Krok 1 – Vytáhněte data z Elys CRM. V sekci Reports vyberte uzavřené dealy za posledních 90 dní – jak vyhraná, tak prohraná příležitosti. Exportujte do CSV se sloupci: název dealu, segment zákazníka, hodnota, délka cyklu ve dnech, počet kontaktních bodů, důvod uzavření a jméno obchodníka. Pokud máte v Elys CRM vyplněný sloupec „důvod prohry je to zlato – v analýze bude dělat největší rozdíl.

Krok 2 – Nahrajte CSV do Claude a položte správné otázky. Použijte prompt: „Jsi expert na B2B sales analýzu. Analyzuj přiložená data uzavřených dealů a identifikuj: (a) tři nejčastější vzorce u vyhraných dealů – délka cyklu, počet kontaktů, segment; (b) tři nejčastější vzorce u prohraných dealů; (c) obchodníky s nadprůměrným win rate a co dělají jinak; (d) segmenty nebo velikosti firem, kde je win rate pod 20 %." Claude odpoví s konkrétními čísly a porovnáními – ne obecnými frázemi.

Krok 3 – Přeložte zjištění do akčního plánu v ChatGPT. Zkopírujte výstup Claude do ChatGPT a zadejte: „Na základě těchto zjištění navrhni konkrétní změny v sales procesu – nové follow-up šablony, změny v qualifikaci leadů a úpravy skórování v CRM. Výstup formátuj jako 90denní akční plán pro sales tým o 5 lidech." ChatGPT přemění analýzu v roadmapu s termíny a odpovědnostmi.

Krok 4 – Implementujte změny přímo v Elys CRM. Aktualizujte lead scoring na základě nových vzorců: přidejte body za segmenty s historicky vysokým win rate, snižte skóre u dealů, kde chybí kontakt s decision makerem po 14 dnech. Nastavte v Elys CRM automatické upozornění pro obchodníky, když deal splňuje rizikový profil – a propojte přes Elys Automate s follow-up e-mailovou šablonou. Celý cyklus od exportu dat po implementaci zabere méně než 40 minut. 🚀

Největší past je nekompletní sloupec „důvod prohry" v CRM. Když obchodníci vyplňují jen „cena" nebo vůbec nic, analýza nemá s čím pracovat a AI vrátí obecné závěry. Řešení: před spuštěním analýzy projděte posledních 30 prohraných dealů a doplňte důvody ručně – stačí 3–4 předdefinované kategorie v Elys CRM (cena, konkurence, timing, nezájem). Jednou za kvartál to pak bude automatika.

Druhá chyba je analyzovat příliš krátké období. Pokud váš průměrný sales cyklus trvá 60 dní a vy analyzujete jen poslední měsíc, pracujete se statisticky nevýznamným vzorkem. Doporučení: minimálně 90 dní, ideálně 6 měsíců dat. Zároveň pozor na sezónní výkyvy – AI může označit prosinec jako „špatný měsíc ačkoliv je to prostě sváteční útlum platný pro celý trh.

Třetí problém nastane, když výstup analýzy skončí v šuplíku. Zjistíte, že dealy s cyklem nad 75 dní mají win rate 11 %, ale nikdo nezmění proces. Udělejte z výstupu živý dokument v Elys Projects – přiřaďte každé doporučení vlastníka, termín a metrik úspěchu. Naplánujte follow-up poradu za 30 dní a znovu spusťte analýzu, abyste viděli posun.

Win rate analýza je jen začátek. Elys CRM toho zvládne mnohem víc – od automatického lead scoringu přes nurturing sekvence až po propojení s dalšími nástroji ve vašem stacku. Pokud chcete vědět, jak nastavit celý sales workflow tak, aby AI dělala těžkou práci za vás, můžete nás kontaktovat tým Elys nebo si rovnou spočítat investici přes naši online kalkulačku. Vaši obchodníci si zaslouží mít čas na to, co je baví – tedy prodávat, ne analyzovat tabulky.