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. Dipende dal fatto che il punteggio rifletta ciò che predice davvero una chiusura nella tua specifica pipeline oppure un modello generico preso dalla media dei clienti di un fornitore. Ecco cosa distingue una funzionalità di probabilità di vittoria degna di fiducia da una semplice decorazione.
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 promotore abbia smesso di rispondere o che la trattativa sia già slittata di un trimestre per due volte. I commerciali capiscono rapidamente che il numero non riflette la realtà e, una volta persa la fiducia, nessuno guarda più quella colonna: diventa solo uno sfondo nella pagina della trattativa.
Come appare invece una versione davvero valida
Un punteggio utile deve basarsi su segnali specifici di come si comportano realmente le trattative nel tuo team: la recente attività di coinvolgimento (l'acquirente è sparito?), il coinvolgimento di più interlocutori (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 di 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 inaffidabile.
Previsioni: trasformare i punteggi delle trattative in un dato su cui la leadership può agire
Valuta ogni trattativa aperta in base ai 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.
Scopri Hannah →Il problema dell'igiene dei dati alla base di ogni punteggio
Un punteggio di probabilità di vincita è valido solo quanto i campi CRM che lo alimentano; questo individua la fase contrassegnata erroneamente o il record obsoleto che riduce silenziosamente l'accuratezza dell'intero modello.
Scopri Corvin →Come un sales manager dovrebbe usare davvero il punteggio
Usa il punteggio per individuare le trattative che richiedono una vera conversazione di coaching questa settimana, invece di fidarti ciecamente del numero o ignorarlo del tutto.
Scopri Daniel →Domande da porre prima di fidarti del punteggio di un fornitore
Chiedi su quali dati venga effettivamente addestrato il modello e se sia stato confrontato con i tuoi dati storici di vittorie e sconfitte o con un dataset generico. Chiedi con quale frequenza venga 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.
Domande frequenti
I rappresentanti dovrebbero mai sovrascrivere un punteggio di probabilità di vincita? Sì, un rappresentante che sa che l'acquirente si è raffreddato dispone di informazioni che il modello non ha ancora e dovrebbe registrare questo contesto invece di fidarsi ciecamente del numero o ignorarlo senza dirlo.
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 vincita 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 concluse dovrebbe considerare qualsiasi punteggio come una stima approssimativa, non come un numero assoluto.
