Använder din organisation en process för poängsättning av affärer där du manuellt tilldelar en sannolikhet för att prognostisera affärer? Då vet du att processen kan vara bristfällig och hur "oförutsägbara förutsägelser" kan vara.
Varje företag behöver ett tillförlitligt sätt att förutsäga resultatet av en affär. Att veta sannolikheten för att vinna en affär är användbart av två skäl:
- Vidta korrigerande åtgärder - Säljare kan vidta åtgärder för att öka vinnande chanser om sannolikheten är låg.
- Öka tillförlitligheten i prognoser - Använd pålitliga poäng för att skapa bättre prognoser.
Även om varje affär är olika, finns det många faktorer som klient- och kontaktbehov, beteende och demografi som påverkar resultatet av en affär. Till exempel är branschen där din kund är verksam en viktig faktor.
Sedan finns det också dynamiska faktorer som engagemangsmönster. Om klientengagemanget är högt leder det vanligtvis till en högre konverteringsfrekvens. Kom bara ihåg att även om du kanske har en högre konverteringsfrekvens i en bransch, kanske samma faktorer eller formler inte fungerar för en annan.
Baserat på dessa faktorer kan du beräkna sannolikheten för att vinna en affär på något av följande sätt:
- Traditionell poängsättning
- AI-baserad poängsättning
Den traditionella metoden använder regler (eller villkor) konfigurerade i CRM för att tilldela poäng.
Tänk på dessa exempel:
- Du kan tilldela 5 poäng om en klient kommer från "Tillverkningsindustrin" och 7 för en klient i "Telecom". På samma sätt kan du tilldela 3 poäng för varje e-post och 6 poäng för varje samtal.
- Du kan ställa in en regel för att direkt tilldela en sannolikhet till transaktionsfasen. För varje steg som går framåt ökar sannolikheten. Exempelvis kan en affär i steget "Value proposition" vara 50% och i steget "Agreement review" kan den vara 80%.
Med traditionell poäng ligger ansvaret för att bestämma poängreglerna hos säljledaren. Förutom att vara tråkig är processen också felbenägen och leder vanligtvis till felaktiga poäng. Administratörer brukar spendera tid på att granska resultaten och gå tillbaka för att ändra reglerna.
Vtiger har tillämpat AI-baserade inlärningsmodeller för att övervinna problemen med traditionell poängsättning. AI-baserade modeller bestämmer poängregler baserat på historiska data. Och poängprocessen förbättras med tiden i takt med att data som används för träning växer.
Vi rekommenderar AI-baserad poängsättning framför andra vilken dag som helst. Vi kan börja med klichén "data ljuger inte". Men här är de faktiska skälen.
- AI kan upptäcka mönster i data som kanske inte kan observeras av en människa.
- AI-förutsägelser baseras på data, inte på känslor. Därför är poängsiffrorna korrekta. (Vi kan dock också få AI att överväga sentimental data.)
- AI-poäng blir bättre med tiden när historiska data ökar.
- AI-poäng behöver inget manuellt ingripande; Därför kommer inga "yttre påverkan" att störa förutsägelser.
Dealpoäng är endast till hjälp för säljare när systemet kan ge rekommendationer för att förbättra resultatet.
Här är några exempel på rekommendationer som dina säljare kommer att se när de är utrustade med Calculus
- Påminnelse om att utföra åtgärder som att identifiera beslutsfattare.
- Rekommendera dokument som tidigare har hjälpt till att föra liknande affärer framåt.
- Påminnelse om att följa upp när tiden är rätt.
- Föreslår bästa tiden att kontakta för att förbättra vinsterna.
Exakta poängavtal hjälper säljchefer med pålitliga prognoser. Prognoserna blir bättre med tiden eftersom själva affären görs bättre med mer data. Chefer kan vara lugna eftersom prognoserna inte bara baseras på säljarens "magkänsla". Istället är AI-baserade prognoser baserade på tillgängliga signaler som påverkar affärens resultat.
Prova Vtiger Calculus - Det är dags att lägga AI i händerna på ditt säljteam.
Dealpoäng, dealrekommendationer, e-postassistent, samtalsanalys, coachningsfunktioner är alla en del av Vtiger Calculus.
Vtiger Calculus är ett tillägg tillgängligt för Vtiger Sales och Vtiger One-utgåvor (Professional och Enterprise tiers).
