Predviđanje prodaje, analiza cjevovoda i proizvodnja prodajnog sadržaja

Dobici:

• Sposobnost analiziranja podataka u procesu pomoću AI i kreiranja komentara prognoze
• Sposobnost brzog stvaranja prodajnog sadržaja kao što su one-pager, prezentacije i studije slučaja
• Mogućnost finalizacije AI izlaza uz numeričku verifikaciju i ton marke

Kako se bliži kraj kvartala, pitanje vođe prodaje uvijek je isto: "Možemo li zatvoriti ovaj kvartal?" Odgovor na ovo pitanje nije osjećaj, on je skriven u vašem provodu. Ali neobrađeni podaci cevovoda su neuredna tabela sa redovima i redovima poslova, faza, iznosa i datuma; Treba vremena da se sagleda priča iznutra. Umjetna inteligencija može pročitati ovu tabelu i izvući distribuciju faza, blokade, trend dobitka i tumačenje prognoze u roku od nekoliko minuta. Ista umjetna inteligencija također brzo proizvodi jedan pejdžer, nacrt prezentacije ili studiju slučaja koja opisuje osvojeni posao. Međutim, glavna poruka ove jedinice je sljedeća: ne prihvatajte slijepo nijedan broj ili rečenicu proizvedenu umjetnom inteligencijom. Model analizira, vi verifikujete.

Analiza cjevovoda: od podataka do uvida

Analiza naftovoda nastoji odgovoriti na pitanje "koliko je zdrav ovaj posao" umjesto "koliko posla ima?" Ključni pokazatelji koje treba pogledati:

metrički

šta kaže

znak upozorenja

Scenska distribucija

U kojoj fazi se sklapaju poslovi?

Većina ranih faza = loša prognoza

Stuck deals

Mogućnosti koje dugo nisu napredovale

60+ dana u istoj fazi

win rate

Pobjede / ukupno zatvoreno

Silazni trend = problem procesa

vjerovatnoća zatvaranja

Ponderisana prognoza po fazama

Previše optimistične težine

Prosječna veličina posla

Trend veličine mogućnosti

Smanjenje = pogrešan segment

Prompt koji se može kopirati: analiza cjevovoda

Vi ste analitičar prodajnih operacija. Analizirajte podatke cjevovoda u nastavku. Podaci: svaki red je prilika; Kolone: ​​naziv posla, faza, iznos, datum ulaska u fazu, procjena zatvaranja. Izlaz:1. Distribucija faza (broj mogućnosti i ukupan iznos u svakoj fazi)2. Blokirane prilike (one koje ostaju u istoj fazi duže od {{day}} dana)3. Izračun dobitka (na osnovu zatvorenih poslova)4. Sažetak rizika: 3 prilike koje ugrožavaju prognozu i zaštoPravilo: Koristite samo brojeve u podacima. Pokažite mi formulu za svaku metriku koju izračunate kako bih je mogao provjeriti. Predviđanje vrijednosti koja nije u podacima; Ako nedostaje, napišite "podaci nedostaju". Podaci:{{pipeline_verisi}}

Interpretacija prognoze i numerička verifikacija

Umjetna inteligencija vam može reći da će "ovaj kvartal završiti sa 2,4 miliona TL". Ova rečenica zvuči precizno, ali postoje temeljne pretpostavke: koje su mogućnosti zatvaranja korištene? Koje ponude su uključene? Da li je model napravio grešku pri sabiranju? Način za provjeru numeričkog izlaza je da se eksplicitno pita model za njegove pretpostavke i formulu. Zatim ručno provjerite barem jednu metriku: na primjer, sami dodajte ponderisani iznos tri posla i uporedite ga s rezultatom modela. Modeli mogu napraviti greške u aritmetici, posebno u tabelama s više redova.

Obrazložite gornju prognozu u sljedećem formatu:- Pretpostavke vjerovatnoće zatvaranja koje ste koristili (po fazama)- Posao koje ste uključili i isključili + zašto- Jasna raščlamba vašeg ponderiranog ukupnog izračuna (dogovora) Moram da budem u mogućnosti da provjerim ne rezultirajući broj već kako ste došli do njega.

Pažnja: Predviđena cifra koju proizvodi AI je izračun, a ne činjenica i potpuno ovisi o ulaznim podacima i pretpostavkama. Model može koristiti pogrešnu težinu vjerovatnoće, pogrešno dodati linije ili dvostruko računati dogovor. Ručno potvrdite barem jednu metriku i učinite pretpostavke vidljivim prije nego što broj prezentirate upravi. Neprovjerena prognoza dovodi do pogrešnog planiranja resursa.

