Napovedovanje prodaje, analiza cevovoda in produkcija prodajne vsebine

Dobički:

• Sposobnost analiziranja podatkov o cevovodu z AI in ustvarjanje komentarjev napovedi
• Sposobnost hitrega izdelave prodajne vsebine, kot so enostranski, predstavitev in študija primera
• Sposobnost dokončanja izhoda AI s številčnim preverjanjem in tonom blagovne znamke

Ko se bliža konec četrtletja, je vprašanje vodje prodaje vedno isto: "Ali lahko zaključimo to četrtletje?" Odgovor na to vprašanje ni občutek, skrit je v vašem cevovodu. Toda neobdelani podatki o cevovodu so neurejena tabela z vrsticami in vrsticami poslov, stopenj, zneskov in datumov; Potreben je čas, da vidimo zgodbo v notranjosti. Umetna inteligenca lahko prebere to tabelo in v nekaj minutah izlušči porazdelitev stopenj, blokade, trend zmagovalne stopnje in interpretacijo napovedi. Ista umetna inteligenca tudi hitro izdela enostranski dokument, oris predstavitve ali študijo primera, ki opisuje pridobljeni posel. Vendar pa je glavno sporočilo te enote naslednje: ne sprejmite slepo nobene številke ali stavka, ki ga ustvari umetna inteligenca. Model analizira, vi preverite.

Analiza cevovoda: od podatkov do vpogleda

Analiza cevovoda želi odgovoriti na vprašanje "kako zdravo je to delo" in ne "koliko je dela?" Ključne meritve, ki si jih je treba ogledati:

metrika

kaj piše

opozorilni znak

Odrska porazdelitev

Na kateri stopnji se posli zlagajo?

Večina zgodnjih faz = slaba napoved

Zamujeni posli

Priložnosti, ki že dolgo niso napredovale

60+ dni na isti stopnji

zmagovalna stopnja

Zmage / skupno zaprto

Padajoči trend = procesna težava

verjetnost zaprtja

Ponderirana napoved po stopnjah

Preveč optimistične uteži

Povprečna velikost posla

Trend velikosti priložnosti

Krčenje = napačen segment

Poziv za kopiranje: analiza cevovoda

Ste analitik prodajnih operacij. Analizirajte spodnje podatke cevovoda. Podatki: vsaka vrstica je priložnost; Stolpci: ime posla, stopnja, znesek, datum vstopa v fazo, zaključna ocena. Izhod: 1. Porazdelitev stopenj (število priložnosti in skupni znesek v vsaki stopnji)2. Blokirane priložnosti (tiste, ki ostanejo na isti stopnji več kot {{day}} dni)3. Izračun zmagovalne stopnje (na podlagi sklenjenih poslov)4. Povzetek tveganja: 3 priložnosti, ki ogrožajo napoved, in zakajPravilo: Uporabite samo številke v podatkih. Pokažite mi formulo za vsako meritev, ki jo izračunate, da jo lahko preverim. Predvidevanje vrednosti, ki je ni v podatkih; Če manjka, napišite "podatki manjkajo".Podatki:{{pipeline_verisi}}

Interpretacija napovedi in numerično preverjanje

Umetna inteligenca vam bo morda povedala, da se bo to četrtletje zaključilo z 2,4 milijona TL. Ta stavek zveni natančno, vendar obstajajo temeljne predpostavke: katere možnosti zaključka so bile uporabljene? Kateri posli so vključeni? Ali je model naredil napako pri seštevanju? Način za preverjanje numeričnega rezultata je, da izrecno vprašate model za njegove predpostavke in formulo. Nato ročno preverite vsaj eno meritev: na primer, sami dodajte uteženi znesek treh poslov in ga primerjajte z rezultatom modela. Modeli lahko povzročajo napake pri aritmetiki, zlasti v tabelah z več vrsticami.

Utemeljite zgornjo napoved v naslednji obliki:– Predpostavke zaključne verjetnosti, ki ste jih uporabili (po stopnjah)– Posli, ki ste jih vključili in izključili + zakaj– Jasna razčlenitev vašega uteženega skupnega izračuna (posel posla) Moram biti sposoben preveriti ne dobljeno številko, temveč to, kako ste prišli do nje.

Pozor: Napovedana številka, ki jo je ustvaril AI, je izračun, ne dejstvo, in je popolnoma odvisna od vnosa in predpostavk. Model lahko uporabi napačno verjetnostno utež, nepravilno doda vrstice ali dvojno šteje posel. Ročno potrdite vsaj eno metriko in naredite predpostavke vidne, preden številko predstavite vodstvu. Nepreverjena napoved vodi do napačnega načrtovanja virov.

