Τεχνητή νοημοσύνη για τη γραμμή πωλήσεων και την πρόβλεψη: Σταματήστε να μαντεύετε τι θα κλείσει
Κάθε τρίμηνο, το ίδιο παιχνίδι. Η ηγεσία των πωλήσεων ζητάει μια πρόβλεψη. Οι αντιπρόσωποι λένε ότι οι συμφωνίες θα κλείσουν. Η διοίκηση προσαρμόζει προς τα κάτω επειδή οι αντιπρόσωποι είναι πάντα αισιόδοξοι. Οι συμφωνίες γλιστρούν. Η πρόβλεψη αλλάζει εβδομαδιαία.
Κανείς δεν ξέρει τι πραγματικά πρόκειται να κλείσει. Όχι επειδή οι πωλητές λένε ψέματα. Επειδή η πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των συμφωνιών είναι δύσκολη όταν βασίζεσαι στο ένστικτο και στις σημειώσεις του CRM.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν μαντεύει. Εξετάζει τα χαρακτηριστικά των συμφωνιών και τα ιστορικά πρότυπα. Προβλέπει την πιθανότητα κλεισίματος με βάση τα δεδομένα. Επισημαίνει τις συμφωνίες που διατρέχουν κίνδυνο πριν πεθάνουν. Σας λέει ποιες συμφωνίες χρειάζονται προσοχή και ποιες θα κλείσουν μόνες τους.
Η πρόβλεψή σας παύει να είναι ευσεβής πόθος. Αρχίζει να βασίζεται στην πραγματικότητα.
Το πρόβλημα: Αγωγός γεμάτος ίσως
Το CRM σας δείχνει 50 ανοιχτές συμφωνίες. Οι αντιπρόσωποι λένε ότι 30 θα κλείσουν αυτό το τρίμηνο. Η ιστορία λέει ότι 12 θα κλείσουν. Αλλά ποιες 12; Κανείς δεν ξέρει.
Οι συμφωνίες παραμένουν σε στάδια προετοιμασίας για πολύ καιρό. Ορισμένες προχωρούν. Κάποιες καθυστερούν και πεθαίνουν. Κάποιες σας εκπλήσσουν και κλείνουν γρήγορα. Τις περισσότερες φορές, δεν ξέρετε ποια είναι ποια μέχρι να τελειώσει.
Οι διευθυντές πωλήσεων ξοδεύουν ώρες σε αξιολογήσεις του αγωγού. "Ποια είναι η κατάσταση;" "Πότε θα κλείσει;" "Ποιο είναι το ρίσκο;" Ίδιες ερωτήσεις, διαφορετικές απαντήσεις κάθε εβδομάδα.
Η πρόβλεψη που δίνετε στην ηγεσία είναι μια εκπαιδευμένη εικασία. Μερικές φορές είσαι κοντά. Συχνά όχι. Το τέλος του τριμήνου γίνεται αγώνας για να πετύχετε τον αριθμό.
Όχι επειδή η ομάδα πωλήσεών σας είναι κακή. Επειδή οι άνθρωποι δεν είναι καλοί στο να προβλέπουν πιθανολογικά αποτελέσματα σε δεκάδες μεταβλητές. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι.
Τι κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη για τη Γραμμή Πωλήσεων και την Πρόβλεψη
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αντικαθιστά την κρίση των πωλήσεων. Παρέχει δεδομένα για να βελτιώσει την κρίση αυτή. Ακούστε πώς:
Βαθμολόγηση πιθανοτήτων συμφωνίας
Κάθε συμφωνία λαμβάνει μια βαθμολογία πιθανότητας κλεισίματος με βάση:
- Χαρακτηριστικά της συναλλαγής (μέγεθος, τύπος, πολυπλοκότητα)
- Στάδιο πωλήσεων και χρόνος στο στάδιο
- Επίπεδο δέσμευσης (δραστηριότητα των ενδιαφερομένων, απαντήσεις σε ηλεκτρονικά μηνύματα, συχνότητα συνεδριάσεων)
- Ιστορικά μοτίβα (ποιες συμφωνίες όπως αυτή έκλεισαν στην πραγματικότητα;)
- Ανταγωνιστικοί παράγοντες (μεμονωμένος πωλητής ή ανταγωνιστική συμφωνία;)
Η τεχνητή νοημοσύνη συγκρίνει κάθε συμφωνία με χιλιάδες προηγούμενες συμφωνίες. Οι συμφωνίες με παρόμοια χαρακτηριστικά που έκλεισαν λαμβάνουν υψηλότερη βαθμολογία. Οι συμφωνίες που ταιριάζουν με μοτίβα χαμένων συμφωνιών λαμβάνουν χαμηλότερη βαθμολογία.
