Umělá inteligence pro prodejní potrubí a prognózování: Přestaňte hádat, co se uzavře
Každé čtvrtletí stejná hra. Vedení prodeje si vyžádá prognózu. Obchodní zástupci řeknou, že obchody budou uzavřeny. Vedení upravuje směrem dolů, protože obchodní zástupci jsou vždy optimističtí. Obchody jsou ve skluzu. Prognóza se mění každý týden.
Nikdo neví, co se skutečně uzavře. Ne proto, že by prodejci lhali. Protože předvídat výsledky obchodů je těžké, když se spoléháte na instinkt a poznámky CRM.
Umělá inteligence neodhaduje. Zkoumá charakteristiky obchodů a historické vzorce. Na základě dat předpovídá pravděpodobnost uzavření obchodu. Rizikové obchody označí dříve, než zaniknou. Řekne vám, kterým obchodům je třeba věnovat pozornost a které se uzavřou samy.
Vaše předpověď přestává být zbožným přáním. Začne se zakládat na realitě.
Problém: potrubí plné možná
Váš CRM ukazuje 50 otevřených obchodů. Zástupci tvrdí, že v tomto čtvrtletí bude uzavřeno 30. Historie říká, že se jich uzavře 12. Ale kterých 12? To nikdo neví.
Obchody jsou příliš dlouho ve fázích přípravy. Některé se posunou vpřed. Některé se zadrhnou a odumřou. Některé vás překvapí a rychle se uzavřou. Většinou nevíte, která je která, dokud není po všem.
Prodejní manažeři tráví hodiny nad revizemi potrubí. "Jaký je stav?" "Kdy se uzavře?" "Jaké je riziko?" Stejné otázky, každý týden jiné odpovědi.
Předpověď, kterou dáváte vedení, je pouhým odhadem. Někdy jste blízko. Často ne. Konec čtvrtletí se stává bojem o to, abyste se trefili do čísla.
Ne proto, že by váš prodejní tým byl špatný. Protože lidé nejsou dobří v předpovídání pravděpodobnostních výsledků v desítkách proměnných. Umělá inteligence ano.
Co dělá umělá inteligence pro prodejní potrubí a prognózování
Umělá inteligence nenahrazuje úsudek prodejců. Poskytuje data, která tento úsudek zlepšují. Zde je návod, jak na to:
Bodování pravděpodobnosti transakce
Každému obchodu je přiřazeno skóre pravděpodobnosti uzavření na základě:
- Charakteristika transakce (velikost, typ, složitost)
- Fáze prodeje a doba v ní
- Úroveň zapojení (aktivita zúčastněných stran, odpovědi na e-maily, četnost schůzek)
- Historické vzorce (jaké transakce byly skutečně uzavřeny?)
- Konkurenční faktory (jediný dodavatel nebo konkurenční dohoda?)
Umělá inteligence porovnává každý obchod s tisíci minulými obchody. Transakce s podobnými charakteristikami, které byly uzavřeny, získají vyšší skóre. Obchody, které odpovídají vzorcům ztracených obchodů, dostávají nižší skóre.
Tohle není pocit. Je to porovnávání vzorů na základě skutečných údajů o výhrách a prohrách.
Reprezentant říká 90% šance na uzavření, AI říká 40%? Podívejte se blíže. Něco je špatně. Buď zástupci chybí varovná znamení, nebo existuje kontext, který AI nemá. Tak či onak, prozkoumejte to dřív, než dohoda zanikne.
Identifikace rizikových obchodů
Obchody umírají pomalu a pak najednou. Varovné signály se objevují několik týdnů před oficiálním zánikem obchodu:
- Žádná aktivita za více než 14 dní
- Champion přestal reagovat
- Opakované přesouvání schůzek
- Časová osa rozhodnutí se stále posouvá
- Zúčastněné strany, které se zapojily dříve, se odmlčely
- Příliš dlouhé setrvání ve stejné fázi
Umělá inteligence tyto vzory sleduje. Pokud se objeví více varovných příznaků najednou, označí obchod jako rizikový.
Vedoucí prodeje vidí vlajku. Zeptá se zástupce, co se děje. Reprezentant často řekne: "No jo, měl bych to zkontrolovat". Někdy řekne: "To je v pořádku." Ale alespoň víte, že to máte sledovat.
