Sztuczna inteligencja dla Sales Pipeline i prognozowania: Przestań zgadywać, co zostanie zamknięte
Co kwartał ta sama gra. Kierownictwo sprzedaży prosi o prognozę. Przedstawiciele mówią, że transakcje zostaną zamknięte. Kierownictwo obniża prognozy, ponieważ przedstawiciele zawsze są optymistami. Transakcje spadają. Prognoza zmienia się co tydzień.
Nikt nie wie, co tak naprawdę zostanie zamknięte. Nie dlatego, że sprzedawcy kłamią. Ponieważ przewidywanie wyników transakcji jest trudne, gdy polegasz na przeczuciu i notatkach CRM.
Sztuczna inteligencja nie zgaduje. Analizuje charakterystykę transakcji i wzorce historyczne. Przewiduje prawdopodobieństwo zamknięcia na podstawie danych. Flaguje zagrożone transakcje, zanim umrą. Informuje, które transakcje wymagają uwagi, a które zamkną się same.
Twoja prognoza przestaje być myśleniem życzeniowym. Zaczyna opierać się na rzeczywistości.
Problem: rurociąg pełen może
Twój CRM pokazuje 50 otwartych transakcji. Przedstawiciele twierdzą, że 30 zostanie zamkniętych w tym kwartale. Historia mówi, że 12 faktycznie zostanie zamkniętych. Ale które 12? Nikt nie wie.
Transakcje zbyt długo pozostają w fazie pipeline. Niektóre posuwają się naprzód. Niektóre przeciągają się i umierają. Niektóre zaskakują i szybko się zamykają. Przez większość czasu nie wiesz, która jest która, dopóki się nie skończy.
Menedżerowie sprzedaży spędzają godziny na przeglądach pipeline'u. "Jaki jest status?" "Kiedy zostanie zamknięty?" "Jakie jest ryzyko?" Te same pytania, różne odpowiedzi co tydzień.
Prognoza, którą podajesz liderom, to tylko zgadywanie. Czasami jesteś blisko. Często nie. Koniec kwartału to walka o osiągnięcie założonej liczby.
Nie dlatego, że Twój zespół sprzedaży jest zły. Ponieważ ludzie nie są dobrzy w przewidywaniu wyników probabilistycznych na podstawie dziesiątek zmiennych. Sztuczna inteligencja jest.
Co sztuczna inteligencja robi dla Sales Pipeline i prognozowania
Sztuczna inteligencja nie zastępuje oceny sprzedaży. Dostarcza danych, dzięki którym ocena ta staje się lepsza. Oto jak to zrobić:
Ocena prawdopodobieństwa transakcji
Każda transakcja otrzymuje ocenę prawdopodobieństwa zamknięcia na podstawie:
- Charakterystyka transakcji (wielkość, rodzaj, złożoność)
- Etap sprzedaży i czas na tym etapie
- Poziom zaangażowania (aktywność interesariuszy, odpowiedzi na e-maile, częstotliwość spotkań)
- Wzorce historyczne (jakie transakcje tego typu zostały faktycznie zamknięte?)
- Czynniki konkurencyjne (pojedynczy sprzedawca czy konkurencyjna oferta?)
Sztuczna inteligencja porównuje każdą transakcję z tysiącami poprzednich. Transakcje o podobnych cechach, które zostały zamknięte, otrzymują wyższe wyniki. Transakcje, które pasują do wzorców utraconych transakcji, otrzymują niższe wyniki.
To nie jest przeczucie. To dopasowywanie wzorców w oparciu o rzeczywiste dane dotyczące wygranych/przegranych.
Rep mówi 90% szans na zamknięcie, AI mówi 40%? Przyjrzyj się bliżej. Coś jest nie tak. Albo przedstawicielowi brakuje znaków ostrzegawczych, albo istnieje kontekst, którego sztuczna inteligencja nie ma. Tak czy inaczej, zbadaj sprawę, zanim transakcja umrze.
Identyfikacja transakcji zagrożonych
Umowy umierają powoli, a potem wszystkie naraz. Znaki ostrzegawcze pojawiają się na kilka tygodni przed oficjalnym zakończeniem transakcji:
- Brak aktywności przez ponad 14 dni
- Champion przestał odpowiadać
- Wielokrotne przekładanie spotkań
- Harmonogram decyzji wciąż się przesuwa
- Interesariusze, którzy wcześnie się zaangażowali, ucichli
- Zbyt długie pozostawanie na tym samym etapie transakcji
Sztuczna inteligencja obserwuje te wzorce. Gdy wiele znaków ostrzegawczych pojawia się razem, oznacza transakcję jako zagrożoną.
