AI for Sales Pipeline & Forecasting: Befejezni a találgatást, hogy mi fog zárni
Minden negyedévben ugyanaz a játék. Az értékesítési vezetés előrejelzést kér. A képviselők azt mondják, hogy az üzleteket le fogják zárni. A vezetőség lefelé korrigál, mert a képviselők mindig optimisták. Az ügyletek csúsznak. Az előrejelzés hetente változik.
Senki sem tudja, mi fog valójában bezárulni. Nem azért, mert az értékesítők hazudnak. Mert nehéz megjósolni az üzlet kimenetelét, ha a megérzéseinkre és a CRM feljegyzésekre hagyatkozunk.
Az AI nem találgat. Megvizsgálja az üzlet jellemzőit és a történelmi mintákat. Az adatok alapján megjósolja a zárás valószínűségét. Jelzi a kockázatos üzleteket, mielőtt azok meghalnának. Megmondja, hogy mely ügyletekre kell odafigyelni, és melyek zárulnak le maguktól.
Az előrejelzésed már nem csak vágyálom. A valóságon kezd alapulni.
A probléma: A csővezeték tele van talán
A CRM 50 nyitott üzletet mutat. A képviselők azt mondják, hogy ebben a negyedévben 30-at fognak lezárni. Az előzmények szerint 12 valóban meg is lesz. De melyik 12? Senki sem tudja.
Az ügyletek túl sokáig maradnak az előkészítési szakaszban. Néhányan továbblépnek. Néhány megreked és meghal. Néhány meglepi Önt, és gyorsan lezárul. Legtöbbször nem tudod, melyik melyik, amíg nem ér véget.
Az értékesítési vezetők órákat töltenek a csővezeték felülvizsgálatával. "Mi a helyzet?" "Mikor zárják le?" "Mekkora a kockázat?" Ugyanazok a kérdések, minden héten más válaszok.
Az előrejelzés, amit a vezetésnek adsz, megalapozott találgatás. Néha közel jársz hozzá. Gyakran nem. A negyedév vége a számok eléréséért folytatott küzdelemmé válik.
Nem azért, mert az értékesítési csapatod rossz. Mert az emberek nem jók a több tucat változót átfogó valószínűségi eredmények előrejelzésében. Az AI igen.
Mit tesz a mesterséges intelligencia az értékesítési csővezeték és az előrejelzés számára
A mesterséges intelligencia nem helyettesíti az értékesítési ítéletet. Adatokat szolgáltat ahhoz, hogy az ítéletet jobbá tegye. Íme, hogyan:
Üzlet valószínűségi pontozás
Minden üzlet a következők alapján kap egy közeli valószínűségi pontszámot:
- Az ügylet jellemzői (méret, típus, összetettség)
- Értékesítési szakasz és a szakaszban töltött idő
- Az elkötelezettség szintje (az érdekeltek aktivitása, e-mail válaszok, találkozók gyakorisága)
- Történelmi minták (milyen ügyleteket zártak le valójában?)
- Versenytényezők (egyetlen szállító vagy versenyképes üzlet?)
A mesterséges intelligencia minden egyes üzletet összehasonlít több ezer korábbi üzlettel. A hasonló jellemzőkkel rendelkező, lezárt ügyletek magasabb pontszámot kapnak. Azok az ügyletek, amelyek megegyeznek az elveszett ügyletek mintáival, alacsonyabb pontszámot kapnak.
Ez nem megérzés. Ez a tényleges győzelmi/veszteségadatokon alapuló mintaillesztés.
A képviselő szerint 90% esély a zárásra, az AI szerint 40%? Nézd meg közelebbről. Valami nem stimmel. Vagy a képviselő nem látja a figyelmeztető jeleket, vagy a mesterséges intelligencia nem ismeri a kontextust. Akárhogy is, vizsgáld ki, mielőtt az üzlet elhalálozik.
