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經濟下行壓力下的銷售行業,將數據效益大化方能立于不敗之地

精華|行業資訊|編輯:胡濤|2023-01-31 11:54:05.850|閱讀 183 次

概述:經濟下行,銷售行業如何才能掌握業務動態,迎難而上

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2022年9月,世界經濟論壇發布《首席經濟學家展望》報告,并指出“當前每10位經濟學家中,就有7位認為全球經濟發生了一定程度的衰退。”

在整體下行的經濟環境中,由于銷售人員會獲悉客戶削減預算,推遲采購,或是有可能尋求廉價替代品的計劃,所以更多的銷售公司更早地觀察到了經濟衰退的影響。然而,并不是所有的銷售公司都做好了應對衰退的準備。

 貝恩公司與Research Now SSI合作開展了一項針對銷售業務主管的調查,發現只有43%的銷售組織提前制定了應對經濟衰退的計劃。這場“措手不及”更多緣起于準備不足——盡管商業市場此前已經經歷了數次經濟衰退,但是距離上一次大蕭條已經過去了十年之久。

而本輪經濟下行的不同之處在于,現在的銷售公司可以利用的數據、工具、甚至觀察結論,都極為豐富。

經濟蕭條時期,“花小錢辦大事兒”常常成為大多數銷售公司的口頭禪,而這恰恰要求銷售行業“多用數據辦事兒”。利用數據來輔助決策是將數據作為戰略資產來擴大銷售的幾種方式之一。例如,哪一筆交易需要優先考慮,哪些客戶需要進一步對接溝通,哪些賣家需要協助和輔導。

本文提出的數種方式主要關于經濟下行壓力下,銷售公司該如何“多用數據辦事兒”。

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重新評估客戶,抓住正確機遇

據麥肯錫的研究,與大多數B2B公司對客戶進行年度審查并據此調整銷售面的典型策略不同,業績表現優秀的公司比業績增長緩慢的公司對客戶進行月度調整的概率高出50%。

這意味著這些“優等生”公司的銷售領導會更頻繁地審視客戶的優先級,并重新劃定銷售面和分配資源。

在經濟低迷時期,客戶會迫于環境,更為迅速地調整戰略,適應市場。于是,這種經常性的評估就顯得更為必要。


銷售領導的決策應當以數據為基礎。例如,客戶投資數據,優先權重,以及客戶與公司方案的溝通程度。當一個客戶中有多個對接人時,數據也能用以衡量銷售活動的效率——誰在參與,誰來參與,參與者的積極性如何,消費內容是什么,以及,他們當前行動到了哪一步?這種洞察力會為客戶中心的銷售策略和市場計劃帶來有價值的投入。

保持樂觀,但要有的放矢。在蕭條時期,每一個線索和機會都極為重要,但大水漫灌地追逐每一個機會并不務實。為了能夠讓銷售人員關注他們最有可能成功的機會,銷售公司需要掌握客戶內部最有價值的信息,即尚未挖掘的客戶潛力和盈利能力。

這要求銷售公司跨部門合作,將諸如資金份額、方案供需相性,財務方案變化,競爭者與利益相關方分析,以及產品或服務的盈利能力,等等一系列的數據整合起來,以確定機會的優先級。

這種方式可以幫助銷售人員就每個商業機會的關注權重作出明智的決定,還能協助他們識別出需要使用較低成本渠道的機會(例如,數字銷售,無接觸或低接觸采購),甚至放棄個別客戶利潤微薄的交易。

這種對客戶和機會進行優先級排序的方法提高了渠道的質量,優化了銷售人員的時效,并增加了銷售人員業績達標的可能性。

因材施教:個性化指導和培訓

據麥肯錫的報告,頂尖的銷售組織為他們的銷售團隊量身定制細化到個人的學習方案。

事實上,大多數銷售公司都在學習管理解決方案,并對參與度(注冊、進度、完成、耗時等)和體驗(課程評級、平臺、易用性等)進行考核,但在衡量學習效果(知識存留、行為改變和業務影響)方面有所不足。

 在評估銷售培訓對技能提高的實效,找出培訓投入產出比最高的技能以及衡量培訓效果,這幾方面上,數據和機械學習十分有價值。


機械學習幫助從銷售代表的互動中挖掘個人行為數據,找到行為模式,并對于什么樣的行為有助于促成交易得出觀察結論這些發現如果與銷售代表的優勢、學習風格、技能差距和實際業績指標(不僅是諸如配額完成情況的傳統銷售指標,還有客戶保留率和客戶滿意度等客戶中心指標),這些數據相結合,還能為銷售培訓提供一個閉環的分析。

這種整體性的方法還能幫助銷售領導確定需要鞏固強化的員工,以及他們需要如何助力來推動頂線增長。

銷售的“兵貴神速”

領英《2022年全球銷售狀況報告》顯示,銷售人員真正用于銷售活動的時間不到工作時間的三分之一,更多的時間被花費在行政和其他非銷售職責的工作上。

銷售時間是寶貴的,在充滿不確定性的當下,銷售人員需要花更多的時間與客戶和潛在客戶相處。大多數銷售公司都有一個職能雜糅的銷售技術部門。然而,有些銷售人員需要在不同的系統中重復錄入相同的信息。銷售工具不能與銷售工作流程或其他程序相整合,這大大限制了銷售效率的提升和銷售經驗的積累。

銷售自動化通過自動完成重復和枯燥的銷售任務來幫助提高生產力。另一個提高生產力的方法是將分析活動納入銷售方法和銷售人員的定期活動中來。

 以銷售預測為例,HubSpot發現,雖然銷售人員每周花2.5小時進行銷售預測,但他們的預測準確率通常低于75%。

通過匯總和整理來自客戶關系管理和訂單銷售系統的各種數據,并使用機械學習進行分析,銷售公司能夠從準確性更高的前瞻性預測中受益。銷售人員還能夠識別影響交易的動因和行為,并對不同的交易情況進行建模。掌握這樣的洞察力,銷售人員就得以確認哪些交易需要優先處理,如何推進并計劃與客戶交互。

這是分析技術幫助重新構建銷售流程和精簡銷售人員工作的眾多方式之一。他們有更多的時間專注于真正重要的事項——花時間與潛在客戶或客戶相處,并建立渠道。

我們很難預測經濟衰退的確切時間和影響。但是,我們可以肯定地說,那些坦然接受了經濟衰退的可能性,并通過數據驅動為未來做準備和投資的銷售公司,不僅有更大的機會在經濟衰退中生存下來,而且會“逆勢而起”,變得更為強大和繁榮。



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