3 Mga Rason sa Mga Koponan sa Pagbaligya Napakyas Kung Wala ang Analytics

sales analytics

Ang tradisyonal nga imahe sa usa ka malampuson nga tigbaligya usa ka tawo nga nanglakaw (tingali uban ang usa ka fedora ug maleta), nga armado sa charisma, makapadani, ug usa ka pagtuo sa ilang gibaligya. Samtang ang pagkamaayo ug pagkamadanihon tinuud nga adunay papel sa pagpamaligya karon, analytics mitumaw ingon nga labing hinungdanon nga himan sa bisan unsang kahon sa koponan sa mga namaligya.

Ang datos mao ang punoan sa moderno nga proseso sa pagbaligya. Ang pagpahimulos sa datos nagpasabut nga pagkuha sa mga husto nga panabut aron mahibal-an kung unsa ang nagalihok ug kung unsa ang wala. Kung wala analytics sa lugar aron mahimo kini, ang mga pamaligya ug mga tigpamaligya hinungdanon nga naglihok sa ngitngit, gigiyahan sa intuwisyon. Ingon pagsagop sa analytics nagpadayon sa pagtubo, ug samtang ang mga himan nahimong labi ka sopistikado, ang charisma dili igo; napakyas sa paghiusa analytics sa tibuuk nga siklo sa pamaligya nagrepresentar sa usa ka makapaluya nga kakulangan sa kompetisyon.

Ang panukiduki gikan sa McKinsey, gimantala sa usa ka eBook nga giulohan og titulo Daghang Data, Analytics, ug ang Umaabut sa Marketing & Sales, nakit-an nga ang mga kompanya nga epektibo nga naggamit Big Data ug analytics ipakita ang mga rate sa pagkamabungahon ug kita nga 5 - 6 porsyento nga mas taas kaysa ilang mga kaedad. Labut pa, ang mga kompanya nga gibutang ang datos sa sentro sa mga desisyon sa pamaligya ug pamaligya nagpalambo sa ilang pagpamaligya pagbalik sa pagpamuhunan (MROI) sa 15 - 20 nga porsyento, nga nagdugang hangtod sa $ 150 - $ 200 bilyon nga dugang nga kantidad.

Susihon naton ang tulo nga punoan nga mga hinungdan ngano nga napakyas ang mga sales team nga wala’y analytics.

1. Usa ka mangangayam nga mangangayam sa kangitngit

walay analytics, ang paghunahuna kung giunsa ang pagkabig sa mga nanguna sa mga kostumer kadaghanan nakagamot sa pagtag-an ug / o pagsulti sa baba. Ang pagsalig sa imong tinai, imbis nga datos, nagpasabut nga pag-usik sa us aka hinungdan nga oras ug kusog sa mga sayup nga tawo, hilisgutan, format sa presentasyon - o tanan sa taas. Labut pa, ang mga sales reps dili ra manlimbasog nga mabag-o ang mga nanguna, kundili mabalhin kini ngadto sa dugay na, bililhon nga mga kostumer. 

Dili kini usa ka butang nga mahimo nga buhaton sa kamut tungod kay daghan kaayo nga mga variable ug maliputon nga mga kalabutan. Wala’y managsama nga duha nga tingga, ug ang ilang interes mahimong mag-usab-usab ug magbag-o matag adlaw. Ang mga tigbaligya nga tigbaligya, pagsulay nga mahimo, dili mga magbabasa sa hunahuna. Maayo na lang, analytics makahatag kahayag.

Ang Analytics mahimong makahatag datos sa pakiglambigit, gipadayag kung unsa ang molihok ug kung unsa ang dili, busa ang mga namaligya nga tawo mosulod sa matag tigum nga giandam. Ang pagkat-on gikan sa labing hinungdanon nga panagsulti sa pamaligya nagtabang sa mga reps nga padayon nga molambo. Pananglitan, analytics mahibal-an kung ang piho nga mga slide sa presentasyon nakakuha usa ka labi ka kusug nga tubag kaysa sa uban, kung ang interes nahulog pagkahuman sa usa ka piho nga oras nga milabay. Ang kini nga visibility nakapaarang sa mga reps aron mapausbaw ang ilang suod nga presyo ug mubu ang mga siklo sa pamaligya. Mahimo usab mahayag sa Analytics ang mga uso ug madugangan ang katukma sa pipeline, pinaagi sa paggamit sa datos aron masabtan kung unsang mga pakigsabot ang tinuud nga magsira.

