Làm thế nào dữ liệu trong bán hàng có thể thay đổi đội ngũ bán hàng và hiệu quả hoạt động của bạn?

Ví dụ, trong lĩnh vực công nghệ, nơi tôi dành nhiều thời gian làm tư vấn marketing, bộ phận bán hàng và marketing rất chặt chẽ. Họ chia sẻ hệ thống và chiến lược đến mức hầu hết thời gian tôi đều tham gia các cuộc họp báo cáo doanh thu cùng với bộ phận bán hàng, marketing và chăm sóc khách hàng để phân tích các chỉ số.

Tôi đã từng chứng kiến ​​việc quản lý dữ liệu bán hàng được thực hiện tốt, và cũng từng ở vị trí phải chấn chỉnh nó. Hiện nay, các tổ chức đang đứng trước nguy cơ thành bại khi phải phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường, và khả năng sử dụng dữ liệu bán hàng một cách hiệu quả để đưa ra các quyết định chiến lược là vô cùng quan trọng.

Tôi biết nói thì dễ hơn làm. Cách bạn thu thập, truy cập, diễn giải và sử dụng dữ liệu bán hàng phụ thuộc rất nhiều vào tổ chức, ngành nghề và công nghệ bạn đang sử dụng. Nhưng bất kể bạn đang ở vị trí nào trong bức tranh tổng thể đó, hãy cùng xem xét một số chiến lược hiệu quả để biến dữ liệu bán hàng thành công cụ thúc đẩy hiệu suất.

Dữ liệu bán hàng

Dữ liệu là một thành phần không thể thiếu đối với các đội ngũ bán hàng thành công. Dữ liệu bán hàng có thể giúp các nhân viên bán hàng tránh theo đuổi những khách hàng không phù hợp và cung cấp thông tin về những cơ hội mới mà nếu không có dữ liệu, đội ngũ bán hàng sẽ không thể phát hiện ra.

Tuy nhiên, bản thân dữ liệu có thể gây khó khăn, đặc biệt là đối với các nhóm đang làm quen với văn hóa phân tích như vậy. Tôi cũng từng thấy các nhóm bán hàng né tránh dữ liệu của chính họ như tránh bệnh dịch, vì sợ rằng nếu xem xét kỹ hơn, họ có thể không thích những gì mình tìm thấy.

Tuy nhiên, các đội ngũ bán hàng không cần phải sử dụng mọi chỉ số. Một số dữ liệu tồn tại mà không cung cấp thông tin hữu ích, và điều đó cũng không sao. Trước khi đi sâu vào các loại dữ liệu bán hàng mà nhóm của bạn nên theo dõi, hãy bắt đầu với cách tiếp cận dữ liệu bán hàng sao cho có lợi cho nhóm và mục tiêu của công ty.

Cách tiếp cận dữ liệu bán hàng

Khi làm việc với đội ngũ bán hàng và tiếp thị về việc theo dõi hiệu suất, tôi luôn bắt đầu bằng mục tiêu kinh doanh. Bước này không phải là về việc dữ liệu có thể làm gì cho bạn; mà là về các mục tiêu trong doanh nghiệp của bạn. Vì vậy, tôi khuyên bạn nên tập trung vào những gì bạn muốn đạt được cho đội ngũ bán hàng của mình .

Ví dụ : Chúng tôi muốn rút ngắn chu kỳ bán hàng trong quý 2.

Tiếp theo, tôi ghi chú lại những câu hỏi phát sinh từ mục tiêu.

Ví dụ : Chu kỳ bán hàng hiện tại của chúng ta dài bao nhiêu? Nguyên nhân nào dẫn đến chu kỳ dài như vậy? Chúng ta muốn chu kỳ bán hàng ngắn hơn bao nhiêu? Điều này sẽ giúp chúng ta tiết kiệm được bao nhiêu tiền? Chúng ta cần làm gì để rút ngắn chu kỳ bán hàng hiện tại?