Proizvodnja prodajnog sadržaja: dobar set inputa

Kvalitet AI kao jednog pejdžera, špila ili studije slučaja u potpunosti zavisi od inputa koji date. Dobar sažetak sadržaja uključuje ovih pet komponenti: persona (kome), problem (koji bol rješavamo), vrijednosni prijedlog (zašto mi), diferencijatori (po čemu se razlikujemo od konkurencije) i ton brenda (kako govorimo). Ako ovih pet nedostaje, model popunjava praznine generičkim marketinškim klišeima i rezultat je sličan onome kod svih ostalih.

Proizvodnja jednog pagera korak po korak

1. Prikupite ulazni set. Persona, problem, ponuda vrijednosti, diferencijatori, ton brenda.
2. Navedite svrhu. Jedan pejdžer, nacrt špila, studija slučaja? Format je drugačiji.
3. Neka se model proizvede. Dajte strukturirani sažetak.
4. Proverite brojeve. Potvrdite svaku metriku (ROI, trajanje, broj kupaca) spomenutu u sadržaju stvarnim podacima.
5. Uklopi ga u ton brenda. Uvucite jezik modela u svoj korporativni glasovni vodič.
6. Ljudsko odobrenje. Čovjek će ga pregledati prije objavljivanja.

Prompt koji se može kopirati: jedan pager

Napravite nacrt na jednom stranici. Inputi:- Persona: {{target_persona}}- Problem koji smo riješili: {{problem}}- Vrijednost prijedloga: {{value_recommendation}}- Diferencijatori: {{differentiators}}- Ton brenda: {{brand_tone}}Struktura: (1) upečatljiva izjava, naslov problema, (3) naslov našeg problema, (3) stavke (3) (5) mjesto društvenog dokaza, (6) jedinstvena mreža CTA. Pravilo: Ne izmišljajte konkretne brojke ili tvrdnje kupaca. Stavite "[metrika za provjeru]" rezervirano mjesto gdje je potreban broj. Ostanite vjerni tonu svog brenda.

Uputa koja se može kopirati: okvir studije slučaja

Generirajte kostur studije slučaja iz sljedećih informacija o klijentu:- Profil korisnika: {{korisnik}}- Početni problem: {{problem}}- Implementirano rješenje: {{rješenje}}- Rezultati: {{rezultati}}Struktura: Izazov -> Rješenje -> Zaključak. Označite svaki broj u odjeljku rezultata sa oznakom "[izvor/provjera je potrebna]". Ne pišite nikakvu tvrdnju koju kupac ne odobrava kao da je sigurna.

Slabo kratko / Jako kratko

SLABO: "Napišite jednu stranicu za naš proizvod." Rezultat: Tekst koji je generički, pun klišea, nejasno kome je upućen, može sadržavati izmišljene figure i izgleda kao i svi ostali.

GÜÇLÜ:"Persona: Operativni menadžer proizvodne kompanije sa 500 ljudi. Problem: ručno planiranje smjena košta 6 sati sedmično. Prijedlog vrijednosti: automatiziramo planiranje i smanjujemo stopu grešaka. Diferencijator: u skladu s lokalnim zakonodavstvom, puštanje u rad za 2 sedmice. Ton: jednostavan, pouzdan, potcijenjen. Stavite mjesto gdje je potrebno mjesto gdje je nacrt potrebnog broja." provjerljivo, prikladno za marku.

Mini slučaj: popravljanje optimistične prognoze

U softverskom timu, menadžer prodaje analizira cevovod pomoću veštačke inteligencije. Model daje sjajnu prognozu za kvartal. Menadžer zahtijeva analizu ponderisanog ukupnog iznosa iz modela, slijedeći pravilo u jedinici. Dok pregledava transkript, primjećuje dvije stvari: model je izbrojao 90 posto vjerovatnoće velikog posla koji je zaglavio u fazi "ugovora" šezdeset dana, dok je taj posao u stvari ugrožen; Dodatno, dva zapisa za istog kupca slučajno su prikupljena dva puta. Prilagođena prognoza je znatno ispod prve brojke. Menadžer odlazi do višeg menadžmenta sa ovom realnom cifrom i odlaže nepotrebnu odluku o zapošljavanju. Model nije bio loš; samo je trebalo provjeriti.

Savjet: Prilikom kreiranja sadržaja, nikada ne tražite od modela da "kreira" figure, već da ostavi rezervirano mjesto. Oznake "[metrika za provjeru]" su sigurni prostori koji čekaju da se kasnije popune stvarnim podacima, sprječavajući izmišljene statistike da dođu do kupca.

