Kuruluşunuz, anlaşma kapanışlarını tahmin etmek için manuel olarak bir olasılık atadığınız bir anlaşma puanlama süreci kullanıyor mu? O zaman sürecin kusurlu olabileceğini ve 'tahmin edilemez tahminlerin' nasıl olabileceğini bilirsiniz.
Her işletmenin, bir anlaşmanın sonucunu tahmin etmek için güvenilir bir yola ihtiyacı vardır. Bir anlaşmayı kazanma olasılığını bilmek iki nedenden dolayı faydalıdır:
- Düzeltici önlemler alın – Olasılık düşükse, satış temsilcileri kazanma şansını artırmak için önlemler alabilir.
- Tahminlerde güvenilirliği artırın – Daha iyi tahminler oluşturmak için güvenilir puanlar kullanın.
Her anlaşma farklı olmakla birlikte, bir anlaşmanın sonucunu etkileyen müşteri ve ilgili kişi ihtiyaçları, davranışları ve demografik özellikleri gibi birçok faktör vardır. Örneğin, müşterinizin faaliyet gösterdiği sektör önemli bir faktördür.
Daha sonra, katılım kalıpları gibi dinamik faktörler de vardır. Müşteri katılımı yüksekse, genellikle daha yüksek bir dönüşüm oranına yol açar. Bir sektörde daha yüksek bir dönüşüm oranına sahipken, aynı faktörlerin veya formüllerin başka bir sektörde işe yaramayacağını unutmayın.
Bu faktörlere dayanarak, aşağıdaki yollardan birini kullanarak bir anlaşma kazanma olasılığını hesaplayabilirsiniz:
- Geleneksel Puanlama
- AI tabanlı Puanlama
Geleneksel yaklaşım, puanları atamak için CRM'de yapılandırılan kuralları (veya koşulları) kullanır.
Şu örnekleri düşünün:
- Bir müşteri 'Üretim' sektöründen ise 5 puan ve 'Telekom'da bir müşteri için 7 puan atayabilirsiniz. Benzer şekilde, her e-posta için 3 puan ve her arama için 6 puan verebilirsiniz.
- Anlaşma aşamasına doğrudan bir olasılık atamak için bir kural oluşturabilirsiniz. Her ilerleyen aşamada, olasılık artar. Örneğin, 'Değer önerisi' aşamasında bir anlaşma %50, 'Sözleşme incelemesi' aşamasında ise %80 olabilir.
Geleneksel puanlamada, puanlama kurallarını belirleme sorumluluğu Satış liderine aittir. Sıkıcı olmasının yanı sıra, süreç aynı zamanda hataya açıktır ve genellikle yanlış puanlara yol açar. Yöneticiler genellikle sonuçları gözden geçirmek ve kuralları değiştirmek için geri dönmek için zaman harcarlar.
Vtiger, geleneksel puanlama sorunlarının üstesinden gelmek için yapay zeka tabanlı öğrenme modellerini uyguladı. AI tabanlı modeller, puanlama kurallarını geçmiş verilere dayalı olarak belirler. Eğitim için kullanılan veriler büyüdükçe puanlama süreci de zaman içinde iyileşir.
Herhangi bir gün diğerlerine göre yapay zeka tabanlı puanlamayı öneriyoruz. "Veriler yalan söylemez" klişesiyle başlayabiliriz. Ancak, işte gerçek nedenler.
- AI, bir insan tarafından gözlemlenemeyen verilerdeki kalıpları tespit edebilir.
- AI tahminleri, duygulara değil verilere dayanır. Bu nedenle puanlama rakamları doğrudur. (Ancak, yapay zekanın duygusal verileri dikkate almasını da sağlayabiliriz.)
- AI puanlaması, geçmiş veriler arttıkça zamanla daha iyi hale gelmeye devam ediyor.
- AI puanlaması herhangi bir manuel müdahaleye ihtiyaç duymaz; dolayısıyla hiçbir 'dış etki' tahminleri bozmayacaktır.
Anlaşma puanları, yalnızca sistem puanı iyileştirmek için öneriler sağlayabildiğinde satış temsilcilerine yardımcı olur.
Aşağıda, satış temsilcilerinizin Calculus ile donatıldığında göreceği birkaç öneri örneği verilmiştir.
- Karar vericilerin belirlenmesi gibi eylemlerin gerçekleştirilmesi için hatırlatma.
- Daha önce benzer anlaşmaları ileriye taşımaya yardımcı olan tavsiye edilen belgeler.
- Doğru zaman geldiğinde takip edilmesi gerektiğini hatırlatan.
- Kazanma oranlarını artırmak için iletişim kurmak için en iyi zamanı önermek.
Doğru anlaşma puanlaması, satış yöneticilerine güvenilir tahminlerde yardımcı olur. Anlaşma puanlamasının kendisi daha fazla veriyle daha iyi olmaya devam ettikçe, tahminler zamanla daha iyi hale geliyor. Yöneticiler içiniz rahat olabilir çünkü tahminler sadece satış temsilcisinin 'içgüdülerine' dayalı değildir. Bunun yerine, AI tabanlı tahminler, anlaşmanın sonucunu etkileyen mevcut sinyallere dayanmaktadır.
Vtiger Calculus'u deneyin – Yapay zekayı satış ekibinizin eline vermenin zamanı geldi.
Anlaşma puanlama, Anlaşma önerileri, E-posta asistanı, Arama analizi, Koçluk özelliklerinin tümü Vtiger Calculus'un bir parçasıdır.
Vtiger Calculus, Vtiger Sales ve Vtiger One sürümleri (Professional ve Enterprise katmanları) için kullanılabilen bir eklentidir.
