Tìm hiểu hệ thống dữ liệu cho Sales Management trong việc vận hành bộ phận kinh doanh

Chia lead cho sales như nào cho công bằng và không lãng phí nguồn lực của công ty? Đánh giá hiệu suất đội ngũ kinh doanh như thế nào? Chi phí bán hàng như vậy đã hợp lý chưa? Nếu không có một bức tranh dữ liệu toàn cảnh, từ quản trị dữ liệu khách hàng (CRM Management), đường dẫn bán hàng để theo dõi chuyển đổi (Sales Pipeline) đến thông tin vận hành (Performance Monitoring), bạn sẽ khó có thể đi sâu vào các câu hỏi trên và tìm cho mình phương án tối ưu nhất. Hơn nữa, việc tự động hóa các luồng dữ liệu trong bức tranh toàn cảnh đó cũng sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian tổng hợp và xuất báo cáo cho bộ phận kinh doanh, những người luôn phải chắt chiu từng giờ làm việc dưới áp lực doanh số bán hàng.

Để tìm hiểu xem team sales có thể sử dụng hệ thống dữ liệu cho những mục đích cụ thể nào và bắt đầu từ đâu để xây dựng hệ thống đó, hãy cùng INDA theo dõi bài viết dưới đây!

Chia lead cho sales như nào cho công bằng và không lãng phí nguồn lực của công ty? Đánh giá hiệu suất đội ngũ kinh doanh như thế nào? Chi phí bán hàng như vậy đã hợp lý chưa? Nếu không có một bức tranh dữ liệu toàn cảnh, từ quản trị dữ liệu khách hàng (CRM Management), đường dẫn bán hàng để theo dõi chuyển đổi (Sales Pipeline) đến thông tin vận hành (Performance Monitoring), bạn sẽ khó có thể đi sâu vào các câu hỏi trên và tìm cho mình phương án tối ưu nhất. Hơn nữa, việc tự động hóa các luồng dữ liệu trong bức tranh toàn cảnh đó cũng sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian tổng hợp và xuất báo cáo cho bộ phận kinh doanh, những người luôn phải chắt chiu từng giờ làm việc dưới áp lực doanh số bán hàng.

Để tìm hiểu xem team sales có thể sử dụng hệ thống dữ liệu cho những mục đích cụ thể nào và bắt đầu từ đâu để xây dựng hệ thống đó, hãy cùng Tomorrow Marketers theo dõi bài viết dưới đây!

>>>Đọc thêm:
KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO 
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU DATA ANALYST

1.Tại sao hệ thống dữ liệu giúp bộ phận kinh doanh vận hành hiệu quả hơn?

Trong nền kinh tế cạnh tranh gay gắt, bạn cần nắm bắt mọi cơ hội để phát triển và dữ liệu bán hàng chính là chìa khoá để doanh nghiệp không bị bỏ lại giữa cuộc chạy đua. Lợi ích tuyệt vời khi đồng nhất các dữ liệu bán hàng về một nguồn là điều không thể phủ nhận. Hãy nghĩ xem, bạn phải đến từng nơi để xem thông tin, nhất là khi các thông tin đó chưa được xử lý, khiến việc đánh giá trở nên rối ren và phiến diện. Việc đưa ra các hành động từ đó cũng thành hời hợt, không giải quyết triệt để vấn đề cốt lõi. Nhưng với hệ thống dữ liệu, bạn sẽ tránh được quy trình rườm rà và kém hiệu quả đó. Trung tâm dữ liệu, nơi dữ liệu từ mọi nguồn được đổ về và liên kết lại thành các biểu đồ theo từng nhóm chủ đề giúp bạn có cái nhìn rõ ràng về thông tin khách hàng và hiệu quả vận hành hơn bao giờ hết, từ đó nâng cao kết quả công việc.

Ví dụ, bạn có thể cải thiện mối quan hệ khách hàng bằng cách thấu hiểu họ, từ việc họ là ai, họ có những mối quan tâm nào đến việc họ tương tác thế nào với thương hiệu của bạn. Bạn sẽ đáp ứng nhu cầu họ tốt hơn và tăng tỷ lệ khách hàng quay lại. Giữ mối quan hệ tốt với khách hàng rất quan trọng, vì chi phí để bán tiếp sản phẩm cho khách hàng hiện tại ít hơn nhiều so với việc tìm kiếm và thuyết phục khách hàng mới. Bên cạnh đó, một khi khách hàng hiện tại cảm thấy tin tưởng và yêu thích thương hiệu, họ sẵn sàng giới thiệu sản phẩm của bạn cho nhiều người khác, từ đó tăng độ nhận diện và khả năng bán hàng hơn. 

Không kém phần quan trọng, hệ thống dữ liệu giúp bạn đánh giá hiệu suất đội ngũ kinh doanh: Kết quả bán hàng của từng người như thế nào? Ai cần được hướng dẫn? Điều gì đang cản trở hoạt động bán hàng? Bạn sẽ hiểu rõ nhân viên của mình và có cách làm việc phù hợp với từng người hơn, thay vì chỉ đưa ra những nhận định cảm tính, chủ quan của bản thân.

2.Bộ phận kinh doanh (Sales) có thể sử dụng dữ liệu cho những mục đích gì?

