AI per la pipeline e le previsioni di vendita: Smettere di indovinare cosa si chiuderà
Ogni trimestre, lo stesso gioco. La direzione vendite chiede una previsione. I rappresentanti dicono che gli affari si chiuderanno. La direzione si adegua al ribasso perché i rappresentanti sono sempre ottimisti. Le trattative slittano. Le previsioni cambiano ogni settimana.
Nessuno sa cosa si chiuderà davvero. Non perché i venditori mentano. Perché prevedere i risultati delle trattative è difficile quando ci si affida alle sensazioni e alle note del CRM.
L'intelligenza artificiale non tira a indovinare. Esamina le caratteristiche dell'affare e i modelli storici. Prevede la probabilità di chiusura sulla base dei dati. Segnala gli affari a rischio prima che muoiano. Vi dice quali accordi necessitano di attenzione e quali si chiuderanno da soli.
La vostra previsione smette di essere un'illusione. Inizia a basarsi sulla realtà.
Il problema: una conduttura piena di forse
Il vostro CRM mostra 50 contratti aperti. I rappresentanti dicono che 30 si chiuderanno nel trimestre. La storia dice che 12 lo faranno davvero. Ma quali 12? Nessuno lo sa.
Le trattative rimangono troppo a lungo nelle fasi di pipeline. Alcuni avanzano. Alcuni si bloccano e muoiono. Alcuni vi sorprendono e si chiudono rapidamente. La maggior parte delle volte non si sa quale sia finché non è finita.
I responsabili delle vendite passano ore a rivedere la pipeline. "Qual è lo stato?" "Quando si chiuderà?" "Qual è il rischio?" Stesse domande, risposte diverse ogni settimana.
Le previsioni che date alla leadership sono delle congetture istruite. A volte ci siete vicini. Spesso no. La fine del trimestre diventa una corsa per raggiungere il numero.
Non perché il vostro team di vendita sia scadente. Perché gli esseri umani non sono bravi a prevedere risultati probabilistici su decine di variabili. L'intelligenza artificiale lo fa.
Cosa fa l'intelligenza artificiale per la pipeline e le previsioni di vendita
L'intelligenza artificiale non sostituisce il giudizio sulle vendite. Fornisce dati per migliorare il giudizio. Ecco come:
Punteggio della probabilità di transazione
Ogni affare riceve un punteggio di probabilità di chiusura basato su:
- Caratteristiche dell'operazione (dimensione, tipo, complessità)
- Fase di vendita e tempo di permanenza nella fase
- Livello di coinvolgimento (attività degli stakeholder, risposte alle e-mail, frequenza delle riunioni)
- Modelli storici (quali operazioni di questo tipo si sono effettivamente concluse?)
- Fattori competitivi (singolo fornitore o accordo competitivo?)
L'intelligenza artificiale confronta ogni affare con migliaia di affari passati. Le trattative chiuse con caratteristiche simili ottengono punteggi più alti. Gli affari che corrispondono a modelli di accordi persi ottengono punteggi più bassi.
Non si tratta di una sensazione istintiva. Si tratta di una corrispondenza di schemi basata sui dati reali di vincita/perdita.
Il rappresentante dice 90% di possibilità di chiusura, l'AI dice 40%? Guardate meglio. C'è qualcosa che non va. O al rappresentante mancano dei segnali di avvertimento, o c'è un contesto che l'IA non ha. In ogni caso, bisogna indagare prima che l'affare vada a monte.
Identificazione delle operazioni a rischio
Gli accordi muoiono lentamente, poi tutti insieme. I segnali di allarme appaiono settimane prima che un accordo muoia ufficialmente:
- Nessuna attività in oltre 14 giorni
- Champion ha smesso di rispondere
- Riunioni ripetutamente riprogrammate
- La tempistica delle decisioni continua a slittare
- Le parti interessate che si sono impegnate per tempo sono diventate silenziose
- Affare che rimane nello stesso stadio per troppo tempo
L'intelligenza artificiale osserva questi schemi. Quando compaiono più segnali di allarme insieme, segnala l'affare come a rischio.
Il direttore vendite vede la bandiera. Chiede al rappresentante cosa sta succedendo. Spesso il rappresentante risponde: "Oh, sì, dovrei seguire la questione". A volte dicono: "Va bene". Ma almeno si sa che bisogna tenerlo d'occhio.
