Votre organisation utilise-t-elle un processus d'évaluation des transactions dans lequel vous attribuez manuellement une probabilité pour prévoir les fermetures de transactions ? Ensuite, vous savez que le processus peut être défectueux et à quel point les "prédictions imprévisibles" peuvent l'être.
Chaque entreprise a besoin d'un moyen fiable pour prédire le résultat d'une transaction. Connaître la probabilité de remporter une affaire est utile pour deux raisons :
- Prenez des mesures correctives - Les commerciaux peuvent prendre des mesures pour augmenter les chances de gagner si la probabilité est faible.
- Augmentez la fiabilité des prévisions - Utilisez des scores fiables pour créer de meilleures prévisions.
Bien que chaque transaction soit différente, de nombreux facteurs tels que les besoins des clients et des contacts, le comportement et les données démographiques influencent le résultat d'une transaction. Par exemple, l'industrie dans laquelle votre client opère est un facteur essentiel.
Ensuite, il existe également des facteurs dynamiques tels que les modèles d'engagement. Si l'engagement des clients est élevé, cela entraîne généralement un taux de conversion plus élevé. N'oubliez pas que même si vous pouvez avoir un taux de conversion plus élevé dans un secteur, les mêmes facteurs ou formules peuvent ne pas fonctionner pour un autre.
Sur la base de ces facteurs, vous pouvez calculer la probabilité de remporter une transaction en utilisant l'une des méthodes suivantes :
- Notation traditionnelle
- Scoring basé sur l'IA
L'approche traditionnelle utilise des règles (ou conditions) configurées dans le CRM pour attribuer des scores.
Considérez ces exemples:
- Vous pouvez attribuer 5 points si un client est de l'industrie «Fabrication» et 7 pour un client de «Télécom». De même, vous pouvez attribuer 3 points pour chaque email et 6 points pour chaque appel.
- Vous pouvez configurer une règle pour affecter directement une probabilité à l'étape de la transaction. À chaque étape d'avancement, la probabilité augmente. Par exemple, une transaction à l'étape «Proposition de valeur» pourrait être de 50% et à l'étape «Examen de l'accord», 80%.
Avec la notation traditionnelle, la responsabilité de déterminer les règles de notation incombe au responsable des ventes. En plus d'être fastidieux, le processus est également sujet aux erreurs et conduit généralement à des scores inexacts. Les administrateurs finissent généralement par passer du temps à examiner les résultats et à revenir en arrière pour modifier les règles.
Vtiger a appliqué des modèles d'apprentissage basés sur l'IA pour surmonter les problèmes de notation traditionnelle. Les modèles basés sur l'IA déterminent les règles de notation en fonction des données historiques. Et le processus de notation s'améliore au fil du temps à mesure que les données utilisées pour la formation augmentent.
Nous recommandons la notation basée sur l'IA par rapport aux autres tous les jours. Nous pouvons commencer par le cliché « les données ne mentent pas ». Mais, voici les raisons réelles.
- L'IA peut détecter des modèles dans les données qui pourraient ne pas être observables par un humain.
- Les prédictions de l'IA sont basées sur des données, pas sur des émotions. Par conséquent, les chiffres de notation sont exacts. (Cependant, nous pouvons également faire en sorte que l'IA considère les données sentimentales.)
- Le score AI ne cesse de s'améliorer avec le temps à mesure que les données historiques augmentent.
- La notation AI ne nécessite aucune intervention manuelle; par conséquent, aucune «influence externe» ne perturbera les prévisions.
Les scores de transaction ne sont utiles aux commerciaux que lorsque le système peut fournir des recommandations pour améliorer le score.
Voici quelques exemples de recommandations que vos commerciaux verront lorsqu'ils seront équipés de Calculus
- Rappel pour effectuer des actions telles que l'identification des décideurs.
- Recommander des documents qui ont déjà aidé à faire avancer des accords similaires.
- Rappel pour faire un suivi lorsque le moment est venu.
- Suggérer le meilleur moment pour contacter pour améliorer les taux de victoire.
La notation précise des transactions aide les responsables des ventes à disposer de prévisions fiables. Les prévisions s'améliorent avec le temps, car le score de l'accord lui-même s'améliore avec plus de données. Les managers peuvent être tranquilles, car les prévisions ne sont pas uniquement basées sur le «pressentiment» du commercial. Au lieu de cela, les prévisions basées sur l'IA sont basées sur les signaux disponibles qui influencent le résultat de l'accord.
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