Αυτό δεν είναι προαίσθημα. Είναι ταύτιση μοτίβων με βάση τα πραγματικά δεδομένα νικών/ηττών σας.
Ο αντιπρόσωπος λέει 90% πιθανότητα να κλείσει, η AI λέει 40%? Κοιτάξτε καλύτερα. Κάτι δεν πάει καλά. Είτε ο αντιπρόσωπος αγνοεί τα προειδοποιητικά σημάδια, είτε υπάρχει κάποιο πλαίσιο που δεν έχει η ΤΝ. Όπως και να έχει, ερευνήστε το πριν η συμφωνία πεθάνει.
Προσδιορισμός συμφωνιών σε κίνδυνο
Οι συμφωνίες πεθαίνουν αργά και μετά όλες μαζί. Τα προειδοποιητικά σημάδια εμφανίζονται εβδομάδες πριν μια συμφωνία πεθάνει επίσημα:
- Καμία δραστηριότητα σε 14+ ημέρες
- Ο πρωταθλητής σταμάτησε να ανταποκρίνεται
- Επαναλαμβανόμενες αναπροσαρμογές συναντήσεων
- Το χρονοδιάγραμμα της απόφασης συνεχίζει να ολισθαίνει
- Τα ενδιαφερόμενα μέρη που συμμετείχαν νωρίς σιώπησαν
- Συμφωνία που παραμένει στο ίδιο στάδιο για πολύ καιρό
Η τεχνητή νοημοσύνη παρακολουθεί αυτά τα μοτίβα. Όταν εμφανίζονται πολλά προειδοποιητικά σημάδια μαζί, επισημαίνει τη συμφωνία ως επικίνδυνη.
Ο διευθυντής πωλήσεων βλέπει τη σημαία. Ρωτά τον αντιπρόσωπο τι συμβαίνει. Συχνά ο αντιπρόσωπος λέει: "Ναι, πρέπει να το παρακολουθήσω". Μερικές φορές λέει, "Είναι μια χαρά". Αλλά τουλάχιστον ξέρετε να το παρακολουθείτε.
Δεν μπορείτε να σώσετε κάθε συμφωνία. Αλλά μπορείτε να προσπαθήσετε να σώσετε τις προσφορές πριν πεθάνουν εντελώς. Αυτό λειτουργεί μόνο αν γνωρίζετε ότι κινδυνεύουν.
Βελτίωση της ακρίβειας των προβλέψεων
Η πρόβλεψή σας είναι το άθροισμα των πιθανοτήτων συμφωνίας. Εάν οι εκτιμήσεις των πιθανοτήτων σας είναι λανθασμένες, η πρόβλεψή σας είναι λανθασμένη.
Η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί μια πρόβλεψη με βάση:
- Πιθανότητες μεμονωμένων συμφωνιών (βάσει δεδομένων, όχι εκτιμήσεις αντιπροσώπων)
- Ιστορικά ποσοστά κλεισίματος ανά στάδιο, αντιπρόσωπο, τύπο συμφωνίας
- Μοτίβα εποχικότητας στην επιχείρησή σας
- Τάσεις μήκους κύκλου πωλήσεων
Δεν σας λέει απλώς έναν αριθμό. Σας δίνει εύρος τιμών. "Πιθανότατα $X, αλλά θα μπορούσε να είναι τόσο χαμηλό όσο $Y ή τόσο υψηλό όσο $Z." Αυτή είναι ειλικρινής πρόβλεψη.
Με την πάροδο του χρόνου, βλέπετε ποιες συμφωνίες η τεχνητή νοημοσύνη προέβλεψε σωστά και ποιες όχι. Προσαρμόζετε. Το μοντέλο μαθαίνει. Η ακρίβεια βελτιώνεται.
Ποτέ δεν θα έχετε τέλειες προβλέψεις. Αλλά μπορείτε να έχετε προβλέψεις που να είναι σωστές συχνότερα από ό,τι λανθασμένες. Αυτό είναι καλύτερο από ό,τι έχουν οι περισσότερες ομάδες πωλήσεων σήμερα.
