Phân tích dữ liệu bán hàng: hiểu mình, hiểu khách hàng và bứt phá trên thị trường

Cách những doanh nghiệp bán hàng xuất sắc phân tích dữ liệu bán hàng và biến chúng thành những quyết định mang lại lợi nhuận 

Ngày nay cơ sở dữ liệu nói chung bao gồm dữ liệu bán hàng  được xem là kho báu của doanh nghiệp. Việc khai thác, phân tích dữ liệu bán hàng thành công giúp doanh nghiệp hiểu mình, hiểu khách hàng và bứt phá trên thị trường. Việc đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu bán hàng thường xuyên sẽ cải thiện các hoạt động bán hàng và hiệu quả của quy trình bán hàng/

Trong cuộc khảo sát của Mckinsey với hơn 1.000 tổ chức bán hàng trên khắp thế giới, kết quả  nhận thấy rằng 53% trong số những tổ chức “có hiệu suất cao” tự đánh giá mình là người sử dụng phân tích dữ liệu bán hàng hiệu quả. 

Các chương trình phân tích được thiết kế tốt mang lại sự tăng trưởng lợi nhuận  đáng kể bằng cách hướng dẫn đội ngũ bán hàng đưa ra những quyết định tốt hơn trong tổng thể quy trình bán hàng. Nhưng điều đó chỉ xảy ra khi các công ty có thể làm tốt hai việc: tập trung vào các lĩnh vực mà phân tích dữ liệu bán hàng có thể tạo ra nhiều giá trị nhất và triển khai một cách khôn ngoan.

Vậy đâu là những lĩnh vực  cần tập trung và cách triển khai thông minh quy trình phân tích thông minh là gì hãy cùng taca đi hết bài viết dưới đây

Phân tích dữ liệu khách hàng tập trung vào những mục tiêu quan trọng nào? 

Dưới đây là 4 lĩnh vực/ mục tiêu mà các doanh nghiệp tập trung vào khi tập trung phân tích dữ liệu bán hàng, để cuối cùng có được một quy trình bán hàng hiệu quả và tạo ra nhiều lợi ích tài chính đáng kể:

1. Cải thiện triệt để việc tạo khách hàng tiềm năng.

Phân tích dữ liệu bán hàng rất phù hợp để cải thiện độ chính xác khi tạo tệp khách hàng tiềm năng. Nếu mà có thể tự động hóa quy trình bán hàng kết hợp sử dụng bộ dữ liệu phong phú thì việc xác định đúng khách hàng vào đúng thời điểm không còn quá thách thức. 

Nhiều công ty đã sử dụng thông tin lịch sử thị trường để phát triển cái nhìn chi tiết về triển vọng bán hàng của từng khu vực. 

Một số công ty đang đẩy mạnh điều này hơn nữa bằng cách giới thiệu các thuật toán chấm điểm khách hàng tiềm năng dựa trên các bộ dữ liệu chi tiết và chi tiết về từng khách hàng tiềm năng của họ. Nguồn dữ liệu nội bộ về lịch sử trước đây của khách hàng được kết hợp với dữ liệu bên ngoài phong phú như báo cáo tin tức hoặc mạng xã hội để tạo ra cái nhìn “360 độ” về khách hàng.

Sau đó, các thuật toán này có thể dự đoán yếu tố nào thực sự quan trọng trong việc chuyển đổi khách hàng tiềm năng và hướng dẫn chiến lược bán hàng phù hợp. 

Lấy ví dụ về một công ty dịch vụ CNTT đã sử dụng những phân tích dữ liệu lớn như vậy để dự đoán những khách hàng tiềm năng nào có nhiều khả năng chốt hợp đồng nhất — và nhận thấy rằng: khách hàng của họ là các doanh nghiệp có chút ít thâm niên còn các doanh nghiệp khởi nghiệp (khách hàng họ tập trung nhiều trước đây), hầu như không đủ khả năng chi trả cho dịch vụ của công ty CNTT này. Việc tập trung sự chú ý vào các công ty đã thành lập đã nâng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng tổng thể của công ty CNTT lên 30%.

Khi những hiểu biết mang tính dự đoán sâu hơn này được kết hợp với tự động hóa thông minh, các doanh nghiệp có thể có được bước nhảy vọt về khả năng xác định cơ hội và chuyển đổi chúng thành lợi nhuận. Ví dụ như trong giai đoạn đầu của quá trình mua hàng, sẽ có những bộ máy từ động xử lý các câu hỏi của khách (những câu hỏi thường gặp nhất theo như kết quả mà doanh nghiệp đã phân tích trước đó). 

