La tua organizzazione utilizza un processo di punteggio delle trattative in cui assegni manualmente una probabilità per prevedere le chiusure delle trattative? Allora sai che il processo può essere imperfetto e come possono essere le "previsioni imprevedibili".
Ogni azienda ha bisogno di un modo affidabile per prevedere l'esito di un affare. Conoscere la probabilità di vincere un affare è utile per due motivi:
- Intraprendi azioni correttive: i rappresentanti di vendita possono intraprendere azioni per aumentare le possibilità di vincita se la probabilità è bassa.
- Aumenta l'affidabilità delle previsioni: utilizza punteggi affidabili per creare previsioni migliori.
Sebbene ogni accordo sia diverso, ci sono molti fattori come le esigenze del cliente e dei contatti, il comportamento e i dati demografici che influenzano l'esito di un accordo. Ad esempio, il settore in cui opera il tuo cliente è un fattore essenziale.
Poi ci sono anche fattori dinamici come i modelli di coinvolgimento. Se il coinvolgimento del cliente è elevato, di solito porta a un tasso di conversione più elevato. Ricorda solo che mentre potresti avere un tasso di conversione più elevato in un settore, gli stessi fattori o formule potrebbero non funzionare per un altro.
Sulla base di questi fattori, puoi calcolare la probabilità di vincere un affare utilizzando uno dei seguenti modi:
- Punteggio tradizionale
- Punteggio basato sull'IA
L'approccio tradizionale utilizza regole (o condizioni) configurate nel CRM per assegnare i punteggi.
Considera questi esempi:
- Puoi assegnare 5 punti se un cliente appartiene al settore "Manifatturiero" e 7 per un cliente in "Telecom". Allo stesso modo, puoi assegnare 3 punti per ogni email e 6 punti per ogni chiamata.
- Puoi impostare una regola per assegnare direttamente una probabilità alla fase dell'affare. Con ogni fase di avanzamento, la probabilità aumenta. Ad esempio, un accordo nella fase "Proposta di valore" potrebbe essere del 50% e nella fase "Revisione dell'accordo" potrebbe essere dell'80%.
Con il punteggio tradizionale, la responsabilità di determinare le regole di punteggio spetta al responsabile delle vendite. Oltre a essere noioso, il processo è anche soggetto a errori e di solito porta a punteggi imprecisi. Gli amministratori di solito finiscono per dedicare tempo alla revisione dei risultati e tornare indietro per modificare le regole.
Vtiger ha applicato modelli di apprendimento basati sull'intelligenza artificiale per superare i problemi del punteggio tradizionale. I modelli basati sull'intelligenza artificiale determinano le regole di punteggio in base ai dati storici. E il processo di punteggio migliora nel tempo con l'aumentare dei dati utilizzati per la formazione.
Consigliamo il punteggio basato sull'intelligenza artificiale rispetto ad altri ogni giorno. Possiamo iniziare con il cliché "i dati non mentono". Ma ecco i veri motivi.
- L'intelligenza artificiale può rilevare modelli nei dati che potrebbero non essere osservabili da un essere umano.
- Le previsioni dell'IA si basano sui dati, non sulle emozioni. Quindi le cifre del punteggio sono accurate. (Tuttavia, possiamo anche fare in modo che l'IA consideri i dati sentimentali.)
- Il punteggio dell'IA continua a migliorare con il tempo con l'aumento dei dati storici.
- Il punteggio AI non necessita di alcun intervento manuale; quindi nessuna "influenza esterna" disturberà le previsioni.
I punteggi delle offerte sono utili per i rappresentanti di vendita solo quando il sistema può fornire consigli per migliorare il punteggio.
Di seguito sono riportati alcuni esempi di consigli che i tuoi rappresentanti di vendita vedranno quando saranno dotati di Calculus
- Promemoria per eseguire azioni come identificare i responsabili delle decisioni.
- Raccomandare documenti che in precedenza hanno contribuito a far avanzare accordi simili.
- Promemoria per il follow-up quando è il momento giusto.
- Suggerendo il momento migliore per contattare per migliorare le percentuali di vittoria.
Il punteggio accurato delle trattative aiuta i responsabili delle vendite con previsioni affidabili. Le previsioni migliorano con il tempo poiché il punteggio della trattativa continua a migliorare con più dati. I manager possono stare tranquilli perché le previsioni non si basano solo sul "istinto" del rappresentante di vendita. Invece, le previsioni basate sull'intelligenza artificiale si basano sui segnali disponibili che influenzano il risultato dell'accordo.
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Il punteggio delle offerte, i consigli sulle offerte, l'assistente e-mail, l'analisi delle chiamate, le funzionalità di coaching fanno tutti parte di Vtiger Calculus.
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