Επόμενο Βέλτιστη δράση Συστάσεις
Κάθε αντιπρόσωπος έχει περισσότερες συμφωνίες από όσες μπορεί να επεξεργαστεί ενεργά. Σε ποιες θα πρέπει να επικεντρωθούν σήμερα;
Η ΤΝ δίνει προτεραιότητα:
- Συμφωνίες που κινδυνεύουν και χρήζουν άμεσης αντιμετώπισης
- Συμφωνίες με υψηλή πιθανότητα κλεισίματος που είναι έτοιμες να προχωρήσουν
- Συναλλαγές στις οποίες ορισμένες ενέργειες (παρακολούθηση ενός ενδιαφερόμενου, αποστολή πρότασης) αύξησαν ιστορικά τα ποσοστά κλεισίματος.
- Συμφωνίες που κάθονται σε αδράνεια και χρειάζονται μια ώθηση
Ο αντιπρόσωπος συνδέεται, βλέπει μια λίστα με τις προτεραιότητες που πρέπει να κάνει. Όχι τα πάντα. Οι 5-7 ενέργειες που είναι πιο πιθανό να προωθήσουν τις συμφωνίες.
Δεν ακολουθούν τις εντολές της Τεχνητής Νοημοσύνης. Λαμβάνουν προτάσεις βάσει δεδομένων σχετικά με το πού θα ξοδέψουν καλύτερα το χρόνο τους. Εξακολουθούν να χρησιμοποιούν την κρίση τους. Απλά έχουν καλύτερες πληροφορίες.
Ανάλυση μοτίβου νίκης/απώλειας
Γιατί κλείνουν οι συμφωνίες; Γιατί χάνουν;
Η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει τις κλειστές συμφωνίες - κερδισμένες και χαμένες:
- Ποια είναι τα κοινά χαρακτηριστικά των κερδισμένων συμφωνιών;
- Πόσο καιρό διαρκούν συνήθως οι νικηφόρες συμφωνίες;
- Ποιες δραστηριότητες συσχετίζονται με νίκες;
- Τι είναι διαφορετικό στις χαμένες συμφωνίες;
- Υπάρχουν μοτίβα ανάλογα με τον κλάδο, το μέγεθος της συμφωνίας ή τον ανταγωνιστή;
Αυτά τα μοτίβα γίνονται ιδέες:
- "Οι συμφωνίες με 3+ εμπλεκόμενους φορείς κλείνουν με διπλάσιο ρυθμό σε σχέση με τις συμφωνίες με έναν μόνο φορέα"
- "Όταν εμπλέκονται νομικά πριν από την εβδομάδα 4, το ποσοστό κλεισίματος πέφτει 30%"
- "Οι προσφορές που περιλαμβάνουν έναν πιλότο μετατρέπουν 80% του χρόνου"
Μαθαίνετε τι πραγματικά οδηγεί σε νίκες. Στη συνέχεια, προπονείτε τους αντιπροσώπους ώστε να κάνουν περισσότερα από αυτά που λειτουργούν και λιγότερα από αυτά που δεν λειτουργούν. Αυτή είναι η διαχείριση πωλήσεων με βάση τα δεδομένα.
Παρακολούθηση της υγείας του αγωγού
Είναι ο αγωγός σας υγιής ή γεμάτος σκουπίδια; Δύσκολο να το καταλάβετε όταν κοιτάτε μόνο τον αριθμό των συμφωνιών και τη συνολική αξία.
Η τεχνητή νοημοσύνη αξιολογεί την υγεία του αγωγού:
- Ποια είναι η ρεαλιστική αξία; (αξία της συμφωνίας σταθμισμένη με βάση τις βαθμολογίες πιθανότητας της ΤΝ)
- Αυξάνεται ή συρρικνώνεται ο αγωγός;
- Οι συμφωνίες κινούνται στα στάδια με κανονική ταχύτητα;
- Είναι η κάλυψη του αγωγού επαρκής για την επίτευξη των στόχων; (Ρεαλιστική τιμή έναντι ποσόστωσης)
- Ποια στάδια έχουν σημεία συμφόρησης;
Οι ηγέτες πωλήσεων βλέπουν πίνακες ελέγχου της υγείας του αγωγού. Όχι μετρήσεις ματαιοδοξίας. Πραγματικούς δείκτες για το αν η ομάδα θα πετύχει τους αριθμούς.
Αν ο αγωγός φαίνεται αδύναμος, το καταλαβαίνετε νωρίς. Μπορείτε να προσθέσετε πόρους για τη δημιουργία πρωτοβουλιών ή να προσαρμόσετε τους στόχους πριν να είναι πολύ αργά.
