Utabiri wa Mauzo, Uchambuzi wa Bomba na Uzalishaji wa Maudhui ya Mauzo

Faida:

• Uwezo wa kuchambua data ya bomba na AI na kuunda maoni ya utabiri
• Uwezo wa kutoa haraka maudhui ya mauzo kama vile ukurasa mmoja, uwasilishaji na uchunguzi wa kesi
• Uwezo wa kukamilisha pato la AI na uthibitishaji wa nambari na toni ya chapa

Wakati robo ya mwisho inakaribia, swali la kiongozi wa mauzo daima ni sawa: "Je, tunaweza kufunga robo hii?" Jibu la swali hili sio hisia, limefichwa kwenye bomba lako. Lakini data ghafi ya bomba ni jedwali lenye fujo lenye safu na safu za mikataba, hatua, kiasi na tarehe; Inachukua muda kuona hadithi ndani. Akili Bandia inaweza kusoma jedwali hili na kutoa usambazaji wa hatua, vizuizi, mwenendo wa kiwango cha ushindi na tafsiri ya utabiri ndani ya dakika. Ujuzi huo huo wa bandia pia hutoa kwa haraka ukurasa mmoja, muhtasari wa uwasilishaji au uchunguzi wa kifani unaoelezea biashara ilishinda. Hata hivyo, ujumbe mkuu wa kitengo hiki ni huu: usikubali kwa upofu nambari yoyote au sentensi iliyotolewa na akili ya bandia. Mfano unachambua, unathibitisha.

Uchambuzi wa bomba: kutoka kwa data hadi maarifa

Uchambuzi wa bomba unatafuta kujibu swali "kazi hii ina afya gani" badala ya "kazi ni kiasi gani?" Vipimo muhimu vya kuangalia:

kipimo

inasema nini

ishara ya onyo

Usambazaji wa hatua

Ofa hupangwa kwa hatua gani?

Hatua nyingi za awali = utabiri mbaya

Mikataba iliyokwama

Fursa ambazo hazijaendelea kwa muda mrefu

Siku 60+ katika hatua sawa

kiwango cha kushinda

Ushindi / jumla imefungwa

Downtrend = shida ya mchakato

uwezekano wa kufungwa

Utabiri uliopimwa kwa hatua

Uzito wa matumaini kupita kiasi

Ukubwa wa wastani wa ofa

Mwelekeo wa ukubwa wa fursa

Inapungua = sehemu isiyo sahihi

Kidokezo kinachoweza kunakiliwa: uchambuzi wa bomba

Wewe ni mchambuzi wa shughuli za mauzo. Changanua data ya bomba hapa chini. Data: kila safu ni fursa; Safu wima: jina la mpango, hatua, kiasi, tarehe ya kuingia kwa hatua, makadirio ya kufunga. Pato:1. Usambazaji wa hatua (idadi ya fursa na jumla ya kiasi katika kila hatua)2. Fursa zilizozuiwa (zile zinazosalia katika hatua sawa kwa zaidi ya siku {{day}})3. Hesabu ya kiwango cha kushinda (kulingana na mikataba iliyofungwa)4. Muhtasari wa hatari: Fursa 3 zinazotishia utabiri na kwa niniKanuni: Tumia nambari zilizo katika data pekee. Nionyeshe fomula ya kila kipimo unachokokotoa ili niweze kuithibitisha. Kutabiri thamani ambayo haiko kwenye data; Ikiwa haipo, andika "data inakosa".Data:{{pipeline_verisi}}

Ufafanuzi wa utabiri na uthibitishaji wa nambari

Akili bandia inaweza kukuambia "robo hii itafunga kwa TL milioni 2.4". Sentensi hii inasikika kuwa sahihi, lakini kuna mawazo ya msingi: ni uwezekano gani wa kufungwa ulitumika? Ni ofa gani zimejumuishwa? Je, mtindo ulifanya makosa ya kuongeza? Njia ya kuthibitisha matokeo ya nambari ni kuuliza wazi mfano kwa mawazo na fomula yake. Kisha angalia angalau kipimo kimoja kwa mikono: kwa mfano, ongeza kiasi kilichopimwa cha matoleo matatu mwenyewe na ulinganishe na matokeo ya mfano. Mifano zinaweza kufanya makosa katika hesabu, hasa katika meza za safu nyingi.

