Jedną z funkcji, którą oferują niektóre systemy CRM, jest prognozowanie sprzedaży. Jak ta funkcja dokładnie działa i czy rzeczywiście jest przydatna? Co wpływa na jej skuteczność? Odpowiadamy!
W jaki sposób system CRM prognozuje sprzedaż?
Do systemu CRM na bieżąco wprowadzane są (a także wpływają automatycznie z innych źródeł powiązanych z systemem) dane o sprzedaży dla poszczególnych klientów, często wraz z wieloma wartościowymi informacjami – kwotami, danymi odnośnie tego, na jakim etapie sprzedaży obecnie znajduje się transakcja i nie tylko.
Wszystkie te dane są następnie agregowane przez system i na ich podstawie szacowana jest prognozowana sprzedaż na określony okres, czy to dla całej firmy, czy jednego konkretnego klienta. Trzeba przy tym wskazać, że sytuacja na świecie (a także w samej firmie oraz w życiu i firmach klientów) może bardzo się zmienić w okresie między jedną sprzedażą a drugą, czego takie narzędzie do predykcji nie będzie mogło wziąć pod uwagę, a dane historyczne nie będą już wtedy miały zastosowania.
Im dokładniejsze są dane dotyczące wszystkich kroków podjętych przez pracownika, tym więcej można z takich danych wyciągnąć. Dlatego też w systemie powinny być zapisywane wszystkie wizyty, spotkania, rozmowy, przypomnienia i nie tylko.
Czy prognozowanie sprzedaży przez CRM jest użyteczne?
Narzędzie pozwalające na prognozowanie sprzedaży jest użyteczne, ale nie należy na nim opierać całej strategii finansowej firmy. Jest ono przydatne przede wszystkim jako narzędzie do planowania i ustalania, jakie schematy działania sprawdzają się najlepiej i w jakim kierunku trzeba iść jako firma, żeby osiągać jak najlepsze rezultaty.
Systemy predykcji, dzięki swojej ogromnej mocy obliczeniowej, są w stanie znacznie szybciej niż człowiek dokonać wszystkich obliczeń i przedstawić dane statystyczne, z których może na przykład wynikać, że umówienie pierwszego spotkania telefonicznie, a nie mailowo daje większe prawdopodobieństwo na “domknięcie” transakcji. Trzeba przy tym pamiętać, że im więcej danych ma do dyspozycji algorytm, tym wyniki są precyzyjniejsze.
Jeśli bowiem mamy na przykład tylko dwie sprzedaże do przeanalizowania i jedna z nich się powiodła, a druga nie, sucha statystyka wskazywałaby na 50% prawdopodobieństwa sukcesu. Gdyby wziąć pod uwagę także 8 kolejnych transakcji, mogłoby się okazać, że wszystkie z nich też są nieudane i przy większej próbce prawdopodobieństwo sukcesu to bardziej realistyczne 10%. Oczywiście, kilka czy kilkanaście transakcji to wciąż bardzo mało – im będzie ich więcej, tym lepiej.