2. Phát triển đội ngũ bán hàng “mạnh” 

Sử dụng phân tích để hiểu điều gì thúc đẩy thành công của hoạt động bán hàng và cung cấp thông tin về phạm vi phủ sóng, tuyển dụng và đào tạo đội ngũ bán hàng quan trọng của doanh nghiệp.

Phân tích dữ liệu bán hàng cũng đang thay đổi sự hiểu biết của chúng ta về những nhân tài bán hàng và hành vi trong lĩnh vực bán hàng. Song song nỗ lực tìm kiếm những nhân viên bán hàng có hiệu suất cao nhất, các tổ chức kết hợp dữ liệu bán hàng, khách hàng và nhân sự để hiểu các yếu tố nội tại thúc đẩy sự thành công của tài khoản. 

Những phân tích này sẽ giúp các công ty xác định những nhân viên bán hàng giỏi nhất và phân bổ họ vào những khách hàng quan trọng nhất. Phân tích cũng có thể tiết lộ những đặc điểm quan trọng (về mặt thống kê) của nhân viên bán hàng có hiệu suất cao, giúp cải thiện cả việc tuyển dụng và phát triển con người.

3. Tối đa hóa giá trị trọn đời của khách hàng: bán được nhiều hàng hơn và giảm tỷ lệ rời bỏ 

Các công ty có danh mục sản phẩm phức tạp có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra giải pháp phù hợp với nhu cầu cụ thể của khách hàng. Nhân viên bán hàng dựa vào các quy tắc quyết định đơn giản nhưng điều này vẫn đòi hỏi sự tương tác tốn thời gian và thường dẫn đến bỏ lỡ cơ hội bán các mặt hàng liên quan.

Nhiều công ty B2B đang triển khai thuật toán sản phẩm cần mua tiếp theo dựa trên dữ liệu về những gì khách hàng tương tự đã mua. Một công ty hậu cần đã khai thác các mô hình đặt hàng lịch sử như vậy để xác định các cơ hội bán chéo trong cơ sở khách hàng của mình và sau đó xây dựng các chiến dịch vi mô phù hợp xung quanh các cơ hội đó. Đơn giản bằng cách xác định những khách hàng chưa được phục vụ, công ty đã tăng doanh thu lên gấp 5 lần cho các sản phẩm thử nghiệm của mình.

Cách tiếp cận này cũng giúp giữ chân khách hàng. Việc thu hút những khách hàng có nguy cơ rời bỏ  đòi hỏi doanh nghiệp phải nhận biết rõ các dấu hiệu bất mãn của khách hàng trước khi họ hành động. Những dấu hiệu này hoàn toàn có thể nhận dạng theo mẫu của các thuật toán học máy. 

Ví dụ, nhóm phân tích dữ liệu bán hàng tại một công ty hóa chất toàn cầu muốn giảm tỷ lệ rời bỏ khách hàng SME của mình. Nhóm đã xây dựng mô hình dự đoán dựa trên hơn 30 biến số và xác định 10 yếu tố chính đã đẩy khách hàng rời bỏ. Họ cũng sốc khi nhận ra rằng 15% khách hàng quan trọng nhất của họ thực sự có khả năng mua hàng ở nơi khác cao gấp ba lần so với những khách hàng khác. 

Một phát hiện quan trọng khác là khách hàng càng mua nhiều sản phẩm thì khả năng họ rời đi càng thấp. Vậy nên việc bán kèm có vai trò quan trọng và là động lực thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng mạnh mẽ hơn so với việc thay đổi giá. Mỗi giám đốc bán hàng khu vực nhanh chóng tìm thấy danh sách khách hàng có nguy cơ gặp rủi ro trên bàn làm việc của mình kèm theo hướng dẫn về cách thu hút từng khách hàng để đảm bảo họ luôn trung thành. Được trang bị những hiểu biết sâu sắc này, công ty đã giảm 25% tỷ lệ rời bỏ.

4. Định mức giá hợp lý  

Mục tiêu này thường phù hợp với các doanh nghiệp B2B khi thế giới không rõ ràng của đàm phán giá B2B. Phân tích dữ liệu bán hàng có thể mang lại sự minh bạch và cho phép người bán thực hiện những thỏa thuận phức tạp trong quá trình đàm phán, và khiến khách hàng tin tưởng báo giá mà doanh nghiệp đưa ra là hợp lý và mang lại giá trị tối ưu cho họ. 