2.1.Theo dõi hiệu suất hoạt động (Sales Performance)

Phòng kinh doanh nói chung và Sales Manager nói riêng đều làm việc dưới áp lực doanh số và làm sao để nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, biến họ trở thành khách hàng trung thành của doanh nghiệp. Đó là lý do tại sao họ không thể tốn quá nhiều thời gian bóc tách núi dữ liệu thành thô thành các trường thông tin khác nhau, phân tích và kết nối chúng thành các đồ thị trực quan. Nếu cứ mải mê đi nhặt dữ liệu và làm báo cáo thủ công như thế, họ không còn nhiều thời gian để tìm khách hàng mới và chăm sóc khách hàng sẵn có. Vì vậy, một hệ thống dữ liệu bán hàng là điều cần thiết để tăng năng suất công việc cho đội ngũ kinh doanh.

2.2.Theo dõi Chu kỳ bán hàng (Sales Cycle)

Quản trị bán hàng chưa bao giờ là điều dễ dàng và vị trí của bạn, Sales Manager, cần phân tích tốt từng bước một trong Chu kỳ bán hàng, từ cơ hội để thắng một giao dịch, thời gian trung bình từ khi nhận được thông tin khách hàng tiềm năng đến khi chốt đơn thành công, đến đo lường tỷ lệ chuyển đổi. Và hệ thống dữ liệu sẽ giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về từng khía cạnh trong chu kỳ bán hàng, dự đoán được dòng doanh thu trong một thời điểm nhất định. Từ đó, bạn vừa có thể theo sát mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp, vừa có thể nắm bắt cơ hội và nhân rộng doanh thu của doanh nghiệp.

2.3.Tỷ lệ chuyển đổi bán hàng (Sales Conversions)

Các chỉ số về Sales Conversions chính là ‘cánh tay phải’ cho đội ngũ kinh doanh. Dashboard này sẽ giúp bạn đánh giá sự tiến bộ và kết quả hoạt động của team sales với các chỉ số như: lượng khách hàng tiềm năng, số cơ hội mở, tỷ lệ chuyển đổi thành khách hàng cùng rất nhiều các chỉ số khác. Với bảng kết quả như vậy, mỗi nhân viên kinh doanh có thể tự theo dõi được hiệu quả công việc, nhìn nhận điểm mạnh/ điểm yếu của bản thân, từ đó tạo ra môi trường cạnh tranh lành mạnh giữa các nhân viên.

3.Bắt đầu xây dựng hệ thống dữ liệu cho bộ phận kinh doanh như thế nào?

Một khi đã đặt quyết tâm vận hành hiệu quả bộ phận kinh doanh và ra quyết định chiến lược từ hệ thống dữ liệu, có 2 bước quan trọng mà bạn cần lưu tâm. 

Để bắt đầu xây dựng hệ thống dữ liệu nội bộ cho doanh nghiệp của mình, trước hết, bạn cần đặt đúng câu hỏi, xác định rõ mục tiêu kinh doanh. Hãy hiểu rõ bạn muốn gì, để biết nên đo lường chỉ số nào, và sau khi có những chỉ số đó, hãy xác định rõ bạn sẽ làm gì với những insight có được. Nếu bạn không biết mình sẽ làm gì với những thứ bạn muốn đo, vậy bạn phải tự xem xét lại câu hỏi ban đầu của bạn liệu có đủ ý nghĩa hay chưa. Lựa chọn chính xác KPI bán hàng, những chỉ số có thể trả lời câu hỏi của bạn về bài toán kinh doanh, thiết lập mục tiêu khả thi có thể đo lường, xây dựng bộ quy tắc giúp tự động hóa quy trình là chìa khóa trong việc xây dựng hệ thống dữ liệu cho đội ngũ kinh doanh.

Tiếp theo, hãy tạo các mô hình từ tài sản dữ liệu sẵn có, để đưa ra các dự báo về doanh thu và xu hướng bán hàng trong tương lai. Từ đó, bạn sẽ luôn đi trước một bước và có sự chuẩn bị sẵn sàng cho mọi thay đổi về nhu cầu thị trường.

4.Tạm kết

Hệ thống dữ liệu tạo ra một bản đồ mà trong đó toàn bộ phễu bán hàng được vẽ ra chi tiết và đầy đủ, từ việc chăm sóc khách hàng tiềm năng như thế nào đến chốt đơn thành công ra sao. Hệ thống đó hỗ trợ doanh nghiệp nhóm các loại dữ liệu theo từng trường thông tin cụ thể, phân tích và dự báo xu hướng, kết quả doanh thu, cũng như chỉ ra hiệu quả hoạt động của từng cá nhân trong team. Nhìn chung, các chỉ số này cho bạn 2 luồng thông tin: một là về khách hàng và hoạt động bán hàng, hai là về kết quả vận hành của các bên liên quan (nhà cung cấp, đại lý, người chào hàng và những người thực hiện bán sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp).

Hệ thống dữ liệu về bản chất là việc kết hợp các công cụ để luồng chảy dữ liệu được hợp nhất và trực quan hoá, quan trọng hơn là bạn sẽ lựa chọn đo lường những gì, tối ưu các luồng chảy dữ liệu như thế nào, đặt quy tắc tự động ra sao và phân tích chúng thế nào để ra được quyết định chiến lược

Tất cả đều nằm ở tư duy khai thác và sử dụng dữ liệu cho vận hành. Nếu bạn muốn củng cố tư duy này qua các bài toán cụ thể của doanh nghiệp, hãy tham khảo khóa học Power BI của INDA. Sau khóa học, bạn sẽ hiểu phương pháp xây dựng một hệ thống dữ liệu nội bộ, dựa trên nhu cầu và bài toán cụ thể của doanh nghiệp, hiểu cơ bản các công cụ hỗ trợ và hiểu các thách thức trong xây dựng/ vận hành hệ thống dữ liệu đó.

>>>Đọc thêm:
KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO 
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU DATA ANALYST

Nguồn Internet