用于销售管道和预测的人工智能：停止猜测什么会成交
每个季度都是同样的游戏。销售领导要求预测。销售代表说交易会达成。因为销售代表总是很乐观，所以管理层将预测调低。交易下滑。预测每周都有变化。
没有人知道什么是真正的成交。不是因为销售人员撒谎。因为当你依赖直觉和客户关系管理笔记时，很难预测交易结果。
人工智能不会猜测。它研究交易特征和历史模式。它根据数据预测成交概率。它能在有风险的交易夭折之前将其标记出来。它能告诉您哪些交易需要关注，哪些交易会自行完成。
你的预测不再是一厢情愿。它开始以现实为基础。
问题：管道中充满了可能
您的客户关系管理（CRM）显示有 50 笔交易尚未完成。销售代表说本季度将有 30 笔交易达成。历史数据显示实际会有 12 笔。但到底是哪 12 笔呢？没人知道。
交易在筹备阶段的时间太长。有的向前推进。有的停滞不前，夭折了。有些则会让你大吃一惊，迅速成交。大多数情况下，在交易结束之前，你都不知道哪个是哪个。
销售经理要花费数小时进行销售管道审查。"情况如何？""何时成交？""风险有多大？同样的问题，每周都有不同的答案。
你给领导的预测只是有根据的猜测。有时你很接近。但往往不是。季度末就成了争抢数字的时候。
不是因为你的销售团队不好。因为人类不擅长预测几十种变量的概率结果。人工智能才行。
人工智能对销售管道和预测的作用
人工智能不会取代销售判断。它能提供数据，使判断更加准确。具体方法如下：
交易概率评分
每笔交易都会根据以下因素获得成交概率评分：
- 交易特征（规模、类型、复杂性）
- 销售阶段和阶段时间
- 参与程度（利益相关者的活动、电子邮件回复、会议频率）
- 历史模式（类似这样的交易实际完成了多少？）
- 竞争因素（单一供应商还是竞争交易？）
人工智能会将每笔交易与过去成千上万笔交易进行比较。具有相似特征并已完成的交易得分较高。与失利交易模式相匹配的交易得分较低。
这不是直觉。它是基于实际输赢数据的模式匹配。
代表说有 90% 的机会关闭，人工智能说有 40% 的机会关闭？再仔细看看。有些不对劲。要么是代表漏掉了警示信号，要么是人工智能不了解情况。无论如何，你都要在交易结束前进行调查。
风险交易识别
交易会慢慢消亡，然后一下子全部消亡。在交易正式死亡前几周就会出现警告信号：
- 14 天以上无活动
- 冠军停止响应
- 会议一再改期
- 决策时间表不断下滑
- 早期参与的利益攸关方沉默了
- 交易在同一阶段停留时间过长
人工智能会观察这些模式。当多个警告信号同时出现时，它就会将交易标记为有风险。
销售经理看到了旗帜。问销售代表发生了什么事。销售代表通常会说："哦，是的，我应该跟进一下"。有时他们会说 "没事"。但至少你知道要注意它。
你不可能挽救每一笔交易。但你可以尝试在交易彻底死亡之前挽救它们。这只有在你知道它们有风险的情况下才会奏效。
提高预测准确性
您的预测是交易概率的总和。如果你的概率估计错误，那么你的预测也是错误的。
人工智能的预测依据是
- 个别交易概率（数据驱动，而非代表估算）
- 按阶段、代表、交易类型划分的历史成交率
- 业务的季节性模式
- 销售周期长度趋势
它不只是告诉你一个数字。它会告诉你范围"最有可能是 $X，但也可能低至 $Y，或高至 $Z。"这才是诚实的预测。
随着时间的推移，你会发现哪些交易人工智能预测得好，哪些预测得不好。你会进行调整。模型会学习。提高准确性。
你永远不会有完美的预测。但你可以预测正确的次数多于错误的次数。这比大多数销售团队现在所拥有的要好。