Theo truyền thống, người bán B2B chủ yếu dựa vào kinh nghiệm để đưa ra quyết định về giá. Nhưng các nhóm mua hàng đã trở nên thông minh và bắt đầu triển khai các công cụ định giá phức tạp của riêng họ, điều này khiến các nhóm bán hàng gặp khó khăn.

Đối với các doanh nghiệp B2B, sẽ khó mà tìm được một sản phẩm tương đương trên thị trường hoặc điều kiện thị trường thay đổi nhanh chóng. Công ty nào triển khai được chiến lược định giá trị sản phẩm linh hoạt và có chiến lược bán hàng thống nhất sẽ tạo ra được báo giá tối ưu. Bằng cách đưa phân tích dữ liệu bán hàng vào mô hình vận hành và ra quyết, nhiều doanh nghiệp có thể thu được lợi ích từ việc định giá cao hơn, bán được nhiều sản phẩm dịch vụ hơn và tăng sự hài lòng của khách hàng.

Theo nhiều nghiên cứu thực tế từ các doanh nghiệp B2B, doanh nghiệp áp dụng phân tích dữ liệu bán hàng có được nhiều thành quả đáng ngưỡng mộ: 

 

Triển khai – nắm trọn lợi ích của phân tích dữ liệu bán hàng trên quy mô lớn

Nằm lòng 4 giai đoạn tích hợp phân tích dữ liệu bán hàng vào quy trình bán hàng của bạn

Đặt tầm nhìn và tham vọng từ trên xuống 

Lãnh đạo cấp cao cần nêu rõ tầm nhìn về cách dữ liệu và phân tích có thể mang lại giá trị. Họ cũng phải cung cấp khả năng quản trị, cơ cấu tổ chức và kinh phí để hỗ trợ hành trình đạt được mục tiêu và tầm nhìn này.

Ví dụ: một công ty công nghệ muốn làm cho chức năng bán hàng nội bộ của họ tích hợp nhiều dữ liệu hơn để đạt được hiệu suất cao hơn, đặc biệt là với các sản phẩm phức tạp hơn. 

Các nhà lãnh đạo bán hàng cần đặt ra tham vọng, vạch ra những lợi ích về doanh thu và trải nghiệm khách hàng mà nó có thể mang lại, đồng thời xác định một tập hợp các khả năng hỗ trợ: khả năng thu thập dữ liệu phong phú, tích hợp theo dõi và phân tích quản lý hiệu suất vào các quy trình chính và tự động hóa các quy trình thông thường. 

Lãnh đạo cấp cao cũng bổ nhiệm những nhà quản lý bán hàng dày dặn kinh nghiệm để thực hiện sự chuyển đổi và chịu trách nhiệm về việc đạt được các mục tiêu. Chương trình này đã được lãnh đạo công ty xác nhận và truyền đạt rộng rãi tới tổ chức như một ưu tiên chiến lược. Trong sáu tháng kể từ khi các khả năng mới được triển khai, hoạt động bán hàng nội bộ đã cải thiện tỷ lệ chuyển đổi lên gấp 10 lần và tăng giá trị đơn hàng trung bình lên 70%.

Triển khai theo mục tiêu duy nhất – “ngọn hải đăng” soi tỏ đường đi

Thay vì tung ra một chương trình phân tích dữ liệu bán hàng sâu rộng, hầu hết các công ty mà tôi từng hợp tác đều đạt được kết quả tốt hơn bằng cách tập trung vào một số trường hợp sử dụng có giá trị cao để bắt đầu hành trình. Tức là chỉ triển khai phân tích dữ liệu tập trung vào một mục tiêu duy nhất (1 trong 4 mục tiêu như chúng ta phân tích ở phần trước). 

Các chuyên gia khuyên bạn nên chạy các ước tính để đánh giá tác động so với nỗ lực. Sau đó, các nhà lãnh đạo nên ưu tiên sử dụng áp dụng phân tích dữ liệu bán hàng trong các trường hợp có mục tiêu kinh doanh rõ ràng, xây dựng khả năng phân tích nền tảng và có thể mở rộng, đồng thời có doanh số bán hàng mạnh mẽ. 

