Umetna inteligenca za prodajne cevovode in napovedovanje: Nehajte ugibati, kaj bo zaprto
Vsako četrtletje ista igra. Vodstvo prodaje zaprosi za napoved. Predstavniki povedo, da bodo posli sklenjeni. Vodstvo se prilagodi navzdol, ker so predstavniki vedno optimistični. Posli zdrsnejo. Napoved se tedensko spreminja.
Nihče ne ve, kaj se bo v resnici zgodilo. Ne zato, ker prodajalci lažejo. Ker je težko napovedati izid posla, če se zanašate na občutek in zapiske CRM.
Umetna inteligenca ne ugiba. Preuči značilnosti poslov in zgodovinske vzorce. Na podlagi podatkov napoveduje verjetnost zaključka posla. Tvegane posle označi, še preden umrejo. Pove vam, katerim poslom je treba posvetiti pozornost in kateri se bodo zaključili sami od sebe.
Vaša napoved ni več le pobožna želja. Začne temeljiti na resničnosti.
Težava: cevovod, poln morda
Vaš CRM prikazuje 50 odprtih poslov. Predstavniki pravijo, da jih bo v tem četrtletju sklenjenih 30. Zgodovina pravi, da se jih bo dejansko zaključilo 12. Toda katerih 12? Nihče ne ve.
Posli predolgo ostajajo v fazah priprave. Nekatere se premaknejo naprej. Nekatere se ustavijo in zamrejo. Nekateri vas presenetijo in se hitro zaključijo. Večinoma ne veste, kateri je kateri, dokler ni konec.
Vodje prodaje porabijo ure za preglede cevovodov. "Kakšno je stanje?" "Kdaj se bo zaključil?" "Kakšno je tveganje?" Vsak teden enaka vprašanja, različni odgovori.
Napoved, ki jo podajate vodstvu, je strokovno ugibanje. Včasih ste blizu. Pogosto ne. Ob koncu četrtletja se borite, da bi dosegli številko.
Ne zato, ker je vaša prodajna ekipa slaba. Ker ljudje nismo dobri pri napovedovanju verjetnostnih izidov pri več deset spremenljivkah. Umetna inteligenca je.
Kaj umetna inteligenca naredi za prodajni cevovod in napovedovanje
Umetna inteligenca ne nadomešča prodajne presoje. Zagotavlja podatke, ki omogočajo boljšo presojo. Tukaj je opisano, kako:
Ocenjevanje verjetnosti posla
Vsak posel dobi oceno verjetnosti zaključka na podlagi:
- značilnosti posla (velikost, vrsta, zapletenost)
- Faza prodaje in čas v fazi
- stopnja vključenosti (aktivnost zainteresiranih strani, odgovori na elektronsko pošto, pogostost sestankov)
- Zgodovinski vzorci (kateri tovrstni posli so bili dejansko sklenjeni?)
- Konkurenčni dejavniki (en sam prodajalec ali konkurenčni posel?)
Umetna inteligenca vsak posel primerja s tisoči preteklih poslov. Posli s podobnimi značilnostmi, ki so bili zaključeni, dobijo višje ocene. Posli, ki se ujemajo z vzorci izgubljenih poslov, dobijo nižje ocene.
To ni občutek. Gre za ujemanje vzorcev, ki temelji na dejanskih podatkih o zmagi/izgubi.
Predstavnik pravi, da je možnost za zaprtje 90%, AI pravi 40%? Poglej natančneje. Nekaj je narobe. Ali predstavnik pogreša opozorilne znake ali pa obstaja kontekst, ki ga umetna inteligenca nima. V vsakem primeru raziščite, preden posel propade.
Identifikacija tveganih poslov
Posli umirajo počasi, nato pa vsi naenkrat. Opozorilni znaki se pojavijo več tednov pred uradno smrtjo posla:
- V več kot 14 dneh ni bilo nobene dejavnosti
- Champion se je prenehal odzivati
- Večkrat prestavljeni sestanki
- Časovni okvir odločitev se še naprej premika
- Zainteresirane strani, ki so se zgodaj vključile, so se umirile
- Posel predolgo sedi v isti fazi
Umetna inteligenca te vzorce opazuje. Ko se pojavi več opozorilnih znakov skupaj, označi posel kot tvegan.
Vodja prodaje vidi zastavo. Vpraša predstavnika, kaj se dogaja. Ta pogosto reče: "O, ja, to bi moral preveriti." Včasih reče: "Vse je v redu." Vendar vsaj veste, da ga morate spremljati.