下一个最佳行动建议
每个销售代表都有很多交易，但他们无法主动去做。他们今天应该关注哪些交易？
人工智能会确定优先级：
- 需要立即关注的风险交易
- 成交概率高且已准备就绪的交易
- 某些行动（跟进利益相关者、发送建议书）历来能提高成交率的交易
- 需要推动的闲置交易
代表登录后，会看到一份按优先顺序排列的任务清单。不是全部。最有可能推进交易的 5-7 项行动。
他们不是在听从人工智能的命令。他们得到的是数据驱动的建议，告诉他们时间花在哪里最合适。他们仍然需要判断。他们只是掌握了更好的信息。
赢/输模式分析
为什么交易能达成？为什么会失败？
人工智能分析已完成的交易--成功的和失败的：
- 成功交易的共同特征是什么？
- 获胜交易一般需要多长时间？
- 哪些活动与获胜相关？
- 损失的交易有什么不同？
- 是否存在按行业、交易规模或竞争对手划分的模式？
这些模式会成为洞察力：
- "有 3 个以上利益相关者参与的交易的成交率是单一利益相关者交易的 2 倍"。
- "当我们在第4周前让法律介入时，结案率会下降30%"
- "80%的交易中包含飞行员转换"
你要了解什么是真正的制胜法宝。然后指导销售代表多做有效的事，少做无效的事。这就是数据驱动的销售管理。
管道健康监测
您的管道是健康的还是充满垃圾的？如果只看交易数量和总价值，很难判断。
人工智能可评估管道健康状况：
- 实际价值是多少？(根据人工智能概率得分加权的交易价值）
- 输油管是在增长还是在萎缩？
- 交易是否以正常速度通过各个阶段？
- 管道覆盖率是否足以实现目标？(现实值与配额）
- 哪些阶段存在瓶颈？
销售主管看到的是管道健康仪表盘。不是虚荣指标。而是团队是否能完成任务的真实指标。
如果管道看起来很薄弱，您可以及早发现。您可以在为时已晚之前，为潜在客户开发增加资源或调整目标。
这对您意味着什么
销售总监
预测值得信赖。虽然不完美，但比代表猜测要好得多。您为领导层提供的是基于数据的数字，而不是希望。
提高管道能见度。您可以立即看到有风险的交易。你知道在哪里进行指导。知道哪些交易需要高层参与。
资源分配变得更智能。你知道哪些交易是真实的，哪些是白日梦。团队的努力都用在可赢得的机会上。
你根据模式进行指导。"赢家的不同做法是这样的"。这比一般的销售建议更有效。
销售代表
你知道哪些交易是重点。不再为 50 个机会而分散精力。只做最有可能达成的交易。
你能及早发现问题。交易出现问题？你能在它夭折前看到警告信号。你可以及时纠正。
您将获得下一步的指导。不是命令，而是关于类似交易的典型可行方法的数据。您可以做出更好的决定。
减少为更新而更新 CRM 的时间。人工智能掌握的数据越多，它就越聪明，但它是利用这些数据来帮助你销售，而不仅仅是报告。
对于企业
可预测的收入。预测准确，就能制定计划。招聘。库存。营销支出。一切都以可靠的收入预测为基础。
缩短销售周期。当销售代表在正确的时间专注于正确的活动时，交易完成得更快。
更高的胜率。当你了解是什么让交易达成时，你就能做得更多。随着时间的推移，这种效果会不断增加。
减少季度末的意外。提前几周就知道是否能达到预期目标。不会在最后一刻惊慌失措。不会出现意外亏空。
人工智能销售预测的真实案例
示例 1：B2B 软件公司
一家中型软件公司的预测准确率为 35%。每个季度都有惊喜。销售领导层无法制定计划，因为他们不知道实际收入会是多少。
有什么变化？ 人工智能分析了 3 年的交易数据。根据实际成交模式建立概率模型。提供数据驱动的交易得分，而不是代表估算。