Τι σημαίνει αυτό για εσάς
Για Διευθυντές Πωλήσεων
Προβλέψεις που μπορείτε να εμπιστευτείτε. Δεν είναι τέλειες, αλλά πολύ καλύτερες από τις εικασίες των αντιπροσώπων. Δίνετε αριθμούς στην ηγεσία με βάση τα δεδομένα, όχι με βάση την ελπίδα.
Βελτιώνεται η ορατότητα του αγωγού. Βλέπετε αμέσως τις συμφωνίες που διατρέχουν κίνδυνο. Ξέρετε πού να προπονήσετε. Γνωρίζετε ποιες συμφωνίες χρειάζονται συμμετοχή από ανώτερα στελέχη.
Η κατανομή των πόρων γίνεται πιο έξυπνη. Γνωρίζετε ποιες συμφωνίες είναι πραγματικές και ποιες είναι όνειρα θερινής νυκτός. Η προσπάθεια της ομάδας πηγαίνει σε ευκαιρίες που μπορούν να κερδηθούν.
Προπονείτε με βάση τα πρότυπα. "Να τι κάνουν διαφορετικά οι νικητές". Αυτό είναι πιο αποτελεσματικό από τις γενικές συμβουλές πωλήσεων.
Για αντιπροσώπους πωλήσεων
Ξέρετε σε ποιες συμφωνίες πρέπει να εστιάσετε. Δεν χρειάζεται πλέον να διασκορπίζεστε σε 50 ευκαιρίες. Εργάζεστε σε αυτές που είναι πιο πιθανό να κλείσουν.
Προλαμβάνετε τα προβλήματα νωρίς. Η συμφωνία πάει στραβά; Βλέπετε τα προειδοποιητικά σημάδια πριν πεθάνει. Μπορείτε να διορθώσετε την πορεία.
Θα λάβετε καθοδήγηση για τα επόμενα βήματα. Όχι εντολές, αλλά δεδομένα σχετικά με το τι συνήθως λειτουργεί για συμφωνίες όπως η δική σας. Παίρνετε καλύτερες αποφάσεις.
Λιγότερος χρόνος ενημέρωσης του CRM για χάρη της ενημέρωσης. Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο έξυπνη όσο περισσότερα δεδομένα έχει, αλλά χρησιμοποιεί αυτά τα δεδομένα για να σας βοηθήσει να πουλήσετε, όχι απλώς να αναφέρετε.
Για την επιχείρηση
Προβλέψιμα έσοδα. Όταν οι προβλέψεις είναι ακριβείς, μπορείτε να προγραμματίσετε. Προσλήψεις. Απογραφή. Δαπάνες μάρκετινγκ. Όλα βασίζονται σε αξιόπιστες προβλέψεις εσόδων.
Μικρότεροι κύκλοι πωλήσεων. Όταν οι αντιπρόσωποι επικεντρώνονται στις σωστές δραστηριότητες τη σωστή στιγμή, οι συμφωνίες κλείνουν γρηγορότερα.
Υψηλότερα ποσοστά νίκης. Όταν καταλαβαίνετε τι είναι αυτό που κάνει τις συμφωνίες να κλείνουν, μπορείτε να το κάνετε περισσότερο. Αυτό επιδεινώνεται με την πάροδο του χρόνου.
Λιγότερες εκπλήξεις στο τέλος του τριμήνου. Γνωρίζετε εβδομάδες νωρίτερα αν θα πετύχετε τον αριθμό. Δεν υπάρχει πανικός της τελευταίας στιγμής. Δεν υπάρχουν απροσδόκητες ελλείψεις.
Πραγματικά παραδείγματα πρόβλεψης πωλήσεων AI
Παράδειγμα 1: Εταιρεία λογισμικού B2B
Μια εταιρεία λογισμικού μεσαίας αγοράς είχε ακρίβεια πρόβλεψης 35%. Κάθε τρίμηνο ήταν μια έκπληξη. Η ηγεσία των πωλήσεων δεν μπορούσε να προγραμματίσει επειδή δεν ήξερε ποια θα ήταν τα έσοδα στην πραγματικότητα.
Τι άλλαξε: Η AI ανέλυσε δεδομένα συμφωνιών 3 ετών. Δημιούργησε μοντέλα πιθανοτήτων με βάση τα πραγματικά μοτίβα κλεισίματος. Παροχή βαθμολογιών συμφωνιών βάσει δεδομένων αντί για εκτιμήσεις αντιπροσώπων.
