Ihre Daten sind Gold wert.
Ich werde Ihnen hier nichts beibringen! Aber ich möchte Sie gerne daran erinnern, weil es wichtig ist
Dank ihnen ist Ihr Unternehmen in der Lage, sich selbst und seinen Markt mit einer Relevanz kennenzulernen, die vor zehn Jahren noch undenkbar war.
Ihre Strategie- und Marketingteams haben dies bereits verstanden. Wie in vielen Unternehmen verlassen sie sich gerne auf diese Fülle von Informationen, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Andererseits wette ich, dass Ihre Vertriebsabteilung hinterherhinkt. Das ist in den meisten Unternehmen der Fall. Nach meinen Beobachtungen sind die Vertriebsmitarbeiter weder für diese Problematik sensibilisiert, noch sind sie dafür ausgerüstet, ihre Daten zu erstellen und ihre Verkäufe zu analysieren.
In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Daten die Ergebnisse von Vertriebsteams erheblich verbessern können.
Vor allem aber gebe ich Ihnen einen einfachen Ansatz an die Hand, mit dem Sie Ihrem Team eine gute Datenkultur einimpfen und die Vertriebsanalyse zu einer tragenden Säule Ihrer Vertriebsleistung machen können.
Das Ziel: Ihre Vertriebsmitarbeiter effizienter zu machen und Ihren Vertriebsleistungsindikator zu erhöhen.
Was noch?
Verkaufsanalyse, eine Goldgrube für Verkäufer
Die 1.000-Euro-Frage: Welchen Nutzen haben Daten in einem Vertriebsteam?
Meine Antwort: fast alles.
Überwachung der individuellen und kollektiven Leistung des Verkaufspersonals. Das Verhalten der Interessenten kennen. Ermitteln Sie die richtigen Maßnahmen, die vom oberen bis zum unteren Ende des Trichters ergriffen werden müssen, um den Abschluss so zu tätigen, wie Sie es wünschen.
Nehmen wir ein einfaches Beispiel: die Überwachung der Leistung eines Verkäufers.
In einer Welt "vor den Daten" kennt der Manager die gesamte Erfolgsbilanz eines jeden seiner Teammitglieder. Er hat eine Vorstellung von der Anzahl der wöchentlich getätigten Anrufe und dem Volumen der getätigten Verkäufe. Wenn er die Anrufe aufzeichnet, kann er sie noch einmal anhören und einige der guten (oder schlechten) Gewohnheiten des Verkäufers ableiten. Aber er kann die wirksamsten Praktiken nicht objektiv formalisieren.
In einer datengesteuerten Welt ermöglicht Ihnen die organisierte Überprüfung von Gesprächsinhalten eine genaue Analyse der Verkäufe und eine genaue Ermittlung der effektiven und weniger effektiven Strategien für jeden einzelnen Verkäufer. Und dann teilen Sie sie mit allen Vertriebsmitarbeitern, um die Gesamtleistung zu verbessern.
Nochmals: Was noch?
Der Datenreflex muss in den Verkaufsteams erst noch aufgebaut werden
Und doch gehören die Vertriebsabteilungen laut einer von Gartner veröffentlichten Studie derzeit zu den am wenigsten datenorientierten Teams in Unternehmen.
Warum die Verzögerung?
Lassen Sie mich einige Gründe aus meiner eigenen Erfahrung nennen.
Erstens: Die Nutzung von Daten ist noch nicht auf dem Radar von Verkäufern. Für sie ist Leistung in erster Linie eine Frage des guten Gefühls und des qualitativen Austauschs mit den Interessenten. Mit anderen Worten: Faktoren, von denen sie glauben, dass sie sie nicht objektiv messen können.
👉 Daten werden als irrelevant angesehen.
Zweitens: Verkäufer hassen es, sich ausgeforscht zu fühlen. Von ihnen zu verlangen, Daten zu produzieren, verstößt gegen die tief verwurzelte Kultur, in der "das Ergebnis zählt". Der Beweis dafür ist, dass viele Verkäufer immer noch zögern, ihr CRM in vollem Umfang zu nutzen.
👉 werden die Daten als verbindlich angesehen.
Drittens sind die Manager im Allgemeinen für die Nutzung von Daten sensibilisiert, aber es fehlen ihnen die Instrumente, um dies zu verfolgen. Sie kennen zum Beispiel die durchschnittliche Gesprächsdauer ihres besten Verkäufers, können aber nicht wissen, ob diese Dauer tatsächlich einer der Gründe für den Erfolg dieses Verkäufers ist.
👉 die Daten sind in der Verkaufsanalyse unbrauchbar.
Ich lade Sie ein, gegen diese vorgefassten Meinungen zu kämpfen... weiterlesen :).
