改变销售预测准确率的4个最佳实践!

       销售预测对高效销售管理和业务资源配置至关重要。降低库存、协调工人工期、采购备料、评估销售团队都需要精准的销售预测 。 尽管销售预测十分重要,但进行高质量的销售预测却并非易事。 以销售经理为例,大部分都非常恐惧在月底交付他们销售预测,这是有原因的,CSO Insights有一项调查显示只有48%的预测最终会被关闭。在你的销售管道中的业务机会关闭几率比仍硬币的几率还低,这非常恐怖。

       我们如何解释并解决这个问题?预测是几个不同因素的组合。

      √ 销售经理会考虑他们单位的销售历史、销售流程、销售周期的速度以及销售代表的可靠性等。
      √ 他们试图去理解潜在客户的购买意图和真正动机。
      第一个输入应该是销售组织控制的能力。一些潜在客户故作神秘而且非常难搞定。一个成熟的销售组织,有比较固定的流程和可靠的销售代表,更有可能应对这些挑战并更有可能达到他们的预测金额。

      提高预测关闭率的根本目的是更好的了解买家以及他们的购买过程。一厢情愿的想法并不是一个很好的销售策略。这里有一些所有销售经理都可以灌输给他们团队的最佳实践,以改变销售预测的准确率。

       数字身体语言可以非常有意义

       现在很大一部分业务都是在远程完成的。我们越来越少与我们的客户和我们在同一个房间里交流并可以有一个在会议结束时和他们握手。肢体语言可以告诉我们很多客户对我们的的真实想法。在电子邮件和电话会议中,我们需要同样的工具来帮助我们洞察买家真实想法。

       解决这个问题的办法之一是跟踪你与客户分享的内容。通过电子邮件、陈述、建议、跟踪所有的一切。通过这个过程,你会了解你的客户如何处理你的内容,告诉你他们对你的产品或服务的重视度。例如,如果你与买家分享内容,他们没有仔细查看它,这不是一个好迹象。更糟的是,如果你的提案阶段,他们还没有打开你的提议,你需要非常小心去做预测。如果迹象不好的话,你需要主动参与找出发生的原因。好的方面就是有很多内容跟踪的场景会提供给你有价值的信息,你可以使用它们来更好地评估业务的健康度。

       你的高度足够高吗?

       一个非常常见的错误是,许多销售人员没有接触实际决策者。他们只能和决策者的授权人接触,往往授权人没有足够大的权利,也不够深入洞察他们的组织的重要事项。这已成为现代呼入电话的常见现象。下载你的产品白皮书或试用你软件的人并不是最终的买家。卖家通常在呼出电话时更加谨慎寻找目标决策人,但通常呼入电话时却忽略了接触到关键决策者。

       解决这个问题的方法是询问客户的购买流程。我们的目标是获得所需的信息而不是骚扰你的联系人。可以询问他们之前是怎么来购买类似的解决方案的。他们如何评估?有多少人参与?他们通常怎么做决定。你需要的答案通常会在这些问题中得到解答。现在,有了这些信息,你就可以接近所有必要的决策者和了解他们的优先级和他们如何思考你的解决方案。这将进一步帮助你关闭一个跟进的交易。

       在你的预计关闭日期前尝试关闭

       一个非常好的方法来测试是否能交易是执行某些人所说的“试关闭”。一个基本的模式是整理好整个协议,然后问客户是否愿意基于这些条款关闭这个交易。需要直接问“今天您是否愿意签署?“这种方法是一种非常有效的方法去找到对方隐形的反对意见。甚至可以判断对方是不是决策者。一旦你了解问题所在,就可以更好的解决它们,然后重新找到实际的买家并最终赢得交易。

       你是一个风险

       销售人员有时会由于太专注于关闭交易,他们没有站在买方的位置考虑。在大多数情况下,买方比卖方承担更多的风险。如果卖方不能成交是不幸的,但这是销售的本质。如果买家决定购买,如果这是一个糟糕的产品或服务,他们就会面临一个非常大的麻烦。卖方代表了买方的风险,然后应对风险的方法之一就是不接受它。

       你的目标是减少买家的风险。这意味着你将持续的支持他们即使在交易已经完成后。你需要持续的帮助客户,快乐的客户会给你推荐更多的客户。

       所有这些因素有助于获得更好的理解你的买家以及他们与你成交的可能性。要采取主动,不要让你的预测噩梦成为现实。

       欢迎转载,转载请注明出处:怡海软件(http://www.frensworkz.com/

 

转载于:https://my.oschina.net/frensworkz/blog/2221542

### 提升机器学习模型准确率的方法 为了提高机器学习模型的准确性,可以从以下几个方面入手: #### 数据质量优化 高质量的数据对于构建高性能模型至关重要。数据清洗可以去除噪声和异常值,从而减少对模型预测的影响[^1]。此外,增加更多的特征或者改进现有特征的质量也可以显著改善模型的表现。 #### 调整超参数 通过调整算法中的超参数来寻找最佳配置是一种常见做法。例如,在决策树中调节最大深度、最小分裂样本数等参数可以帮助防止过拟合或欠拟合现象的发生[^3]。 #### 使用交叉验证技术 相比于简单地将数据集划分为训练集和测试集的比例拆分法,采用k折交叉验证(k-fold Cross Validation)能够更可靠地估计模型性能并帮助发现潜在问题如偏差-方差权衡失当等问题[^2]。 #### 集成学习方法的应用 集成多个弱分类器形成强分类器是另一种有效途径。随机森林(Random Forests),梯度提升机(Gradient Boosting Machines)都是基于此理念的成功案例之一。 ### 评估技巧 除了上述提到的各种手段外,还需要运用合适的指标去衡量这些改变带来的实际效果: - **错误率(Error Rate)** 和 **精度(Accuracy)** 是最基础也是最容易理解的方式,但是它们可能会掩盖一些重要的细节特别是类别不平衡的情况下; - 对于二元分类任务来说,**查准率(Precision)** 和 **查全率(Recall)** 则提供了更加细致入微的角度来看待正类别的识别状况; 下面给出一段Python代码实现KNN(K Nearest Neighbor)算法并通过网格搜索(Grid Search)来进行最优邻居数量的选择过程作为例子展示如何实践以上理论概念. ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载鸢尾花数据集 data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2) param_grid = {'n_neighbors': range(1, 31)} grid_search = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print(f'Best parameters: {grid_search.best_params_}') print(f'Score with best parameter set on unseen data: {grid_search.score(X_test, y_test)}') ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值