Cuối cùng, tôi sẽ xác định những chỉ số bán hàng nào cần thiết để trả lời những câu hỏi này. (Tôi sẽ đề cập đến các loại dữ liệu bán hàng ở phần dưới.)

Giờ đây, đội ngũ bán hàng cần biết những chỉ số bán hàng cụ thể nào cần tận dụng để đạt được mục tiêu. Theo thời gian, khi mục tiêu thay đổi, tôi có thể cần thêm hoặc bớt các điểm dữ liệu khác nhau tùy theo nhu cầu.

Phần tiếp theo sẽ đề cập đến các loại dữ liệu mà nhóm của bạn cần biết.

Trong phần này, tôi sẽ đề cập đến các chỉ số hiệu suất chính (KPI) bán hàng phổ biến nhất . Những chỉ số này rất quan trọng để đánh giá hiệu suất toàn công ty cũng như theo dõi tác động của đội ngũ bán hàng đến các mục tiêu chung của công ty. Chúng ta hãy cùng xem xét chi tiết hơn trong biểu đồ sau. Tôi sẽ nói về cách thu thập dữ liệu này ở phần sau.

Cách phân tích dữ liệu bán hàng

Vậy là tôi đã xác định được mục tiêu và theo dõi một số chỉ số KPI để đo lường tiến độ — giờ là lúc phân tích dữ liệu .

Sau khi sắp xếp dữ liệu bán hàng, việc trình bày kết quả một cách trực quan là một cách làm tốt. Biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển giúp dễ dàng hiểu thông tin hơn, cho phép nhóm phát hiện ra xu hướng, mô hình và mối tương quan trong dữ liệu. Nó cũng cung cấp cơ hội để phát hiện bất kỳ dữ liệu bất thường nào cần được điều tra thêm.

Ví dụ, bảng điều khiển bán hàng cung cấp cho người dùng cái nhìn tổng quan về hiệu suất bán hàng của họ, cho phép họ theo dõi các chỉ số quan trọng như doanh thu, doanh số theo nguồn khách hàng tiềm năng và tăng trưởng hàng năm.

Với những hiểu biết này, bạn có thể thực hiện các bước cụ thể để tối ưu hóa hiệu quả bán hàng và đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.

Tiếp theo, tôi sẽ thảo luận về cách xây dựng chiến lược và đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu.

Bán hàng dựa trên dữ liệu

Bán hàng dựa trên dữ liệu là một phương pháp bán hàng bao gồm việc thu thập và sử dụng các chỉ số cụ thể để đưa ra mọi quyết định bán hàng , từ tìm kiếm khách hàng tiềm năng đến quản lý nhân sự, giảm tỷ lệ khách hàng bỏ đi và định giá sản phẩm/dịch vụ.

Việc sử dụng dữ liệu trong bán hàng có thể giúp các nhân viên bán hàng nâng cao năng suất. Nó cũng có thể giúp họ tiết kiệm thời gian và công sức quý báu khi theo đuổi những khách hàng không phù hợp hoặc không quan tâm. Áp dụng phương pháp bán hàng dựa trên dữ liệu cũng có thể giúp doanh nghiệp của bạn sinh lời hơn.

Cách tiếp cận này nghe có vẻ khá dễ dàng, phải không? Nhưng nói rằng bạn áp dụng chiến lược bán hàng dựa trên dữ liệu là một chuyện… còn sử dụng dữ liệu đó để tác động, phát triển và trao quyền cho đội ngũ bán hàng của bạn lại là chuyện hoàn toàn khác.

Cách xây dựng chiến lược bán hàng dựa trên dữ liệu

Tôi là người khá tập trung vào khía cạnh vận hành khi làm việc với nhóm doanh thu trong các dự án. Vì vậy, tôi biết rằng việc chỉ nhấn nút "bắt đầu" và xây dựng quy trình cũng như bảng điều khiển có thể rất hấp dẫn. Đó chắc chắn là một phần quan trọng trong việc xây dựng chiến lược bán hàng dựa trên dữ liệu. Nhưng cũng cần phải có một vài thành phần khác nữa. Chúng ta hãy cùng xem xét từng bước một.