Nemůžete zachránit každý obchod. Můžete se však pokusit zachránit nabídky dříve, než budou zcela mrtvé. To ale funguje pouze tehdy, pokud víte, že jsou v ohrožení.
Zlepšení přesnosti předpovědí
Vaše prognóza je součtem pravděpodobností obchodů. Pokud jsou vaše odhady pravděpodobnosti špatné, je vaše prognóza špatná.
Umělá inteligence sestavuje předpověď na základě:
- Pravděpodobnosti jednotlivých transakcí (na základě dat, nikoliv odhadů zástupců)
- Historické míry uzavření podle fáze, zástupce a typu obchodu
- Sezónní vzorce vašeho podnikání
- Trendy délky prodejního cyklu
Neřekne vám jen číslo. Uvádí rozsahy. "S největší pravděpodobností $X, ale může to být i $Y nebo $Z." To je poctivá předpověď.
Postupem času zjistíte, které obchody umělá inteligence předpověděla dobře a které ne. Přizpůsobíte se. Model se učí. Přesnost se zlepšuje.
Nikdy nebudete mít dokonalé předpovědi. Ale můžete mít předpovědi, které jsou častěji správné než chybné. To je lepší, než má nyní většina prodejních týmů.
Další nejlepší doporučení k akci
Každý obchodní zástupce má více nabídek, než může aktivně zpracovat. Na které z nich by se měl dnes zaměřit?
Umělá inteligence určuje priority:
- Rizikové obchody, kterým je třeba věnovat okamžitou pozornost
- Obchody s vysokou pravděpodobností uzavření, které jsou připraveny k postupu.
- transakce, u nichž určité kroky (sledování zainteresované strany, zaslání návrhu) historicky zvýšily míru uzavření.
- Nevyužité obchody, které potřebují popohnat
Zástupce se přihlásí, zobrazí seznam priorit, které je třeba udělat. Ne všechno. 5-7 akcí, které s největší pravděpodobností posunou obchody kupředu.
Neplní příkazy AI. Dostávají návrhy založené na datech, kde je nejlepší trávit čas. Stále používají úsudek. Jen mají lepší informace.
Analýza vzorů výher/ztrát
Proč se obchody uzavírají? Proč prohrávají?
Umělá inteligence analyzuje uzavřené obchody - vyhrané i prohrané:
- Jaké společné znaky mají vyhrané obchody?
- Jak dlouho obvykle trvají vítězné obchody?
- Které činnosti korelují s vítězstvími?
- Co je na ztracených obchodech jiného?
- Existují vzorce podle odvětví, velikosti obchodu nebo konkurenta?
Tyto vzorce se stávají vhledy:
- "Transakce s více než 3 zúčastněnými stranami se uzavírají dvakrát častěji než transakce s jednou zúčastněnou stranou"
- "Když se do 4. týdne zapojí právní oddělení, klesne míra uzavření 30%"
- "Nabídky, které zahrnují pilotní konverzi 80% času"
Dozvíte se, co vlastně vede k výhrám. Pak trénujete zástupce, aby dělali více toho, co funguje, a méně toho, co nefunguje. To je řízení prodeje založené na datech.
Monitorování stavu potrubí
Je vaše potrubí zdravé, nebo plné odpadu? Těžko říct, když se díváte jen na počet obchodů a celkovou hodnotu.
Umělá inteligence vyhodnocuje stav potrubí:
- Jaká je reálná hodnota? (Hodnota transakce vážená podle skóre pravděpodobnosti AI)
- Roste, nebo se zmenšuje potrubí?
- Procházejí obchody jednotlivými fázemi běžnou rychlostí?
- Je pokrytí potrubí dostatečné pro dosažení cílů? (Reálná hodnota vs. kvóta)
- Které fáze mají úzká místa?
Vedoucí prodeje vidí přehledy stavu potrubí. Ne marnivé ukazatele. Skutečné ukazatele toho, zda tým dosáhne čísel.
Pokud potrubí vypadá slabě, poznáte to brzy. Můžete přidat zdroje na lead gen nebo upravit cíle dříve, než bude pozdě.