Thibitisha utabiri ulio hapo juu katika umbizo lifuatalo:- Mawazo ya uwezekano wa kufunga uliyotumia (kwa hatua)- Ofa ulizojumuisha na kutojumuisha + kwa nini- Futa mchanganuo wa jumla wa hesabu yako iliyopimwa (dili) Ninahitaji kuweza kuthibitisha si nambari inayotokana bali jinsi ulivyoifikia.

Tahadhari: Takwimu ya utabiri inayotolewa na AI ni hesabu, sio ukweli, na inategemea kabisa pembejeo na mawazo. Muundo unaweza kutumia uzito wa uwezekano usio sahihi, kuongeza mistari kimakosa, au kuhesabu mpango mara mbili. Thibitisha wewe mwenyewe angalau kipimo kimoja na ufanye mawazo yaonekane kabla ya kuwasilisha nambari kwa wasimamizi. Utabiri ambao haujathibitishwa husababisha upangaji sahihi wa rasilimali.

Uzalishaji wa maudhui ya mauzo: seti nzuri ya pembejeo

Ubora wa AI kama ukurasa mmoja, staha au uchunguzi wa kifani unategemea kabisa ingizo unalotoa. Muhtasari mzuri wa maudhui unajumuisha vipengele hivi vitano: persona (kwa nani), tatizo (tunasuluhisha maumivu gani), pendekezo la thamani (kwa nini sisi), vitofautishi (jinsi tunavyotofautiana na shindano), na toni ya chapa (jinsi tunavyozungumza). Ikiwa hizi tano hazipo, modeli hiyo inajaza mapengo na maneno mafupi ya uuzaji na matokeo ni sawa na ya kila mtu mwingine.

Uzalishaji wa pager moja hatua kwa hatua

1. Kusanya seti ya pembejeo. Persona, tatizo, pendekezo la thamani, vitofautishi, toni ya chapa.
2. Eleza kusudi. Peja moja, rasimu ya sitaha, kifani kifani? Umbizo ni tofauti.
3. Toa mfano. Toa muhtasari wa muundo.
4. Thibitisha nambari. Thibitisha kila kipimo (ROI, muda, idadi ya wateja) iliyotajwa katika maudhui na data halisi.
5. Iweke kwenye toni ya chapa. Vuta lugha ya modeli kwenye mwongozo wako wa sauti wa shirika.
6. Idhini ya kibinadamu. Mwanadamu atakagua kabla ya kuichapisha.

Kidokezo kinachoweza kunakiliwa: paja moja

Tengeneza rasimu ya ukurasa mmoja. Ingizo:- Persona: {{target_persona}}- Tatizo tulilotatua: {{tatizo}}- Mapendekezo ya thamani: {{value_recommendation}}- Vitofautishi: {{differentiators}}- Toni ya chapa: {{brand_tone}}Muundo: (1) kichwa cha kuvutia, (3) suluhu la matatizo, (2) suluhu la matatizo, (2) suluhu la matatizo, (2) mahali pa uthibitisho, (6) CTA moja ya wavu. Kanuni: Usitengeneze takwimu halisi au madai ya wateja. Weka kishika nafasi cha "[metric to verify]" ambapo nambari inahitajika. Kaa mwaminifu kwa sauti ya chapa yako.

Kidokezo kinachoweza kunakiliwa: mfumo wa kifani

Tengeneza kiunzi kifani kutoka kwa taarifa zifuatazo za mteja:- Wasifu wa mteja: {{mteja}}- Tatizo la awali: {{tatizo}}- Utatuzi umetekelezwa: {{solution}}- Matokeo: {{matokeo}}Muundo: Changamoto -> Suluhu -> Hitimisho. Weka alama kwa kila nambari katika sehemu ya matokeo kwa lebo ya "[chanzo/uthibitishaji unahitajika]". Usiandike dai lolote ambalo mteja haliidhinishi kana kwamba lina uhakika.