Thu hút sự đồng thuận ở mọi cấp độ về việc quản lý dữ liệu bán hàng của bạn.

Tôi đã từng chứng kiến ​​những trường hợp mà rất nhiều công sức được đầu tư vào dữ liệu và quy trình làm việc trong các hệ thống CRM và công cụ phân tích kinh doanh, nhưng kết quả báo cáo lại không hiệu quả khi trình bày cho ban lãnh đạo. Để sử dụng dữ liệu một cách có ý nghĩa, trước tiên bạn cần quyết định cùng với nhóm và toàn tổ chức rằng dữ liệu đó nên hướng đến mục tiêu gì.

Vì vậy, điều đầu tiên và quan trọng nhất là bạn cần đảm bảo mọi người đều đồng thuận . Điều đó bao gồm cả các thành viên nhóm cấp dưới hoặc mới vào nghề, những người quản lý phần lớn dữ liệu hàng ngày, cho đến các nhà quản lý cấp cao, những người sẽ xem xét báo cáo và đưa ra các quyết định chiến lược. Lý do là vì họ có thể đóng góp ý kiến ​​về các vấn đề thực tiễn hoặc thách thức trong việc thu thập và duy trì một số điểm dữ liệu nhất định (luôn là điều tốt khi chủ động giải quyết vấn đề này từ sớm), và lý do là vì bạn có thể bất ngờ với những gì họ muốn biết khi đưa ra các quyết định chiến lược.

Tôi cũng có thể đặt tên phần này là “Thiết lập mục tiêu và chỉ tiêu bán hàng ” vì nó gần như tương đương nhau. Bạn cần tìm hiểu xem mọi người quan tâm đến điều gì, thống nhất các chỉ số và KPI sẽ định hướng chiến lược, và từ đó lập kế hoạch ngược lại để thu thập dữ liệu cần thiết.

Tiến hành kiểm tra chuyên sâu dữ liệu hiện có của bạn.

Nếu tôi đang thực hiện một dự án liên quan đến việc cải tổ hệ thống báo cáo và chúng ta đang gặp phải tình trạng hệ thống CRM rối rắm, đôi khi tôi phải chuẩn bị tinh thần vì chắc chắn đó sẽ là một quá trình khá khó khăn.

Gần đây tôi làm việc với một công ty công nghệ mà họ đã không sử dụng hệ thống CRM của mình trong hơn một năm. Các quy trình tiếp cận khách hàng và bán hàng được xử lý ở nơi khác, và rất nhiều khách hàng tiềm năng và dữ liệu quý giá đã bị bỏ phí. Mọi thứ rất lộn xộn, nhưng để thiết lập các chuỗi tiếp cận và tự động hóa mới, tôi phải đào sâu vào từng chi tiết và dành nhiều tuần cho một quá trình dọn dẹp khổng lồ.

Đây là lúc bạn thực sự cần xắn tay áo lên và bắt tay vào việc. Dưới đây là một vài câu hỏi tôi luôn ghi nhớ trong quá trình kiểm tra dữ liệu bán hàng:

• Những thông tin nào cần giữ lại và những thông tin nào cần loại bỏ? Chắc chắn, bạn có thể sử dụng các công cụ làm phong phú thông tin để cập nhật thông tin liên hệ đó, nhưng có một số khách hàng tiềm năng và tài khoản có lẽ không đáng để giữ lại. Hãy nghĩ đến tất cả những người có thể đã chuyển sang vai trò hoặc công ty mới trong vòng một hoặc hai năm sau khi hồ sơ được tạo lần đầu. Hãy vạch ra ranh giới và loại bỏ các hồ sơ cũ, ít nhất là để chúng không được sử dụng cho các hoạt động tiếp cận hoặc tiếp thị.
• Chúng ta có còn sử dụng cùng một thuật ngữ và quy trình không? Rất nhiều dữ liệu bị rối loạn khi quy trình thay đổi. Nếu không được lập kế hoạch đúng cách, việc liên kết dữ liệu "trước" và "sau" khi thay đổi quy trình cũ và mới trong báo cáo sẽ trở nên khó khăn. Giả sử bạn thay đổi định nghĩa về Hồ sơ Khách hàng Lý tưởng (ICP). Đó có thể là một quyết định chiến lược tuyệt vời, nhưng nó sắp gây ra sự hỗn loạn trong báo cáo của bạn. Nếu mọi thứ đã thay đổi, hãy đảm bảo rằng chúng được ghi chép và hạch toán rõ ràng trong cơ sở dữ liệu của bạn.
• Chúng ta có đang gặp phải vấn đề dữ liệu trùng lặp đáng sợ không? Đây là một vấn đề phổ biến khác. Các nhóm bán hàng có thể xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ, và khi nhiều công cụ được liên kết với nhau, hoặc việc nhập dữ liệu khách hàng tiềm năng được thực hiện thủ công, rất dễ tạo ra các bản ghi trùng lặp. Mức độ nghiêm trọng của vấn đề này phụ thuộc vào lý do gây ra nó, nhưng bạn có thể cần dành ra vài tuần chỉ để giải quyết vấn đề làm sạch dữ liệu này.

Thật không may, đây có thể không phải là một nhiệm vụ chỉ thực hiện một lần. Một báo cáo về hiệu suất bán hàng năm 2024 cho thấy 98% chuyên gia bán hàng thừa nhận dữ liệu CRM của họ không chính xác. Việc làm sạch dữ liệu là một thách thức liên tục, và bạn có thể cần xem xét lại quy trình kiểm toán này thường xuyên để luôn nắm bắt được vấn đề.

Xác định những điểm yếu về kiến ​​thức và công nghệ của bạn.

Dữ liệu cũ là một chuyện, nhưng việc kiểm tra lại dữ liệu và quy trình hiện có cũng rất hữu ích để xác định những lỗ hổng nghiêm trọng trong báo cáo của bạn. Hãy nhớ bước đầu tiên vô cùng quan trọng đó chứ? Bằng cách ghi lại các mục tiêu và làm việc ngược lại, tôi có thể thấy những gì nhóm đã có sẵn và những điểm dữ liệu nào đang bị bỏ sót.

Đôi khi, bạn chỉ cần điều chỉnh hệ thống CRM hiện có, chẳng hạn như thêm các trường tùy chỉnh mới. Tuy nhiên, cũng có những lúc cần đến một công nghệ mới để khắc phục những thiếu sót.

Một lĩnh vực tôi thường xuyên nhận thấy có những khoảng cách lớn là giữa bộ phận bán hàng và tiếp thị. Bộ phận bán hàng phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu khách hàng tiềm năng và tài khoản. Nhưng, có rất nhiều chỉ số và KPI tiếp thị cực kỳ hữu ích cho bộ phận bán hàng. Dữ liệu tiếp thị có thể giúp định hướng chiến lược tiếp cận, xác định các vấn đề cần tập trung giải quyết và nhiều hơn nữa.

Ví dụ, số liệu thống kê bán hàng cho thấy 72% doanh thu của công ty đến từ khách hàng hiện có. Hãy tưởng tượng chiến lược bán thêm sản phẩm/dịch vụ của bạn sẽ hiệu quả hơn biết bao nếu bạn theo dõi các báo cáo tiếp thị về tỷ lệ mở email và mức độ tương tác của khách hàng ở cấp độ tài khoản.

Việc xây dựng một báo cáo tích hợp hơn giữa dữ liệu tiếp thị và bán hàng có thể đơn giản như việc thêm một sự tích hợp giữa các hệ thống mà không cần đến công nghệ mới nào cả.

Xác định rõ các khía cạnh thực tiễn của việc ứng dụng dữ liệu.

