Stampli reduce tiempo de lanzamiento en un 68 % con ChatGPT Work

Stampli es una plataforma inteligente de compras a pagos que conecta las compras, las cuentas por pagar, la gestión de proveedores, los pagos y los gastos de los empleados. Su producto Deep Finance™ transforma los datos que circulan por la plataforma de compras a pagos de Stampli en información estratégica sobre el gasto para directores financieros, vicepresidentes y otros líderes empresariales. El lanzamiento exigía que el desarrollo del producto, el posicionamiento, el diseño, las comunicaciones, la capacitación y las operaciones avanzaran en paralelo, con un calendario fijo y los recursos de diseño y contratistas externos ya asignados a otras prioridades.

El equipo de marketing de Stampli usó Codex para integrar el contexto del producto, las notas de reuniones, las decisiones y las directrices de comunicación en un sistema compartido. Con las herramientas de OpenAI, redujo unas 243 horas de trabajo de producción a unas 77, manteniendo una revisión humana completa y la aprobación final de todo el contenido dirigido a clientes.

Ese lanzamiento es el ejemplo más claro de una práctica cotidiana del equipo de marketing de producto de Stampli: usar ChatGPT Work y Codex juntos para mantener actualizado el conocimiento del producto, detectar información estratégica para el negocio y llevar las ideas al mercado con mayor rapidez.

En unas seis semanas, Deep Finance pasó de una demostración inicial del prototipo a un lanzamiento público al mercado y a la entrega de la primera versión del producto. Como los recursos de diseño y los contratistas externos estaban asignados a otras prioridades, el equipo usó Codex para convertir las decisiones sobre el producto, que seguían evolucionando, en materiales listos para revisión: una serie de siete artículos de blog, correos electrónicos de lanzamiento, un seminario web y su presentación de apoyo, piezas creativas para redes sociales y publicidad, un comunicado de PR Newswire, la página web de Deep Finance y materiales de capacitación comercial. Codex también ayudó a crear la animación principal del lanzamiento mediante la exploración, la iteración y la preparación del paquete final. Se encargó de cerca del 90 % del trabajo necesario para pulirla antes de que un contratista terminara la escena inicial y el formato definitivo.

En el flujo de trabajo definido para la estrategia go-to-market y la producción de contenido de Deep Finance, el equipo de Stampli calcula que, sin Codex, el lanzamiento habría requerido unas 243 horas activas estimadas por función. Con Codex, necesitó aproximadamente 77 horas, lo que supuso un ahorro de unas 166 horas y una producción 3,16 veces más rápida.

La infraestructura que hizo posible el lanzamiento de Deep Finance es la misma que el equipo de marketing de producto de Stampli utiliza a diario. Antes, para mantener actualizados los materiales del producto había que entrevistar a los responsables de producto, leer incidencias de Jira, revisar GitHub y repasar notas de reuniones. Después, el equipo tenía que convertir esa información en artículos para el centro de ayuda, presentaciones, documentos de una página y otros materiales.

Stampli ha automatizado gran parte de ese proceso con un sistema basado en GPT. El sistema recopila información de los sistemas de producto y de las notas de reuniones, y ayuda a mantener actualizados esos materiales.

Las mismas automatizaciones ayudan al equipo de marketing de producto a crear contenido a mayor escala. Los agentes conectados a la fuente de información de referencia de la empresa pueden producir materiales para el sitio web y las redes sociales. Según Melad Zahedi, director de Marketing de Producto, «ha multiplicado por diez la producción de un equipo pequeño, que ahora publica cientos de contenidos cada semana cuando antes se limitaba a un par».

ChatGPT Work también ayuda a los empleados a incorporar contexto empresarial relevante en las decisiones importantes. Zahedi usa automatizaciones basadas en GPT como un «segundo cerebro» para organizar la información en una agenda repleta de reuniones consecutivas.

«Poder llegar a cada reunión preparado y con el contexto necesario, entender qué se espera de mí en ella y cómo aprovechar bien mi tiempo ha supuesto una ventaja increíble», afirma.

En una reunión de dirección surgió una pregunta sobre métricas almacenadas en HubSpot y otros sistemas. Durante la llamada, un empleado pudo pedir rápidamente a Codex que recuperara y analizara los datos pertinentes. «Esto habría llevado medio día a nuestro equipo de FP&A: preparar un informe, proporcionarnos un modelo y darnos una respuesta que nos inspirara confianza. Alguien pudo hacerlo tecleando durante 20 segundos», afirma Zahedi.

El tiempo ahorrado permitió al equipo de marketing de producto dedicar menos tiempo a reconstruir el contexto y más a asesorar a los líderes sobre la estrategia de producto y de la empresa. Al mismo tiempo, el equipo empezó a participar más en el asesoramiento a vicepresidentes y miembros de la alta dirección sobre la estrategia corporativa y de producto.

ChatGPT Work también sirve como interlocutor para desarrollar ideas en marketing de producto. Los empleados lo usan para profundizar sus conocimientos, generar ideas, crear perfiles de las partes interesadas y poner a prueba recomendaciones antes de presentarlas a la dirección.

Los equipos de producto, marketing, éxito del cliente, ventas y capacitación usan ChatGPT Work y Codex para llevar la idea desde el prototipo hasta el lanzamiento. Zahedi calcula que, con las herramientas de OpenAI, el proceso llevó unas seis semanas, mientras que antes habría requerido meses o incluso trimestres.

El lanzamiento de Deep Finance mostró a Stampli cómo podría ser un ciclo de producto más conectado y respaldado por la IA. Ahora la empresa estudia cómo aplicar ese enfoque a más productos, flujos de trabajo y programas go-to-market.

Para Zahedi, la gran oportunidad consiste en ampliar lo que los empleados creen que pueden asumir. ChatGPT Work y Codex han ayudado a su equipo a adquirir conocimientos en nuevas disciplinas, crear sus propios sistemas y dedicar más tiempo a decisiones que hacen avanzar a la empresa.