Kockázatos ügyletek azonosítása
Az ügyletek lassan, majd egyszerre halnak meg. A figyelmeztető jelek már hetekkel azelőtt megjelennek, hogy egy üzlet hivatalosan meghalna:
- Több mint 14 napja nincs aktivitás
- A bajnok nem válaszol
- A találkozókat többször átütemezik
- A döntés idővonala folyamatosan csúszik
- A korán bevont érdekeltek elhallgattak
- Túl sokáig ül ugyanabban a szakaszban
A mesterséges intelligencia figyeli ezeket a mintákat. Ha több figyelmeztető jel együttesen jelenik meg, az üzletet kockázatosnak jelöli.
Az értékesítési vezető látja a zászlót. Megkérdezi a képviselőt, hogy mi történik. A képviselő gyakran azt mondja: "Ó, igen, utána kellene néznem". Néha azt mondják: "Minden rendben van." De legalább tudja, hogy figyelnie kell rá.
Nem lehet minden üzletet megmenteni. De megpróbálhatod megmenteni az ajánlatokat, mielőtt teljesen elpusztulnának. Ez csak akkor működik, ha tudod, hogy veszélyben vannak.
Előrejelzési pontosság javítása
Az Ön előrejelzése az üzletkötési valószínűségek összege. Ha a valószínűségi becslések tévesek, akkor az előrejelzés is téves.
A mesterséges intelligencia előrejelzést készít a következők alapján:
- Egyéni ügylet valószínűsége (adatvezérelt, nem rep becslések)
- Történelmi zárási arányok szakaszonként, képviselőnként, ügylettípusonként
- Szezonalitás mintái az Ön vállalkozásában
- Az értékesítési ciklus hosszának trendjei
Nem csak egy számot mond. Tartományokat ad meg. "Valószínűleg $X, de lehet akár $Y vagy $Z is." Ez az őszinte előrejelzés.
Idővel láthatja, hogy az AI mely üzleteket jósolta meg jól, és melyeket nem. Ön módosítja. A modell tanul. A pontosság javul.
Soha nem lesz tökéletes előrejelzés. De lehetnek olyan előrejelzései, amelyek gyakrabban helyesek, mint tévesek. Ez jobb, mint a legtöbb értékesítési csapatnál jelenleg.
Következő Legjobb cselekvési ajánlások
Minden képviselőnek több ajánlata van, mint amennyit aktívan dolgozni tud. Melyikre kellene ma összpontosítaniuk?
A mesterséges intelligencia rangsorol:
- Kockázatos ügyletek, amelyek azonnali figyelmet igényelnek
- Nagy valószínűséggel lezárható, továbblépésre kész ügyletek
- Olyan ügyletek, amelyek esetében bizonyos tevékenységek (az érdekelt féllel való kapcsolatfelvétel, ajánlat küldése) történelmileg megnövelték a lezárási arányt.
- Tétlenül ülő ügyletek, amelyeknek egy lökésre van szükségük.
A képviselő bejelentkezik, és lát egy prioritási listát a tennivalókról. Nem mindent. Az 5-7 olyan művelet, amely a legnagyobb valószínűséggel előrébb viszi az üzleteket.
Nem követik a mesterséges intelligencia parancsait. Adatvezérelt javaslatokat kapnak arra vonatkozóan, hogy hol töltsék el legjobban az idejüket. Még mindig használnak ítélőképességet. Csak jobb információkkal rendelkeznek.
Győzelem/veszteség mintaelemzés
Miért zárulnak le az ügyletek? Miért veszítenek?
A mesterséges intelligencia elemzi a lezárt - megnyert és elveszített - üzleteket:
- Milyen közös jellemzői vannak a nyertes üzleteknek?
- Mennyi ideig tartanak általában a nyertes ügyletek?
- Mely tevékenységek korrelálnak a győzelmekkel?
- Mi a különbség az elveszett üzletekben?
