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不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法
2024-01-03 09:51:32

来源|接地气的陈老师

“数据助力业务”大号口喊了很多年,可一提到数据分析,人们习惯性地依然讲的是:excel,python,sql,依然是数据清洗、数据计算、可视化。

到底业务部门需要啥样的数据分析,很少有人认真讨论。今天我们就拿销售举个例子,具体看看到底啥样的数据分析有用。

1 让数据有用的秘诀

问一个简单的问题:你在用手机的时候,会去了解内存怎么运作,cpu怎么处理吗?不会!你只关心怎么开机,怎么最快速度打开游戏,畅快玩起来。对所有科技产品都是如此:用户关心的是对自己的价值,而不是这个东西本身的科学原理。

数据分析在企业里也是这样。虽然数据分析背后有数学、统计学、运筹学、计算科学、机器学习等等复杂原理,但是业务部门既看不懂,也不在乎。你简单告诉我:“干啥能出业绩”就行了。

特别是销售部门。销售部门每天直面客户,承担巨大压力。更没心思听道理。因此,想让数据对销售部门管用,首先要做的就是深入理解销售部门的流程,认真观察他们的实际困难(如下图)。

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

需要注意的是,销售部门有自己的组织。只要企业有一定规模,销售团队的规模都很大,有不同业务线的区别(电话销售、各城市销售团队,线上销售等),有分城市/分团队管理机制。位置不同的人,关注的内容不同。因此要认真了解本公司的销售组织,才好区分高层、中层、基层的需求。

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2 如何让数据对基层有用

一线销售是最辛苦、最累、压力最大的人。想象一下,自己每天无情挂断(说不定还骂两句)的推销电话,自己在商场里看都不看一眼的柜姐。是滴,一线销售就是每天顶着客户的白眼在努力推销。

这时候他们最不需要的就是:销量,购买人数,客单价这种听都听不明白的指标。他们需要的是明确的动作指引:到底该咋做!

因此,想让数据对他们管用,就得认真拆解操作流程,看看到底哪些环节能帮上忙。比如拿电话销售举例,操作流程与潜在问题,可能长这样(如下图):

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

所谓:业务一张嘴,数据跑断腿。拆解完流程,了解痛点后,你会发现:没有一个高大全的销售分析模型,能一口吃下所有问题。

比如最简单的:“我要先打哪个电话,再打哪个电话?”就可能涉及到:

● 哪些客户价值高?

● 哪些客户可能响应?

● 哪个时间段响应率更高?

● 哪些适合二次跟进?

单纯一个问题,可能需要好几个点的分析才能支持到位,并且需要经过数据计算,给到一个比随机拨打更高响应率的方案。这就需要数据分析在工作的时候特别有耐心,逐个攻坚问题。

有意思的是:虽然数据分析做了很多工作,但在面向一线输出的时候,要非常地克制:和一线无关的事情不要讲。比如:“我要先打哪个电话,再打哪个电话?”最后直接输出在话务员的拨打名单上,把优先打的排序摆在前边就好了。隐藏复杂过程,提升一线操作便捷度,才能让一线真正用起来(如下图)。

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

类似这样,对每个环节的问题进行认真梳理,能发现很多机会点,诸如:

1、提高拨打成功率

2、选择更有效话术

3、减少搜资料库难度

4、关联促销信息

每一个点可能都有2-3项数据分析要做,虽然做得辛苦,但是真刀真枪地提高一线成功率,比讲啥科学道理都管用(如下图)

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

3 如何让数据对中层有用

在面对外呼组长、城市经理、销售团队经理这些中层管理时,就得换个思路。作为中层管理者,拼刺刀级别的一线操作只是他们关心的一个环节。更多的工作,会放在如何定计划、如何组织工作、如何激励/约束下属上(如下图)。

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

注意:和忙得晕头转向的一线不同,中层管理者有时间坐下来,认真思考方案,看看数据的。但是在不同的时间节点上,他们留给数据的时间不一样。

比如:

● 具体到一天,可能只有晨会以前,有20分钟时间看看数据

● 具体到每周总结的时候,可能有1、2个小时看一眼数据

● 具体到每月总结汇报的时候,可能有半天在认真做ppt

因此,输出的数据成果要符合对方的工作习惯。就算有一大堆成果丢出来,也要很有节制的分场合输出,避免信息爆炸。时间短,就少看点东西;时间多,就多看点东西(如下图):

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

有了明确的输出场景,输出内容也要围绕场景聚焦。比如:

● 每日晨会就是看看进度,简单激励下下属,就输出几个关键信息即可

● 每周周会,需要盘点资源,检查执行情况,解决问题,就得多几个维度分析

● 每月月会,需要复盘当月工作,就更深入的复盘,就得更多的数据支持

有层次地递进,就能很好地助力管理工作(如下图):

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

4 如何让数据对高层有用

对于管理一整条业务线,或者管理多个团队,多个地图的大区经理,部门总监级领导。他们的任务不仅仅是训话、打鸡血,喊口号,更要负责承接好更高决策层给的任务,协调好与品牌/推广这些助力部门,和供应链,客服,售后这些支撑部门的关系。

不然光有销售,没有产品、没有促销、没有宣传、没有供货,供货质量没保证,都无法达成目标(如下图)。

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

这些管理者每天也有大把时间坐办公室,因此有时间看更多分析报告,也有时间思考更多深层次的问题。因此单纯地输出结果类的报表,并不能满足需求。

从思考问题的角度,最核心的纠结点在于:我是否能独立完成任务。作为高级管理,协调资源,保障支持,排除潜在问题(甩锅给别人)都是比直接下场开干更重要的事,因此专题分析的逻辑可以围绕如何区分销售/其他部门协同问题角度入手,拆出多个专题来深入解读(如下图):

不再“要提升”,这才是数据赋能销售的高效方法

5 为啥平常做的都没啥用

看完上文,可能同学们已经发现了:为啥平时做的销售分析没啥用:大部分公司的数据和销售脱节得很厉害。作为数据分析师,一不懂销售流程,二不懂组织结构,三不懂话术技巧,每天就知道把销售额=客户数*转化率*客单价的公式翻来覆去的写,拆成各个城市地写。这种东西铁定没啥大用处。

而相当多公司的销售也不重视分析,每天就知道看个业绩达成总数,然后开始喊口号:“只要没干死,就往死里干”。即使有CRM平台也不好好用,天天私下研发各种黑科技骚操作。结果就是野路子越来越多,正儿八经的业绩搞不出来多少。

总之,想让数据发挥作用,两边团队的投入都是必要的,作为数据深入业务,站在业务视角思考问题,解决真实痛点。作为业务尊重数据,严格执行流程,接纳新方法,才能做出好成绩。

不过有趣的是,如果销售是经常不重视数据的典范,那么运营就是过度使用数据的典范。经常运营部门会嚷嚷着:给我一张大宽表!我自己来分析!

接地气的陈老师
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