Ufupi dhaifu / Ufupi wenye nguvu

DHAIFU: "Andika ukurasa mmoja wa bidhaa zetu." Matokeo: Maandishi ambayo ni ya jumla, yaliyojaa maneno mafupi, yasiyoeleweka yanaelekezwa kwa nani, yanaweza kuwa na takwimu zilizoundwa, na yanafanana na ya kila mtu mwingine.

GÜÇLÜ:"Persona: Meneja wa uendeshaji wa kampuni ya utengenezaji yenye watu 500. Tatizo: kupanga zamu kwa mikono hugharimu saa 6 kwa wiki. Pendekezo la thamani: tunabadilisha upangaji kiotomatiki na kupunguza kiwango cha makosa. Kitofautishi: kutii sheria za eneo, kuagiza katika wiki 2. Toni: rahisi, ya kuaminika, haijatamkwa kidogo. Weka kishikilia nafasi, kiweka mahali ambapo nambari inayolengwa inahitajika." inayoweza kuthibitishwa, inafaa kwa chapa.

Kesi ndogo: kurekebisha utabiri wa matumaini

Katika timu ya programu, meneja wa mauzo ana bomba lililochanganuliwa na akili ya bandia. Mfano hutoa utabiri mkali kwa robo. Msimamizi anaomba uchanganuzi wa makubaliano ya jumla ya uzani kutoka kwa mfano, kwa kufuata sheria katika kitengo. Anapochunguza nakala hiyo, anagundua mambo mawili: mwanamitindo alihesabu uwezekano wa asilimia 90 wa mpango mkubwa ambao umekwama katika hatua ya "mkataba" kwa siku sitini, wakati kwa kweli mpango huo uko hatarini; Zaidi ya hayo, rekodi mbili za mteja mmoja zilikusanywa kwa bahati mbaya mara mbili. Utabiri uliorekebishwa ni chini ya takwimu ya kwanza. Meneja huenda kwa usimamizi mkuu na takwimu hii ya kweli na kuahirisha uamuzi wa uajiri usio wa lazima. Mfano haukuwa mbaya; ilihitaji tu kuthibitishwa.

Kidokezo: Katika kuunda maudhui, usiwahi kuuliza modeli "kuunda" takwimu, lakini badala yake kuacha kishikilia nafasi. Lebo za "[metric to verify]" ni nafasi salama zinazosubiri kujazwa na data halisi baadaye, hivyo basi kuzuia takwimu zilizoundwa zisimfikie mteja.

Makosa ya kawaida

• Kukubali takwimu ya utabiri bila swali. Usiwasilishe makadirio yoyote bila kuona dhana na fomula.
• Kuamini hesabu ya mfano. Hitilafu za ujumlisho hutokea katika jedwali za safu nyingi; Angalia mwenyewe angalau kipimo kimoja.
• Kuomba maudhui yenye muhtasari dhaifu. Ikiwa hakuna mtu na kitofautishi, matokeo yatakuwa maneno mafupi.
• Kuchapisha takwimu za kubuni. Kuweka ROI na takwimu za wateja zinazotolewa na modeli kwenye ukurasa mmoja bila kuthibitisha kunaharibu uaminifu wa chapa.
• Kupuuza idhini ya mwanadamu. Hakuna maudhui ya mauzo yanayopaswa kuonyeshwa moja kwa moja bila ukaguzi wa kibinadamu.

Kwa muhtasari

• Uchambuzi wa bomba unauliza "kazi hii ina afya gani" badala ya "kazi ni kiasi gani"; Usambazaji wa hatua, kuziba na kiwango cha kushinda ni muhimu.
• Utabiri ni hesabu, sio ukweli; Uliza modeli kwa mawazo na fomula yake na uyathibitishe wewe mwenyewe.
• Muhtasari mzuri wa maudhui unajumuisha vipengele vitano: persona, tatizo, pendekezo la thamani, vitofautishi, toni ya chapa.
• Usitengeneze nambari katika pager moja, staha na kifani; Acha kishika nafasi na ujaze na data halisi.
• Iweke kwenye toni ya chapa na uhakikishe kupata idhini ya kibinadamu kabla ya kwenda moja kwa moja.