Vsakega posla ne morete rešiti. Lahko pa poskusite rešiti ponudbe, preden popolnoma odmrejo. To pa je mogoče le, če veste, da so ogroženi.
Izboljšanje natančnosti napovedi
Vaša napoved je vsota verjetnosti posla. Če so vaše ocene verjetnosti napačne, je vaša napoved napačna.
Umetna inteligenca pripravi napoved na podlagi:
- verjetnosti posameznih poslov (na podlagi podatkov, ne ocen predstavnikov).
- Zgodovinske stopnje zaključevanja glede na fazo, predstavnika in vrsto posla
- Vzorci sezonskosti v vašem poslovanju
- Trendi dolžine prodajnega cikla
Ne pove vam le številke. Poda vam tudi razpon. "Najverjetneje $X, lahko pa je tudi $Y ali $Z." To je pošteno napovedovanje.
Sčasoma boste videli, katere posle je umetna inteligenca dobro predvidela in katerih ne. Prilagodite se. Model se uči. Natančnost se izboljša.
Nikoli ne boste imeli popolnih napovedi. Lahko pa imate napovedi, ki so pogosteje pravilne kot napačne. To je bolje, kot ima zdaj večina prodajnih ekip.
Naslednja najboljša priporočila za ukrepanje
Vsak zastopnik ima več poslov, kot jih lahko aktivno opravi. Na katere se mora osredotočiti danes?
Umetna inteligenca določa prednostne naloge:
- Tvegani posli, ki zahtevajo takojšnjo pozornost
- posli z visoko verjetnostjo zaključka, ki so pripravljeni za napredovanje
- posli, pri katerih so določeni ukrepi (spremljanje zainteresirane strani, pošiljanje predloga) v preteklosti povečali stopnjo zaprtja.
- Posli, ki so v mirovanju in jih je treba spodbuditi
Predstavnik se prijavi in vidi seznam prednostnih nalog, ki jih je treba opraviti. Ne vse. 5-7 dejanj, ki bodo najverjetneje pospešila posle.
Ne upoštevajo ukazov umetne inteligence. Dobivajo predloge, ki temeljijo na podatkih, o tem, kje je najbolje porabiti svoj čas. Še vedno uporabljajo presoje. Imajo le boljše informacije.
Analiza vzorca Win/Loss
Zakaj se posli zaključijo? Zakaj se izgubijo?
Umetna inteligenca analizira sklenjene posle - pridobljene in izgubljene:
- Katere značilnosti imajo zmagovalni posli?
- Koliko časa običajno trajajo zmagovalni posli?
- Katere dejavnosti so povezane z zmago?
- V čem so izgubljeni posli drugačni?
- Ali obstajajo vzorci glede na panogo, velikost posla ali konkurenta?
Ti vzorci postanejo spoznanja:
- "Posli z več kot tremi vključenimi deležniki se zaključijo dvakrat hitreje kot posli z enim samim deležnikom."
- "Ko se pravni strokovnjaki vključijo pred četrtim tednom, se stopnja zaprtja zniža na 30%"
- "Posli, ki vključujejo pilotno pretvorbo 80% časa"
Izvedeli boste, kaj dejansko vpliva na zmage. Potem trenirajte predstavnike, da bodo delali več tistega, kar deluje, in manj tistega, kar ne deluje. To je upravljanje prodaje na podlagi podatkov.
Spremljanje stanja cevovoda
Je vaš cevovod zdrav ali poln odpadkov? Težko je to ugotoviti, če gledate samo število poslov in skupno vrednost.
Umetna inteligenca ocenjuje stanje cevovoda:
- Kakšna je realna vrednost? (Vrednost posla, ponderirana z oceno verjetnosti umetne inteligence)
- Ali se cevovod povečuje ali zmanjšuje?
- Ali se posli premikajo skozi faze z normalno hitrostjo?
- Ali je pokritost cevovodov zadostna za doseganje ciljev? (Realna vrednost v primerjavi s kvoto)
- V katerih fazah so ozka grla?
Vodje prodaje vidijo nadzorne plošče o stanju cevovoda. Ne nečimrnih kazalnikov. Resnični kazalniki, ki kažejo, ali bo ekipa dosegla številke.
Če je cevovod videti šibek, to ugotovite zgodaj. Dodate lahko sredstva za pridobivanje potencialnih strank ali prilagodite cilje, preden bo prepozno.
