Sức mạnh của phân tích dữ liệu trong Sales

Việc phân tích đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc bán hàng B2B và các tổ chức bán hàng có hiệu suất cao coi việc phân tích dữ liệu như một cấp độ mới để tạo sự khác biệt so với các doanh nghiệp, tổ chức khác.

Tuy nhiên, đối với tất cả các lợi ích hữu hình thì việc phân tích dữ liệu trong sales vẫn là một khái niệm gì đấy gây khó khăn trong bán hàng. Trong một cuộc khảo sát khác cho thấy hầu hết các tổ chức bán hàng ngày nay (57%) không xem mình là người dùng hiệu quả của các phân tích nâng cao. Nhiều công ty đấu tranh để hưởng lợi từ các phân tích cơ bản trong khí đó một số thậm chí vẫn chưa bước chân vào thế giới phân tích dữ liệu.

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

1. 4 giá trị lớn nhất của việc phân tích dữ liệu trong bán hàng

Các công ty tiên phong trong việc sử dụng phân tích dữ liệu trong sales đang sử dụng trí tuệ nhân tạo và Machine-Learning (AI và ML) để mở rộng biên giới tạo ra giá trị cho việc bán hàng B2B và đang tạo ra khách hàng tiềm năng, quản lý con người, bán chéo và định giá.

1.1 Cải thiện việc tạo ra khách hàng tiềm năng nhanh chóng

Việc phân tích dữ liệu rất phù hợp để cải thiện tính chính xác của việc tạo ra khách hàng tiềm năng và tự động hóa các quy trình bán hàng trước khi các công ty sử dụng các bộ dữ liệu phong phú để xác định đúng khách hàng vào đúng thời điểm.

Nhiều công ty đã sử dụng lịch sử thông tin thị trường để phát triển một cái nhìn chi tiết về triển vọng bán hàng của từng khu vực. Họ đang đẩy mạnh điều này hơn nữa bằng cách giới thiệu các thuật toán chấm điểm dựa trên có bộ dữ liệu chi tiết về từng khía cạnh trên mỗi khu vực bán hàng. Nguồn dữ liệu nội bộ dựa trên lịch sử các khách hàng trước đây kết hợp với các dữ liệu bên ngoài phong phú như báo cáo tin tức hoặc phương tiện truyền thông xã hội để tạo ra chế độ xem toàn cảnh về khách hàng . Các thuật toán sau này thậm chí có thể dự đoán các yếu tố nào thực sự quan trọng trong chuyển đổi khách hàng tiềm năng và hướng dẫn chiến lược bán hàng phù hợp. Một công ty dịch vụ CNTT đã sử dụng các phân tích dữ liệu lớn để dự đoán khách hàng tiềm năng nào có khả năng tiếp cận lớn nhất và nhận thấy rằng các công ty đã được thành lập có triển vọng tốt hơn so với các công ty khởi nghiệp đang tập trung vào. Tập trung sự chú ý vào các công ty được thành lập tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng lên 30%.

Khi những dự đoán này được kết hợp với sự tự động hóa thông minh, các công ty đang nhìn thấy một bước nhảy vọt trong khả năng xác định các cơ hội và chuyển đổi chúng. Một số công ty đang thử nghiệm các tác nhân hỗ trợ AI và sử dụng phân tích dự đoán và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động hóa các hoạt động tạo ra khách hàng tiềm năng như các công việc xử lý các câu hỏi cơ bản của khách hàng hay tự động hóa các câu hỏi đặt ra trước ban đầu.

1.2. Tìm những giao dịch phù hợp hơn

Tương tự như việc phân tích các yếu tố thực sự làm lên một trận bóng chày, lực lượng bán hàng đang phân tích dữ liệu để hiểu điều gì thúc đẩy thành công doanh số và để đưa đến thông tin về tuyển dụng, đào tạo hay bảo hiểm.