Ví dụ: một công ty viễn thông hàng đầu đã chọn bán kèm hệ thống IOT (Internet Of Things – Internet vạn vật) mới để phân tích các dữ liệu bán hàng hiệu quả vì nó mang lại cho họ  tiềm năng thị trường đáng kể trong một lĩnh vực mới nổi, có tốc độ tăng trưởng cao.

Thúc đẩy sự thay đổi tổ chức nhanh chóng

Chỉ có khoảng 10% sự thành công của việc áp dụng dữ liệu bán hàng vào quyết định phụ  thuộc vào công nghệ & cơ sở hạ tầng. 20% khác đến từ chất liệu dữ liệu, phân tích và các công cụ liên quan. Và 70% còn lại đến từ việc điều chỉnh quy trình và mô hình hoạt động trong hệ thống doanh nghiệp. 

Việc áp dụng các phương pháp thực hành linh hoạt và tạo ra các nhóm đa chức năng bao gồm sự kết hợp giữa bộ kỹ năng kinh doanh và phân tích là điều cần thiết để đạt được 70% sự hữu ích của dữ liệu trong bán hàng. 

Các nhóm chức năng chéo này có thể xây dựng một sản phẩm có thể thay đổi tối thiểu cho trường hợp sử dụng ngọn hải đăng, đưa nguyên mẫu vào hiện trường, sau đó thử nghiệm và tinh chỉnh nó một cách nhanh chóng. Các bài kiểm tra ban đầu không chỉ cung cấp bằng chứng về giá trị mà còn xây dựng các kỹ năng và kiến ​​thức quan trọng. Hơn nữa, chúng mang lại niềm tin rằng tổ chức có đủ những gì cần thiết để phát triển các ứng dụng hiệu quả—các yếu tố giúp tăng tốc độ triển khai trong tương lai. 

Thành công nhanh chóng cũng rất quan trọng để giúp tài trợ cho hành trình dài hạn hơn. Các tổ chức có thể chuyển doanh thu và khoản tiết kiệm được tạo ra để xây dựng các công cụ tinh vi hơn, mua thêm dữ liệu của bên thứ ba và phát triển danh mục ca sử dụng, tất cả những điều này có thể thúc đẩy sự tham gia sâu hơn trong toàn tổ chức.

Đồng hóa hoàn toàn công việc phân tích dữ liệu vào mô hình hoạt động và khuyến khích áp dụng 

Các tổ chức hàng đầu yêu cầu nhân viên tham gia vào việc thiết kế và triển khai các công cụ phân tích và họ làm rõ góc độ “trong đó có lợi gì cho tôi” từ quan điểm của nhân viên. 

Một công ty B2B hoạt động hiệu quả nhất đã triển khai thí điểm phân tích nhằm tạo ra các đề xuất cấp giao dịch cụ thể cho các tài khoản chính. Trong khoảng thời gian 16 tuần, những người bán thực hiện theo những đề xuất đó đã nâng cao giá trị giao dịch lên trung bình 10%. Bây giờ những người bán khác đang kêu gọi tham gia vào làn sóng thử nghiệm tiếp theo. Một chìa khóa mở khóa là mang doanh số bán hàng đến với các bên liên quan chính khác. Hai lần một tuần, nhóm bán hàng, nhóm phân tích, nhóm tiếp thị và nhóm sản phẩm ngồi cùng nhau trong 60 phút để thảo luận về các tài khoản ưu tiên và đánh giá những đề xuất nào có vẻ hiệu quả và những yếu tố kích hoạt mới nào họ nên xem xét. 

Mô hình làm việc này cho phép tất cả các thành viên trong nhóm tham gia vào một mục tiêu chung, tổng hợp dữ liệu cần thiết và thiết kế các giải pháp và phân tích chuyên biệt dựa trên tài khoản. Kiểu hợp tác này tạo ra nhịp trống cho hoạt động bán hàng nhằm phá bỏ các rào cản về thủ tục, tăng tốc độ phát triển các quảng cáo chiêu hàng và trình diễn cũng như đẩy nhanh quá trình phê duyệt.

Việc triển khai một chương trình phân tích hiệu quả nổi tiếng là khó khăn. Trong khi một số công ty gặp khó khăn trong việc thực hiện, những công ty khác thậm chí còn bị cản trở trong việc bắt đầu vì cơ sở hạ tầng của họ hoặc thiếu nhân tài phù hợp. Đồng thời, các nhà lãnh đạo bán hàng làm việc quá sức có thể gặp khó khăn trong việc đánh giá và ưu tiên các sáng kiến ​​phân tích khác nhau khi phải đối mặt với một loạt các tùy chọn phân tích phức tạp.