Produkcija prodajne vsebine: dober nabor vložkov

Kakovost umetne inteligence kot enostranskega, kompleta ali študije primera je v celoti odvisna od vaših vnosov. Dober vsebinski povzetek vključuje teh pet komponent: osebnost (komu), problem (kakšno bolečino rešujemo), predlog vrednosti (zakaj mi), razlikovalni elementi (kako se razlikujemo od konkurence) in ton znamke (kako govorimo). Če teh pet manjka, model zapolni vrzeli z generičnimi tržnimi klišeji in rezultat je podoben kot pri vseh drugih.

Enostranska proizvodnja korak za korakom

1. Zberite vhodni niz. Oseba, problem, predlog vrednosti, diferenciatorji, ton znamke.
2. Navedite namen. Enostranski, osnutek, študija primera? Oblika je drugačna.
3. Dajte model izdelati. Podajte strukturiran kratek opis.
4. Preverite številke. Vsako meritev (ROI, trajanje, število strank), omenjeno v vsebini, potrdite z resničnimi podatki.
5. Prilagodite ga tonu znamke. Vnesite jezik modela v glasovni vodnik podjetja.
6. Človeško odobravanje. Človek ga bo pred objavo pregledal.

Poziv za kopiranje: enostranski

Izdelajte enostranski osnutek. Vložki:- Oseba: {{target_persona}}- Problem, ki smo ga rešili: {{problem}}- Predlog vrednosti: {{value_recommendation}}- Diferenciatorji: {{differentiators}}- Ton znamke: {{brand_tone}}Struktura: (1) vpadljiv naslov, (2) izjava o problemu, (3) naša rešitev, (4) 3 ugodnosti, (5) družbena dokazno mesto, (6) enojno mrežo CTA. Pravilo: Ne izdelujte konkretnih številk ali trditev strank. Na mesto, kjer je zahtevana številka, postavite ogrado »[metrika za preverjanje]«. Ostanite zvesti tonu svoje blagovne znamke.

Poziv za kopiranje: okvir študije primera

Ustvarite okostje študije primera iz naslednjih podatkov o stranki: - Profil stranke: {{customer}} - Začetna težava: {{problem}} - Implementirana rešitev: {{solution}} - Rezultati: {{results}}Struktura: Izziv -> Rešitev -> Zaključek. Vsako številko v razdelku z rezultati označite z oznako »[zahtevan vir/preverjanje]«. Ne pišite trditve, s katero se stranka ne strinja, kot da je gotova.

Slab kratek / Močan kratek

ŠIBKO: "Napišite enostranski list za naš izdelek." Rezultat: Besedilo, ki je splošno, polno klišejev, nejasno, komu je namenjeno, lahko vsebuje izmišljene figure in je videti kot vsi drugi.

GÜÇLÜ: "Oseba: operativni vodja proizvodnega podjetja s 500 ljudmi. Težava: ročno načrtovanje izmene stane 6 ur na teden. Predlog vrednosti: avtomatiziramo načrtovanje in zmanjšamo stopnjo napak. Razlikovanje: skladno z lokalno zakonodajo, zagon v 2 tednih. Ton: preprost, zaupanja vreden, podcenjen. Postavite ogrado na mesto, kjer je potrebno število, dopolnite." Rezultat: Osnutek, ki je ciljno, preverljivo, primerno za znamko.

Mini primer: popravljanje optimistične napovedi

V programski ekipi ima vodja prodaje cevovod analiziran z umetno inteligenco. Model daje dobro napoved za četrtletje. Upravitelj zahteva razčlenitev dogovora po dogovoru ponderirane vsote iz modela v skladu s pravilom v enoti. Ko pregleduje prepis, opazi dve stvari: model je preštel 90-odstotno verjetnost velikega posla, ki je šestdeset dni obtičal v fazi »pogodbe«, ko je v resnici ta posel ogrožen; Poleg tega sta bila dvakrat pomotoma zbrana dva zapisa za isto stranko. Popravljena napoved je bistveno pod prvo številko. Vodja gre k višjemu vodstvu s to realistično številko in odloži nepotrebno odločitev o zaposlitvi. Model ni bil slab; samo preveriti je bilo treba.

Namig: pri ustvarjanju vsebine nikoli ne zahtevajte od modela, da "ustvari" figure, ampak raje pustite ogrado. Oznake »[metrika za preverjanje]« so varni prostori, ki čakajo, da se pozneje zapolnijo z resničnimi podatki, kar preprečuje, da bi izmišljena statistika prišla do stranke.