Co to pro vás znamená
Pro obchodní ředitele
Předpovědi, kterým můžete věřit. Nejsou dokonalé, ale jsou mnohem lepší než odhady. Poskytujete vedení čísla založená na datech, ne na naději.
Zlepšuje se viditelnost potrubí. Okamžitě vidíte rizikové obchody. Víte, kde máte trénovat. Víte, které obchody potřebují zapojení vyšších manažerů.
Přidělování zdrojů se stává chytřejším. Víte, které obchody jsou skutečné a které jsou jen sny. Týmové úsilí se zaměřuje na příležitosti, které lze vyhrát.
Trénujete na základě vzorů. "Vítězové to dělají jinak." To je účinnější než obecné prodejní rady.
Pro obchodní zástupce
Víte, na které obchody se zaměřit. Už se nemusíte rozptylovat mezi 50 příležitostí. Pracujte na těch, u kterých je největší pravděpodobnost uzavření.
Problémy zachytíte včas. Dohoda se rozpadá? Uvidíte varovné signály dřív, než bude mrtvá. Můžete korigovat směr.
Dostanete pokyny k dalším krokům. Ne příkazy, ale údaje o tom, co obvykle funguje u obchodů, jako je ten váš. Můžete se lépe rozhodovat.
Méně času na aktualizaci CRM pro samotnou aktualizaci. Umělá inteligence je tím chytřejší, čím více dat má, ale využívá je k tomu, aby vám pomohla prodávat, ne jen reportovat.
Pro podnikatele
Předvídatelné příjmy. Když jsou předpovědi přesné, můžete plánovat. Najímání zaměstnanců. Zásoby. Marketingové výdaje. Vše na základě spolehlivých prognóz příjmů.
Kratší prodejní cykly. Když se obchodní zástupci soustředí na správné činnosti ve správný čas, obchody se uzavírají rychleji.
Vyšší počet výher. Když pochopíte, co vede k uzavírání obchodů, můžete toho dělat více. To se časem zúročí.
Méně překvapení na konci čtvrtletí. Víte několik týdnů dopředu, zda se vám podaří dosáhnout požadovaného čísla. Žádná panika na poslední chvíli. Žádné nečekané výpadky.
Skutečné příklady umělé inteligence pro předpovídání prodeje
Příklad 1: Softwarová společnost B2B
Středně velká softwarová společnost měla přesnost předpovědi 35%. Každé čtvrtletí bylo překvapením. Vedení obchodu nemohlo plánovat, protože nevědělo, jaké budou skutečné tržby.
Co se změnilo: AI analyzovala údaje o transakcích za 3 roky. Vytvořila pravděpodobnostní modely na základě skutečných vzorců uzavírání obchodů. Místo odhadů zástupců poskytla skóre obchodů založené na datech.
Výsledek: Přesnost předpovědi se během dvou čtvrtletí zlepšila na 82%. Vedení mohlo plánovat s jistotou. Méně požárních cvičení na konci čtvrtletí, protože znali počet týdnů dopředu.
Příklad 2: Výrobní společnost
Výrobní společnost měla dlouhé prodejní cykly (6-12 měsíců). Několik měsíců vypadaly obchody dobře a pak náhle zanikly. Nikdo nevěděl proč.
Co se změnilo: Umělá inteligence zjistila, že transakce, u nichž nedošlo ke kontaktu se zúčastněnými stranami po dobu 21 a více dní, mají 72% šanci, že nakonec prohrají. Systém automaticky označil rizikové obchody.
Výsledek: Manažeři prodeje proaktivně zasahovali do označených obchodů. Míra vítězství se zvýšila o 18%, protože rizikovým obchodům se dostalo pozornosti dříve, než zanikly. Prodejní cyklus se zkrátil, protože zastavené obchody se rychleji odblokovaly.
Příklad 3: Firma poskytující profesionální služby
Poradenská firma nedokázala určit, které návrhy budou uzavřeny. Míra vítězství byla nižší než 30%. Odhadní týmy vynakládaly obrovské úsilí na návrhy, které nikam nevedly.
Co se změnilo: AI analyzovala vyhrané a prohrané návrhy. Zjistila, že nabídky, u nichž měl klient již schválený rozpočet, byly uzavřeny za 65%. Obchody, u nichž klient uvedl, že "zkoumá možnosti", byly uzavřeny za 12%.
