Su questa pagina
- Perché la maggior parte dei punteggi di probabilità di vittoria viene ignorata
- Cosa considera invece una versione davvero utile
- Previsioni: trasformare i punteggi delle trattative in un dato su cui la leadership può agire
- Il problema dell'igiene dei dati alla base di ogni punteggio
- Come dovrebbe usare concretamente il punteggio un sales manager
- Domande da porre prima di fidarti del punteggio di un fornitore
- FAQ
Un punteggio di "probabilità di vittoria" presente in una trattativa nel tuo CRM è il dato più utile della pagina oppure quello più ignorato, e la differenza non sta nella matematica. Sta nel fatto che il punteggio rifletta ciò che prevede davvero una chiusura nella tua pipeline specifica o sia un modello generico preso dalla media dei clienti di un fornitore. Ecco cosa distingue una funzionalità di probabilità di vittoria di cui vale la pena fidarsi da una che è solo decorativa.
Perché la maggior parte dei punteggi di probabilità di vittoria viene ignorata
Un punteggio basato solo sulla fase e sui giorni trascorsi nella fase tratta ogni trattativa in "Proposta inviata" come ugualmente probabile da chiudere, indipendentemente da chi sia l'acquirente, dal fatto che un champion abbia smesso di rispondere o che la trattativa sia già slittata di trimestre due volte. I commerciali capiscono rapidamente che il dato non riflette la realtà e, una volta persa la fiducia, nessuno guarda più quella colonna: diventa parte dello sfondo nella pagina della trattativa.
Cosa considera invece una versione davvero utile
Un punteggio utile deve basarsi su segnali specifici di come si comportano realmente le trattative nel tuo team: la recenza dell'engagement (l'acquirente ha smesso di rispondere?), il multi-threading (c'è più di un contatto o l'intera trattativa dipende da una sola persona?), la velocità della trattativa rispetto alla tua media storica e i tassi di conversione da una fase all'altra ricavati dalla tua cronologia reale delle trattative vinte e perse, non da un benchmark di settore. Il modello dovrebbe inoltre essere verificato regolarmente rispetto ai risultati: un punteggio accurato l'anno scorso, ma non riaddestrato sulle trattative chiuse quest'anno, finirà silenziosamente per diventare inattendibile.
Previsioni: trasformare i punteggi delle trattative in un dato su cui la leadership può agire
Confronta ogni trattativa aperta con i tuoi tassi storici di chiusura per fase, invece di usare una probabilità fissa basata sulla media del settore, prima di includerla nel dato di questo trimestre.
Vedi Hannah →Il problema dell'igiene dei dati alla base di ogni punteggio
Un punteggio di probabilità di vittoria è valido solo quanto i campi CRM che lo alimentano; questo individua la fase contrassegnata erroneamente o il record obsoleto che sta silenziosamente riducendo l'accuratezza dell'intero modello.
Vedi Corvin →Come dovrebbe usare concretamente il punteggio un sales manager
Usa il punteggio per segnalare quali trattative richiedono una vera conversazione di coaching questa settimana, invece di fidarsi ciecamente del numero o ignorarlo del tutto.
Vedi Daniel →Domande da porre prima di fidarti del punteggio di un fornitore
Chiedi su quali dati si addestra effettivamente il modello e se è stato confrontato con i tuoi dati storici di vittorie e sconfitte o con un dataset generico. Chiedi con quale frequenza viene riaddestrato. E osserva cosa succede al punteggio di una trattativa quando un sostenitore interno smette di rispondere per due settimane: se il numero non cambia, non sta davvero modellando il rischio, ma solo la fase e la data.
FAQ
I rappresentanti dovrebbero mai sovrascrivere un punteggio di probabilità di vittoria? Sì, un rappresentante che sa che l'acquirente si è raffreddato dispone di informazioni che il modello non ha ancora e dovrebbe registrare quel contesto invece di fidarsi silenziosamente del numero o ignorarlo.
Con quale frequenza dovrebbe essere riaddestrato il modello? Almeno ogni trimestre, poiché i tassi di chiusura e il comportamento degli acquirenti cambiano, e un punteggio addestrato su dati obsoleti diventa impreciso senza che nessuno se ne accorga.
Un punteggio di probabilità di vittoria è utile per una pipeline ridotta? Deve basarsi su un numero sufficiente di trattative storiche vinte e perse per avere un significato; un team con meno di qualche decina di trattative chiuse dovrebbe considerare qualsiasi punteggio come una stima approssimativa, non come un valore assoluto.