Uobičajene greške

• Prihvatanje prognoze bez pitanja. Ne dostavljajte nikakve procjene bez uvida u pretpostavke i formulu.
• Vjerovati u aritmetiku modela. Greške agregacije se javljaju u višerednim tabelama; Ručno provjerite barem jednu metriku.
• Zahtijevanje sadržaja sa slabim sažetkom. Ako nema persone i razlikovanja, rezultat će biti kliše.
• Objavljivanje izmišljenih statistika. Stavljanje ROI i podataka o kupcima koje je model napravio na jednoj stranici bez provjere šteti povjerenju u marku.
• Zaobilazeći ljudsko odobrenje. Nijedan prodajni sadržaj ne bi trebao biti aktivan bez ljudskog pregleda.

Ukratko

• Analiza naftovoda postavlja pitanje “koliko je zdrav ovaj posao” umjesto “koliko posla ima”; Distribucija na pozornici, začepljenje i stopa pobjeda su kritični.
• Prognoza je kalkulacija, a ne činjenica; Pitajte model za njegove pretpostavke i formulu i provjerite ih ručno.
• Dobar sažetak sadržaja uključuje pet komponenti: persona, problem, vrijednost ponude, diferencijatori, ton brenda.
• Nemojte izmišljati brojeve u jednom pejdžeru, špilu i studiji slučaja; Ostavite rezervirano mjesto i popunite ga stvarnim podacima.
• Uklopite to u ton brenda i budite sigurni da ste dobili ljudsko odobrenje prije nego što krenete uživo.

Zadatak aplikacije

Uzmite uzorak od 10-15 linija iz vlastitih podataka o cjevovodu (anonimiziranih) i pokrenite prompt "analiza cjevovoda". Ručno provjerite stopu dobitka i ponderisanu prognozu koju daje model tako što ćete zatražiti analizu formule; Pokušajte pronaći barem jednu grešku ili upitnu pretpostavku. Zatim pokrenite "one-pager" prompt sa jakim skupom unosa za pravi uspjeh korisnika. Popunite svaki čuvar mjesta u izlazu stvarnim, provjerenim podacima i prilagodite tekst tonu vašeg vlastitog brenda. Konačna verzija treba da bude kvalitetna da, kada se pokaže kolegi, kaže "ovo je naš glas".

Modul Exam

1. Kada koristite AI u prodaji, krajnja odgovornost za koju od sljedećih odluka uvijek treba ostati na ljudskom prodavaču?

• A) Tačnost obavezujućih cijena i obaveza saopćenih kupcu ✔
• B) Kreiranje prve verzije nacrta e-pošte
• C) Razdvajanje bilješki sa sastanka na stavke
• D) Predložite tri alternative za temu

Opis: AI može proizvesti nacrte, istraživanja i sažetke; Međutim, ljudi su odgovorni za tačnost i etičnost obavezujućih odluka, kao što su obaveza po cijeni, uvjeti ugovora i formalno obećanje kupcu. Ove odluke ne treba podnositi bez provjere.

2. Za šta znači slovo 'A' u BANT okviru za kvalifikaciju vodećeg?

• A) Analitika
• B) Autoritet (autoritet za kupovinu) ✔
• C) Račun (veličina računa)
• D) Usvajanje

Opis: TAPE; Sastoji se od riječi Budžet (budžet), Autoritet (ovlast), Potreba (potreba) i Vremenska linija (vremenska linija). 'A' se odnosi na osobu koja ima ovlaštenje (ovlaštenje) u odluci o kupovini.

3. Zašto je vjerovatno da će hladna e-pošta generirana umjetnom inteligencijom završiti u mapi neželjene pošte i neće se konvertirati?

• A) Zato što je prekratak
• B) Zato što sadrži znak pitanja
• C) Zato što je nepersonalizovan, generički i irelevantan za kupca ✔
• D) Zato što počinje imenom primaoca

Objašnjenje: Masovna e-pošta koja nije personalizirana, generička i irelevantna za primatelja i pokreću filtere neželjene pošte i ne stvaraju percepciju vrijednosti kod primatelja. Efektivna hladna e-pošta uključuje događaj okidača specifičan za primaoca i jasnu ponudu vrijednosti.

4. Dok ste pripremali prijedlog za klijenta, vidjeli ste frazu '300% povećanje produktivnosti zagarantovano u industriji' od AI. Koje je najispravnije ponašanje?