Thật dễ dàng để dành thời gian cho những bảng điều khiển đẹp mắt mà quên mất rằng mục đích chính là trở nên năng động dựa trên dữ liệu . Nói cách khác, dữ liệu cuối cùng cần tạo ra những hiểu biết có thể hành động được. Chắc hẳn tất cả chúng ta đều từng tham dự các cuộc họp nhóm doanh thu, nơi các chỉ số được liệt kê và thảo luận, nhưng luôn có một câu hỏi "Vậy thì sao?" lơ lửng trong không khí.

Tôi thấy việc sử dụng điểm ngắt và câu lệnh “nếu/thì” rất hữu ích trong quá khứ. Đầu tiên, bạn cần xác định các xu hướng cần theo dõi. Giả sử đó là một điều đơn giản như số lượng khách hàng tiềm năng hàng tháng. Nếu số lượng khách hàng tiềm năng đang có xu hướng giảm, thì bạn nên hành động và thay đổi chiến thuật ở điểm nào? Và những chiến thuật đó nên là gì?

Tương tự, nếu xu hướng tăng trưởng đang diễn ra từng tháng, thì khi nào là thời điểm thích hợp để đầu tư thêm nhằm tối đa hóa kết quả? Điểm đột phá dẫn đến một nhánh quyết định, từ đó dẫn đến hành động. Mặc dù không phải lúc nào cũng rõ ràng như ví dụ này, nhưng đây là một cơ chế hữu ích để đảm bảo dữ liệu và báo cáo không bị bỏ phí.

Xây dựng đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu

Một đội ngũ bán hàng dựa vào dữ liệu sẽ tuân thủ một số quy trình riêng biệt. Dưới đây là một số tiêu chí bạn có thể sử dụng để đánh giá xem đội ngũ của mình có thực sự dựa trên dữ liệu hay ít nhất là đã tiến gần đến mục tiêu đó hay chưa.

Họ thống nhất về mục tiêu và tuyên bố sứ mệnh.

Tôi luôn nhận thấy rằng một đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu sẽ thống nhất mọi thứ — không chỉ các mục tiêu lớn mà cả các mục tiêu hàng ngày, quy trình và thực tiễn tốt nhất. Việc truyền đạt và thực thi sự thống nhất này là trách nhiệm của các quản lý bán hàng.

Tôi tin rằng việc cùng toàn bộ đội ngũ bán hàng xây dựng các mục tiêu và kế hoạch cũng là một việc làm tốt, vì vậy hãy để họ tham gia vào bất kỳ cuộc họp lập kế hoạch hoặc đặt mục tiêu nào.

Quá trình này phản ánh những câu hỏi tôi đã thảo luận ở trên về việc xác định dữ liệu bán hàng nào cần sử dụng. Chúng giúp xác định mục tiêu mà đội ngũ bán hàng của bạn đang theo đuổi, dữ liệu nào có thể giúp bạn đạt được những mục tiêu đó và mỗi thành viên trong nhóm cần làm gì để duy trì sự đồng bộ trong quá trình theo đuổi mục tiêu chung.

Họ xây dựng và tuân theo quy trình bán hàng.

Một đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu sẽ tuân theo một quy trình bán hàng rõ ràng — một chuỗi các hành động lặp đi lặp lại mà nhóm của bạn thực hiện để chốt đơn hàng với khách hàng mới. Quy trình bán hàng cho phép bạn thấy được những phần nào trong phương pháp bán hàng của mình đang hiệu quả và những phần nào thì không. Bằng cách lặp lại các hành động tương tự trong toàn bộ nhóm, bạn có thể ghi chú lại những điểm cần cải thiện và theo dõi các chỉ số KPI và dữ liệu bán hàng mới.

Khi thực hiện các thay đổi hoặc cập nhật đối với quy trình bán hàng, tôi đặc biệt khuyên bạn nên làm từ từ và chỉ thay đổi một bước mỗi lần. Các đội ngũ bán hàng đều bận rộn và luôn hướng đến mục tiêu ở mọi cấp bậc, vì vậy việc thay đổi quản lý có thể khá khó khăn. Tôi thấy rằng cách làm này giúp đội ngũ của bạn làm quen với sự thay đổi và cho phép bạn thấy rõ liệu sự thay đổi đó có lợi hay gây hại cho quy trình bán hàng tổng thể.

