ينبغي أن توضح عملية تقييم العملاء المحتملين سبب أهمية الحساب.

لا يكون نموذج تقييم العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي مفيدًا إلا عندما يساعد التقييم مندوب المبيعات على اتخاذ قرار أفضل. أما الرقم المرتفع دون تفسير فيُسبب الارتباك. تحتاج فرق مبيعات التصدير إلى معرفة ما إذا كان حساب العميل قويًا بناءً على مدى ملاءمة المنتج، أو النشاط الأخير، أو سلوك الاستيراد، أو الاهتمام بالموقع الإلكتروني، أو سجل إدارة علاقات العملاء، أو مزيج من هذه المؤشرات.

لا ينبغي أن يحل النموذج محلّ الخبرة البيعية، بل يجب أن يقلل الوقت المُستغرق في فرز القوائم المُعقدة، وأن يُساعد الفريق على التركيز على الحسابات التي تستحق مراجعة بشرية. يُوفر نموذج تقييم العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي لغةً مشتركةً للمديرين حول جودة مسار المبيعات، ويُعطي مندوبي المبيعات سببًا عمليًا لاختيار حسابٍ دون غيره.

ابدأ بالملاءمة قبل النية

تُعدّ مؤشرات النية جذابة، لكنها ضعيفة إذا لم يتطابق الحساب مع المنتج. فقد يكون المشتري نشطًا على الإنترنت ولكنه لا يزال خارج منطقتك، أو نطاق حجم مبيعاتك، أو متطلبات شهاداتك، أو موقعك السعري. يجب أن يشمل التوافق نوع الشركة، والسوق، ومدى ملاءمة الفئة، ودور الشراء المتوقع، والقدرة على استخدام المنتج.

بمجرد التأكد من ملاءمة البيانات، تصبح مؤشرات التوقيت أكثر أهمية. فزيارات الموقع الإلكتروني الأخيرة، والنشاط التجاري، وطلبات العينات، والتوسع العام، أو سجل عروض الأسعار، كلها عوامل تساهم في رفع مستوى الأولوية. ويمنع هذا الترتيب نموذج تقييم العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي من إعطاء الأولوية للأنشطة غير الضرورية على الحسابات التي تتوافق فعلاً مع استراتيجية المبيعات.

• قم بتقييم مدى ملاءمة الشركة قبل النشاط الأخير.
• فصل أهمية المنتج عن حجم الشركة بشكل عام.
• خفض الدرجات عندما يكون دور جهة الاتصال أو مدى ملاءمتها للسوق غير واضح.

زوّد فرق المبيعات بأسباب تقييم شفافة

يصعب الوثوق بتقييم الصندوق الأسود. ينبغي على مندوبي المبيعات الاطلاع على الأسباب الرئيسية وراء هذا التقييم: مدى تطابق السوق المستهدف، ومدى تطابق فئة المنتج، وتكرار النشاط، ومرحلة إدارة علاقات العملاء، ودور المشتري، أو الاستفسار الأخير. عندما تكون الأسباب واضحة، يستطيع مندوب المبيعات صياغة رسالة أفضل، ويستطيع المديرون تحسين النموذج.

تُسهم الأسباب الواضحة أيضًا في عملية التدريب. فإذا تجاهل مندوبو المبيعات حسابات العملاء ذوي الجودة العالية، يمكن للمديرين الاستفسار عن السبب. وإذا استمر النموذج في إظهار حسابات العملاء ذوي الجودة المنخفضة، يمكن تعديل قواعد التقييم. وبذلك، يتحول النموذج إلى نظام تعليمي بدلًا من كونه قائمة تصنيف ثابتة.