Non si possono salvare tutte le offerte. Ma si può cercare di salvare le offerte prima che siano completamente morte. Questo funziona solo se si sa che sono a rischio.
Miglioramento della precisione delle previsioni
La previsione è la somma delle probabilità di transazione. Se le stime delle probabilità sono sbagliate, la previsione è sbagliata.
L'intelligenza artificiale costruisce una previsione basata su:
- Probabilità delle singole operazioni (basate sui dati, non sulle stime dei rappresentanti)
- Tassi di chiusura storici per fase, rappresentante, tipo di accordo
- Modelli di stagionalità della vostra attività
- Tendenze della lunghezza del ciclo di vendita
Non vi dice solo un numero. Fornisce degli intervalli. "Molto probabilmente $X, ma potrebbe essere basso come $Y o alto come $Z". Questa è una previsione onesta.
Nel corso del tempo, ci si accorge di quali operazioni l'IA ha previsto bene e quali no. Ci si adegua. Il modello impara. La precisione migliora.
Non si potranno mai avere previsioni perfette. Ma si possono avere previsioni che sono più spesso giuste che sbagliate. È un risultato migliore di quello ottenuto dalla maggior parte dei team di vendita.
Raccomandazioni per le azioni migliori successive
Ogni rappresentante ha più offerte di quante ne possa lavorare attivamente. Su quali devono concentrarsi oggi?
L'intelligenza artificiale stabilisce le priorità:
- Offerte a rischio che necessitano di attenzione immediata
- Trattative con un'alta probabilità di chiusura e pronte per l'avanzamento
- Le trattative per le quali determinate azioni (seguire un interlocutore, inviare una proposta) hanno storicamente incrementato i tassi di chiusura
- Offerte inattive che necessitano di una spinta
Il rappresentante si collega, vede un elenco prioritario di cose da fare. Non tutto. Le 5-7 azioni che hanno maggiori probabilità di far progredire gli affari.
Non seguono gli ordini dell'intelligenza artificiale. Ricevono suggerimenti guidati dai dati su come impiegare al meglio il loro tempo. Continuano a usare il giudizio. Ma dispongono di informazioni migliori.
Analisi del modello di vincita/perdita
Perché gli accordi si chiudono? Perché si perdono?
L'intelligenza artificiale analizza gli affari conclusi, vinti e persi:
- Quali sono le caratteristiche che accomunano gli accordi vinti?
- Quanto tempo impiegano in genere gli accordi vincenti?
- Quali attività sono correlate alle vittorie?
- Cosa c'è di diverso negli accordi persi?
- Esistono schemi in base al settore, alle dimensioni dell'operazione o ai concorrenti?
Questi schemi diventano intuizioni:
- "Le transazioni con più di 3 parti interessate si chiudono a un tasso doppio rispetto alle transazioni con una sola parte".
- "Quando coinvolgiamo i legali prima della quarta settimana, il tasso di chiusura scende a 30%".
- "Le offerte che includono un pilota convertono 80% del tempo".
Si impara a capire che cosa porta effettivamente alle vittorie. Poi si allenano i rappresentanti a fare più di quello che funziona e meno di quello che non funziona. Questa è la gestione delle vendite basata sui dati.
Monitoraggio dello stato di salute delle condutture
La vostra pipeline è sana o piena di spazzatura? È difficile dirlo se si guarda solo al numero di transazioni e al valore totale.
L'IA valuta lo stato di salute della pipeline:
- Qual è il valore realistico? (Valore dell'affare ponderato in base ai punteggi di probabilità dell'IA)
- La pipeline sta crescendo o diminuendo?
- Gli accordi si muovono attraverso le fasi a velocità normale?
- La copertura della pipeline è sufficiente per raggiungere gli obiettivi? (Valore realistico rispetto alla quota)
- Quali sono le fasi che presentano colli di bottiglia?
I leader delle vendite vedono i cruscotti della salute della pipeline. Non metriche di facciata. Indicatori reali della capacità del team di raggiungere i numeri.
Se la pipeline sembra debole, lo si sa per tempo. Potete aggiungere risorse alla lead gen o modificare gli obiettivi prima che sia troppo tardi.
