האם הארגון שלך משתמש בתהליך ניקוד עסקה שבו אתה מקצה ידנית הסתברות לחזות סגירת עסקה? אז אתה יודע שהתהליך יכול להיות פגום וכמה 'תחזיות בלתי צפויות' יכולות להיות.
כל עסק צריך דרך אמינה לחזות את התוצאה של עסקה. הכרת הסבירות לזכייה בעסקה מועילה משתי סיבות:
- בצע פעולות מתקנות - נציגי מכירות יכולים לנקוט בפעולות להגדלת סיכויי הזכייה אם הסבירות נמוכה.
- הגדל את האמינות בתחזיות - השתמש בציונים מהימנים כדי לבנות תחזיות טובות יותר.
למרות שכל עסקה שונה, ישנם גורמים רבים כמו צרכי הלקוח ואנשי הקשר, התנהגות ודמוגרפיה שמשפיעים על תוצאות העסקה. לדוגמה, הענף בו פועל הלקוח שלך הוא גורם חיוני.
ואז יש גם גורמים דינמיים כמו דפוסי מעורבות. אם מעורבות הלקוח גבוהה, אז זה בדרך כלל מוביל לשיעור המרה גבוה יותר. רק זכור שאמנם יש לך שיעור המרה גבוה יותר בענף אחד, אך ייתכן שאותם גורמים או נוסחאות לא יעבדו עבור אחר.
בהתבסס על גורמים אלה, תוכל לחשב את הסבירות לזכייה בעסקה באמצעות אחת מהדרכים הבאות:
- ניקוד מסורתי
- ציון מבוסס AI
הגישה המסורתית משתמשת בכללים (או תנאים) המוגדרים ב-CRM כדי להקצות ציונים.
שקול את הדוגמאות הבאות:
- ניתן להקצות 5 נקודות אם לקוח הוא מתעשיית 'ייצור' ו -7 ללקוח ב'טלקום '. באופן דומה, תוכלו להעניק 3 נקודות לכל אימייל ו -6 נקודות לכל שיחה.
- אתה יכול להגדיר כלל להקצות ישירות הסתברות לשלב העסקה. בכל שלב מתקדם ההסתברות עולה. לדוגמה, עסקה בשלב 'הצעת ערך' עשויה להיות 50%, ובשלב 'בדיקת ההסכם' היא עשויה להיות 80%.
עם ניקוד מסורתי, האחריות לקביעת כללי הניקוד מוטלת על מנהיג המכירות. מלבד היותו מייגע, התהליך גם נוטה לשגיאות ובדרך כלל מוביל לציונים לא מדויקים. מנהלים בדרך כלל מקדישים זמן לבדיקת התוצאות וחוזרים לשנות את הכללים.
Vtiger יישמה מודלים מבוססי AI כדי להתגבר על בעיות הניקוד המסורתי. מודלים מבוססי בינה מלאכותית קובעים כללי ניקוד על סמך נתונים היסטוריים. ותהליך הניקוד משתפר עם הזמן ככל שהנתונים המשמשים לאימון גדלים.
אנו ממליצים על ניקוד מבוסס AI על פני אחרים בכל יום. אפשר להתחיל עם הקלישאה 'נתונים לא משקרים'. אבל, הנה הסיבות האמיתיות.
- AI יכול לזהות דפוסים בנתונים שאולי לא נצפים על ידי אדם.
- תחזיות AI מבוססות על נתונים, ולא על רגשות. לפיכך נתוני ציון מדויקים. (עם זאת, אנו יכולים גם לגרום ל- AI לשקול נתונים סנטימנטליים.)
- ציון AI ממשיך להשתפר עם הזמן ככל שהנתונים ההיסטוריים גדלים.
- ציון AI אינו זקוק להתערבות ידנית; מכאן ששום 'השפעה חיצונית' לא תפריע לחיזויים.
ציוני העסקה מועילים לנציגי המכירות רק כאשר המערכת יכולה לספק המלצות לשיפור הציון.
הנה כמה דוגמאות להמלצות שנציגי המכירות שלך יראו כשהם מצוידים ב-Calculus
- תזכורת לביצוע פעולות כמו זיהוי מקבלי החלטות.
- המלצה על מסמכים שעזרו בעבר לקדם עסקאות דומות.
- תזכורת למעקב מתי הזמן מתאים.
- מציע את הזמן הטוב ביותר לפנות לשיפור שיעורי הזכייה.
ניקוד דיוק מדויק מסייע למנהלי מכירות עם תחזיות אמינות. התחזיות משתפרות עם הזמן מכיוון שציון העסקה עצמו ממשיך להשתפר עם נתונים נוספים. מנהלים יכולים להיות רגועים משום שהתחזיות אינן מבוססות רק על 'תחושת הבטן' של נציג המכירות. במקום זאת, תחזיות מבוססות AI מבוססות על אותות זמינים המשפיעים על תוצאות העסקה.
נסה Vtiger Calculus - הגיע הזמן לשים AI בידי צוות המכירות שלך.
ניקוד עסקאות, המלצות עסקאות, עוזר דוא"ל, ניתוח שיחות, תכונות אימון הם כולם חלק מ-Vtiger Calculus.
Vtiger Calculus הוא תוסף זמין עבור מהדורות Vtiger Sales ו-Vtiger One (שכבות מקצועיות וארגוניות).