Kế hoạch bán hàng truyền thống đã dựa vào phân khúc khách hàng theo lịch sử mà thường không được xác định bởi các sự kiện cập nhật thường xuyên. Kết quả là, theo thời gian, nhiều mô hình bán hàng trở nên kém hiệu quả và không nhất quán trên toàn cầu.Tuy nhiên, khi các nhóm hoạt động bán hàng đưa các phân tích cơ bản vào kế hoạch bán hàng, việc phân bổ tài nguyên nhanh chóng trở nên hiệu quả hơn rất nhiều. Một công ty công nghệ cao đã sử dụng phân tích một bộ dữ liệu chi tiết và cách tiếp cận cấp sản phẩm để sắp xếp lại mô hình bảo hiểm tại Hoa Kỳ. Kết quả thu lại được là năng suất bán hàng tăng 5 đến 10% và nhân viên bán hàng đã cắt giảm hai phần ba thời gian lập kế hoạch.

Phân tích dữ liệu cũng đang đưa đến cho chúng ta sự cách mạng hóa về sự hiểu biết các tài năng bán hàng và hành vi thực địa. Trong cuộc tìm kiếm nhân viên bán hàng có hiệu suất cao nhất, các tổ chức đang kết hợp dữ liệu bán hàng, khách hàng và các dữ liệu HR khách để tìm hiểu đâu là yếu tố thúc đẩy họ thành công. Những phân tích này giúp các công ty xác định nhân viên bán hàng tốt nhất và phân bổ họ vào các khu vực quan trọng của họ. Phân tích cũng có thể tiết lộ những đặc điểm quan trọng về mặt thống kê đặc điểm chung của nhân viên bán hàng hiệu suất cao, giúp cải thiện cả việc tuyển dụng và phát triển con người.

Tiến xa thêm một bước nữa, một số công ty đang tích hợp dữ liệu tương tác email. lịch và CRM để xác định hành động nào trong lĩnh vực liên quan với thành công. Một tổ chức bán hàng đã thuê một công ty khoa học dữ liệu Quantumblack để khám phá hành vi nào của các chuyên gia bán hàng có liên quan đến năng suất và chiến thắng của họ. Dựa trên những phát hiện đó, tổ chức có thể đào tạo nhân viên một cách phù hợp và triển khai chúng để tối đa hóa giá trị của công ty. Kết quả thu lại được giúp công ty giảm 6% chi phí bán hàng và tăng 2% doanh thu.

1.3. Tối đa hóa giá trị vòng đời của khách hàng

Với các công ty sở hữu danh mục sản phẩm phức tạp có thể thấy khó khăn để tìm ra đâu là giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của khách hàng. Tuy các nhân viên sales dựa trên các quy luật nhất định để đưa ra quyết định nhưng điều này vẫn đòi hỏi các tương tác tốn thời gian và thường dẫn đến bỏ lỡ các cơ hội để bán các mặt hàng liên quan

Nhiều công ty bán hàng dạng B2B đang triển khai các thuật toán mua sản phẩm tiếp theo dựa trên dữ liệu và những gì khách hàng tương tự đã mua. Một công ty Logistics đã khai thác các mô hình đặt hàng của khách hàng trước đây 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 các khách hàng chưa được phục vụ, công ty đã tăng doanh thu gấp năm lần cho các sản phẩm thử nghiệm của mình.

Cách tiếp cận này cũng giúp giữ chân khách hàng và thu hút khách hàng có nguy cơ rời khỏi đối thủ cạnh tranh bằng cách nhận ra các dấu hiệu của sự bất mãn trước khi họ có hành động. Ví dụ, nhóm phân tích tiếp thị tại một công ty hóa chất toàn cầu muốn giảm tỷ lệ rời bỏ của khách hàng là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Nhóm đã xây dựng một mô hình dự đoán dựa trên 30 biến số và xác định 10 yếu tố chính đẩy khách hàng đi. Kết quả thu được gây sốc khi 15% khách hàng quan trọng nhất của họ thực sự có khả năng mua hàng ở nơi khác nhiều gấp 3 lần so với các khách hàng khác. Một phát hiện quan trọng khách là khách hàng càng có nhiều sản phẩm, họ càng ít có khả năng rời đi. Từ đó nhận thấy bán chéo là một động lực mạnh mẽ thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng hơn là về thay đổi giá cả. Mỗi người quản lý khu vực của công ty đã nhanh chóng tìm thấy một danh sách khách hàng có rủi ro trên địa bàn của mình và những hướng dẫn cụ thể về cách thu hút để đảm bảo lòng trung thành của họ. Được trang bị những hiểu biết này, công ty đã giảm 25% tỷ lệ khách hàng SMEs rời bỏ