结果 预测准确率在两个季度内提高到 82%。领导层可以满怀信心地制定计划。季末消防演习减少了，因为他们提前几周就知道了数字。
示例 2：制造公司
一家制造公司的销售周期很长（6-12 个月）。几个月的交易看起来不错，但突然就没了。没人知道为什么。
有什么变化？ 人工智能发现，21 天以上未与利益相关者联系的交易最终失败的几率为 72%。系统会自动标记有风险的交易。
结果 销售经理主动干预被标记的交易。胜率提高了 18%，因为有风险的交易在夭折之前就得到了关注。销售周期缩短，因为陷入僵局的交易能更快地摆脱困境。
示例 3：专业服务公司
一家咨询公司无法判断哪些提案会被采纳。中标率低于 30%。估算团队花费了大量精力在毫无结果的提案上。
有什么变化？ 人工智能分析了成功与失败的提案。发现客户已批准预算的交易成交价为 65%。客户表示 "正在探索各种方案 "的交易成交价为 12%。
结果 公司在投资提案之前，就开始加大资格审查力度。将提案工作重点放在资质良好的机会上。由于不再追逐不合适的机会，中标率提高到 48%。
人工智能不会做的事
让我们明确限制。
人工智能无法为你达成交易。它不能进行艰难的对话。它不会谈判。它无法与买家建立关系。这仍然是人类的工作。
人工智能预测是概率，而不是确定性。70% 分的交易仍有 30% 的机会失败。不要把人工智能的得分当作保证。
人工智能无法了解客户关系管理中没有的上下文。如果一位代表认识首席执行官本人，或通过小道消息听说预算被削减了，或有其他背景，那就很重要了。人工智能+人工判断，二者缺一不可。
人工智能无法解决销售过程中的问题。如果你的销售代表没有正确地进行资格审查，或者你的产品不适合市场，或者你的定价是错误的--人工智能会告诉你问题所在，但你仍然必须去解决它。
如何开始
您不需要一次性对整个销售流程进行人工智能化。从最有帮助的地方开始：
- 从交易评分开始。 实施人工智能概率评分。将人工智能评分与代表估计值进行比较。看看在 3 个月内哪个更准确。
- 跟踪风险交易。 让人工智能标记出符合风险模式的交易。看看干预是否能挽救其中的任何一笔。
- 分析一种输赢模式。 选择一个变量（交易规模、行业、利益相关者数量），看看人工智能是否能发现你不知道的模式。
- 测试预测准确性。 与正常流程并行运行人工智能预测。比较哪个更接近实际结果。
- 根据结果进行改进。 有了反馈，人工智能会变得更好。当交易达成或失败时，反馈这些信息。模型就会学习。
从小事做起。测量准确度。扩大有效范围。目标是更好的预测，而不是完美的预测。
底线
销售预测是一种模式识别。成交的交易是什么样的？夭折的交易是什么样的？哪些活动能推动交易？
人类无法从数以百计的交易和数十个变量中发现模式。人工智能却可以。
您的销售团队仍然拥有关系和对话。他们仍然能够达成交易。他们仍然会判断要达成哪些交易。
但他们不再盲目行事。他们掌握了关于哪些交易是真实的、哪些交易存在风险、哪些行动在历史上是有效的等数据。这就是猜测和了解之间的区别。
想要更准确的预测？
每个销售团队都有不同的交易模式。不同的销售周期。预测胜负的因素不同。
我们不销售一刀切的预测工具。我们分析您的交易数据。我们确定哪些因素可以真正预测您的业务结果。我们建立符合您实际情况的模型。
然后，我们与您的 CRM 集成，这样代表和经理就能在他们工作的地方看到预测结果。您的团队无需改变流程即可获得更好的数据。
没有炒作。没有完美预测的承诺。只有更好的预测，您才能做出更好的决策，达成更多的交易。