Cosa significa per voi
Per i direttori delle vendite
Previsioni di cui ci si può fidare. Non sono perfette, ma molto meglio delle ipotesi dei rappresentanti. Fornite alla leadership numeri basati su dati, non su speranze.
La visibilità della pipeline migliora. Vedete immediatamente gli affari a rischio. Sapete dove fare coaching. Sapete quali accordi necessitano di un coinvolgimento senior.
L'allocazione delle risorse diventa più intelligente. Sapete quali accordi sono reali e quali sono sogni irrealizzabili. Lo sforzo del team si concentra sulle opportunità vincenti.
Fate coaching basandovi su schemi. "Ecco cosa fanno i vincitori in modo diverso". È più efficace di un generico consiglio di vendita.
Per i rappresentanti di vendita
Sapete su quali affari concentrarvi. Non dovrete più disperdervi in 50 opportunità. Lavorate su quelle che hanno maggiori probabilità di chiudersi.
I problemi si colgono in anticipo. Un affare che va a rotoli? Vedete i segnali d'allarme prima che sia morto. Potete correggere la rotta.
Ottenete indicazioni sui passi successivi. Non ordini, ma dati su ciò che di solito funziona per operazioni come la vostra. Prendete decisioni migliori.
Meno tempo per aggiornare il CRM per il gusto di aggiornarlo. L'intelligenza artificiale diventa tanto più intelligente quanto più dati ha a disposizione, ma li utilizza per aiutarvi a vendere, non solo per fare rapporto.
Per l'azienda
Ricavi prevedibili. Quando le previsioni sono accurate, è possibile pianificare. Assunzione. L'inventario. Spese di marketing. Il tutto sulla base di proiezioni affidabili delle entrate.
Cicli di vendita più brevi. Quando i rappresentanti si concentrano sulle attività giuste al momento giusto, le trattative si chiudono più rapidamente.
Tassi di successo più elevati. Quando si capisce cosa fa chiudere le trattative, si può fare di più. E questo si moltiplica nel tempo.
Meno sorprese a fine trimestre. Si sa con settimane di anticipo se si raggiungerà la cifra prefissata. Niente panico dell'ultimo minuto. Nessun deficit inatteso.
Esempi reali di AI per le previsioni di vendita
Esempio 1: azienda di software B2B
Un'azienda di software di fascia media aveva un'accuratezza delle previsioni pari a 35%. Ogni trimestre era una sorpresa. I responsabili delle vendite non riuscivano a pianificare perché non sapevano quali sarebbero stati i ricavi effettivi.
Cosa è cambiato: L'intelligenza artificiale ha analizzato 3 anni di dati sulle transazioni. Ha costruito modelli di probabilità basati sui modelli di chiusura effettivi. Fornisce punteggi di trattativa basati sui dati invece di stime dei rappresentanti.
Risultato: L'accuratezza delle previsioni è migliorata fino a 82% in due trimestri. La leadership ha potuto pianificare con fiducia. Meno esercitazioni antincendio a fine trimestre perché si conosceva il numero con settimane di anticipo.
Esempio 2: azienda manifatturiera
Un'azienda manifatturiera aveva cicli di vendita lunghi (6-12 mesi). Le trattative andavano bene per mesi e poi improvvisamente morivano. Nessuno sapeva perché.
Cosa è cambiato: L'intelligenza artificiale ha individuato che le transazioni senza contatti con gli stakeholder per oltre 21 giorni avevano 72% di probabilità di essere perse. Il sistema segnalava automaticamente le operazioni a rischio.
Risultato: I responsabili delle vendite sono intervenuti in modo proattivo sugli affari segnalati. Il tasso di vincita è aumentato di 18% perché le trattative a rischio sono state prese in considerazione prima che morissero. Il ciclo di vendita si è accorciato perché le trattative in stallo si sono sbloccate più rapidamente.
Esempio 3: Società di servizi professionali
Una società di consulenza non era in grado di dire quali proposte sarebbero state chiuse. Il tasso di vittoria era inferiore a 30%. I team di stima spendevano enormi sforzi per proposte che non andavano a buon fine.
Cosa è cambiato: L'intelligenza artificiale ha analizzato le proposte vinte e quelle perse. È emerso che le offerte in cui il cliente aveva già approvato il budget si sono chiuse a 65%. Le trattative in cui il cliente ha dichiarato di "esplorare le opzioni" si sono chiuse a 12%.
