利用分析来提高销售业绩

您的销售团队做重要决策时是否经常依靠直觉？您确定这笔交易能在本季度以最佳定价达成吗？您的销售资源是否得到了合理分配来拉动销售增长？

根据我的经验，当销售组织根据直觉制定重要决策和计划时，往往会产生代价不菲的后果。有一家公司与第四季度的预期相差甚远，因此不得不重新调整下一年的所有配额，导致配额分配推迟数周之久。另一支销售团队在为大型交易定价时过于依赖经验和人为判断，造成了数百万美元的损失。还有一家公司没有利用好各地区销售代表之间的相对生产力数据，未能有效地将稀缺销售资源分配给合适的增长机会。

这个世界充满了数据，但有太多公司未能利用数据和分析的力量来为销售业绩添砖加瓦。

为什么这么多公司会发生这种情况？从历史上看，人们认为销售是一门艺术。销售围绕着人展开，这涉及到情感、信念、观点，需要精心管理销售组织内部以及销售组织与客户、合作伙伴之间的关系。获取数据并理清如何利用数据一直是一项艰巨的任务。然而，随着更多现代商业智能平台的出现，加之销售业绩数据也更容易获得，能否将科学应用于销售已成为区分销售组织管理优劣的关键。一个公司如果将数据和分析作为销售计划和绩效管理的基础，它将迎来销售效率的突破性提升。

具体效果如何？我见过一些将高级分析应用于销售的用例：

• 优化定价和折扣：许多销售代表和领导都受制于时间，且没有接受过相关培训，无法将数据分析有效应用于定价决策。通常情况下，一种更为快速而简单的做法是向客户提供相同的定价，或运用向下取整后的折扣矩阵，从而加快客户购买流程。通常，销售代表不知道组织中的其他代表为相同的交易与同类客户谈成了更高的价格。但如果利用数据和分析，利润率就可以得到显著提升。通过采用先进的分析平台挖掘所有历史销售数据，销售领导们就能清楚地看到，他们在哪些情况下追求了次优价格并让销售团队不得不重新考虑交易结构。
• 提高预测的准确性：销售主管的判断是预测交易的重要因素，但在评估可能的交易结果和销售团队业绩时，人为判断的准确性往往比分析模型差得多。数据不会说慌。预测模型利用数据点（例如客户的历史购买行为、销售代表的绩效、产品类型及销售阶段）来分析各种销售机会，准确率实际上高于传统的自下而上式“汇总”流程。管理层经常召开会议来分析人为判断，并试图加入管理层的决断，否定低层级人员的部分预测。而通过上述分析模型则可以避免这类会议，从而节省大量时间。
• 减少客户流失：通过全面了解客户行为的特征（例如支持事件、培训课程参加情况和网站互动情况），销售代表和/或客户成功经理可以更准确地识别出不稳定的客户，然后采取预防措施来防止客户流失。同时还可以为这些不稳定客户定制营销推广活动，提高他们的整体互动度。

让销售组织依据数据和分析开展工作并不容易。实现这一目标需要领导团队花费大量时间和资源以获得正确的数据、系统和人员，从而培养这些新的能力。根据我的经验，至关重要的一点在于利用准备和分析数据所需的规范和资源来培养正确的销售运营职能，将分析集成到有效的行动计划中，并在整个销售组织中推动变革管理。那些领先的销售运营团队会深入剖析绩效提升的机会，成为全公司领导的可靠顾问。所有这些都建立坚实的数据基础之上，涉及从管控、准备到分析和报告的整个流程。

如果想具备在销售中充分利用分析的新能力，首先要有清晰有序、准备妥当、管理良好的数据。这些数据必须来自运用广泛的 CRM 系统，并通过强大的现代分析平台进行分析。前面提到，需要具有分析意识的销售运营人员来解读数据、从分析中汲取见解，并为销售领导建议有助于提高绩效的有效行动。

1) 从清晰有序的数据着手

全然不相干的数据源、彼此孤立的部门和老旧的软件，这些摇摇欲坠的基础设施已经影响了绩效、阻碍了增长和发展，让企业痛苦不堪。在公司范围内运用高级分析意味着遵循统一的定义和销售实践。这还需要激励员工提出与数据相关的正确问题、分析数据，并认清接下来必然会发生的情况。

2) 为销售人员提供正确的解决方案

您的 CRM 系统在全球范围内的运用情况如何？您的客户和机会分层结构在团队中是否有统一的定义和结构——“已结束并赢得客户”对您的商业销售团队、企业团队、英国和澳大利亚的团队来说意义相同吗？在 CRM 中设置好定义和分层结构是让数据更加清晰的最佳做法。采用一个能够连接至 CRM 和其他数据源的分析平台。平台应提供直观的数据准备工具，并能够优化高级分析以提供单一数据源。之后，您就可以利用现代商业智能功能快速扩展。

3) 聘请乐于探究、积极进取、精通技术的人才

除了建立标准化的数据分析定义和流程之外，组织的成功还有赖于合适的人才。您的销售运营人员是企业的可靠顾问，他们应该获得话语权，以支持销售规划和资源优化。为了实现真正可观的销售运营投资报酬率，销售运营人员不应降级为后台报告员，而应获得应用高级分析所需的组织支持和技术资源。合适的人才搭配合适的分析平台，再以正确的数据为后盾，销售业绩必然提升。

LinkedIn 运用数据和分析为其销售团队提供深入见解，成功提升销售业绩。以前，该公司使用内部数据库、Google Analytics、Salesforce.com 和第三方工具存储接近千万亿字节甚至更多的销售数据。一名分析师每天需要处理来自 500 多名销售人员的销售请求，这导致报告等待时间长达六个月，让团队成员无法了解自己的绩效和客户关系的状态。

于是，商业分析团队采用全新的商业智能平台集中管理客户数据，并使用仪表板来跟踪绩效和预测客户流失情况。为了支持更深入的分析，他们还利用商业智能平台中的预测模型来预测客户流失情况，从而帮助销售人员提高不稳定客户的保留率，促成客户成功。得益于此，他们在整个销售周期中变得更加积极主动，有效提高了收入。LinkedIn 商业分析高级总监 Michael Li 表示：“我们决定重点关注如何扩展已经构建的商业智能解决方案、切实提供可扩展性，并让销售团队能及时获得所需内容。它能够为销售人员提供一站式服务，让他们以高度自助的方式获得所需内容。”

现在，90% 的 LinkedIn 销售人员每周都访问商业智能解决方案。通过跟踪整体销售业绩并深入挖掘数据来了解客户体验，销售人员现在可以确定客户何时会增加产品使用量，主动把握机会提高总体消费，避免客户流失。

配置正确的流程、系统和人员来获取、准备和分析关键销售数据，将有助于所有销售组织制定更好的决策。通过将数据置于销售规划和绩效管理方法的中心，您还可以实现增长和生产力的突破。

如果想利用数据分析促进现代销售组织的发展，将更多科学应用于销售，请访问 Tableau 销售分析解决方案页面。这种涵盖所有数据和销售的一站式资源将为您的销售运营带来新的、更好的机会。