• A) Ostavite to kako jeste jer je impresivno
• B) Povećajte broj još više i napišite 500%
• C) Premjestite ga na vrh prijedloga velikim fontom
• D) Zamjena tvrdnje provjerljivom, realnom izjavom sa izvorom ✔

Objašnjenje: Neprovjerljiva, pretjerana i zagarantovana potraživanja su neetička i stvaraju pravne rizike. Izjavu treba ili ukloniti ili zamijeniti unutar konkretnog, izvorno-specifičnog i realnog raspona.

5. Što je od sljedećeg najbolja praksa pri dizajniranju personalizirane sekvence praćenja?

• A) Pružanje nove vrijednosti, uvida ili resursa sa svakim praćenjem ✔
• B) Ponavljanje iste rečenice 'samo provjeravam' u svakoj poruci
• C) Slanje iste e-pošte dva puta dnevno
• D) Ako prvi odgovor nije primljen, poništava se čitav niz

Objašnjenje: Dobra prateća nit nudi novu vrijednost (sadržaj, primjer, uvid) sa svakom porukom i ne kaže samo 'samo provjeravam'. Svaka dodirna tačka treba kupcu dati razlog.

6. Kupac je izrazio prigovor 'Vaša cijena je previsoka'. Koji je najefikasniji pristup koji pokreće AI?

• A) Odmah ponuditi popust
• B) Shvatite korijen prigovora i preformulirajte ga u smislu vrijednosti i ROI ✔
• C) Svađati se sa kupcem i govoriti da nije u pravu
• D) Zatvorite temu i pređite na drugi proizvod

Objašnjenje: Učinkovito suzbijanje prigovora zahtijeva prvo razumijevanje prigovora (bilo da je u pitanju cijena ili percepcija vrijednosti), a zatim ga uokviriti u smislu ROI/vrijednosti. Ponuda popusta odmah smanjuje vrijednost.

7. Dali ste transkript prodajnog poziva AI i kreirali CRM napomenu. Koje je najkritičnije područje u bilješci?

• A) Koliko minuta je trajao razgovor?
• B) Iz kojeg grada su se učesnici povezali
• C) Obrišite sljedeći korak sa poznatim vlasnikom i datumom ✔
• D) Koliko ste se puta nasmijali tokom intervjua?

Opis: Operativna vrijednost CRM bilješke nalazi se u polju 'sljedeći korak' s vlasnikom mreže i datumom. Ako je sljedeći korak nejasan, prilika stagnira u planu i gubi se.

8. Koja je najvažnija disciplina verifikacije kada se priprema borbena karta protivnika sa AI?

• A) Direktno vjerovati AI jer koristi najsuvremeniji model
• B) Isticati vlastiti proizvod preuveličavanjem informacija o konkurentima
• C) Dodavanje samo protivničkog logoa na sto
• D) Potvrđivanje tvrdnji konkurenata sa ažuriranim i pouzdanim izvorima ✔

Objašnjenje: AI može proizvesti zastarjele ili halucinirane cijene, karakteristike i informacije o kupcima o konkurentima. Svaki konkurentski zahtjev na Battlecard mora biti provjeren sa ažuriranim i pouzdanim izvorom prije nego što se stavi na prodaju.

9. Imali ste AI da analizira podatke Pipeline-a i kaže '120% cilja će biti postignuto u ovom kvartalu'. Kako se treba nositi s ovim predviđanjem?

• A) Izvještavanje direktno menadžmentu
• B) Zaokružite broj na 150%
• C) Validacija pretpostavki, završne vjerovatnoće i kalkulacije sa stvarnim podacima ✔
• D) Potpuno ignorisanje predviđanja.

Opis: Numerička predviđanja AI zavise od kvaliteta ulaznih podataka i pretpostavki; ne treba prihvatati slepo. Logika izračunavanja, vjerovatnoće zatvaranja i pretpostavke treba provjeriti i unakrsno provjeriti sa stvarnim podacima.

10. Koji je najbolji skup inputa za AI kada se proizvodi jedan pejdžer?

• A) Ciljana ličnost, konkretan problem, vrednosna ponuda, diferencijatori i ton brenda ✔
• B) Samo recite 'napišite jednu stranicu za naš proizvod'
• C) Samo godina osnivanja kompanije
• D) Cenovnik konkurenata

Opis: Da bi AI proizvela kvalitetan rezultat, mora se dati kontekst kao što je ciljna ličnost, konkretan riješen problem, vrijednost, diferencijatori i ton brenda. Zahtjev bez konteksta kao što je 'Pišite nam na jednom stranici' proizvodi generički izlaz.