Оценка «вероятности выигрыша», отображаемая в сделке в вашей CRM, может быть либо самым полезным показателем на странице, либо тем, который игнорируют чаще всего, и разница не в математике. Важно, отражает ли оценка то, что действительно предсказывает закрытие сделки именно в вашей воронке, или это универсальная модель, позаимствованная у поставщика и основанная на данных его среднего клиента. Вот что отличает функцию оценки вероятности выигрыша, которой стоит доверять, от простой декорации.
Почему большинство оценок вероятности выигрыша игнорируют
Оценка, построенная только на этапе и количестве дней на этапе, считает, что у каждой сделки в статусе "Предложение отправлено" одинаковая вероятность закрытия, независимо от того, кто покупатель, не перестал ли чемпион выходить на связь и не переносилась ли сделка уже дважды на следующий квартал. Менеджеры быстро понимают, что показатель не отражает реальность, и как только доверие исчезает, никто больше не смотрит на этот столбец - он превращается в фоновую деталь на странице сделки.
На что вместо этого смотрит действительно полезная версия
Полезная оценка должна учитывать сигналы, характерные для того, как сделки действительно проходят в вашей команде: недавность взаимодействия (не перестал ли покупатель выходить на связь), многопоточность (есть ли больше одного контакта или вся сделка зависит от одного человека), скорость сделки относительно вашего собственного исторического среднего и коэффициенты конверсии между этапами, рассчитанные по вашей реальной истории успешно закрытых и проигранных сделок, а не по отраслевому ориентиру. Модель также следует регулярно перепроверять по фактическим результатам: оценка, которая была точной в прошлом году, но не переобучалась на закрытых сделках этого года, незаметно начнёт ошибаться.
Прогнозирование: как превратить оценки сделок в показатель, на который руководство сможет опираться
Взвешивает каждую открытую сделку с учётом ваших собственных исторических показателей закрытия на каждом этапе, а не фиксированной вероятности, усреднённой по отрасли, прежде чем включить её в показатель этого квартала.
Посмотреть профиль Hannah →Проблема качества данных, лежащая в основе каждой оценки
Оценка вероятности выигрыша хороша лишь настолько, насколько хороши поля CRM, которые её питают; этот навык выявляет неправильно указанный этап или устаревшую запись, незаметно снижающие точность всей модели.
Посмотреть профиль Corvin →Как руководителю отдела продаж на самом деле использовать оценку
Использует оценку, чтобы определить, по каким сделкам на этой неделе действительно нужен коучинг, вместо того чтобы слепо доверять числу или полностью его игнорировать.
Посмотреть профиль Daniel →Вопросы, которые стоит задать, прежде чем доверять оценке поставщика
Спросите, на каких именно данных обучается модель и сравнивали ли её результаты с вашими собственными историческими данными об успешных и неуспешных сделках или с универсальным набором данных. Спросите, как часто её переобучают. И проследите, что происходит с оценкой сделки, когда лицо, принимающее решение, перестаёт выходить на связь на две недели: если число не меняется, модель на самом деле не оценивает риск, а учитывает только этап и дату.
Часто задаваемые вопросы
Должны ли менеджеры по продажам когда-либо переопределять оценку вероятности выигрыша? Да, менеджер, который знает, что покупатель потерял интерес, располагает информацией, которой у модели пока нет, и должен зафиксировать этот контекст, а не молча доверять числу или игнорировать его.
Как часто следует переобучать модель? Как минимум ежеквартально, поскольку показатели закрытия сделок и поведение покупателей меняются, а модель, обученная на устаревших данных, постепенно начинает ошибаться, и никто этого не замечает.
Полезна ли оценка вероятности выигрыша для небольшой воронки? Чтобы она имела смысл, нужно достаточно исторических сделок с успешным и неуспешным закрытием; команде, у которой закрыто меньше нескольких десятков сделок, следует воспринимать любую оценку как приблизительную, а не как точное число.
