+26%
Forecast accuracy
11%
Geredde deals
−60%
Time-to-action
Uitgangssituatie
B2B-SaaS-organisatie (€18M ARR) had betrouwbare CRM-data maar gebruikte alleen AE-gevoel voor forecasts. Forecast-afwijking 35%, onbruikbaar voor planning.
Uitdagingen
- 1Forecast-afwijking 35%
- 2Veel CRM-data, weinig analyse
- 3AE-gevoel was leidend, niet patronen
- 4Geen vroege-waarschuwings-systeem voor afgleidende deals
Onze aanpak
1
Data-fundament gelegd
CRM-velden gestandaardiseerd, deal-stage-criteria objectief, MEDDIC-velden verplicht.
2
Predictive AI-model getraind
Model getraind op 3 jaar historische deal-data, voorspelt close-kans per deal op basis van 47 features.
3
Wekelijkse AI-forecast naast AE-commit
AI en AE geven beide een forecast, discrepanties triggeren een coaching-gesprek.
4
Risk-alerts op afgleidende deals
AI flagt deals met dalend engagement of vertraging, manager grijpt vroeg in.
Resultaat
- Forecast accuracy van 65% naar 91%
- CFO-vertrouwen voor lange-termijn-investeringen
- 11% van deals "gered" via vroege risk-alerts
- Manager-coaching werd data-gedreven
#predictive AI #forecasting #SaaS #CRM-data
Relevante diensten
Verder lezen
Vergelijkbare uitdaging in jouw organisatie?
Plan een vrijblijvend gesprek met Sales Legends Solutions. We delen graag wat in jouw context werkt.
Plan een gesprek