- Vannak-e iparág, üzletméret vagy versenytársak szerinti minták?
Ezek a minták felismerésekké válnak:
- "A több mint 3 érdekelt fél részvételével zajló ügyletek kétszer olyan gyorsan zárulnak, mint az egy érdekelt fél részvételével zajló ügyletek."
- "Ha a 4. hét előtt jogi lépéseket teszünk, a zárási arány csökken 30%"
- "Olyan ajánlatok, amelyek tartalmaznak egy pilóta átalakítani 80% az idő"
Megtanulod, hogy valójában mi hajtja a győzelmeket. Ezután edzi az ismétlőket, hogy többet tegyenek abból, ami működik, és kevesebbet abból, ami nem. Ez az adatvezérelt értékesítési menedzsment.
Csővezeték állapotfigyelés
A csővezetéked egészséges vagy tele van szeméttel? Nehéz megmondani, ha csak az üzletszámot és a teljes értéket nézi.
A mesterséges intelligencia értékeli a csővezeték állapotát:
- Mi a reális érték? (Az AI valószínűségi pontszámokkal súlyozott érték)
- Növekszik vagy zsugorodik a csővezeték?
- Normális sebességgel haladnak az ügyletek a szakaszokon keresztül?
- Elégséges-e a csővezeték lefedettsége a célok eléréséhez? (Reális érték vs. kvóta)
- Mely szakaszokban vannak szűk keresztmetszetek?
Az értékesítési vezetők a csővezeték állapotát mutató műszerfalakat látják. Nem hiúsági mérőszámokat. Valódi mutatókat arról, hogy a csapat eléri-e a számokat.
Ha a csővezeték gyengének tűnik, azt korán észreveszed. Erőforrásokat adhat hozzá a lead-generáláshoz, vagy módosíthatja a célokat, mielőtt túl késő lenne.
Mit jelent ez az Ön számára
Értékesítési igazgatók számára
Előrejelzések, amelyekben megbízhat. Nem tökéletes, de sokkal jobb, mint a replikák találgatásai. Ön adatokon alapuló vezetői számokat ad, nem pedig reményeket.
Javul a csővezeték láthatósága. Azonnal látja a kockázatos üzleteket. Tudja, hol kell edzenie. Tudja, hogy mely ügyletekhez van szükség vezetői bevonásra.
Az erőforrás-elosztás okosabbá válik. Tudja, hogy mely ügyletek valósak, és melyek a vágyálmok. A csapat erőfeszítése a megnyerhető lehetőségekre irányul.
Ön a minták alapján edz. "A győztesek ezt csinálják másképp." Ez sokkal hatékonyabb, mint az általános értékesítési tanácsok.
Értékesítőknek
Tudja, hogy mely üzletekre kell összpontosítania. Nem kell többé 50 lehetőségre szétszóródnia. Dolgozzon azokon, amelyek a legnagyobb valószínűséggel lezárulnak.
Korán észreveszi a problémákat. Az üzlet félrecsúszik? Meglátja a figyelmeztető jeleket, még mielőtt véget érne. Helyre tudja hozni az irányt.
Útmutatást kap a következő lépésekhez. Nem megrendeléseket, hanem adatokat arról, hogy az Önéhez hasonló ügyleteknél mi az, ami jellemzően működik. Jobb döntéseket hozhat.
Kevesebb idő a CRM frissítésére a frissítés kedvéért. A mesterséges intelligencia annál okosabb lesz, minél több adat áll rendelkezésére, de ezeket az adatokat arra használja, hogy segítse Önt az értékesítésben, nem pedig arra, hogy csak jelentéseket készítsen.
Az üzlet számára
Kiszámítható bevétel. Ha az előrejelzések pontosak, tervezhet. Alkalmazás. Készletezés. Marketingköltségek. Mindezt megbízható bevételi előrejelzések alapján.