Kierownik sprzedaży widzi flagę. Pyta przedstawiciela, co się dzieje. Często przedstawiciel mówi: "O tak, powinienem się tym zająć". Czasami mówią: "W porządku". Ale przynajmniej wiesz, że powinieneś to obserwować.
Nie da się uratować każdej oferty. Możesz jednak spróbować uratować transakcje, zanim całkowicie umrą. To działa tylko wtedy, gdy wiesz, że są one zagrożone.
Poprawa dokładności prognoz
Prognoza jest sumą prawdopodobieństw transakcji. Jeśli szacunki prawdopodobieństwa są błędne, prognoza jest błędna.
Sztuczna inteligencja tworzy prognozę na podstawie:
- Prawdopodobieństwo poszczególnych transakcji (oparte na danych, a nie szacunkach)
- Historyczne wskaźniki zamknięcia według etapu, przedstawiciela, typu transakcji
- Wzorce sezonowości w Twojej firmie
- Trendy dotyczące długości cyklu sprzedaży
To nie tylko liczba. Podaje zakresy. "Najprawdopodobniej $X, ale może być tak niski jak $Y lub tak wysoki jak $Z". To uczciwe prognozowanie.
Z biegiem czasu widać, które transakcje sztuczna inteligencja przewidziała dobrze, a które nie. Dostosowujesz się. Model się uczy. Dokładność się poprawia.
Nigdy nie będziesz mieć idealnych prognoz. Ale możesz mieć prognozy, które są trafne częściej niż błędne. To lepiej niż ma obecnie większość zespołów sprzedażowych.
Następne najlepsze zalecenia dotyczące działań
Każdy przedstawiciel ma więcej transakcji niż może aktywnie realizować. Na których z nich powinien się dziś skupić?
Sztuczna inteligencja ustala priorytety:
- Zagrożone transakcje wymagające natychmiastowej uwagi
- Transakcje z wysokim prawdopodobieństwem zamknięcia, które są gotowe do realizacji
- Transakcje, w przypadku których określone działania (kontakt z interesariuszem, wysłanie propozycji) historycznie zwiększyły wskaźniki zamknięcia.
- Bezczynne transakcje, które potrzebują impulsu
Przedstawiciel loguje się, widzi listę priorytetów do zrobienia. Nie wszystko. 5-7 działań, które najprawdopodobniej posuną transakcje do przodu.
Nie wykonują poleceń AI. Otrzymują oparte na danych sugestie dotyczące tego, gdzie najlepiej spędzać czas. Nadal używają osądu. Po prostu mają lepsze informacje.
Analiza wzorca wygranej/straty
Dlaczego transakcje są zamykane? Dlaczego przegrywają?
Sztuczna inteligencja analizuje zamknięte transakcje - wygrane i przegrane:
- Jakie cechy mają wygrane transakcje?
- Jak długo zazwyczaj trwają zwycięskie transakcje?
- Które działania korelują ze zwycięstwami?
- Czym różnią się utracone transakcje?
- Czy istnieją wzorce według branży, wielkości transakcji lub konkurenta?
Te wzorce stają się spostrzeżeniami:
- "Transakcje z udziałem ponad 3 interesariuszy są zamykane dwa razy częściej niż transakcje z udziałem jednego interesariusza".
- "Kiedy angażujemy prawników przed 4. tygodniem, wskaźnik zamknięć spada o 30%".
- "Oferty obejmujące pilota konwertują 80% czasu"
Dowiadujesz się, co tak naprawdę prowadzi do zwycięstw. Następnie trenujesz przedstawicieli, aby robili więcej tego, co działa, a mniej tego, co nie działa. To jest zarządzanie sprzedażą oparte na danych.
Monitorowanie stanu rurociągu
Czy Twój pipeline jest zdrowy, czy pełen śmieci? Trudno powiedzieć, patrząc tylko na liczbę transakcji i ich całkowitą wartość.
Sztuczna inteligencja ocenia stan rurociągu:
- Jaka jest realistyczna wartość? (Wartość transakcji ważona wynikami prawdopodobieństwa AI)
- Czy rurociąg rośnie czy maleje?
- Czy transakcje przechodzą przez kolejne etapy z normalną prędkością?
- Czy pokrycie rurociągu jest wystarczające do osiągnięcia celów? (realistyczna wartość w porównaniu z kwotą)
- Które etapy mają wąskie gardła?
Liderzy sprzedaży widzą pulpity nawigacyjne stanu pipeline'u. Nie są to wskaźniki próżności. Prawdziwe wskaźniki tego, czy zespół osiągnie założone liczby.
Jeśli pipeline wygląda słabo, wiesz o tym wcześnie. Możesz dodać zasoby do generowania leadów lub dostosować cele, zanim będzie za późno.