Αποτέλεσμα: Η ακρίβεια των προβλέψεων βελτιώθηκε σε 82% εντός δύο τριμήνων. Η ηγεσία μπορούσε να σχεδιάζει με αυτοπεποίθηση. Λιγότερες ασκήσεις πυρόσβεσης στο τέλος του τριμήνου, επειδή γνώριζαν τον αριθμό εβδομάδες πριν.
Παράδειγμα 2: Κατασκευαστική εταιρεία
Μια κατασκευαστική εταιρεία είχε μακροχρόνιους κύκλους πωλήσεων (6-12 μήνες). Οι συμφωνίες φαίνονταν καλές για μήνες και μετά ξαφνικά πέθαιναν. Κανείς δεν ήξερε γιατί.
Τι άλλαξε: Η τεχνητή νοημοσύνη εντόπισε ότι οι συμφωνίες χωρίς επαφή με τους ενδιαφερόμενους για 21+ ημέρες είχαν 72% πιθανότητες να χάσουν τελικά. Το σύστημα επισήμανε αυτόματα τις συμφωνίες που διατρέχουν κίνδυνο.
Αποτέλεσμα: Οι διευθυντές πωλήσεων παρενέβησαν προληπτικά σε επισημανθείσες συμφωνίες. Το ποσοστό κέρδους αυξήθηκε κατά 18% επειδή οι συμφωνίες που κινδύνευαν έλαβαν προσοχή πριν πεθάνουν. Ο κύκλος πωλήσεων συντομεύτηκε επειδή οι αδιέξοδες συμφωνίες ξεκολλούσαν γρηγορότερα.
Παράδειγμα 3: Επιχείρηση επαγγελματικών υπηρεσιών
Μια εταιρεία συμβούλων δεν μπορούσε να πει ποιες προτάσεις θα έκλειναν. Το ποσοστό επιτυχίας ήταν κάτω από 30%. Οι ομάδες εκτίμησης ξόδευαν τεράστια προσπάθεια σε προτάσεις που δεν πήγαιναν πουθενά.
Τι άλλαξε: Η ΤΝ ανέλυσε τις κερδισμένες έναντι των χαμένων προτάσεων. Διαπίστωσε ότι οι συμφωνίες στις οποίες ο πελάτης είχε ήδη εγκρίνει τον προϋπολογισμό έκλεισαν με 65%. Οι συμφωνίες στις οποίες ο πελάτης δήλωσε ότι "διερευνά επιλογές" έκλεισαν με 12%.
Αποτέλεσμα: Η εταιρεία άρχισε να προκρίνει πιο σκληρά πριν επενδύσει σε προτάσεις. Επικέντρωσε την προσπάθεια υποβολής προτάσεων σε ευκαιρίες που πληρούν τις προϋποθέσεις. Το ποσοστό επιτυχίας αυξήθηκε σε 48% επειδή σταμάτησαν να κυνηγούν τις κακές προσφορές.
Τι δεν θα κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη
Ας ξεκαθαρίσουμε τα όρια.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να κλείσει συμφωνίες για εσάς. Δεν μπορεί να κάνει τις δύσκολες συζητήσεις. Δεν μπορεί να διαπραγματευτεί. Δεν μπορεί να χτίσει σχέσεις με τους αγοραστές. Αυτό εξακολουθεί να είναι ανθρώπινη δουλειά.
Οι προβλέψεις της τεχνητής νοημοσύνης είναι πιθανότητες, όχι βεβαιότητες. Μια συμφωνία που έχει βαθμολογηθεί με 70% εξακολουθεί να έχει πιθανότητα 30% να χάσει. Μην αντιμετωπίζετε τις βαθμολογίες της ΤΝ ως εγγυήσεις.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν γνωρίζει το πλαίσιο που δεν υπάρχει στο CRM. Εάν ένας αντιπρόσωπος γνωρίζει προσωπικά τον διευθύνοντα σύμβουλο, ή έχει ακούσει από το στόμα του ότι ο προϋπολογισμός περικόπηκε, ή έχει άλλο πλαίσιο - αυτό έχει σημασία. Η τεχνητή νοημοσύνη + η ανθρώπινη κρίση νικούν κάθε ένα από τα δύο από μόνα τους.
Και η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να διορθώσει μια σπασμένη διαδικασία πωλήσεων. Εάν οι αντιπρόσωποί σας δεν πληρούν τις προϋποθέσεις σωστά, ή το προϊόν σας δεν ταιριάζει στην αγορά, ή η τιμολόγησή σας είναι λανθασμένη - η τεχνητή νοημοσύνη θα σας δείξει το πρόβλημα, αλλά εσείς πρέπει να το διορθώσετε.