Chúng tôi nhận thấy rằng các công ty thành công nhất khi họ tập trung vào việc trích xuất toàn bộ giá trị từ một số trường hợp sử dụng hạn chế thay vì cố gắng triển khai chuyển đổi phân tích trên diện rộng. Việc xác định thành công các trường hợp sử dụng tốt nhất đòi hỏi phải phân tích cả tác động tài chính và tính khả thi. Tuy nhiên, điều quan trọng là không bị cuốn vào những vòng phân tích vô tận. Phân tích nhanh chóng và kỹ lưỡng thường sẽ đưa ra các lựa chọn tốt nhất để bắt đầu, mặc dù có thể cần phải thực hiện thêm công việc để đánh giá các vấn đề phức tạp hơn như quy mô và bảo mật.

Việc sử dụng hiệu quả dữ liệu và phân tích đang trở thành điểm khác biệt chính giữa doanh số bán hàng “tốt” và “tuyệt vời”. Và tiêu chuẩn này sẽ chỉ tăng lên khi các nhà lãnh đạo ngày nay ngày càng thành thạo hơn trong việc tạo, triển khai và tích hợp các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu trong suốt hành trình mua hàng. Những công ty chậm nắm bắt những phát triển này vẫn có thể bắt kịp và vượt xa các đối thủ cạnh tranh. Nhưng bây giờ là lúc để bắt đầu. Những cách tiếp cận mà chúng tôi trích dẫn ở đây có thể làm cho quá trình bắt kịp đó vừa dễ quản lý vừa có thể đạt được, biến những người tụt hậu hôm nay thành những người dẫn đầu trong ngày mai.

Quy trình 5 bước cụ thể của doanh nghiệp xuất sắc khi tích hợp phân tích dữ liệu bán hàng 

Theo kinh nghiệm của chúng tôi, các công ty bán hàng xuất sắc thực hiện năm hành động cụ thể để vượt qua những trở ngại : 

Đầu tiên, họ nhận ra rằng dữ liệu hoàn hảo không tồn tại. Tuy nhiên, bằng cách triển khai khéo léo các phương pháp học máy và bổ sung dữ liệu nội bộ bằng các nguồn bên ngoài, các công ty hàng đầu đã có thể rút ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị ngay cả từ dữ liệu kém. Theo thời gian, chất lượng dữ liệu được cải thiện khi kết quả ban đầu tích cực cho thấy cần đầu tư nhiều hơn vào cơ sở hạ tầng và chất lượng dữ liệu.

Thứ hai, họ xây dựng tài năng phân tích dữ liệu, nhưng họ không quên tầm quan trọng của thông tin chi tiết về lĩnh vực trong công cụ phân tích. Điều này có nghĩa là thuê những người có kỹ năng nâng cao về thống kê và học máy nhưng bổ sung cho họ những chuyên gia phân tích bán hàng có kinh nghiệm, những người có thể chuyển những hiểu biết sâu sắc thành hành động cho lĩnh vực xử liệu dữ liệu này. 

Thứ ba, họ sử dụng các giải pháp chi phí thấp để bắt đầu. Nhiều giải pháp hàng đầu có chi phí tương đối rẻ và sẵn sàng triển khai từ đám mây. Có thể cần đầu tư thêm trong tương lai, đặc biệt là vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, nhưng cũng giống như đầu tư nhiều hơn vào chất lượng dữ liệu, việc đầu tư này có thể được thực hiện khi giá trị kinh doanh của hoạt động phân tích đã rõ ràng.

Thứ tư, họ nhúng phân tích trong quy trình bán hàng đã xác định để đảm bảo thông tin chi tiết có sẵn tại thời điểm chúng có giá trị nhất, ví dụ: tích hợp thuật toán chấm điểm giao dịch vào các công cụ bán hàng và các quy trình liên quan, chẳng hạn như phê duyệt giao dịch, để nhân viên bán hàng có thể sử dụng thông tin đó trong quá trình đàm phán. Tuy nhiên, điều này thường có nghĩa là tích hợp vào các hệ thống tiếp thị hoặc CRM cũ. Quá trình tích hợp này thường bị coi là quá muộn hoặc hoàn toàn không, điều đó có nghĩa là phân tích chỉ mang lại lợi ích một lần hoặc—tệ hơn—những hiểu biết sâu sắc không bao giờ đi được chặng đường cuối cùng đến tiền tuyến.

