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Puntuación de acuerdos basada en IA con Vtiger Calculus

¿Utiliza su organización un proceso de puntuación de tratos en el que asigna manualmente una probabilidad para pronosticar cierres de tratos? Entonces sabe que el proceso puede tener fallas y cómo pueden ser las 'predicciones impredecibles'.
Toda empresa necesita una forma confiable de predecir el resultado de un trato. Conocer la probabilidad de ganar un trato es útil por dos razones:

  1. Tome acciones correctivas: los representantes de ventas pueden tomar acciones para aumentar las posibilidades de ganar si la probabilidad es baja.
  2. Aumente la confiabilidad en los pronósticos: utilice puntajes confiables para generar mejores pronósticos.

Puntuación del trato

Si bien cada acuerdo es diferente, existen muchos factores, como las necesidades del cliente y de los contactos, el comportamiento y la demografía, que influyen en el resultado de un acuerdo. Por ejemplo, la industria en la que opera su cliente es un factor esencial.
Luego también hay factores dinámicos como los patrones de participación. Si la participación del cliente es alta, generalmente conduce a una tasa de conversión más alta. Solo recuerda que, si bien es posible que tengas una tasa de conversión más alta en una industria, es posible que los mismos factores o fórmulas no funcionen para otra.
En función de estos factores, puede calcular la probabilidad de ganar un trato utilizando una de las siguientes formas:

  1. Puntuación tradicional
  2. Puntuación basada en IA



Puntuación tradicional

El enfoque tradicional utiliza reglas (o condiciones) configuradas en el CRM para asignar puntajes.
Considere estos ejemplos:

  1. Puede asignar 5 puntos si un cliente es de la industria 'Fabricación' y 7 para un cliente de 'Telecom'. Del mismo modo, puede otorgar 3 puntos por cada correo electrónico y 6 puntos por cada llamada.
  2. Puede configurar una regla para asignar directamente una probabilidad a la etapa de negociación. Con cada etapa que avanza, la probabilidad aumenta. Por ejemplo, un acuerdo en la etapa de 'Propuesta de valor' podría ser del 50%, y en la etapa de 'Revisión del acuerdo', podría ser del 80%.

Con la puntuación tradicional, la responsabilidad de determinar las reglas de puntuación recae en el líder de ventas. Además de ser tedioso, el proceso también es propenso a errores y generalmente conduce a puntuaciones inexactas. Los administradores generalmente terminan pasando tiempo revisando los resultados y volviendo a modificar las reglas.



Puntuación de acuerdos basada en IA

Vtiger ha aplicado modelos de aprendizaje basados ​​en IA para superar los problemas de la puntuación tradicional. Los modelos basados ​​en IA determinan las reglas de puntuación en función de los datos históricos. Y el proceso de puntuación mejora con el tiempo a medida que crecen los datos utilizados para el entrenamiento.
Recomendamos la puntuación basada en IA sobre otras en cualquier momento. Podemos comenzar con el cliché 'los datos no mienten'. Pero, aquí están las razones reales.

  1. La IA puede detectar patrones en los datos que podrían no ser observables por un humano.
  2. Las predicciones de la IA se basan en datos, no en emociones. Por tanto, las cifras de puntuación son precisas. (Sin embargo, también podemos hacer que la IA considere datos sentimentales).
  3. La puntuación de la IA sigue mejorando con el tiempo a medida que aumentan los datos históricos.
  4. La puntuación de la IA no necesita ninguna intervención manual; por tanto, ninguna "influencia externa" perturbará las predicciones.

Recomendaciones para mejorar la puntuación del acuerdo

Los puntajes de trato son útiles para los representantes de ventas solo cuando el sistema puede proporcionar recomendaciones para mejorar el puntaje.
Estos son algunos ejemplos de recomendaciones que verán sus representantes de ventas cuando estén equipados con Calculus

  1. Recordatorio para realizar acciones como identificar a los tomadores de decisiones.
  2. Recomendar documentos que anteriormente hayan ayudado a hacer avanzar acuerdos similares.
  3. Recordatorio de seguimiento cuando sea el momento adecuado.
  4. Sugerir el mejor momento para contactar para mejorar las tasas de ganancias.



Pronósticos confiables con puntuación de acuerdos basada en inteligencia artificial

La puntuación precisa de los acuerdos ayuda a los gerentes de ventas con pronósticos confiables. Los pronósticos mejoran con el tiempo a medida que la puntuación del trato en sí mejora con más datos. Los gerentes pueden estar tranquilos porque los pronósticos no se basan solo en el "presentimiento" del representante de ventas. En cambio, los pronósticos basados ​​en inteligencia artificial se basan en señales disponibles que influyen en el resultado del trato.



Pruebe Vtiger Calculus: es hora de poner la IA en manos de su equipo de ventas.

La puntuación de ofertas, las recomendaciones de ofertas, el asistente de correo electrónico, el análisis de llamadas y las funciones de entrenamiento son parte de Vtiger Calculus.
Vtiger Calculus es un complemento disponible para las ediciones Vtiger Sales y Vtiger One (niveles profesional y empresarial).