Jukumu la maombi

Chukua sampuli ya mistari 10-15 kutoka kwa data yako ya bomba (isiyojulikana) na uendeshe kidokezo cha "uchambuzi wa bomba". Thibitisha wewe mwenyewe kiwango cha ushindi na utabiri wa uzani uliotolewa na modeli kwa kuomba uchanganuzi wa fomula; Jaribu kutafuta angalau kosa moja au dhana yenye kutiliwa shaka. Kisha endesha kidokezo cha "peja-moja" kwa kuweka pembejeo dhabiti kwa mafanikio halisi ya mteja. Jaza kila kishika nafasi katika pato na data halisi, iliyothibitishwa na urekebishe maandishi kulingana na toni ya chapa yako. Toleo la mwisho linapaswa kuwa la ubora ambao, akionyeshwa kwa mwenzako, watasema "hii ni sauti yetu".

Mtihani wa Moduli

1. Unapotumia AI katika mauzo, jukumu kuu la ni lipi kati ya maamuzi yafuatayo linapaswa kubaki kwa muuzaji wa kibinadamu kila wakati?

• A) Usahihi wa kuweka bei na ahadi zilizowasilishwa kwa mteja ✔
• B) Kuunda toleo la kwanza la rasimu ya barua pepe
• C) Kutenganisha maelezo ya mkutano katika vipengele
• D) Pendekeza njia tatu mbadala za mstari wa somo

Maelezo: AI inaweza kutoa rasimu, utafiti na muhtasari; Hata hivyo, wanadamu wanawajibika kwa usahihi na maadili ya maamuzi ya lazima kama vile ahadi ya bei, hali ya mkataba na ahadi rasmi kwa mteja. Maamuzi haya hayapaswi kuwasilishwa bila uthibitisho.

2. Je, herufi 'A' katika mfumo wa BANT inatumika nini kufuzu uongozi?

• A) Uchambuzi
• B) Mamlaka (mamlaka ya ununuzi) ✔
• C) Akaunti (saizi ya akaunti)
• D) Kuasili

Maelezo: TAPE; Inajumuisha maneno Bajeti (bajeti), Mamlaka (mamlaka), Haja (mahitaji) na Ratiba ya Wakati (muda). 'A' inarejelea mtu ambaye ana mamlaka (Mamlaka) katika uamuzi wa ununuzi.

3. Kwa nini barua pepe baridi inayotokana na AI inaweza kuishia kwenye folda ya barua taka na isibadilishwe?

• A) Kwa sababu ni fupi sana
• B) Kwa sababu ina alama ya kuuliza
• C) Kwa sababu si ya kibinafsi, ni ya jumla na haina umuhimu kwa mnunuzi ✔
• D) Kwa sababu huanza na jina la mpokeaji

Ufafanuzi: Barua pepe nyingi ambazo si za kibinafsi, za kawaida na zisizo na umuhimu kwa mpokeaji zote huanzisha vichujio vya barua taka na hazileti mtazamo wa thamani kwa mpokeaji. Barua pepe isiyofaa inayotumika ni pamoja na tukio la kianzishaji maalum kwa mpokeaji na pendekezo bayana la thamani.

4. Wakati wa kuandaa pendekezo kwa mteja, uliona maneno '300% ongezeko la tija lililohakikishwa katika sekta hiyo' kutoka kwa AI. Ni tabia ipi iliyo sahihi zaidi?

• A) Iache kama ilivyo kwa sababu inavutia
• B) Ongeza nambari zaidi na uandike 500%
• C) Isogeze hadi juu ya pendekezo kwa herufi kubwa
• D) Kubadilisha dai kwa taarifa inayoweza kuthibitishwa, ya kweli na chanzo ✔

Ufafanuzi: Madai yasiyothibitishwa, yaliyotiwa chumvi na yaliyohakikishwa hayana maadili na yanaleta hatari za kisheria. Taarifa inapaswa kuondolewa au kubadilishwa ndani ya masafa mahususi, mahususi na halisi.

5. Ni ipi kati ya zifuatazo ni mbinu bora wakati wa kubuni mlolongo wa ufuatiliaji wa kibinafsi?

• A) Kutoa thamani mpya, maarifa au nyenzo kwa kila ufuatiliaji ✔
• B) Kurudia sentensi ile ile ya 'kukagua tu' katika kila ujumbe
• C) Kutuma barua pepe sawa mara mbili kwa siku
• D) Ikiwa jibu la kwanza halijapokelewa, kughairi mfululizo mzima

Maelezo: Mfululizo mzuri wa ufuatiliaji unatoa thamani mpya (yaliyomo, mfano, maarifa) na kila ujumbe na haisemi tu 'kuangalia' tu. Kila sehemu ya kugusa inapaswa kumpa mnunuzi sababu.