Cuối cùng, nếu hiểu biết sâu sắc thúc đẩy hành động thì chúng phải đi kèm với quản lý thay đổi dưới hình thức giao tiếp rõ ràng, khuyến khích, đào tạo và quản lý hiệu suất, nếu không nhân viên bán hàng sẽ bỏ qua chúng.

Tất nhiên để quy trình luôn phù hợp và hiệu quả doanh nghiệp cần cải thiện liên tục, mục đích là quy trình của bạn phục vụ hoàn hảo cho các mục tiêu kinh doanh.

Câu hỏi thường gặp 

Phân tích bán hàng là gì? 

Phân tích bán hàng là khai thác dữ liệu của bạn để đánh giá hiệu suất của nhóm bán hàng so với các mục tiêu của nhóm. Mục đích của phân tích dữ liệu là cung cấp những hiểu biết có giá trị về sản phẩm/ dịch vụ, hoạt động kém hiệu quả, các vấn đề trong cơ hội bán hàng và thị trường, dự báo bán hàng và các hoạt động tạo ra doanh thu từ đó đề xuất giải pháp xử lý hạn chế trong quá trình bán hàng.

Phương pháp phân tích dữ liệu bán hàng 

Phân tích xu hướng bán hàng 

Phương pháp phân tích bán hàng này là về việc tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu bán hàng trong một thời gian cụ thể. Xu hướng vi mô có thể kéo dài trong một tuần đối với một sản phẩm cụ thể, trong khi xu hướng vĩ mô có thể kéo dài trên hàng loạt sản phẩm. Phân tích mô hình bán hàng theo xu hướng là một cách dễ dàng để theo dõi tiến trình đạt được mục tiêu bán hàng của bạn đồng thời hiểu được mô hình bán hàng trong các sản phẩm, khách hàng hoặc các khu vực địa lý cụ thể. 

Phân tích hiệu suất bán hàng 

Nếu bạn muốn đánh giá  hiệu quả của chiến lược bán hàng và cách nhóm bán hàng của bạn đang hoạt động, thì phân tích hiệu suất bán hàng có thể hữu ích. Nó có thể liên quan đến việc thực hiện một phân tích tài chính chặt chẽ dựa trên doanh thu bán hàng được tạo ra và cách nó đạt được mục tiêu bán hàng của bạn. 

Dựa trên những gì bạn định đạt được, bạn cùng có thể tìm cách đánh giá những thông số như: 

• Cải thiện tỷ lệ thắng của bạn 
• Tỷ lệ đóng cửa nhanh hơn
• Tăng trưởng doanh thu nhanh hơn
• Biên lợi nhuận giá tốt hơn

Bạn có thể nghiên cứu những lỗ hổng được tìm thấy trong phân tích hiệu suất bán hàng để đưa doanh nghiệp của bạn đi đúng hướng về mục tiêu bán hàng của công ty. 

Phân tích dự đoán dữ liệu bán hàng tương lai 

Phương pháp phân tích bán hàng này có thể tự động hóa dự báo bán hàng cho bằng bằng cách dự đoán rủi ro và cơ hội trong tương lai của bạn. phương pháp phân tích dự đoán tương lai này sẽ là một ưu tiên mới. 

Phân tích doanh số sản phẩm

Nếu công ty của bạn cung cấp nhiều sản phẩm, doanh nghiệp cần phải đánh lẻ phân tích doanh số bán sản phẩm thường xuyên để tìm ra những mặt hàng quá tài sản phẩm lót của bạn. Bạn có thể sử dụng KPI và biểu đồ thang doanh thu để xem doanh số bán hàng sản phẩm một cách tổng thể hoặc trong một khung thời gian cụ thể. 

>>> Xem thêm: Các phương pháp và cách phân tích dữ liệu hiệu quả trong doanh nghiệp

Quan niệm sai lầm về dữ liệu bán hàng có thể khiến các công ty bị bỏ lại 

“Chúng tôi đã có thông tin chúng tôi cần.” 

