Nos últimos 35 anos, a funcionalidade de CRM forneceu um método mais sofisticado de previsão com recursos que promovem a consistência entre as equipes.
Mesmo com sistemas aprimorados e maiores investimentos em Tecnologias para Vendas (SalesTech), os dados geralmente são exportados para planilhas para que os Líderes de Vendas realizem análises adicionais, aplicando seu próprio julgamento às probabilidades e ao tempo. A realidade é que ninguém sabe quais oportunidades serão fechadas ou quando – é por isso que se chama previsão. Com previsões imprecisas, a precisão da previsão é frequentemente citada como uma das principais preocupações dos líderes de vendas, CEOs e do Membros do Conselho.
Os representantes de vendas também gastam 2,5 horas por semana atualizando suas previsões com menos de 75% de precisão. As soluções de inteligência de previsão que funcionam dentro do seu CRM podem ajudar. Essas soluções garantem que os dados sejam coletados e registrados no CRM, levando a previsões mais precisas e orientadas por dados.
Aqui estão três maneiras pelas quais as Tecnologias de Vendas (SalesTech) com inteligência artificial melhoram a precisão das previsões:
1. Dados mais completos
Antigamente: Manual. Os vendedores devem se lembrar de registrar suas reuniões, notas de reuniões e e-mails no CRM. Muitos esperam até sexta-feira para entrar nas atividades da semana inteira. Atividades, detalhes, contexto e próximos passos muitas vezes são esquecidos. Muitos dos dados necessários para avaliar uma previsão estão faltando.
Atualmente: Captura e histórico de dados automatizados. A entrada manual é coisa do passado. E-mail, calendário, gravações de conversas e chamadas telefônicas são registradas automaticamente no CRM. Informações ricas como tópicos, itens de ação, próximos passos, identificação de stakeholders atuais e novos são capturados e avaliados em relação à previsão.
2. Análise Perspicaz
Antigamente: Limitado. As alterações de previsão só podem ser analisadas manualmente e somente se cada previsão tiver sido salva no Excel. Nenhuma análise automatizada de quais oportunidades foram impulsionadas ou puxadas, com que frequência ou por quê, ou como o tamanho do negócio está se projetando. Os julgamentos sobre os sentimentos do comprador e outros indicadores de precisão são baseados na percepção do vendedor.
Atualmente: Análise alimentada por IA. Todos os dados de engajamento e atividade são analisados pela IA. Isso inclui a proporção de e-mails iniciados para e-mails recebidos, emoção e tom de comunicação, sentimentos do comprador, menções de concorrentes e outros indicadores normalmente associados à arte de vender. As previsões instantâneas e com versões permitem que você analise todas as alterações, desde categorias e estágios de previsão até negócios, gerentes e vendedores. A pontuação inteligente permite identificar onde os riscos são maiores. O uso de planilhas limita os insights.
3. A melhor execução da categoria
Antigamente: Manual. O avanço de estágio com base em listas estáticas de tarefas qualificadas pode levar à imprecisão porque não leva em consideração as diferenças na dinâmica de compra. Sem aprendizado de máquina e inteligência artificial, as muitas partes móveis de um negócio são deixadas para serem decifradas, acionadas e dispostas manualmente.
Atualmente: Execução consistente. A identificação das jogadas vencedoras e as ações recomendadas eliminam o tempo gasto em adivinhações e agendamento de tarefas. A automação de tarefas e alertas repetitivos dos representantes que orientam as ações e a priorização de negócios aumentam a produtividade dos representantes e a previsibilidade das previsões. As listas estáticas e a entrada manual apenas deixam a precisão à mercê do erro humano.
Confiar apenas na entrada manual e nas previsões humanas colocará as organizações atrás da concorrência. Com processos consistentes e disciplinados de previsão e gerenciamento de pipeline, o SalesTech é uma ferramenta poderosa para melhorar a precisão das previsões, ajudar o talento de um vendedor a aumentar o tempo de venda, reduzir o atrito na experiência do funcionário e equipar o Gestores, CEOs e a diretoria com dados precisos para impulsionar decisões alinhadas com a estratégia de crescimento de receita.
Conteúdo original: https://sbigrowth.com/insights/3-ways-salestech-with-artificial-intelligence-improves-forecast-accuracy
