十張圖,看數據分析如何賦能銷售

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編輯導讀:作為一線的銷售人員,他們頭頂KPI,面對客戶的冷眼還要笑臉相迎,壓力山大。而“數據助力業務”口號喊了很多年,到底業務部門需要啥樣的數據分析,很少有人認真討論。本文作者以銷售部門為例,討論數據分析如何賦能銷售。

“數據助力業務”口號喊了很多年,可一提到數據分析,人們習慣性的依然講的是:excel,python,sql,依然是數據清洗、數據計算、可視化。到底業務部門需要啥樣的數據分析,很少有人認真討論。今天我們就拿銷售舉個例子,具體看看到底啥樣的數據分析有用。

一、讓數據有用的秘訣

問一個簡單的問題:你在用手機的時候,會去了解內存怎么運作,cpu怎么處理嗎?不會!你只關心怎么開機,怎么最快速度打開游戲,暢快玩起來。對所有科技產品都是如此:用戶關心的是對自己的價值,而不是這個東西本身的科學原理。

數據分析在企業里也是這樣。雖然數據分析背后有數學、統計學、運籌學、計算科學、機器學習等等復雜原理,但是業務部門既看不懂,也不在乎。你簡單告訴我:“干啥能出業績”就行了。

特別是銷售部門。銷售部門每天直面客戶,承擔巨大壓力,更沒心思聽道理。因此,想讓數據對銷售部門管用,首先要做的就是深入理解銷售部門的流程,認真觀察他們的實際困難(如下圖):

需要注意的是,銷售部門有自己的組織。只要企業有一定規模,銷售團隊的規模都很大,有不同業務線的區別(電話銷售、各城市銷售團隊,線上銷售等),有分城市/分團隊管理機制。位置不同的人,關注的內容不同。因此要認真了解本公司的銷售組織,才好區分高層、中層、基層的需求。

二、如何讓數據對基層有用

一線銷售是最辛苦、最累、壓力最大的人。想象一下,自己每天無情掛斷(說不定還罵兩句)的推銷電話,自己在商場里看都不看一眼的柜姐。是滴,一線銷售就是每天頂著客戶的白眼在努力推銷。這時候他們最不需要的就是:銷量,購買人數,客單價這種聽都聽不明白的指標。他們需要的是明確的動作指引:到底該咋做!

因此,想讓數據對他們管用,就得認真拆解操作流程,看看到底哪些環節能幫上忙。比如拿電話銷售舉例,操作流程與潛在問題,可能長這樣(如下圖)

所謂:業務一張嘴,數據跑斷腿。拆解完流程,了解痛點后,你會發現:沒有一個高大全的銷售分析模型,能一口吃下所有問題。比如最簡單的:“我要先打哪個電話,再打哪個電話?”就可能涉及到:

  • 哪些客戶價值高?
  • 哪些客戶可能響應?
  • 哪個時間段響應率更高?
  • 哪些適合二次跟進?

單純一個問題,可能需要好幾個點的分析才能支持到位,并且需要經過數據計算,給到一個比隨機撥打更高響應率的方案。這就需要數據分析在工作的時候特別有耐心,逐個攻堅問題。有意思的是:雖然數據分析做了很多工作,但在面向一線輸出的時候,要非常地克制:和一線無關的事情不要講。

比如:“我要先打哪個電話,再打哪個電話?”最后直接輸出在話務員的撥打名單上,把優先打的排序擺在前邊就好了。隱藏復雜過程,提升一線操作便捷度,才能讓一線真正用起來(如下圖)。

類似這樣,對每個環節的問題進行認真梳理,能發現很多機會點,諸如:

  1. 提高撥打成功率
  2. 選擇更有效話術
  3. 減少搜資料庫難度
  4. 關聯促銷信息每一個點可能都有2-3項數據分析要做,雖然做的辛苦,但是真刀真槍的提高一線成功率,比講啥科學道理都管用(如下圖)

三、如何讓數據對中層有用

在面對外呼組長、城市經理、銷售團隊經理這些中層管理時,就得換個思路。作為中層管理者,拼刺刀級別的一線操作只是他們關心的一個環節。更多的工作,會放在如何定計劃、如何組織工作、如何激勵/約束下屬上(如下圖)。

注意:和忙的暈頭轉向的一線不同,中層管理者有時間坐下來,認真思考方案,看看數據的。但是在不同的時間節點上,他們留給數據的時間不一樣。

比如:

  • 具體到一天,可能只有晨會以前,有20分鐘時間看看數據
  • 具體到每周總結的時候,可能有1、2個小時看一眼數據
  • 具體到每月總結匯報的時候,可能有半天在認真做ppt因此,輸出的數據成果要符合對方的工作習慣。就算有一大堆成果丟出來,也要很有節制的分場合輸出,避免信息爆炸。時間短,就少看點東西;時間多,就多看點東西(如下圖)

有了明確的輸出場景,輸出內容也要圍繞場景聚焦。

比如:

  • 每日晨會就是看看進度,簡單激勵下下屬,就輸出幾個關鍵信息即可
  • 每周周會,需要盤點資源,檢查執行情況,解決問題,就得多幾個維度分析
  • 每月月會,需要復盤當月工作,就更深入的復盤,就得更多的數據支持有層次地遞進,就能很好地助力管理工作(如下圖):

四、如何讓數據對高層有用

對于管理一整條業務線,或者管理多個團隊,多個地圖的大區經理,部門總監級領導。他們的任務不僅僅是訓話、打雞血,喊口號,更要負責承接好更高決策層給的任務,協調好與品牌/推廣這些助力部門,和供應鏈,客服,售后這些支撐部門的關系。不然光有銷售,沒有產品、沒有促銷、沒有宣傳、沒有供貨,供貨質量沒保證,都無法達成目標(如下圖)。

這些管理者每天也有大把時間坐辦公室,因此有時間看更多分析報告,也有時間思考更多深層次的問題。因此單純地輸出結果類的報表,并不能滿足需求。從思考問題的角度,最核心的糾結點在于:我是否能獨立完成任務。

作為高級管理,協調資源,保障支持,排除潛在問題(甩鍋給別人)都是比直接下場開干更重要的事,因此專題分析的邏輯可以圍繞如何區分銷售/其他部門協同問題角度入手,拆出多個專題來深入解讀(如下圖)

五、為啥平常做的都沒啥用

看完上文,可能同學們已經發現了:為啥平時做的銷售分析沒啥用:大部分公司的數據和銷售脫節的很厲害。作為數據分析師,一不懂銷售流程,二不懂組織結構,三不懂話術技巧,每天就知道把銷售額=客戶數*轉化率*客單價的公式翻來覆去的寫,拆成各個城市的寫。這種東西鐵定沒啥大用處。

而相當多公司的銷售也不重視分析,每天就知道看個業績達成總數,然后開始喊口號:“只要沒干死,就往死里干”。即使有CRM平臺也不好好用,天天私下研發各種黑科技騷操作。結果就是野路子越來越多,正兒八經的業績搞不出來多少。

總之,想讓數據發揮作用,兩邊團隊的投入都是必要的,作為數據深入業務,站在業務視角思考問題,解決真實痛點。作為業務尊重數據,嚴格執行流程,接納新方法,才能做出好成績。

不過有趣的是,如果銷售是經常不重視數據的典范,那么運營就是過度使用數據的典范。經常運營部門會嚷嚷著:給我一張大寬表!我自己來分析!面對這種情況該咋辦呢?我們下一篇來分享,敬請期待哦!

#專欄作家#

接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂,人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯網,金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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  1. 1

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  2. 確實接地氣

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  3. 好文,學些了!!!

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