Nhiều lãnh đạo bán hàng xem quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và các công cụ liên quan như một rắc rối hành chính mang lại ít giá trị thực tế. Một đại diện khách hàng cấp cao mà chúng tôi đã nói chuyện đã nói: “Không ai hiểu rõ khách hàng hơn chúng tôi”. Một người khác nói thêm: “Tôi quản lý 15 tài khoản và biết rất rõ về tất cả chúng”.

Cách tiếp cận như vậy hạn chế việc chia sẻ kiến ​​thức và tăng những thách thức khi làm quen với những người mới tham gia. Và vì bảng tính không cung cấp thông tin chi tiết có tính hệ thống nên người bán thường áp dụng các phương pháp tiếp cận mang tính phản ứng đối với sự tương tác của khách hàng, dựa trên những gì đã hiệu quả trong quá khứ thay vì chủ động.

“Chúng tôi không có đủ dữ liệu để tạo ra những phân tích chất lượng ”

 Trong các tổ chức lớn, dữ liệu thường nằm rải rác trên nhiều hệ thống và được quản lý theo nhiều cách khác nhau, khiến người bán không tin tưởng vào những hiểu biết sâu sắc được cung cấp. Ngay cả khi họ có thể tập hợp tất cả thông tin liên quan lại với nhau ở một nơi, một số đại diện cho biết họ sẽ không thể biết thông tin chi tiết nào là đáng tin cậy vì có sự dư thừa, mâu thuẫn và lỗ hổng trong dữ liệu cơ bản. 

Các tổ chức khác có tương đối ít khách hàng thường cảm thấy mẫu quá nhỏ để họ có thể đưa ra kết luận đáng tin cậy. Và mặc dù dữ liệu của bên thứ ba có thể giúp khắc phục một số lỗ hổng này nhưng thường không có cách nào dễ dàng để đội ngũ bán hàng quản lý hoặc chia sẻ thông tin. Một lãnh đạo bán hàng đã nói với chúng tôi: “Dữ liệu của chúng tôi quá lộn xộn, chúng tôi thậm chí không biết bắt đầu từ đâu, đừng bận tâm đến việc dọn dẹp nó”. Do đó, nhiều tổ chức bán hàng chưa áp dụng các phân tích có thể giúp họ nhận ra các tín hiệu mua hàng quan trọng liên quan đến tài khoản của họ.

“Cấu trúc, quy trình và hệ thống của chúng tôi không cho phép chúng tôi sử dụng dữ liệu và phân tích một cách hiệu quả.” 

Không có gì lạ khi các nhóm tiếp thị, bán hàng và dịch vụ khách hàng B2B duy trì các bảng điều khiển và cơ sở dữ liệu khác nhau. Tại một B2B lớn trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, tiếp thị và bán hàng sử dụng các hệ thống CRM riêng biệt. Hoạt động tiếp thị tạo ra, nuôi dưỡng và tuyển chọn khách hàng tiềm năng trong HubSpot. Sau đó, khách hàng tiềm năng sẽ được tải lên Microsoft Dynamics 365 theo cách thủ công, như một thành viên trong nhóm đã nói với chúng tôi rằng “họ sẽ chết”. 

Việc thiếu các vòng phản hồi có nghĩa là việc học hỏi không được xây dựng theo thời gian, do đó làm suy yếu chất lượng của các đề xuất. Đội ngũ tiếp thị không thể nhận được dữ liệu chuyển đổi từ hoạt động bán hàng một cách kịp thời, đồng nghĩa với việc họ không thể cải thiện chất lượng khách hàng tiềm năng. Và bộ phận bán hàng không tin tưởng vào những khách hàng tiềm năng mà hoạt động tiếp thị tạo ra, điều này khiến họ phải phụ thuộc vào dữ liệu không đầy đủ của chính mình.

Hoàn thiện giải pháp bán hàng dựa trên dữ liệu

Dịch vụ tư vấn chiến lược kinh doanh phát triển doanh nghiệp

 

• Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu cho doanh nghiệp
• Dịch vụ tư vấn xây dựng và triển khai quy trình

Xem thêm Các dịch vụ tư vấn kinh doanh Taca:

• Dịch vụ tư vấn chiến lược thương hiệu
• Dịch vụ tư vấn chiến lược marketing quảng cáo
• Dịch vụ Xây dựng mô hình tài chính đánh giá dự án kinh doanh
• Dịch vụ Tư vấn M&A mua bán sáp nhập doanh nghiệp

Taca Business Consulting,