1.4. Đưa ra mức giá chính xác

Trong thế giới của việc đàm phán giá B2B, việc phân tích các thỏa thuận có thể cung cấp sự minh bạch về giá và cho phép các bên thực hiện các giao dịch phức tạp trong quá trình đàm phán. Theo truyền thống, người bán B2B đã dựa rất nhiều vào kinh nghiệm để hướng dẫn các quyết định về giá của họ. Nhưng khách hàng hiện tại cũng trở nên thông minh và đã triển khai các công cụ định giá tinh vi của riêng họ, điều này đặt người bán vào vị trí không thuận lợi như trước nữa. Một thách thức khác cho việc định giá là cách thiết lập giá cho các sản phẩm hoặc giải pháp mới, đặc biệt khi không có sản phẩm nào tương đương trên thị trường hoặc điều kiện thị trường thay đổi nhanh chóng. Các công ty hiện nay đang triển khai các công cụ định giá động tích hợp dữ liệu thị trường với các chiến lược bán hàng để tạo ra giá bán tối ưu.

2. 5 yếu tố cần thiết để triển khai phân tích thành công

• Đầu tiên, chúng ta cần biết rằng dữ liệu hoàn hảo không tồn tại. Tuy nhiên, bằng cách tiếp cận machine-learning  và bổ sung dữ liệu nội bộ kết hợp với các nguồn dữ liệu ngoài, các công ty hoàn toàn có thể rút ra những hiểu biết có giá trị ngay cả khi nguồn dữ liệu ban đầu yếu kém. Theo thời gian, chất lượng dữ liệu được cải thiện khi kết quả ban đầu chỉ ra rằng cần tích cực đầu tư lớn hơn nữa vào cơ sở hạ tầng và chất lượng dữ liệu.
• Thứ hai, các công ty cần xây dựng đội ngũ phân tích dữ liệu tài năng. Điều này có nghĩa là cần thiết tuyển dụng những người có kỹ năng nâng cao về thống kê và machine-learning. Bên cạnh đó cũng cần bổ sung những chuyên gia phân tích bán hàng có kinh nghiệm, những người có thể chuyển đổi những giá trị bên trong, hiểu biết thành hành động cụ thể trong lĩnh vực này.
• Thứ ba, các công ty nên sử dụng các giải pháp ban đầu có chi phí thấp. Nhiều giải pháp hàng đầu tương đối tốn ít chi phí, những đầu tư lớn có thể cần thiết trong tương lai, đặc biệt là đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu. Nhưng những đầu tư lớn này chỉ có thể bắt đầu khi giá trị kinh doanh của công ty đã được phân tích rõ ràng
• Thứ tư, các công ty nên gắn các phân tích vào quy trình bán hàng để đảm bảo thông tin chi tiết có sẵn tại thời điểm chúng có giá trị nhất. Ví dụ như tích hợp các thuật toán chấm điểm giao dịch vào các công cụ bán hàng và các quy trình liên quan như phê duyệt thỏa thuận, để đảm bảo nhân viên kinh doanh có thể sử dụng thông tin đó trong quá trình đàm phán.
• Cuối cùng, nếu các hiểu biết sâu sắc (Insight) đã sẵn sàng để chuyển đổi thành hành động thì các công ty cũng phải đi kèm với sự thay đổi hình thức quản lý thành truyền thông rõ ràng, khuyến khích đào tạo và đánh giá ,quản lý hiệu suất. Nếu không các nhân viên kinh doanh cũng sẽ lờ đi và bỏ qua chúng, việc phân tích sẽ hoàn toàn trở nên không còn hiệu quả.

Trong nhiều ngành nghề hiện tại, chính việc áp dụng các phân tích nâng cao đã bắt đầu phân biệt những người chiến thắng với phần còn lại. Hãy cùng INDA tìm hiểu về dữ liệu trong doanh nghiệp, cách xử lý, thao tác với dữ liệu một cách nhanh chóng thông qua khóa học Power BI.

Nguồn: Internet