6. Mteja alitoa pingamizi 'Bei yako ni kubwa sana'. Ni ipi njia bora zaidi inayoendeshwa na AI?

• A) Kutoa punguzo mara moja
• B) Elewa mzizi wa pingamizi na uifanye upya kwa suala la thamani na ROI ✔
• C) Kubishana na mteja na kusema kwamba amekosea
• D) Funga mada na uendelee kwenye bidhaa nyingine

Ufafanuzi: Kukabiliana kwa ufanisi kwa pingamizi kunahitaji kwanza kuelewa pingamizi (iwe ni bei au mtazamo wa thamani) na kisha kulitunga kulingana na ROI/thamani. Kutoa punguzo mara moja hupunguza thamani.

7. Ulitoa manukuu ya simu ya mauzo kwa AI na kuunda noti ya CRM. Ni eneo gani muhimu zaidi kwenye noti?

• A) Mazungumzo yalichukua dakika ngapi?
• B) Washiriki waliungana kutoka mji gani
• C) Futa hatua inayofuata na mmiliki anayejulikana na tarehe ✔
• D) Ni mara ngapi zilichekwa wakati wa mahojiano?

Maelezo: Thamani ya uendeshaji ya noti ya CRM iko katika sehemu ya 'hatua inayofuata' na mmiliki wa wavu na tarehe. Ikiwa hatua inayofuata haijulikani, fursa hiyo inasimama kwenye bomba na inapotea.

8. Ni nidhamu gani muhimu zaidi ya uthibitishaji unapotayarisha kadi ya vita ya mpinzani kwa kutumia AI?

• A) Kuamini AI moja kwa moja kwa sababu inatumia modeli iliyosasishwa zaidi
• B) Kuangazia bidhaa ya mtu mwenyewe kwa kutia chumvi habari ya mshindani
• C) Kuongeza tu nembo ya mpinzani kwenye meza
• D) Kuthibitisha madai ya mshindani kwa vyanzo vya kisasa na vya kuaminika ✔

Ufafanuzi: AI inaweza kutoa bei iliyopitwa na wakati au iliyoidhinishwa, vipengele na maelezo ya mteja kuhusu washindani. Kila dai la mshindani kwenye Battlecard lazima lithibitishwe na chanzo kilichosasishwa na cha kuaminika kabla ya kuuzwa.

9. Ulifanya AI ichambue data ya Bomba na kusema '120% ya lengo litafikiwa robo hii'. Je, unapaswa kushughulikia utabiri huu vipi?

• A) Kuripoti moja kwa moja kwa usimamizi
• B) Zungusha nambari hadi 150%
• C) Kuthibitisha mawazo, uwezekano wa kufunga na hesabu na data halisi ✔
• D) Kupuuza kabisa utabiri.

Maelezo: Utabiri wa nambari za AI hutegemea ubora wa data ya pembejeo na mawazo; haipaswi kukubaliwa kwa upofu. Mantiki ya kukokotoa, uwezekano wa kufungwa na dhana zinapaswa kuangaliwa na kuthibitishwa na data halisi.

10. Ni seti gani bora zaidi ya pembejeo za kutoa kwa AI wakati wa kutengeneza paja moja?

• A) Mtu lengwa, tatizo thabiti, pendekezo la thamani, vitofautishi na toni ya chapa ✔
• B) Sema tu 'andika ukurasa mmoja wa bidhaa zetu'
• C) Mwaka tu wa kuanzishwa kwa kampuni
• D) Orodha ya bei ya washindani

Maelezo: Ili AI itoe matokeo ya ubora, muktadha lazima utolewe kama vile mtu lengwa, tatizo madhubuti lililotatuliwa, pendekezo la thamani, vitofautishi na toni ya chapa. Ombi lisilo na muktadha kama vile 'Tuandikie ukurasa mmoja' hutoa matokeo ya jumla.