Pogoste napake

• Sprejemanje napovedane številke brez vprašanj. Ne predložite nobenih ocen, ne da bi videli predpostavke in formulo.
• Zaupanje v aritmetiko modela. Napake združevanja se pojavljajo v tabelah z več vrsticami; Ročno preverite vsaj eno metriko.
• Zahtevanje vsebine s šibko vsebino. Če ni osebe in diferenciatorja, bo rezultat kliše.
• Objavljanje izmišljene statistike. Če podatke o donosnosti naložbe in strankah, ki jih ustvari model, na eno stran brez preverjanja škodi zaupanju blagovne znamke.
• Mimo človeške odobritve. Nobena prodajna vsebina ne bi smela delovati brez človeškega pregleda.

Če povzamem

• Analiza cevovoda se sprašuje, "kako zdravo je to delo" in ne "koliko je dela"; Porazdelitev stopenj, zamašitev in stopnja zmage so kritični.
• Napoved je izračun, ne dejstvo; Vprašajte model za njegove predpostavke in formulo ter jih ročno preverite.
• Dober vsebinski povzetek vključuje pet komponent: osebnost, problem, predlog vrednosti, razlikovalne lastnosti, ton znamke.
• Ne izmišljujte si številk v enostranskih, špilovih in študijah primerov; Pustite ogrado in jo napolnite z resničnimi podatki.
• Ustrezite ga v ton blagovne znamke in se prepričajte, da pridobite človeško odobritev, preden začnete delovati.

Aplikacijska naloga

Vzemite vzorec 10–15 vrstic iz lastnih podatkov o cevovodu (anonimiziranih) in zaženite poziv »analiza cevovoda«. Ročno preverite zmagovalno stopnjo in tehtano napoved, ki jo poda model, tako da zahtevate razčlenitev formule; Poskusite najti vsaj eno napako ali dvomljivo predpostavko. Nato zaženite poziv "one-pager" z močnim naborom vnosov za pravi uspeh strank. Vsak nadomestni znak v izpisu izpolnite z resničnimi, preverjenimi podatki in besedilo prilagodite tonu svoje blagovne znamke. Končna različica naj bo tako kakovostna, da bo kolegu, ko jo bo pokazal, rekel »to je naš glas«.

Modulni izpit

1. Pri uporabi umetne inteligence v prodaji mora končna odgovornost za katero od naslednjih odločitev vedno ostati prodajalec?

• A) Točnost zavezujočih cen in zavez, sporočenih stranki ✔
• B) Ustvarjanje prve različice osnutka elektronske pošte
• C) Ločevanje zapiskov s sestanka na postavke
• D) Predlagajte tri možnosti za zadevo

Opis: AI lahko ustvari osnutke, raziskave in povzetke; Vendar pa so ljudje odgovorni za točnost in etičnost zavezujočih odločitev, kot so cenovna zaveza, pogodbeni pogoji in formalne obljube stranki. Te odločitve se ne smejo predložiti brez preverjanja.

2. Kaj pomeni črka 'A' v ogrodju BANT, ki se uporablja za kvalificiranje glavnega moža?

• A) Analitika
• B) Organ (naročnik) ✔
• C) Račun (velikost računa)
• D) Posvojitev

Opis: TAPE; Sestavljen je iz besed Budget (proračun), Authority (oblast), Need (potreba) in Timeline (časovnica). 'A' se nanaša na osebo, ki ima avtoriteto (pooblastilo) pri odločitvi o nakupu.

3. Zakaj je verjetno, da bo hladno e-poštno sporočilo, ki ga ustvari umetna inteligenca, končalo v mapi z neželeno pošto in se ne bo pretvorilo?

• A) Ker je prekratek
• B) Ker vsebuje vprašaj
• C) Ker je nepersonaliziran, splošen in nepomemben za kupca ✔
• D) Ker se začne z imenom prejemnika

Pojasnilo: Množična e-poštna sporočila, ki niso personalizirana, generična in nepomembna za prejemnika, sprožijo filtre neželene pošte in pri prejemniku ne ustvarijo občutka vrednosti. Učinkovita hladna e-pošta vključuje sprožilni dogodek, specifičen za prejemnika, in jasno ponudbo vrednosti.

4. Med pripravo predloga za stranko ste videli stavek '300-odstotno povečanje produktivnosti zagotovljeno v industriji' iz AI. Katero vedenje je najbolj pravilno?