Co to oznacza dla użytkownika
Dla dyrektorów sprzedaży
Prognozy, którym można zaufać. Nie są idealne, ale o wiele lepsze niż domysły. Dajesz liderom liczby oparte na danych, a nie nadziejach.
Lepsza widoczność rurociągu. Natychmiast widzisz zagrożone transakcje. Wiesz, gdzie prowadzić coaching. Wiesz, które transakcje wymagają zaangażowania wyższego szczebla.
Alokacja zasobów staje się bardziej inteligentna. Wiesz, które transakcje są realne, a które to mrzonki. Wysiłek zespołu idzie w kierunku możliwości, które można wygrać.
Trenujesz w oparciu o wzorce. "Oto, co zwycięzcy robią inaczej". To bardziej skuteczne niż ogólne porady dotyczące sprzedaży.
Dla przedstawicieli handlowych
Wiesz, na których transakcjach się skupić. Koniec z rozpraszaniem się na 50 możliwości. Pracuj nad tymi, których zamknięcie jest najbardziej prawdopodobne.
Wczesne wychwytywanie problemów. Transakcja schodzi na boczny tor? Zobaczysz znaki ostrzegawcze, zanim będzie po wszystkim. Możesz skorygować kurs.
Otrzymasz wskazówki dotyczące kolejnych kroków. Nie rozkazy, ale dane na temat tego, co zazwyczaj działa w przypadku transakcji takich jak Twoja. Podejmujesz lepsze decyzje.
Mniej czasu na aktualizację CRM dla samej aktualizacji. Sztuczna inteligencja staje się tym inteligentniejsza, im więcej danych posiada, ale wykorzystuje te dane, aby pomóc w sprzedaży, a nie tylko raportować.
Dla biznesu
Przewidywalne przychody. Gdy prognozy są dokładne, można planować. Zatrudnianie. Zapasy. Wydatki marketingowe. Wszystko w oparciu o wiarygodne prognozy przychodów.
Krótsze cykle sprzedaży. Gdy przedstawiciele koncentrują się na właściwych działaniach we właściwym czasie, transakcje są zamykane szybciej.
Wyższe wskaźniki wygranych. Kiedy zrozumiesz, co sprawia, że transakcje są zamykane, możesz robić to częściej. To z czasem się zwiększa.
Mniej niespodzianek na koniec kwartału. Już kilka tygodni wcześniej wiadomo, czy uda się osiągnąć zakładany wynik. Bez paniki w ostatniej chwili. Brak nieoczekiwanych niedoborów.
Prawdziwe przykłady sztucznej inteligencji w prognozowaniu sprzedaży
Przykład 1: B2B Software Company
Firma średniej klasy zajmująca się oprogramowaniem miała dokładność prognoz na poziomie 35%. Każdy kwartał był niespodzianką. Kierownictwo sprzedaży nie mogło planować, ponieważ nie wiedziało, jakie faktycznie będą przychody.
Co się zmieniło: Sztuczna inteligencja przeanalizowała 3 lata danych transakcji. Zbudowała modele prawdopodobieństwa oparte na rzeczywistych wzorcach zamknięcia. Dostarczono wyniki transakcji oparte na danych zamiast szacunków przedstawicieli.
Wynik: Dokładność prognoz wzrosła do 82% w ciągu dwóch kwartałów. Kierownictwo mogło planować z pewnością. Mniej ćwiczeń przeciwpożarowych na koniec kwartału, ponieważ znali liczbę tygodni wcześniej.
Przykład 2: Przedsiębiorstwo produkcyjne
Firma produkcyjna miała długie cykle sprzedaży (6-12 miesięcy). Transakcje wyglądały dobrze przez wiele miesięcy, po czym nagle kończyły się fiaskiem. Nikt nie wiedział dlaczego.
Co się zmieniło: Sztuczna inteligencja zidentyfikowała, że transakcje bez kontaktu z interesariuszami przez ponad 21 dni miały 72% szans na ostateczną przegraną. System automatycznie oznaczał zagrożone transakcje.
Wynik: Menedżerowie sprzedaży aktywnie interweniowali w przypadku oznaczonych transakcji. Wskaźnik wygranych wzrósł o 18%, ponieważ zagrożonym transakcjom poświęcono uwagę, zanim upadły. Cykl sprzedaży uległ skróceniu, ponieważ utknięte w martwym punkcie transakcje zostały szybciej odblokowane.
Przykład 3: Firma świadcząca profesjonalne usługi
Firma konsultingowa nie była w stanie określić, które propozycje zostaną zamknięte. Wskaźnik wygranych wynosił poniżej 30%. Zespoły szacujące poświęcały ogromny wysiłek na propozycje, które spełzały na niczym.