Výsledek: Firma se začala více kvalifikovat předtím, než začala investovat do návrhů. Soustředila úsilí při předkládání návrhů na dobře kvalifikované příležitosti. Míra vítězství se zvýšila na 48%, protože se přestali honit za špatnými nabídkami.
Co AI neudělá
Řekněme si jasně, jaké jsou limity.
Umělá inteligence nemůže uzavírat obchody za vás. Nemůže vést náročné rozhovory. Neumí vyjednávat. Neumí budovat vztahy s kupujícími. To je stále lidská práce.
Předpovědi umělé inteligence jsou pravděpodobností, nikoli jistotou. Dohoda, která dosáhla skóre 70%, má stále šanci na prohru 30%. Nepovažujte výsledky AI za záruky.
Umělá inteligence nezná kontext, který není v systému CRM. Pokud zástupce zná osobně generálního ředitele nebo se doslechl, že byl snížen rozpočet, nebo má jiné souvislosti - na tom záleží. Umělá inteligence + lidský úsudek je lepší než samotná umělá inteligence.
A umělá inteligence nemůže napravit nefunkční prodejní proces. Pokud vaši obchodní zástupci neprovádějí správnou kvalifikaci, váš produkt neodpovídá trhu nebo máte špatně nastavenou cenu - umělá inteligence vám problém ukáže, ale vy ho stále musíte napravit.
Jak začít
Nemusíte najednou upravovat celý prodejní proces pomocí umělé inteligence. Začněte tam, kde to pomůže nejvíce:
- Začněte s bodováním transakcí. Implementujte skóre pravděpodobnosti AI. Porovnejte skóre AI s odhady zástupců. Zjistěte, které z nich je přesnější po dobu 3 měsíců.
- Sledování rizikových obchodů. Nechte umělou inteligenci označit obchody, které odpovídají rizikovým vzorům. Zjistěte, zda zásah některou z nich zachrání.
- Analyzujte jeden vzorec vítězství/proher. Vyberte si jednu proměnnou (velikost obchodu, odvětví, počet zúčastněných stran) a zjistěte, zda umělá inteligence najde vzorce, které jste neznali.
- Testování přesnosti předpovědi. Spusťte prognózu s umělou inteligencí souběžně s běžným procesem. Porovnejte, která z nich je bližší skutečným výsledkům.
- Zpřesnění na základě výsledků. Umělá inteligence se zlepšuje díky zpětné vazbě. Když se obchody uzavírají nebo prohrávají, poskytněte jí zpětnou vazbu. Model se učí.
Začněte v malém. Změřte přesnost. Zmenšete to, co funguje. Cílem jsou lepší předpovědi, ne dokonalé.
Podtrženo, sečteno
Předpovídání prodeje je rozpoznávání vzorů. Jak vypadají obchody, které se uzavírají? Jak vypadají obchody, které končí? Jaké činnosti posouvají obchody kupředu?
Lidé nedokážou rozpoznat vzorce ve stovkách obchodů s desítkami proměnných. Umělá inteligence ano.
Vztahy a konverzace stále patří vašemu prodejnímu týmu. Stále uzavírají obchody. Stále se rozhodují o tom, které obchody realizovat.
Ale už nelétají naslepo. Mají k dispozici údaje o tom, které obchody jsou reálné, které jsou ohrožené a jaké akce historicky fungují. To je rozdíl mezi odhadem a znalostí.
Chcete přesnější předpovědi?
Každý prodejní tým má jiné vzorce obchodování. Různé prodejní cykly. Různé faktory, které předpovídají výhry a prohry.
Neprodáváme univerzální prognostické nástroje. Analyzujeme vaše data o obchodech. Zjišťujeme, které faktory skutečně předpovídají výsledky vašeho podnikání. Vytváříme modely, které odpovídají vaší realitě.
Poté je integrujeme s vaším systémem CRM, aby zástupci a manažeři viděli předpovědi, kde pracují. Váš tým získá lepší data, aniž by musel měnit své postupy.
Žádný humbuk. Žádné sliby dokonalých předpovědí. Jen lepší předpovědi, abyste se mohli lépe rozhodovat a uzavírat více obchodů.