Kaj to pomeni za vas
Za direktorje prodaje
Napovedi, ki jim lahko zaupate. Niso popolne, vendar so veliko boljše od ugibanj predstavnikov. Številke za vodstvo dajete na podlagi podatkov in ne upanja.
Izboljša se preglednost cevovodov. Takoj vidite tvegane posle. Veste, kje je treba svetovati. Veste, katere posle je treba vključiti na višji ravni.
Dodeljevanje virov je pametnejše. Veste, kateri posli so resnični in kateri so le sanje. Ekipni napori so usmerjeni v priložnosti, ki jih je mogoče dobiti.
Trenerstvo vodite na podlagi vzorcev. "Zmagovalci delajo drugače." To je bolj učinkovito kot splošni prodajni nasveti.
Za prodajne predstavnike
Veste, na katere posle se morate osredotočiti. Nič več se ne boste razpršili na 50 priložnosti. Delajte na tistih, za katere je najbolj verjetno, da se bodo zaključile.
Težave lahko odkrijete zgodaj. Posel gre narobe? Opazite opozorilne znake, še preden je posel končan. Lahko popravite smer.
Dobili boste navodila za nadaljnje korake. Ne naročil, temveč podatke o tem, kaj običajno deluje pri poslih, kot je vaš. Sprejemate boljše odločitve.
Manj časa za posodabljanje CRM zaradi posodabljanja. Umetna inteligenca je tem pametnejša, čim več podatkov ima, vendar te podatke uporablja za pomoč pri prodaji in ne le za poročanje.
Za podjetje
Predvidljivi prihodki. Ko so napovedi točne, lahko načrtujete. Zaposlovanje. zaloge. porabo za trženje. Vse to temelji na zanesljivih napovedih prihodkov.
krajši prodajni cikli. Ko se predstavniki osredotočijo na prave dejavnosti ob pravem času, se posli zaključijo hitreje.
Višja stopnja dobitkov. Ko razumete, kaj omogoča sklepanje poslov, lahko tega storite več. To se sčasoma poveča.
Manj presenečenj ob koncu četrtletja. Že tedne vnaprej veste, ali boste dosegli številko. Ni panike v zadnjem trenutku. Brez nepričakovanih primanjkljajev.
Pravi primeri umetne inteligence za napovedovanje prodaje
Primer 1: Podjetje za programsko opremo B2B
Srednje veliko podjetje za programsko opremo je imelo 35% natančnost napovedi. Vsako četrtletje je bilo presenečenje. Vodstvo prodaje ni moglo načrtovati, ker ni vedelo, kakšni bodo dejanski prihodki.
Kaj se je spremenilo: Umetna inteligenca je analizirala triletne podatke o poslih. Na podlagi dejanskih vzorcev zaključevanja poslov je oblikovala modele verjetnosti. Namesto ocen predstavnikov je zagotovil na podatkih temelječe ocene poslov.
Rezultat: Natančnost napovedi se je v dveh četrtletjih izboljšala na 82%. Vodstvo je lahko načrtovalo z zaupanjem. Manj požarnih vaj ob koncu četrtletja, ker so poznali število tednov vnaprej.
Primer 2: Proizvodno podjetje
Proizvodno podjetje je imelo dolge prodajne cikle (6-12 mesecev). Posli so bili več mesecev videti dobri, nato pa so nenadoma propadli. Nihče ni vedel, zakaj.
Kaj se je spremenilo: Umetna inteligenca je ugotovila, da imajo posli, pri katerih več kot 21 dni ni bilo stika z zainteresiranimi stranmi, 72% možnosti, da bodo na koncu izgubljeni. Sistem je samodejno označil tvegane posle.
Rezultat: Vodje prodaje so proaktivno posredovali pri označenih poslih. Stopnja uspešnosti se je povečala za 18%, saj so tvegani posli dobili pozornost, preden so propadli. Prodajni cikel se je skrajšal, ker so se zastali posli hitreje odvili.
Primer 3: Podjetje za strokovne storitve
Svetovalno podjetje ni moglo ugotoviti, kateri predlogi bodo zaključeni. Stopnja uspešnosti je bila nižja od 30%. Ekipe za ocenjevanje so porabile veliko truda za predloge, ki niso bili uspešni.
Kaj se je spremenilo: UI je analizirala pridobljene in izgubljene predloge. Ugotovila je, da so bili posli, za katere je imel naročnik že odobren proračun, zaključeni pri 65%. Posli, pri katerih je naročnik dejal, da "raziskuje možnosti", so bili zaključeni v višini 12%.