Πώς να ξεκινήσετε
Δεν χρειάζεται να τροποποιήσετε με την ίδια στιγμή ολόκληρη τη διαδικασία πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη. Ξεκινήστε από εκεί που βοηθάει περισσότερο:
- Ξεκινήστε με τη βαθμολόγηση συμφωνιών. Εφαρμογή αποτελεσμάτων πιθανότητας AI. Σύγκριση των αποτελεσμάτων AI με τις εκτιμήσεις των αντιπροσώπων. Δείτε ποια είναι πιο ακριβής σε διάστημα 3 μηνών.
- Παρακολουθήστε τις συμφωνίες που διατρέχουν κίνδυνο. Αφήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη να επισημάνει τις συμφωνίες που ταιριάζουν με μοτίβα κινδύνου. Δείτε αν η παρέμβαση σώζει κάποια από αυτές.
- Αναλύστε ένα μοτίβο νίκης/ήττας. Διαλέξτε μια μεταβλητή (μέγεθος συμφωνίας, κλάδος, αριθμός ενδιαφερομένων) και δείτε αν η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκει μοτίβα που δεν γνωρίζατε.
- Δοκιμή ακρίβειας πρόβλεψης. Εκτελέστε την πρόβλεψη AI παράλληλα με την κανονική σας διαδικασία. Συγκρίνετε ποια είναι πιο κοντά στα πραγματικά αποτελέσματα.
- Βελτιώστε με βάση τα αποτελέσματα. Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνεται με την ανατροφοδότηση. Όταν οι συμφωνίες κλείνουν ή χάνονται, ανατροφοδοτήστε το. Το μοντέλο μαθαίνει.
Ξεκινήστε από μικρά. Μετρήστε την ακρίβεια. Κλιμακώστε ό,τι λειτουργεί. Ο στόχος είναι καλύτερες προβλέψεις, όχι τέλειες.
Η κατώτατη γραμμή
Η πρόβλεψη πωλήσεων είναι αναγνώριση προτύπων. Πώς μοιάζουν οι συμφωνίες που κλείνουν; Πώς μοιάζουν οι συμφωνίες που πεθαίνουν; Ποιες δραστηριότητες προωθούν τις συμφωνίες;
Οι άνθρωποι δεν μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα σε εκατοντάδες συμφωνίες με δεκάδες μεταβλητές. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί.
Οι σχέσεις και οι συζητήσεις εξακολουθούν να ανήκουν στην ομάδα πωλήσεών σας. Εξακολουθούν να κλείνουν συμφωνίες. Εξακολουθούν να κρίνουν ποιες συμφωνίες θα επιδιώξουν.
Αλλά δεν πετούν πια στα τυφλά. Έχουν δεδομένα σχετικά με το ποιες συμφωνίες είναι πραγματικές, ποιες κινδυνεύουν και ποιες ενέργειες έχουν ιστορικά αποτελέσματα. Αυτή είναι η διαφορά μεταξύ μαντείας και γνώσης.
Θέλετε πιο ακριβείς προβλέψεις;
Κάθε ομάδα πωλήσεων έχει διαφορετικά μοτίβα συναλλαγών. Διαφορετικούς κύκλους πωλήσεων. Διαφορετικούς παράγοντες που προβλέπουν τις νίκες και τις απώλειες.
Δεν πουλάμε εργαλεία πρόβλεψης που ταιριάζουν σε όλους. Αναλύουμε τα δεδομένα των συναλλαγών σας. Εντοπίζουμε ποιοι παράγοντες προβλέπουν πραγματικά τα αποτελέσματα στην επιχείρησή σας. Κατασκευάζουμε μοντέλα που ταιριάζουν με την πραγματικότητά σας.
Στη συνέχεια, ενσωματώνουμε το CRM σας, ώστε οι αντιπρόσωποι και οι διευθυντές να βλέπουν τις προβλέψεις όπου εργάζονται. Η ομάδα σας λαμβάνει καλύτερα δεδομένα χωρίς να αλλάζει τη διαδικασία.
Χωρίς διαφημίσεις. Καμία υπόσχεση για τέλειες προβλέψεις. Μόνο καλύτερες προβλέψεις, ώστε να παίρνετε καλύτερες αποφάσεις και να κλείνετε περισσότερες συμφωνίες.
