営業チームが分析なしで失敗する3つの理由

販売分析

成功した営業担当者の伝統的なイメージは、カリスマ性、説得力、そして彼らが販売しているものへの信念で武装して、(おそらくフェドーラ帽とブリーフケースを持って)出発する人です。 愛想と魅力は確かに今日の販売に影響を与えますが、 分析論 あらゆる営業チームのボックスで最も重要なツールとして浮上しています。

データは、現代の販売プロセスの中核です。 データを最大限に活用するということは、適切な洞察を抽出して、何が機能していて何が機能していないかを把握することを意味します。 なし 分析論 これを行うための適切な場所では、販売およびマーケターは本質的に直感に導かれて暗闇の中で活動します。 の採用として 分析論 成長を続けており、ツールがより洗練されるにつれて、カリスマ性は十分ではありません。 統合に失敗する 分析論 販売サイクル全体を通じて、競争上の不利益をもたらします。

マッキンゼーの研究、タイトルの電子書籍に掲載 ビッグデータ、分析、そしてマーケティングと販売の未来、ビッグデータを効果的に使用している企業と 分析論 同業他社よりも5〜6パーセント高い生産性と収益性を示します。 さらに、データをマーケティングと販売の決定の中心に置く企業は、マーケティングを改善します 投資収益率 (MROI)15〜20%、これは合計で150〜200億ドルの付加価値になります。

分析なしで営業チームが失敗するXNUMXつの主な理由を調べてみましょう。

1.暗闇の中でのスカベンジャーハント

無し 分析論、リードを顧客に変換する方法を理解することは、主に当て推量および/または口コミに根ざしています。 データではなく腸に依存するということは、間違った人、トピック、プレゼンテーション形式、または上記のすべてにかなりの時間とエネルギーを浪費することを意味します。 さらに、営業担当者はリードを変換するだけでなく、長期的で価値のある顧客に変換するよう努めています。 

変数が多すぎて微妙な相関関係があるため、これは手動で実行できるものではありません。 XNUMXつのリードが同じであるということはなく、それらの関心は日々変動し、進化する可能性があります。 営業担当者は、彼らがそうするかもしれないように試みて、読者を気にしません。 幸いにも、 分析論 いくつかの光を当てることができます。

分析によりエンゲージメントデータが得られ、何が機能し、何が機能しないかが明らかになるため、営業担当者は準備されたすべての会議に参加します。 最も価値のある営業会話から学ぶことで、営業担当は絶えず改善することができます。 例えば、 分析論 特定のプレゼンテーションスライドが他のスライドよりも強い反応を示しているかどうか、特定の時間が経過した後に関心が低下したかどうかを判断できます。 この可視性により、営業担当は成約率を高め、販売サイクルを短縮できます。 アナリティクスは、データを使用して実際に成約する可能性のある取引を理解することにより、傾向を明らかにし、パイプラインの精度を高めることもできます。

2.泥の中で立ち往生

マーケターはしばしば一定の生産モードで立ち往生します。 彼らはできるだけ多くのリードを生成し、それらを販売に送って追求し、次に何が機能していると思われるかについての逸話的なフィードバックに焦点を合わせようとします。 ただし、前述のように、これらのリードの大部分は変換されません。 なし 分析論、「なぜ」は謎のままであり、マーケターは彼らの過ちから学びません。

エンゲージメント 分析論 セールスとマーケターに同様に定量的なフィードバックを提供するので、彼らは本当に重要なことに焦点を合わせることができます。 それらは顧客の好みに対する前例のない可視性を提供し、これによりチームは時間の経過とともによりスマートでより効果的になることができます。 営業チームが最強のセールスポイントと考えているのは、実際には最強のセールスポイントではない可能性があり、その結果、彼らの努力が行き詰まる可能性があります。 エンゲージメント 分析論 に強力なツールです スティックを外す POVを変更し、どのコンテンツと戦略が最大の影響を与えるかについてのハードデータを提供することによって、彼らに。 カスタマージャーニーを理解したら、それに応じてプロセスを最適化できます。

3.マスマーケティング

Tシャツを販売している場合でも、企業の会計ソフトウェアを販売している場合でも、パーソナライズによって売り込みが強化されます。 今日のバイヤーは売り込みに溢れているため、直接関係がなく、独自のニーズに適していない製品に時間も関心もありません。 ただし、すべての企業、さらにはすべてのバイヤーが異なるため、ニーズを理解し、それに応じて売り込みをパーソナライズすることは、少なくともなしでは、ほぼ不可能な偉業です。 分析論 支援する。

営業およびマーケターは、内部および外部の両方のソースからの豊富なデータをすぐに利用でき、見込み客が聞きたいことや聞きたいことを明らかにするのに役立ちます。 ビッグデータを使用して、 分析論、および機械学習により、企業は潜在的な顧客ごとにメッセージを調整できます。 この方法では、 分析論 あなたのピッチを群衆から区別し、取引が成立する可能性を高めます。

販売プロセス全体を通じて、 分析論 営業チームとマーケティングチームをよりスマートに、より効率的に、より効果的にします。 これは販売の生産性に関連しています。 それは今日の競争環境において必要であり、予測として 分析論 離陸し、より本質的になるだけです。

企業はますます予測に依存しています 分析論 データを統合し、運用を最適化し、意思決定を改善します。 ガートナー CRM販売のハイプサイクル(2015) 今後XNUMX〜XNUMX年間、Sales PredictiveAnalyticsを高価値テクノロジーとしてペグします。 フォレスター·リサーチ マーケターのほぼXNUMX分のXNUMXが予測を実装またはアップグレードしていることがわかりました 分析論 今日のソリューション、または今後12か月以内にそうする予定です。 予測 分析論 営業チームをリアクティブからプロアクティブに移行します。 これらのツールを利用しなければ、企業はほこりの中に置かれていることに気付くでしょう。

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