هل تستخدم مؤسستك عملية تسجيل الصفقات حيث تقوم يدويًا بتعيين احتمالية للتنبؤ بإغلاق الصفقات؟ ثم تعرف أن العملية يمكن أن تكون معيبة وكيف يمكن أن تكون "التنبؤات غير المتوقعة".
يحتاج كل عمل إلى طريقة موثوقة للتنبؤ بنتيجة الصفقة. معرفة احتمالية الفوز بصفقة مفيدة لسببين:
- اتخاذ إجراءات تصحيحية - يمكن لمندوبي المبيعات اتخاذ إجراءات لزيادة فرص الفوز إذا كانت الاحتمالية منخفضة.
- زيادة الموثوقية في التنبؤات - استخدم النتائج الموثوقة لبناء توقعات أفضل.
على الرغم من اختلاف كل صفقة ، إلا أن هناك العديد من العوامل مثل احتياجات العميل والاتصال والسلوك والتركيبة السكانية التي تؤثر على نتيجة الصفقة. على سبيل المثال ، تعتبر الصناعة التي يعمل فيها عميلك عاملاً أساسيًا.
ثم هناك أيضًا عوامل ديناميكية مثل أنماط المشاركة. إذا كانت مشاركة العميل عالية ، فإنها عادة ما تؤدي إلى معدل تحويل أعلى. فقط تذكر أنه على الرغم من أنه قد يكون لديك معدل تحويل أعلى في صناعة ما ، إلا أن نفس العوامل أو الصيغ قد لا تعمل مع صناعة أخرى.
بناءً على هذه العوامل ، يمكنك حساب احتمالية الفوز بصفقة باستخدام إحدى الطرق التالية:
- التهديف التقليدية
- التهديف القائم على الذكاء الاصطناعي
يستخدم الأسلوب التقليدي القواعد (أو الشروط) التي تم تكوينها في CRM لتعيين الدرجات.
ضع في اعتبارك هذه الأمثلة:
- يمكنك تخصيص 5 نقاط إذا كان العميل من صناعة "التصنيع" و 7 نقاط للعميل في "الاتصالات". وبالمثل ، يمكنك منح 3 نقاط لكل بريد إلكتروني و 6 نقاط لكل مكالمة.
- يمكنك إعداد قاعدة لتعيين احتمالية مباشرة لمرحلة الصفقة. مع كل مرحلة تقدم ، يرتفع الاحتمال. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون الصفقة في مرحلة "عرض القيمة" 50٪ ، وفي مرحلة "مراجعة الاتفاقية" ، يمكن أن تكون 80٪.
مع تسجيل النقاط التقليدي ، تقع مسؤولية تحديد قواعد تسجيل النقاط على عاتق قائد المبيعات. إلى جانب كونها مملة ، فإن العملية أيضًا عرضة للخطأ وعادة ما تؤدي إلى نتائج غير دقيقة. عادة ما ينتهي الأمر بالمسؤولين إلى قضاء الوقت في مراجعة النتائج والعودة لتعديل القواعد.
طبقت Vtiger نماذج التعلم القائمة على الذكاء الاصطناعي للتغلب على مشاكل التسجيل التقليدي. تحدد النماذج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي قواعد التسجيل بناءً على البيانات التاريخية. وتتحسن عملية التسجيل بمرور الوقت مع نمو البيانات المستخدمة في التدريب.
نوصي بالتقييم المستند إلى AI على الآخرين في أي يوم. يمكننا أن نبدأ بالكلمة المبتذلة "البيانات لا تكذب". لكن ، ها هي الأسباب الفعلية.
- يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط في البيانات التي قد لا يلاحظها الإنسان.
- تستند تنبؤات الذكاء الاصطناعي إلى البيانات وليس العواطف. ومن ثم فإن أرقام التهديف دقيقة. (ومع ذلك ، يمكننا أيضًا جعل الذكاء الاصطناعي يأخذ بعين الاعتبار البيانات العاطفية).
- يستمر تسجيل الذكاء الاصطناعي في التحسن مع مرور الوقت مع زيادة البيانات التاريخية.
- لا يحتاج تسجيل نقاط الذكاء الاصطناعي إلى أي تدخل يدوي ؛ ومن ثم لن تزعج "التأثيرات الخارجية" التوقعات.
تكون نتائج الصفقات مفيدة لمندوبي المبيعات فقط عندما يتمكن النظام من تقديم توصيات لتحسين النتيجة.
فيما يلي بعض الأمثلة على التوصيات التي سيراها مندوبو المبيعات عند تجهيزهم بحساب التفاضل والتكامل
- تذكير بأداء إجراءات مثل تحديد صانعي القرار.
- التوصية بالمستندات التي ساعدت سابقًا في دفع صفقات مماثلة إلى الأمام.
- تذكير للمتابعة عندما يحين الوقت.
- اقتراح أفضل وقت للاتصال لتحسين معدلات الفوز.
يساعد تسجيل الصفقات الدقيق مديري المبيعات في الحصول على توقعات موثوقة. تتحسن التوقعات بمرور الوقت حيث تستمر الصفقة التي تسجل نفسها في التحسن مع المزيد من البيانات. يمكن للمديرين أن يرتاحوا بسهولة لأن التوقعات لا تستند فقط إلى "الشعور الغريزي" لمندوب المبيعات. بدلاً من ذلك ، تستند التوقعات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى الإشارات المتاحة التي تؤثر على نتيجة الصفقة.
جرب Vtiger Calculus - حان الوقت لتضع الذكاء الاصطناعي في أيدي فريق المبيعات.
يعد تسجيل الصفقات وتوصيات الصفقات ومساعد البريد الإلكتروني وتحليل المكالمات وميزات التدريب جزءًا من Vtiger Calculus.
Vtiger Calculus هو إضافة متاحة لإصدارات Vtiger Sales و Vtiger One (المستوى المهني ومستوى المؤسسات).
