分析和AI如何使高效的销售代表

文章 (23) 2021-02-27 16:46:39

从医疗保健和零售到软件开发和金融,人工智能(AI)成为各行各业的一个永恒主题。销售行业对AI的推动有点新,但是对于销售人员而言,数据分析和机器学习的有效性不容忽视。

销售代表面临一个主要问题:他们找不到足够的时间进行实际销售。实际上,销售代表将65%的时间都花在了销售以外的所有事情上,包括检查佣金报告或试图计算激励性报酬等任务。花在本质上是行政工作上的时间减少了销售代表实际花费在销售上的时间。

这个问题有各种各样的答案,这会导致销售漏斗速度降低,从而对公司的利润产生不利影响。也许最简单的答案是销售绩效管理(SPM)技术,尤其是数据,但是拥有数据本身还不够。公司和团队必须学习如何超越简单的计算方法,以创建一个系统,该系统不仅为销售代表提供更多的销售时间,而且还创造了一种环境,可以帮助最畅销的销售人员参与进来,并使普通销售人员成为贵公司的最畅销销售人员。要实施这种先进的SPM技术,团队必须了解和探索用于销售工作的数据分析方法,AI的应用范围以及如何在全球销售队伍中扩展该技术。

数据和AI真正可以做什么?

将数据分析和AI作为流行语在您的销售部门中实施的策略很容易提出来,但是它是如何工作的,以及数据和AI真正可以做什么来帮助您的公司增加收入?

数据分析使销售代表可以比较同业之间的漏斗转化率或与基准进行比较,以帮助他们查明销售中的潜在或当前问题。例如,如果某个销售代表可以识别出他们的转换率异常低,那么他们可以开始了解他们在销售策略中存在问题的地方,并与同行或经理一起制定解决该问题的计划。类似地,数据可以通过提供例如一些见解(例如,针对小于平均水平的客户公司的目标)或提供太多折扣的洞察力来为销售代表提供他们通常缺乏的明确方向。同样,管理层还可以查看销售代表是否需要更多的个人注意力来改善其指标。

尽管数据分析在帮助销售人员变得更好的销售方面被证明是无价的,但仍不能完全解决给他们更多的销售时间的问题。这是AI和机器学习结合在一起的地方。可以将他们视为您的个人行政助理,能够给您带来甚至不知道自己正在失去的时间。例如,AI可以自动化任务,例如为新客户研究相关数据或组织潜在客户渠道。机器学习还可以根据公司当前和历史的收入和配额提供建议,从而帮助优化配额设置,从而创建更切合实际的配额,并在全年平均分配。只有大约百分之五十的销售代表达到了配额,利用技术来改善统计数据可以极大地帮助您公司的盈利。

在日常销售任务之外,机器学习还可以通过针对特定员工量身定制激励措施,并使用模拟和建模来奖励人才绩效,从而确保销售人员得到准确的报酬,从而帮助公司吸引和留住员工。雇主雇用一名替代工人要花费工人年薪的33%,因此,实施一项确保雇员获得公平报酬的系统,比自己付出的代价还多。

实施数据驱动的SPM的注意事项
既然您了解了数据分析和人工智能可以做什么,那么您就可以解决为销售团队实施以数据为驱动的SPM策略的注意事项。首先要考虑的是您要基于要实现的目标来衡量哪些数据集。例如,人工智能和机器学习可以为预算,预测和应计项目提供预测价值。它还可以根据历史销售模式预测客户需要的某种产品的数量,从而帮助管理库存和生产。

了解了要测量的数据以及原因之后,必须确保可以随时获得数据。大多数销售团队希望衡量的一些指标是财务指标,包括销售支出和盈利能力,以及运营指标,例如转化率,成交率和管道老化。此外,诸如交易规模,折扣,季节性,提前期响应时间和合同条款之类的现场指标有助于构建数据分析。

缩放数据
即使对于小型的销售团队而言,使用高级SPM技术创建数据分析系统似乎也很复杂,但是当您的销售团队遍布全球,拥有无数的经理和销售代表,不同的语言和不同的法规时,这似乎变得不堪重负。但是,数据驱动的SPM实际上可以增加可伸缩性要求,因为云计算可以处理以前的技术平台无法处理的大量数据。正确的先进SPM技术还可以提供对数据消耗的更灵活访问,这意味着俄亥俄州的某人可以访问相同的数据集,并可以从其位于加利福尼亚州的公司的销售团队那里收集信息。对于拥有全国或全球销售团队的公司而言,这可以创造巨大的优势,因为他们可以相互学习以制定更好的销售策略。

归根结底,高级数据分析和AI是为销售团队提供解决潜在销售问题或改变其战略所需的信息的关键,最终导致销售增长,因此,公司的收入。

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