2. Natusok sa lapok

Ang mga tigpamaligya kanunay naipit sa kanunay nga mode sa paghimo. Gisulayan nila ang pagmugna daghang mga lead kutob sa mahimo, ipadala sila sa mga gibaligya aron mapadayon, ug pagkahuman mag-focus sa anecdotal nga feedback bahin sa kung unsa kuno ang molihok. Bisan pa ingon sa nahisgutan sa taas, ang usa ka hinungdanon nga kadaghanan sa mga kini nga nanguna dili gyud pagkabig. Kung wala analytics, ang "ngano" nagpabilin nga usa ka misteryo, ug ang mga tigpamaligya dili makakat-on gikan sa ilang mga sayup.

engagement analytics paghatag mga pamaligya ug mga tigpamaligya nga managsama ang gidaghanon sa feedback, aron sila maka zero sa kung unsa gyud ang hinungdan. Nagtanyag sila og wala pa hitupngang makita sa mga gusto sa kustomer ug gitugotan niini ang mga koponan nga mahimong labi ka maalam ug labi ka epektibo sa paglabay sa panahon. Kung unsa ang gihunahuna sa usa ka tim sa pamaligya nga ang labing kusug nga punto sa pagbaligya mahimong dili mao ang labing kusog nga punto sa pagpamaligya, ug ang ilang mga paningkamot mahimo’g moundang ingon usa ka sangputanan. Pakigduyog analytics usa ka gamhanan nga gamit aron dili mabalhin sila pinaagi sa pagbag-o sa ilang POV, ug paghatag sa malisud nga datos bahin sa unsang sulud ug mga estratehiya ang adunay labing kaayo nga epekto. Kung nahibal-an na nila ang panaw sa kostumer, mahimo nila nga ma-optimize ang ilang proseso sumala niini.

3. Mass marketing

Nagbaligya ka man sa mga tee-shirt o software sa accounting sa negosyo, ang pag-personalize nagpalig-on sa imong kantidad sa pagpamaligya. Ang mga mamalit karon gilunopan sa mga pitch nga wala sila’y oras o interes sa mga produkto nga dili direkta nga may kalabutan ug haom sa ilang talagsaon nga mga panginahanglan. Bisan pa, ang matag kompanya, ug bisan ang matag pumapalit, managlahi, nga naghimo sa pagsabut sa ilang mga kinahanglanon ug pag-personalize sa mga pitch sumala niini hapit imposible nga nahimo sa sukdanan, bisan kung wala analytics sa pagtabang.

Ang pagbaligya ug mga tigpamaligya adunay daghang datos sa ilang mga tudlo gikan sa pareho nga sulud ug panggawas nga mga gigikanan nga makatabang makatabang nga mahibal-an kung unsa ang gusto ug madungog sa mga prospect. Paggamit Daghang Data, analytics, ug pagkat-on sa makina, mahimo ipasibo sa mga kompanya ang ilang mensahe sa matag potensyal nga kustomer. Niining paagiha, analytics gipaila ang imong tono gikan sa panon sa katawhan ug nagdugang ang mga kahigayunan nga ang usa ka deal magsira.

Sa tibuuk nga proseso sa pagbaligya, analytics naghimo sa mga tim sa pamaligya ug pamaligya nga mas maalam, labi ka episyente ug labi ka epektibo, wala pay labot ang labi nga nakahanay, nga nalambigit sa pagkamabungahon sa pagpamaligya. Kini usa ka kinahanglanon sa karon nga kompetisyon, ug ingon matagnaon analytics mohawa, mahimong labi ka hinungdanon.

Ang mga negosyo labi nga nagsalig sa matagnaon analytics aron mahugpong ang datos, ma-optimize ang ilang operasyon, ug mapaayo ang paghimo og desisyon. Gartner's Hype Cycle alang sa CRM Sales (2015) ang mga tag-iya sa Sales Predictive Analytics ingon usa ka teknolohiya nga adunay kaayo nga kantidad sa sunod nga duha hangtod lima ka tuig, ug Forrester Research nakit-an nga hapit dos-tersiya sa mga tigpamaligya ang nagpatuman o nag-upgrade matag-an analytics mga solusyon karon o plano nga buhaton kini sa sunod nga 12 bulan. Matag-an analytics nagdala sa mga tim sa pagpamaligya gikan sa reaktibo hangtod sa aktibo. Kung wala magamit ang ilang mga kaugalingon sa kini nga mga gamit, makit-an sa mga kompanya ang ilang kaugalingon nga nahabilin sa abug.

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.