Họ sử dụng dữ liệu hiện có để định hướng chiến lược.

Một đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu không chỉ sử dụng dữ liệu mới; họ còn sử dụng bất kỳ dữ liệu nào họ đã thu thập được (ngay cả khi dữ liệu đó chưa từng được sử dụng). Tôi thường thấy rằng dữ liệu hiện có có thể là một kho báu chứa đầy những hiểu biết và ý tưởng chưa được khai thác — hãy xem cách công cụ ưu tiên tài khoản dựa trên AI của LinkedIn đã tận dụng dữ liệu để tập trung sự chú ý của đội ngũ bán hàng vào các khách hàng tiềm năng có giá trị và tăng doanh thu gia hạn lên 8,08%, trong khi trước đó họ chỉ dựa vào "trực giác và các tín hiệu dữ liệu rời rạc".

Trước khi bắt đầu sử dụng một công cụ dữ liệu mới, tôi cũng khuyên bạn nên phân tích dữ liệu bán hàng hiện có , chẳng hạn như thông tin về khách hàng cũ và khách hàng tiềm năng. Hãy tập hợp đội ngũ bán hàng của bạn và thảo luận về dữ liệu hiện có và cách sử dụng chúng để đưa ra các quyết định hoặc chiến lược mới.

Họ làm việc với hệ thống CRM — và hệ thống này giúp dữ liệu dễ dàng truy cập.

Một đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu sẽ làm việc chặt chẽ với công cụ quản lý quan hệ khách hàng (CRM), chẳng hạn như CRM miễn phí. Cơ sở dữ liệu CRM có giá trị rất cao. Nó thay thế hiệu quả các bảng tính lộn xộn và các công cụ rời rạc — và nó tạo ra các báo cáo bán hàng hữu ích.

Hệ thống CRM có thể theo dõi tất cả hoạt động của khách hàng tiềm năng và khách hàng hiện tại, đồng thời tự động hóa ngay cả những công việc đơn giản nhất, chẳng hạn như gửi email theo dõi và cập nhật thông tin liên hệ. Tôi thấy nó cũng giúp đội ngũ bán hàng luôn phối hợp nhịp nhàng bằng cách cung cấp quyền truy cập bình đẳng vào tất cả dữ liệu bán hàng.

Họ theo dõi tất cả các tương tác với khách hàng tiềm năng để tìm hiểu điều gì hiệu quả và điều gì không.

Tôi nhận thấy đôi khi chúng ta thường tập trung quá nhiều vào những hành động của khách hàng tiềm năng, nhưng đó không phải lúc nào cũng là những dữ liệu quan trọng nhất. Hoặc ít nhất, tôi nhận thấy rằng một cái nhìn tổng quát hơn có thể cho thấy bức tranh toàn diện hơn. Một đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu sẽ coi trọng mọi tương tác với khách hàng tiềm năng như nhau. Cho dù khách hàng tiềm năng không phản hồi hay trở thành khách hàng thực sự, mỗi tương tác đều có thể cung cấp cho đội ngũ bán hàng của bạn dữ liệu và thông tin chi tiết quý giá về những gì đang hiệu quả.

Các tương tác với khách hàng tiềm năng có thể cho bạn biết một vài điều quan trọng:

• Ý tưởng đó đến từ đâu?
• Lý do nhân viên bán hàng liên hệ với bạn ngay từ đầu.
• Nhân viên bán hàng của bạn đã liên hệ bằng cách nào và họ đã sử dụng hình thức liên lạc nào.