Rezultat: Podjetje se je začelo bolj kvalificirati, preden je začelo vlagati v predloge. Prizadevanja za pripravo predlogov so bila osredotočena na dobro usposobljene priložnosti. Stopnja uspešnosti se je povečala na 48%, ker so prenehali preganjati slabe ponudbe.
Česa umetna inteligenca ne bo naredila
Jasno povejmo, kakšne so omejitve.
Umetna inteligenca ne more sklepati poslov namesto vas. Ne more voditi težkih pogovorov. Ne more se pogajati. Ne more graditi odnosov s kupci. To je še vedno človeško delo.
Napovedi umetne inteligence so verjetnosti in ne gotovosti. Posel, ki je ocenjen na 70%, ima še vedno 30% možnosti, da bo izgubljen. Rezultatov umetne inteligence ne obravnavajte kot zagotovilo.
Umetna inteligenca ne pozna konteksta, ki ni v sistemu CRM. Če predstavnik osebno pozna izvršnega direktorja, če je slišal, da je bil zmanjšan proračun, ali če ima drug kontekst - to je pomembno. Umetna inteligenca in človeška presoja sta boljši od obeh.
Umetna inteligenca ne more popraviti nedelujočega prodajnega procesa. Če vaši predstavniki ne opravijo ustrezne kvalifikacije, če vaš izdelek ne ustreza trgu ali če je vaša cena napačna, vam bo umetna inteligenca pokazala težavo, vendar jo boste morali še vedno odpraviti.
Kako začeti
Ni vam treba naenkrat spremeniti celotnega prodajnega procesa z umetno inteligenco. Začnite tam, kjer to najbolj pomaga:
- Začnite z ocenjevanjem poslov. Izvedite ocene verjetnosti umetne inteligence. Primerjajte ocene umetne inteligence z ocenami predstavnikov. V treh mesecih preverite, katera ocena je natančnejša.
- Spremljajte tvegane posle. Umetna inteligenca lahko označi posle, ki ustrezajo tveganim vzorcem. Preverite, ali bo posredovanje katerega od njih rešilo.
- Analizirajte en vzorec zmage/izgube. Izberite eno spremenljivko (velikost posla, panoga, število deležnikov) in preverite, ali umetna inteligenca najde vzorce, ki jih niste poznali.
- Preizkusite natančnost napovedi. Napoved z umetno inteligenco izvajajte vzporedno z običajnim postopkom. Primerjajte, katera napoved je bližje dejanskim rezultatom.
- Izboljšajte na podlagi rezultatov. Umetna inteligenca se s povratnimi informacijami izboljšuje. Ko se posli zaključijo ali izgubijo, ji to sporočite. Model se uči.
Začnite z majhnimi količinami. Izmerite natančnost. Povečajte obseg tistega, kar deluje. Cilj so boljše napovedi, ne popolne.
Spodnja linija
Napovedovanje prodaje je prepoznavanje vzorcev. Kako so videti posli, ki se zaključijo? Kako so videti posli, ki propadejo? Katere dejavnosti pospešujejo posle?
Ljudje ne morejo prepoznati vzorcev v več sto poslih z več deset spremenljivkami. Umetna inteligenca pa lahko.
Vaša prodajna ekipa je še vedno odgovorna za odnose in pogovore. Še vedno sklepajo posle. Še vedno presojajo, katere posle bodo nadaljevali.
Vendar ne letijo več na slepo. Imajo podatke o tem, kateri posli so resnični, kateri ogroženi in kateri ukrepi so se v preteklosti obnesli. To je razlika med ugibanjem in znanjem.
Želite natančnejše napovedi?
Vsaka prodajna ekipa ima različne vzorce sklepanja poslov. Različne prodajne cikle. različne dejavnike, ki napovedujejo zmage in izgube.
Ne prodajamo univerzalnih orodij za napovedovanje. Analiziramo vaše podatke o poslih. Ugotavljamo, kateri dejavniki dejansko napovedujejo rezultate vašega poslovanja. Izdelamo modele, ki ustrezajo vaši realnosti.
Nato se povežemo z vašim sistemom CRM, tako da predstavniki in vodje vidijo napovedi tam, kjer delajo. Vaša ekipa dobi boljše podatke, ne da bi spremenila svoj postopek.
Brez šumenja. Brez obljub o popolnih napovedih. Samo boljše napovedi, da boste sprejemali boljše odločitve in sklenili več poslov.
