntidsprognoser og oppdager mønstre mennesker lett overser. Salgsdirektøren må kunne tolke, validere og handle på AI-drevne innsikter – raskt.
9. Tilpasning til endringer
Før:
Reagerte på markedstrender og endringer med nye initiativer, kampanjer eller justerte mål. Det kunne ta uker eller måneder.
Etter:
AI oppdager endringer i marked og kundeatferd umiddelbart. Strategier kan tilpasses i sanntid. Direktøren blir en dynamisk leder som må mestre kontinuerlig omstilling og teknologi.
Kort oppsummert:
Før var salgsdirektøren en strukturert relasjonsleder og prosessdriver.
Nå forventes det at han/hun er en datadrevet beslutningstaker, AI-orientert strateg og endringsleder – som forstår teknologi, mennesker og kommersiell verdi på samme tid.
HeadHunter Norge 🍒
Kay Ellingsen
📞 +47 915 39000
HeadHunterNorge.no
Kay Ellingsen er faglig lærer, kursinstruktør og mentor innen ledelse, salg og AI. Gjennom Business Academy og HeadHunter Norge tilbyr han dagskurs, digitale program og praktisk lederutvikling. Kay har over 25 års erfaring med rekruttering, ledertrening og kompetanseutvikling i B2B-markedet.
Kay Ellingsen 