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AI Scoring dans le CRM

Comment vos managers des ventes déterminent-ils quelle transaction a le plus de chances de gagner ? Suivent-ils leur intuition ou remarquent-ils quelque chose en commun dans les transactions gagnés avec succès ?

Bitrix24 peut analyser les données existantes dans votre CRM et montrer la probabilité de succès de nouveaux prospects et transactions. De plus, Bitrix24 peut montrer quels événements influencent le plus la probabilité de succès.

AI Scoring utilise des données existantes. La prévision sera plus précise avec une grande quantité d'informations.

AI Scoring du CRM n'est pas disponible sur tous les plans tarifaires Bitrix24. Vous pouvez en savoir plus sur la page des tarifs.

Comment cela fonctionne

Accédez à la section CRM et ouvrez n'importe quel prospect ou transaction. En haut du formulaire, se trouve le bouton AI24 Scoring.

Tout d'abord, le système doit passer par une étape d'apprentissage de données réelles de votre CRM.

Au moins 2 000 éléments fermés avec des activités sont nécessaires pour l'analyse primaire. Si vous travaillez avec des transactions, il doit y avoir au moins 2 000 transactions fermées dans le même pipeline. Chaque transaction doit avoir au moins une activité fermée. Sur ces 2 000 éléments, il doit y avoir au moins 200 éléments qui ont été fermés avec succès et au moins 200 qui ont échoué.

Après avoir terminé l'entraînement, Bitrix24 montrera la probabilité de succès d'un prospect ou d'une transaction dans un formulaire d'élément.

Cliquez sur le bouton AI24 Scoring pour afficher plus d'informations.

Ici, vous pouvez voir la dynamique de la prévision et les actions qui l'ont affectée.

Tous les éléments fermés du bloc de précision du modèle de prévision sont divisés en deux groupes : le premier est utilisé pour la formation ; l'autre est utilisé pour la vérification des prévisions. Le résultat de cette vérification est la précision de la prédiction.

Le système se réapprend automatiquement tous les 30 jours.

Qu'est-ce que Bitrix24 prend en compte dans l'analyse ?

  • source, date et heure de création d'un prospect ou d'une transaction
  • valeurs et modifications de tous les champs
  • nombre total d'appels, d’e-mails et de conversations dans les canaux ouverts
  • transcription des appels, e-mails, historique des messages
  • chemin du client
  • type de demande (répétée ou initiale).
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