Rövidebb értékesítési ciklusok. Ha a képviselők a megfelelő időben a megfelelő tevékenységekre összpontosítanak, az üzleteket gyorsabban zárják le.
Magasabb nyerési arány. Ha megérti, hogy mitől jön létre az üzletkötés, akkor többet tud belőle csinálni. Ez idővel egyre több lesz.
Kevesebb negyedév végi meglepetés. Hetekkel előre tudja, hogy eléri-e a számot. Nincs pánik az utolsó pillanatban. Nincsenek váratlan hiányok.
Valós példák az értékesítési előrejelzésre AI
Példa 1: B2B szoftvercég
Egy középvállalati szoftvercég 35% előrejelzési pontossággal rendelkezett. Minden negyedév meglepetés volt. Az értékesítési vezetés nem tudott tervezni, mert nem tudták, hogy valójában mekkora lesz a bevétel.
Mi változott: Az AI 3 év üzletkötési adatait elemezte. Valószínűségi modelleket épített a tényleges lezárási minták alapján. Adatalapú üzletkötési pontszámokat adott a képviselői becslések helyett.
Eredmény: Az előrejelzés pontossága két negyedév alatt 82%-re javult. A vezetés magabiztosan tervezhetett. Kevesebb negyedév végi tűzgyakorlatot tartottak, mivel hetekkel előre tudták a számot.
Példa 2: Gyártó vállalat
Egy gyártó vállalat hosszú értékesítési ciklusokkal rendelkezett (6-12 hónap). Az ügyletek hónapokig jól alakultak, majd hirtelen elhaltak. Senki sem tudta, miért.
Mi változott: A mesterséges intelligencia megállapította, hogy azoknál az ügyleteknél, amelyeknél 21+ napig nem volt kapcsolat az érdekelt felekkel, 72% esélye volt annak, hogy végül veszíteni fognak. A rendszer automatikusan megjelölte a kockázatos üzleteket.
Eredmény: Az értékesítési vezetők proaktívan beavatkoztak a megjelölt ügyletekbe. A nyerési arány 18%-vel nőtt, mivel a kockázatos ügyletekre még a haláluk előtt figyelmet fordítottak. Az értékesítési ciklus lerövidült, mert a megrekedt ügyletek gyorsabban megoldódtak.
Példa 3: Szakmai szolgáltatásokat nyújtó cég
Egy tanácsadó cég nem tudta megmondani, hogy mely pályázatok zárulnak le. A nyerési arány 30% alatt volt. A becslőcsapatok hatalmas erőfeszítéseket tettek olyan ajánlatokra, amelyek nem vezettek sehová.
Mi változott: Az AI elemezte a nyertes és az elveszett javaslatokat. Megállapította, hogy azok az ügyletek, amelyek esetében az ügyfél már jóváhagyott költségvetéssel rendelkezett, 65%-ért zárultak. Azok az ügyletek, amelyeknél az ügyfél azt mondta, hogy "vizsgálja a lehetőségeket", 12%-tel zárultak.
Eredmény: A cég a pályázatokba való befektetés előtt keményebben kezdett minősíteni. Az ajánlattételi erőfeszítéseket a jól minősített lehetőségekre összpontosította. A nyerési arány 48%-re nőtt, mert felhagytak a rossz ajánlatok üldözésével.
Amit az AI nem fog megtenni
Legyünk tisztában a korlátokkal.
A mesterséges intelligencia nem tud üzleteket kötni helyetted. Nem tudja lefolytatni a nehéz beszélgetéseket. Nem tud tárgyalni. Nem tud kapcsolatot építeni a vevőkkel. Ez még mindig emberi munka.
A mesterséges intelligencia előrejelzései valószínűségek, nem pedig bizonyosságok. Egy 70% értékű üzlet még mindig 30% esélye van a vereségre. Ne kezelje az AI-eredményeket garanciaként.
