销售预测最佳做法

在销售预测方面,传统的CRM解决方案无法满足行业需求。预测很复杂,大多数公司都在资源约束,准确性和可操作性方面挣扎。因此,组织现在开始将流程,分析和人工智能相结合,以提高准确性,制定可改善销售的决策并提高员工的生产率。

基于AI的预测仍然是非常新的,并且魔术思维比比皆是,整个企业软件领域的旺盛主张进一步加剧了这种思维。尽管弄清楚如何在预测中利用AI可能是一个挑战,但是正确的方法将不公平地使竞争环境对您有利。

人工智能如何改变预测
多年来,预测一直依赖于电子表格中的人工计算,这些电子数据汇总了历史直接销售收入和渠道销售收入,从而赚取或打破了四分之一。不幸的是,这些方法是主观的,不可操作的并且不是实时的。现在,可以使用大规模应用的透明统计方法并在业务的实时流程中进行数据驱动的预测方法进行预测。

1,销售管道预测

这些预测表明,计分管道可以提供“自下而上”的业务视图。该方法使公司能够深入研究机会级别的数据,以更好地了解需求的不确定性。公司可以单独分析每个机会,并使用逻辑回归模型对特定机会的成功概率进行评分。通过将这些预测与每个交易的预期规模相结合,系统可以在产品组,经理,区域和整个销售组织中预测预期的销售预测。

通常,多个倾向模型用于不同类型的产品和客户细分,因为这些细分的行为可能不同。建立这些模型的解释过程将有助于更好地理解影响胜利率和管道速度的因素。所产生的见解会根据用户的机会浮出水面。

2,运行率预测

汇总预测预测通过另一个角度查看您的数据。这些预测不是针对单个机会,而是针对各个业务部门(包括渠道,地理位置,产品和客户部门)的总销售量。这种方法可以对尚未生成的管道或业务可见的管道进行预测,并可以更全面地预测到季度末或未来季度。这些类型的预测对于所有业务模型(包括直接销售,渠道销售和营业额业务)非常有用。这种方法还可以用于根据合同的数量承诺来预测客户和合作伙伴的消费量,并通过行动框架来弥补差距。

预测应被视为真正的科学:科学。如果没有将科学逻辑近乎实时地应用于数据,您将面临过于乐观或悲观的风险,并且在此过程中会消耗低效的卡路里。基于AI的预测将推动护理和基础数据馈送方面的纪律,并使组织能够基于事实进行实时决策以改善业务。我们需要花费更少的时间来定义和协商我们的预测应该是什么,而将更多的时间集中在我们可以采取哪些行动来推动业务发展上。

对于以手工方式为基础的销售组织而言,采用新的预测方法似乎令人生畏甚至是不必要的。但是,如果做得正确,支持AI的预测就可以指导组织提供见解和建议,以提高转化率和客户保留率。

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