Verwendet Ihr Unternehmen einen Deal-Scoring-Prozess, bei dem Sie manuell eine Wahrscheinlichkeit für prognostizierte Deal-Abschlüsse zuweisen? Dann wissen Sie, dass der Prozess fehlerhaft sein kann und wie „unvorhersehbar Vorhersagen“ sein können.
Jedes Unternehmen benötigt eine zuverlässige Methode, um das Ergebnis eines Geschäfts vorherzusagen. Die Wahrscheinlichkeit eines Geschäftsabschlusses zu kennen, ist aus zwei Gründen nützlich:
- Ergreifen Sie Korrekturmaßnahmen - Vertriebsmitarbeiter können Maßnahmen ergreifen, um die Gewinnchancen zu erhöhen, wenn die Wahrscheinlichkeit gering ist.
- Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit von Prognosen - Verwenden Sie zuverlässige Ergebnisse, um bessere Prognosen zu erstellen.
Obwohl jeder Deal anders ist, gibt es viele Faktoren wie Kunden- und Kontaktbedürfnisse, Verhalten und Demografie, die das Ergebnis eines Deals beeinflussen. Beispielsweise ist die Branche, in der Ihr Kunde tätig ist, ein wesentlicher Faktor.
Dann gibt es auch noch dynamische Faktoren wie Engagement-Muster. Wenn das Kundenengagement hoch ist, führt dies normalerweise zu einer höheren Konversionsrate. Denken Sie daran, dass Sie zwar in einer Branche eine höhere Conversion-Rate haben, dieselben Faktoren oder Formeln in einer anderen jedoch möglicherweise nicht funktionieren.
Basierend auf diesen Faktoren können Sie die Wahrscheinlichkeit eines Geschäftsabschlusses auf eine der folgenden Arten berechnen:
- Traditionelle Wertung
- AI-basiertes Scoring
Der traditionelle Ansatz verwendet Regeln (oder Bedingungen), die im CRM konfiguriert sind, um Bewertungen zuzuweisen.
Betrachten Sie diese Beispiele:
- Sie können 5 Punkte vergeben, wenn ein Kunde aus der Fertigungsbranche stammt, und 7 Punkte für einen Kunden in der Telekommunikationsbranche. Ebenso können Sie 3 Punkte für jede E-Mail und 6 Punkte für jeden Anruf vergeben.
- Sie können eine Regel einrichten, um der Deal-Phase direkt eine Wahrscheinlichkeit zuzuweisen. Mit jeder fortschreitenden Stufe steigt die Wahrscheinlichkeit. Beispielsweise könnte ein Geschäft in der Phase „Wertversprechen“ 50% und in der Phase „Vertragsüberprüfung“ 80% betragen.
Bei der traditionellen Bewertung liegt die Verantwortung für die Festlegung der Bewertungsregeln beim Vertriebsleiter. Der Prozess ist nicht nur langwierig, sondern auch fehleranfällig und führt normalerweise zu ungenauen Ergebnissen. Administratoren verbringen normalerweise Zeit damit, die Ergebnisse zu überprüfen und die Regeln zu ändern.
Vtiger hat KI-basierte Lernmodelle angewendet, um die Probleme der traditionellen Bewertung zu überwinden. KI-basierte Modelle bestimmen Scoring-Regeln basierend auf historischen Daten. Und der Bewertungsprozess verbessert sich im Laufe der Zeit, wenn die für das Training verwendeten Daten wachsen.
Wir empfehlen KI-basiertes Scoring jeden Tag gegenüber anderen. Beginnen können wir mit dem Klischee „Daten lügen nicht“. Aber hier sind die eigentlichen Gründe.
- KI kann Muster in den Daten erkennen, die von einem Menschen möglicherweise nicht beobachtet werden können.
- KI-Vorhersagen basieren auf Daten, nicht auf Emotionen. Daher sind die Bewertungszahlen korrekt. (Wir können die KI jedoch auch dazu bringen, sentimentale Daten zu berücksichtigen.)
- Die KI-Bewertung wird mit der Zeit immer besser, wenn die historischen Daten zunehmen.
- Die KI-Bewertung erfordert keinen manuellen Eingriff. Daher stören keine „äußeren Einflüsse“ die Vorhersagen.
Deal-Scores sind für Vertriebsmitarbeiter nur dann hilfreich, wenn das System Empfehlungen zur Verbesserung des Scores geben kann.
Hier sind einige Beispiele für Empfehlungen, die Ihre Vertriebsmitarbeiter sehen, wenn sie mit Calculus ausgestattet sind
- Erinnerung an Aktionen wie die Identifizierung von Entscheidungsträgern.
- Empfehlung von Dokumenten, die zuvor dazu beigetragen haben, ähnliche Geschäfte voranzutreiben.
- Erinnerung, um zu verfolgen, wann der richtige Zeitpunkt gekommen ist.
- Schlagen Sie den besten Zeitpunkt für eine Kontaktaufnahme vor, um die Gewinnraten zu verbessern.
Eine genaue Geschäftsbewertung hilft Vertriebsmanagern mit zuverlässigen Prognosen. Die Prognosen werden mit der Zeit besser, da die Deal-Bewertung selbst mit mehr Daten immer besser wird. Manager können sich einfach ausruhen, da die Prognosen nicht nur auf dem Bauchgefühl des Vertriebsmitarbeiters basieren. Stattdessen basieren AI-basierte Prognosen auf verfügbaren Signalen, die das Ergebnis des Geschäfts beeinflussen.
Probieren Sie Vtiger Calculus aus - Es ist Zeit, AI in die Hände Ihres Verkaufsteams zu legen.
Deal-Scoring, Deal-Empfehlungen, E-Mail-Assistent, Anrufanalyse, Coaching-Funktionen sind alle Teil von Vtiger Calculus.
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