Az AI nem ismeri a CRM-ben nem szereplő kontextust. Ha egy képviselő személyesen ismeri a vezérigazgatót, vagy hallotta a pletykákból, hogy csökkentették a költségvetést, vagy más összefüggésekkel rendelkezik - ez számít. A mesterséges intelligencia és az emberi ítélőképesség önmagában jobb, mint bármelyik.
A mesterséges intelligencia pedig nem tudja megjavítani a hibás értékesítési folyamatot. Ha a képviselői nem megfelelően kvalifikálnak, vagy a terméke nem illik a piacra, vagy az árazás rossz - az AI megmutatja a problémát, de azt még mindig önnek kell kijavítania.
Hogyan kezdjünk hozzá
Nem kell egyszerre az egész értékesítési folyamatot mesterséges intelligenciával átalakítani. Kezdje ott, ahol a legtöbbet segít:
- Kezdje az üzletpontozással. AI valószínűségi pontszámok végrehajtása. A mesterséges intelligencia pontszámok összehasonlítása a képviselői becslésekkel. Nézze meg, melyik a pontosabb 3 hónap alatt.
- Kockázatos ügyletek nyomon követése. Hagyja, hogy a mesterséges intelligencia jelezze a kockázatos mintáknak megfelelő üzleteket. Nézze meg, hogy a beavatkozás megmenti-e valamelyiket.
- Elemezzen egy győzelem/veszteség mintát. Válasszon ki egy változót (üzletméret, iparág, érdekeltek száma), és nézze meg, hogy a mesterséges intelligencia talál-e olyan mintákat, amelyeket eddig nem ismert.
- Az előrejelzés pontosságának tesztelése. Futtassa a mesterséges intelligencia előrejelzést a szokásos folyamatával párhuzamosan. Hasonlítsa össze, melyik áll közelebb a tényleges eredményekhez.
- Finomítsa az eredmények alapján. A mesterséges intelligencia a visszajelzések hatására egyre jobb lesz. Ha üzletet köt vagy veszít, adjon visszajelzést. A modell tanul.
Kezdje kicsiben. Mérje a pontosságot. Mérje meg, ami működik. A cél a jobb előrejelzés, nem a tökéletes előrejelzés.
A lényeg
Az értékesítési előrejelzés mintafelismerés. Hogyan néznek ki az üzletkötések? Hogyan néznek ki a meghiúsult ügyletek? Milyen tevékenységek viszik előre az üzleteket?
Az emberek nem képesek több száz, több tucatnyi változót tartalmazó ügyleten keresztül felismerni a mintákat. A mesterséges intelligencia igen.
A kapcsolatok és a beszélgetések továbbra is az Ön értékesítési csapatáé. Még mindig ők kötnek üzleteket. Még mindig ők döntenek arról, hogy melyik üzletet folytassák.
De már nem repülnek vakon. Rendelkeznek adatokkal arról, hogy mely ügyletek valósak, melyek veszélyeztetettek, és milyen intézkedések működnek a múltban. Ez a különbség a találgatás és a tudás között.
Pontosabb előrejelzéseket szeretne?
Minden értékesítési csapat más és más üzletkötési mintákkal rendelkezik. Különböző értékesítési ciklusok. Különböző tényezők jelzik előre a győzelmeket és a veszteségeket.
Mi nem árulunk egyméretű előrejelző eszközöket. Elemezzük az Ön üzletadatait. Azonosítjuk, hogy mely tényezők jelzik előre az Ön vállalkozásának kimenetelét. Olyan modelleket készítünk, amelyek megfelelnek az Ön valóságának.
Ezután integráljuk az Ön CRM rendszerével, így a képviselők és a vezetők látják az előrejelzéseket, ahol dolgoznak. Csapata jobb adatokhoz jut anélkül, hogy megváltoztatná a folyamatát.
Nincs hype. Nem ígérünk tökéletes előrejelzéseket. Csak jobb előrejelzéseket, hogy jobb döntéseket hozhasson, és több üzletet köthessen.
