您的組織是否使用交易評分流程，您可以在其中手動分配概率來預測交易結束？ 然後你就會知道這個過程可能存在缺陷，以及“不可預測的預測”是多麼的可能。
每個企業都需要一種可靠的方法來預測交易的結果。 了解贏得交易的可能性很有用，原因有二：
- 採取糾正措施–如果銷售代表的可能性很小，則銷售代表可以採取措施增加獲勝的機會。
- 提高預測的可靠性–使用可靠的分數來建立更好的預測。
雖然每筆交易都不同，但有許多因素會影響交易的結果，例如客戶和聯繫人的需求、行為和人口統計數據。 例如，您的客戶所在的行業是一個重要因素。
然後還有動態因素，例如參與模式。 如果客戶參與度很高，那麼它通常會帶來更高的轉化率。 請記住，雖然您在一個行業中的轉化率可能更高，但相同的因素或公式可能不適用於另一個行業。
根據這些因素，您可以使用以下方法之一計算贏得交易的可能性：
- 傳統計分
- 基於AI的計分
傳統方法使用 CRM 中配置的規則（或條件）來分配分數。
考慮以下示例：
- 如果客戶來自“製造業”行業，則可以分配5點；如果是“電信”行業，則可以分配7點。 同樣，您可以為每封電子郵件獎勵3分，為每次通話獎勵6分。
- 您可以設置規則以直接將概率分配給交易階段。 在每個推進階段，概率都增加。 例如，“價值主張”階段的交易可能為50％，而在“協議審查”階段的交易可能為80％。
對於傳統評分，確定評分規則的責任在於銷售負責人。 除了繁瑣之外，該過程還容易出錯，通常會導致分數不准確。 管理員通常最終會花時間檢查結果並返回修改規則。
Vtiger 應用基於 AI 的學習模型來克服傳統評分的問題。 基於人工智能的模型根據歷史數據確定評分規則。 隨著用於訓練的數據的增長，評分過程會隨著時間的推移而改進。
我們推薦基於 AI 的評分勝過其他任何一天。 我們可以從陳詞濫調“數據不會說謊”開始。 但是，這是實際原因。
- AI可以檢測人類可能無法觀察到的數據模式。
- 人工智能的預測是基於數據，而不是情感。 因此，計分數字是準確的。 （但是，我們也可以使AI考慮情感數據。）
- 隨著歷史數據的增加，AI評分會隨著時間的推移而不斷提高。
- AI評分不需要任何人工干預； 因此，沒有“外部影響”會干擾預測。
僅當系統可以提供提高分數的建議時，交易分數才對銷售代表有幫助。
以下是您的銷售代表在配備微積分時會看到的一些建議示例
- 提醒您執行諸如確定決策者之類的行動。
- 推薦以前有助於推動類似交易的文檔。
- 提醒您在適當的時候進行跟進。
- 建議最佳的聯繫時間以提高獲勝率。
準確的交易評分可幫助銷售經理提供可靠的預測。 隨著交易評分本身隨著更多數據的不斷提高，預測會隨著時間的推移而變得更好。 經理們可以放輕鬆，因為預測不僅基於銷售代表的“直覺”。 相反，基於AI的預測基於影響交易結果的可用信號。
嘗試使用Vtiger微積分-現在是時候將AI交到您的銷售團隊中了。
交易評分、交易推薦、電子郵件助理、呼叫分析、輔導功能都是 Vtiger 微積分的一部分。
Vtiger 微積分是適用於 Vtiger Sales 和 Vtiger One 版本（專業和企業層）的附加組件。