Ngay từ lần tiếp xúc đầu tiên, bạn cũng có thể theo dõi 1) chu kỳ bán hàng của khách hàng tiềm năng cụ thể hoặc 2) đối thủ cạnh tranh nào đã khiến bạn mất khách hàng tiềm năng đó. Bạn cũng có thể thu thập thông tin nhân khẩu học và tâm lý học từ mỗi khách hàng tiềm năng trở thành khách hàng thực sự để xây dựng thêm hồ sơ khách hàng mục tiêu của mình .

Họ chỉ tiếp xúc với những khách hàng tiềm năng đáp ứng các tiêu chí nhất định.

Một đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu chỉ theo đuổi những khách hàng tiềm năng phù hợp – điều mà dữ liệu chính xác có thể cho họ biết. Như đã nói ở trên, dữ liệu bán hàng có tiềm năng giúp đội ngũ bán hàng tiết kiệm thời gian và năng lượng quý báu, cũng như làm cho công ty của bạn sinh lời hơn.

Để làm được điều này, nhóm của bạn phải tận dụng dữ liệu đã thu thập. Sau khi xác định được khách hàng tiềm năng phù hợp, nhóm của bạn cần biết nên xem xét dữ liệu nào để hiểu liệu họ có nên tiếp cận khách hàng tiềm năng mới hay không. Có thể bạn đã định nghĩa khách hàng tiềm năng phù hợp là khách hàng có doanh thu hàng tháng nhất định cũng như số lượng thành viên nhóm tiếp thị tối thiểu nhất định. Hãy khuyến khích nhóm của bạn tập trung vào những khách hàng tiềm năng thuộc nhóm này.

Họ trao đổi về những phương pháp và cách tiếp cận tốt nhất nhưng lại không hiệu quả.

Một đội ngũ bán hàng dựa trên dữ liệu luôn chia sẻ những kinh nghiệm tốt nhất với nhau. Có thể một trong những nhân viên bán hàng của bạn đã học được một cách mới để sử dụng dữ liệu bán hàng của họ. Hoặc có thể một người khác đã tìm ra một phương pháp mới gần như luôn đảm bảo nhận được phản hồi từ khách hàng tiềm năng.

Dù sao đi nữa, đội ngũ bán hàng của bạn luôn nên thảo luận về những phương pháp hiệu quả nhất và cả những cách tiếp cận chưa thực sự hiệu quả. Tôi khuyên bạn nên chia sẻ thông tin này thông qua các cuộc họp toàn nhóm hoặc các buổi gặp riêng giữa quản lý và nhân viên bán hàng.

Điều này không chỉ giúp nâng cao tinh thần làm việc và đóng vai trò như một phương pháp huấn luyện và đào tạo bán hàng , mà tôi thấy nó còn giúp bạn liên tục cập nhật dữ liệu – và cách bạn sử dụng dữ liệu đó. Dữ liệu bán hàng là một quá trình lặp đi lặp lại, và đội ngũ bán hàng của bạn có thể giúp bạn liên tục cải thiện cách bạn sử dụng và áp dụng nó.

Dữ liệu bán hàng giúp bạn phát triển tốt hơn

Từ những nhóm bị choáng ngợp bởi lượng dữ liệu khổng lồ đến mức không thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh, cho đến những nhóm thậm chí còn cảm thấy e ngại khi nghĩ đến việc xem các báo cáo chi tiết, tôi đã chứng kiến ​​đủ mọi biến thể của các nhóm muốn trở nên năng động nhờ dữ liệu nhưng không biết cách thực hiện.

Điều tôi học được là cả mục tiêu kinh doanh và phương pháp làm việc ngược đều rất quan trọng. Ngoài ra, không có hại gì khi bắt đầu với những gì bạn đang có và để những câu hỏi tiếp theo phát sinh một cách tự nhiên dẫn dắt quá trình.

Hãy luôn tập trung vào những hiểu biết sâu sắc hơn là dữ liệu. Nếu dữ liệu đang kể cho bạn một câu chuyện thay vì chỉ nằm im một chỗ, bạn sẽ có khả năng đưa ra quyết định và thể hiện hiệu quả công việc tốt hơn nhiều.