Risultato: L'azienda ha iniziato a qualificarsi maggiormente prima di investire in proposte. Ha concentrato le proposte sulle opportunità ben qualificate. La percentuale di vittorie è aumentata a 48%, perché ha smesso di inseguire le opportunità sbagliate.
Cosa non farà l'intelligenza artificiale
Siamo chiari sui limiti.
L'intelligenza artificiale non può concludere affari al posto vostro. Non può affrontare le conversazioni difficili. Non può negoziare. Non può costruire relazioni con gli acquirenti. Questo è ancora un lavoro umano.
Le previsioni dell'intelligenza artificiale sono probabilità, non certezze. Un affare con un punteggio di 70% ha ancora una probabilità di perdere di 30%. Non considerate i punteggi dell'IA come garanzie.
L'intelligenza artificiale non conosce il contesto che non è presente nel CRM. Se un rappresentante conosce personalmente l'amministratore delegato, o ha sentito dire che il budget è stato tagliato, o ha un altro contesto, questo conta. L'intelligenza artificiale e il giudizio umano sono meglio dell'uno o dell'altro.
E l'intelligenza artificiale non può risolvere un processo di vendita non funzionante. Se i vostri rappresentanti non si qualificano correttamente, o il vostro prodotto non è adatto al mercato, o il vostro prezzo è sbagliato, l'IA vi mostrerà il problema, ma dovrete comunque risolverlo.
Come iniziare
Non è necessario modificare l'intero processo di vendita in una volta sola. Iniziate da dove è più utile:
- Iniziare con il deal scoring. Implementare i punteggi di probabilità dell'IA. Confrontare i punteggi dell'intelligenza artificiale con le stime dei rappresentanti. Verificate quale sia la più accurata nell'arco di 3 mesi.
- Tracciare le operazioni a rischio. Lasciate che l'intelligenza artificiale segnali gli affari che corrispondono a modelli a rischio. Vediamo se l'intervento ne salva qualcuno.
- Analizzare un modello di vittoria/perdita. Scegliete una variabile (dimensione dell'affare, settore, numero di stakeholder) e vedete se l'intelligenza artificiale trova modelli che non conoscevate.
- Verifica dell'accuratezza delle previsioni. Eseguite le previsioni dell'IA parallelamente al vostro normale processo. Confrontate quale dei due si avvicina di più ai risultati effettivi.
- Riformulare in base ai risultati. L'intelligenza artificiale migliora con il feedback. Quando le transazioni si chiudono o si perdono, dategli un feedback. Il modello impara.
Iniziare in piccolo. Misurate la precisione. Scalare ciò che funziona. L'obiettivo è quello di migliorare le previsioni, non di renderle perfette.
Il bilancio
Le previsioni di vendita sono il riconoscimento dei modelli. Che aspetto hanno gli affari che si concludono? Che aspetto hanno gli accordi che muoiono? Quali attività fanno progredire le trattative?
Gli esseri umani non sono in grado di individuare modelli in centinaia di transazioni con decine di variabili. L'intelligenza artificiale può farlo.
Il vostro team di vendita è ancora padrone delle relazioni e delle conversazioni. Chiudono ancora le trattative. Continuano ad usare il giudizio su quali accordi perseguire.
Ma non stanno più volando alla cieca. Dispongono di dati su quali accordi sono reali, quali sono a rischio e quali azioni funzionano storicamente. Questa è la differenza tra intuire e conoscere.
Volete previsioni più accurate?
Ogni team di vendita ha modelli di vendita diversi. Cicli di vendita diversi. Fattori diversi che predicono le vittorie e le perdite.
Non vendiamo strumenti di previsione unici per tutti. Analizziamo i dati delle vostre transazioni. Identifichiamo quali fattori predicono effettivamente i risultati della vostra attività. Costruiamo modelli che corrispondono alla vostra realtà.
Poi ci integriamo con il vostro CRM in modo che i rappresentanti e i manager vedano le previsioni dove lavorano. Il vostro team ottiene dati migliori senza cambiare il proprio processo.
Nessun clamore. Nessuna promessa di previsioni perfette. Solo previsioni migliori per prendere decisioni migliori e concludere più affari.