Co się zmieniło: AI przeanalizowała wygrane i przegrane propozycje. Okazało się, że transakcje, w których klient miał już zatwierdzony budżet, zamykały się na poziomie 65%. Transakcje, w których klient powiedział "badam opcje", zamknęły się na poziomie 12%.
Wynik: Firma zaczęła lepiej kwalifikować oferty przed zainwestowaniem w nie. Skoncentrowano wysiłki na dobrze zakwalifikowanych możliwościach. Wskaźnik wygranych wzrósł do 48%, ponieważ firma przestała gonić za złymi ofertami.
Czego sztuczna inteligencja nie zrobi
Postawmy sprawę jasno.
Sztuczna inteligencja nie może zamykać transakcji za Ciebie. Nie może prowadzić trudnych rozmów. Nie może negocjować. Nie może budować relacji z kupującymi. To wciąż ludzka praca.
Przewidywania AI to prawdopodobieństwo, a nie pewność. Transakcja oceniona na 70% nadal ma 30% szans na przegraną. Nie traktuj wyników AI jako gwarancji.
Sztuczna inteligencja nie zna kontekstu, którego nie ma w CRM. Jeśli przedstawiciel zna osobiście dyrektora generalnego lub słyszał pocztą pantoflową, że budżet został obcięty, lub ma inny kontekst - to ma znaczenie. Sztuczna inteligencja + ludzka ocena przewyższają każdą z tych opcji.
AI nie może naprawić zepsutego procesu sprzedaży. Jeśli twoi przedstawiciele nie kwalifikują się prawidłowo, twój produkt nie pasuje do rynku lub twoje ceny są nieprawidłowe - sztuczna inteligencja pokaże ci problem, ale nadal musisz go naprawić.
Jak zacząć
Nie musisz od razu wprowadzać sztucznej inteligencji do całego procesu sprzedaży. Zacznij tam, gdzie jest to najbardziej pomocne:
- Zacznij od oceny transakcji. Wdrażanie wyników prawdopodobieństwa AI. Porównaj wyniki AI z szacunkami przedstawicieli. Sprawdź, który wynik jest dokładniejszy w ciągu 3 miesięcy.
- Śledzenie zagrożonych transakcji. Pozwól sztucznej inteligencji oznaczać transakcje, które pasują do wzorców ryzyka. Sprawdź, czy interwencja uratuje którąkolwiek z nich.
- Przeanalizuj jeden wzorzec wygranej/przegranej. Wybierz jedną zmienną (wielkość transakcji, branżę, liczbę interesariuszy) i sprawdź, czy sztuczna inteligencja znajdzie wzorce, których nie znałeś.
- Sprawdź dokładność prognozy. Uruchom prognozę AI równolegle do normalnego procesu. Porównaj, która z nich jest bliższa rzeczywistym wynikom.
- Dopracuj na podstawie wyników. Sztuczna inteligencja staje się lepsza dzięki informacjom zwrotnym. Gdy transakcje są zamykane lub przegrywane, przekazuj informacje zwrotne. Model się uczy.
Zacznij od małego. Zmierz dokładność. Skaluj to, co działa. Celem jest lepsze przewidywanie, a nie idealne.
Podsumowanie
Prognozowanie sprzedaży to rozpoznawanie wzorców. Jak wyglądają zamykane transakcje? Jak wyglądają transakcje, które umierają? Jakie działania posuwają transakcje do przodu?
Ludzie nie potrafią dostrzec wzorców w setkach transakcji z dziesiątkami zmiennych. Sztuczna inteligencja to potrafi.
Twój zespół sprzedaży nadal jest właścicielem relacji i rozmów. Nadal zamykają transakcje. Nadal używają osądu, które transakcje realizować.
Ale nie działają już na ślepo. Dysponują danymi na temat tego, które transakcje są prawdziwe, które są zagrożone i jakie działania w przeszłości były skuteczne. Na tym polega różnica między zgadywaniem a wiedzą.
Chcesz dokładniejszych prognoz?
Każdy zespół sprzedaży ma różne wzorce transakcji. Różne cykle sprzedaży. Różne czynniki, które przewidują zwycięstwa i porażki.
Nie sprzedajemy uniwersalnych narzędzi prognostycznych. Analizujemy dane dotyczące transakcji. Identyfikujemy, które czynniki faktycznie przewidują wyniki w Twojej firmie. Tworzymy modele, które pasują do Twojej rzeczywistości.
Następnie integrujemy się z Twoim CRM, dzięki czemu przedstawiciele i menedżerowie widzą prognozy tam, gdzie pracują. Twój zespół otrzymuje lepsze dane bez konieczności zmiany swoich procesów.
Żadnego szumu. Żadnych obietnic doskonałych prognoz. Po prostu lepsze prognozy, dzięki którym można podejmować lepsze decyzje i zamykać więcej transakcji.