استخدم الإشارات السلبية بالإضافة إلى الإشارات الإيجابية

تُضيف العديد من أنظمة التقييم نقاطًا فقط، بينما تُخصم النماذج الأقوى نقاطًا أيضًا. قد تُؤدي السجلات القديمة، وبيانات الاتصال المفقودة، وعدم تطابق المنتج، ومشاكل الخدمة غير المُحلة، والمناطق غير المدعومة، وتكرار عدم الاستجابة، إلى خفض أولوية الطلبات. يُحافظ هذا على تنظيم قائمة الانتظار ويحمي فريق المبيعات من إهدار الجهد.

تُعدّ الإشارات السلبية مفيدةً للغاية في مبيعات التصدير، لأنّ مصادر البيانات غالبًا ما تكون غير متجانسة. فقد تظهر شركةٌ ما في قائمةٍ ما، لكنّها تفتقر إلى معلومات الاتصال المُحدّثة. وقد يبدو السوق نشطًا، لكنّه يتطلّب مستنداتٍ لا يستطيع المورّد توفيرها. لذا، ينبغي أن يعكس نموذج تقييم العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي هذه القيود العملية.

تقييم النتائج مقابل النتائج الحقيقية

ينبغي مراجعة النموذج بناءً على الردود، والمحادثات المؤهلة، وعروض الأسعار، وطلبات العينات، والطلبات الفعلية. إذا كانت الحسابات ذات التقييم العالي نادراً ما تتقدم، فقد يكون النموذج يبالغ في تقدير النية الضعيفة. أما إذا كانت الحسابات ذات التقييم المنخفض تتحول إلى عملاء فعليين، فقد يكون الفريق يغفل عاملاً مهماً من عوامل التوافق.

تُسهم المراجعة الشهرية في ضمان توافق نموذج تقييم العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع واقع المبيعات. كما تُساعد الشركة على التكيف مع تغيرات الأسواق والمنتجات وسلوك المستهلكين. التقييم الجيد ليس عملية إعداد لمرة واحدة، بل هو عملية تشغيلية مستمرة.

حدد وتيرة مراجعة لتغييرات التقييم

ينبغي أن يكون لنموذج تقييم العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي مسؤولٌ عنه، وأن يخضع لمراجعة دورية. فبدون مسؤولية، تصبح قواعد التقييم قديمة عند تغيير خط الإنتاج، أو ظهور سوق جديدة، أو عندما يكتشف الفريق أن الإشارة أضعف من المتوقع. ويمكن للمراجعة الشهرية مقارنة الحسابات الأعلى تقييمًا بالردود الفعلية، والاجتماعات المؤهلة، وطلبات العينات، والطلبات.

ينبغي على المديرين أيضًا مراجعة الحسابات المرفوضة. إذا تجاهل مندوبو المبيعات الشركات ذات التقييم العالي بشكل متكرر، فقد يكون السبب مفيدًا: نقص بيانات الاتصال، أو توقعات سوقية غير مدعومة، أو عدم تطابق المنتج مع احتياجات العميل لم يرصده النموذج. تساعد هذه الاستثناءات في تحسين النموذج وزيادة ثقة الفريق في التقييم.

استخدم النتائج لتوجيه سير العمل، وليس لاستبداله.

ينبغي أن يُحفّز التقييم إجراءً لاحقاً. على سبيل المثال، قد تخضع الحسابات المتميزة لبحث يدوي وتواصل شخصي. أما الحسابات المتوسطة، فقد تخضع لعملية رعاية أقل صرامة. بينما قد تُستبعد الحسابات الأقل ملاءمة من الحملات حتى ظهور أدلة أقوى. هذا يُبقي نموذج تقييم العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي مرتبطاً بالتنفيذ اليومي بدلاً من أن يكون مجرد تصنيف شكلي.

أين يندرج SaleAI

تساعد SaleAI فرق B2B على ربط بيانات المبيعات، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وسير عمل إدارة علاقات العملاء، ومحتوى المتجر بحيث تصبح هذه العملية عملاً قابلاً للتكرار بدلاً من البحث اليدوي المتفرق.