• A) Pustite tako, kot je, ker je impresivno
• B) Število še povečaj in zapiši 500 %
• C) Premaknite ga na vrh predloga z veliko pisavo
• D) Zamenjava trditve s preverljivo, realistično izjavo z viri ✔

Pojasnilo: Nepreverljive, pretirane in zajamčene trditve so neetične in ustvarjajo pravna tveganja. Izjavo je treba odstraniti ali zamenjati v konkretnem, glede na vir specifičnim in realističnim obsegom.

5. Kaj od naslednjega je najboljša praksa pri oblikovanju prilagojenega zaporedja spremljanja?

• A) Zagotavljanje nove vrednosti, vpogleda ali vira z vsakim nadaljnjim ukrepanjem ✔
• B) Ponavljanje istega stavka 'samo preverjam' v vsakem sporočilu
• C) Pošiljanje iste e-pošte dvakrat na dan
• D) Če ne prejmemo prvega odgovora, prekličemo celotno serijo

Pojasnilo: dobra nadaljnja nit ponuja novo vrednost (vsebina, primer, vpogled) z vsakim sporočilom in ne pravi samo "samo preverjam". Vsaka stična točka mora kupcu dati razlog.

6. Stranka je izrazila ugovor 'Vaša cena je previsoka'. Kateri je najučinkovitejši pristop, ki temelji na AI?

• A) Takojšnja ponudba popusta
• B) Razumite koren ugovora in ga preoblikujte v smislu vrednosti in donosnosti naložbe ✔
• C) Prepirati se s stranko in reči, da se moti
• D) Zaprite temo in pojdite na drug izdelek

Pojasnilo: Učinkovito odpravljanje ugovorov zahteva najprej razumevanje ugovora (ne glede na to, ali gre za ceno ali zaznavanje vrednosti) in ga nato uokviriti v smislu ROI/vrednosti. Ponudba popusta takoj zmanjša vrednost.

7. AI ste dali prepis prodajnega klica in ustvarili opombo CRM. Kaj je najbolj kritično področje v zapisku?

• A) Koliko minut je trajal pogovor?
• B) Iz katerega mesta so se udeleženci povezali
• C) Počisti naslednji korak z znanim lastnikom in datumom ✔
• D) Kolikokrat so se vam smejali med intervjujem?

Opis: Operativna vrednost opombe CRM je v polju 'naslednji korak' z neto lastnikom in datumom. Če je naslednji korak nejasen, priložnost stagnira v načrtu in se izgubi.

8. Katera je najpomembnejša disciplina preverjanja pri pripravi nasprotnikove bojne karte z AI?

• A) Neposredno zaupanje AI, ker uporablja najsodobnejši model
• B) Izpostavljanje lastnega izdelka s pretiravanjem podatkov o konkurenci
• C) Dodajanje samo nasprotnikovega logotipa na mizo
• D) Potrjevanje trditev konkurentov z najnovejšimi in zanesljivimi viri ✔

Pojasnilo: umetna inteligenca lahko ustvari zastarele ali halucinirane informacije o cenah, lastnostih in strankah o konkurentih. Vsako trditev tekmovalca na Battlecardu je treba preveriti s posodobljenim in zanesljivim virom, preden gre v prodajo.

9. Umetni inteligenci ste dali analizirati podatke o cevovodu in reči, da bo 120 % cilja doseženega v tem četrtletju. Kako naj ravnate s to napovedjo?

• A) Poročanje neposredno vodstvu
• B) Število zaokrožite na 150 %
• C) Potrjevanje predpostavk, zaključnih verjetnosti in izračunov z resničnimi podatki ✔
• D) Popolno ignoriranje napovedi.

Opis: Numerične napovedi AI so odvisne od kakovosti vhodnih podatkov in predpostavk; ne bi smeli sprejeti slepo. Logiko izračuna, verjetnosti zaključka in predpostavke je treba preveriti in navzkrižno potrditi z resničnimi podatki.

10. Kateri nabor vhodnih podatkov je najboljši za AI pri izdelavi enostranskega lista?

• A) Ciljna osebnost, konkreten problem, vrednostna ponudba, diferenciatorji in ton znamke ✔
• B) Samo recite "napišite enostranski prispevek za naš izdelek"
• C) Samo leto ustanovitve podjetja
• D) Cenik konkurentov

Opis: Da bi umetna inteligenca proizvedla kakovostne rezultate, je treba dati kontekst, kot je ciljna osebnost, konkreten rešen problem, predlog vrednosti, razlikovalni elementi in ton blagovne znamke. Zahteva brez konteksta, kot je 'Napišite nam enostranski', ustvari splošen rezultat.