您的组织是否使用交易评分流程，您可以在其中手动分配概率来预测交易结束？ 然后你就会知道这个过程可能存在缺陷，以及“不可预测的预测”是多么的可能。
每个企业都需要一种可靠的方法来预测交易的结果。 了解赢得交易的可能性很有用，原因有二：
- 采取纠正措施–如果销售代表的可能性很小，则销售代表可以采取措施增加获胜的机会。
- 提高预测的可靠性–使用可靠的分数来建立更好的预测。
虽然每笔交易都不同，但有许多因素会影响交易的结果，例如客户和联系人的需求、行为和人口统计数据。 例如，您的客户所在的行业是一个重要因素。
然后还有动态因素，例如参与模式。 如果客户参与度很高，那么它通常会带来更高的转化率。 请记住，虽然您在一个行业中的转化率可能更高，但相同的因素或公式可能不适用于另一个行业。
根据这些因素，您可以使用以下方法之一计算赢得交易的可能性：
- 传统计分
- 基于AI的计分
传统方法使用 CRM 中配置的规则（或条件）来分配分数。
考虑以下示例：
- 如果客户来自“制造业”行业，则可以分配5分，而“电信”行业则可以分配7点。 同样，您可以为每封电子邮件奖励3分，为每次通话奖励6分。
- 您可以设置规则以直接将概率分配给交易阶段。 在每个推进阶段，概率都增加。 例如，“价值主张”阶段的交易可能为50％，而在“协议审查”阶段的交易可能为80％。
对于传统评分，确定评分规则的责任在于销售负责人。 除了繁琐之外，该过程还易于出错，通常会导致分数不准确。 管理员通常最终会花时间检查结果并返回修改规则。
Vtiger 应用基于 AI 的学习模型来克服传统评分的问题。 基于人工智能的模型根据历史数据确定评分规则。 随着用于训练的数据的增长，评分过程会随着时间的推移而改进。
我们推荐基于 AI 的评分胜过其他任何一天。 我们可以从陈词滥调“数据不会说谎”开始。 但是，这是实际原因。
- AI可以检测人类可能无法观察到的数据模式。
- 人工智能的预测是基于数据，而不是情感。 因此，计分数字是准确的。 （但是，我们也可以使AI考虑情感数据。）
- 随着历史数据的增加，AI评分会随着时间的推移而不断提高。
- AI评分不需要任何人工干预； 因此，没有“外部影响”会干扰预测。
仅当系统可以提供提高分数的建议时，交易分数才对销售代表有帮助。
以下是您的销售代表在配备微积分时会看到的一些建议示例
- 提醒您执行诸如确定决策者之类的行动。
- 推荐以前有助于推动类似交易的文档。
- 提醒您在适当的时候进行跟进。
- 建议最佳的联系时间以提高获胜率。
准确的交易评分有助于销售经理获得可靠的预测。 随着交易得分本身随着更多数据的不断提高，预测会随着时间的推移而变得更好。 经理们可以放心，因为预测不仅基于销售代表的“直觉”。 相反，基于AI的预测基于影响交易结果的可用信号。
尝试使用Vtiger微积分-是时候将AI交到您的销售团队中了。
交易评分、交易推荐、电子邮件助理、呼叫分析、辅导功能都是 Vtiger 微积分的一部分。
Vtiger 微积分是适用于 Vtiger Sales 和 Vtiger One 版本（专业和企业层）的附加组件。