Verkaufsanalyse mit Hilfe der Gesprächsanalyse: ein Instrument zum Austausch bewährter Verfahren
Wir bei Modjo glauben fest an die Bedeutung einer Datenkultur in Vertriebsteams.
Unsere Gleichung ist einfach (und meiner Meinung nach unaufhaltsam).
"Erfassen von Verkaufsdaten = Ermöglichung von Verkaufsanalysen = Ermittlung von Verbesserungsmöglichkeiten".
Unser Werkzeug der Wahl ist die Gesprächsanalyse: eine künstliche Intelligenz, die die verschiedenen Teile eines Gesprächs hervorhebt und die Reaktionen des Interessenten isoliert, um daraus zu schließen, welche Interaktionen funktionieren und welche nicht.
Durch die Zusammenfassung der Ergebnisse aus einer kritischen Masse von Gesprächen liefert diese Gesprächsintelligenz objektive Schlussfolgerungen über gute und schlechte Verkaufspraktiken. Diese können dann an das gesamte Team weitergegeben werden.
Die Vorteile dieser Lösung liegen in der einfachen Handhabung, der übersichtlichen und visuellen Darstellung der Analysen und den leicht zu ziehenden Schlussfolgerungen.
Im Folgenden finden Sie einige konkrete Beispiele dafür, wie Sie das Beste aus diesen Gesprächsanalysen herausholen können:
- Lassen Sie Gespräche im Team Revue passieren: Vergleichen Sie zum Beispiel den besten Verkauf der Woche mit einem Anruf, der nicht geklappt hat.
- Sie bei One-to-One-Coachings einsetzen: die Qualitäten und Schwächen eines Verkäufers bei einem oder mehreren Gesprächen analysieren.
- Arbeiten Sie an einer bestimmten Phase des Verkaufsgesprächs: z. B. an der richtigen Antwort auf den Einwand eines potenziellen Kunden.
Wie vermitteln Sie Ihren Teams konkret die Bedeutung von Daten?
Das ist ja alles schön und gut, aber Sie spüren, dass Ihre Vertriebsmitarbeiter nicht bereit sind, ihre Gewohnheiten zu ändern.
Die gute Nachricht ist, dass Sie sich nicht direkt mit ihrer Kultur auseinandersetzen müssen. Die einzige Methode, die funktioniert, ist der Nachweis, dass eine datengestützte Vertriebsanalyse zur Verbesserung der Leistung beitragen kann. Ohne ihre Arbeitsweise zu beeinträchtigen.
Alles, was Sie tun müssen, ist, ihnen ein einfaches wissenschaftliches Experiment zu geben.
Angenommen, Baptiste, ein guter Verkäufer, ist davon überzeugt, dass die beste Zeit für einen "kalten" Anruf zwischen 14.00 und 15.00 Uhr liegt. Da Baptiste im Team über eine gewisse Aura verfügt, ist es ihm gelungen, seine Kollegen zu diesem Credo zu bekehren. Gut gemacht, Baptiste. Ihre Verkäufer machen also alle ihre Cold Calls nach dem Mittagessen.
Die Frage, die sich aufdrängt, lautet: Ist das wirklich eine gute Praxis?
Um das herauszufinden, teilen Sie Ihre Vertriebsmitarbeiter einfach in mehrere kleine Teams ein. Drei, zum Beispiel.
- Ersteres kann weiterhin zu den üblichen Zeiten Kaltanrufe tätigen.
- Die zweite wird gebeten, sie am Vormittag, z. B. zwischen 10:00 und 11:00 Uhr, abzugeben.
- Die dritte hat die Anweisung, sie später, z. B. zwischen 16:00 und 17:00 Uhr, abzuspielen.
Achtung: Damit das Experiment erfolgreich ist, muss der Inhalt dieser Anrufe im Voraus festgelegt werden und jeder muss sich an das Skript halten. Nur um zusätzliche Variablen zu vermeiden.
Führen Sie das Experiment mindestens zwei Wochen lang durch. Sammeln Sie am Ende dieses Zeitraums die Daten aus diesen Anrufen und formatieren Sie sie auf möglichst anschauliche Weise.
Die Antwort auf die erste Frage sollte offensichtlich sein. Beweisen die Ergebnisse, dass der Zeitraum zwischen 14:00 und 15:00 Uhr wirklich am besten geeignet ist?
Mit dieser kleinen Technik können Sie bewährte Praktiken im gesamten Team bestätigen oder ablehnen.
Und schließlich ein Beispiel für eine Gesprächsanalyse aus dem echten Leben bei Modjo.
Der Leiter des Vertriebsteams der Neobank Qonto wollte die Verkäufe analysieren, indem er zwei Arten von Anrufen verglich:
- Ein Call, in dem alle verfügbaren Angebote aufgeführt sind
- Ein Call, der nur das umfassendste Angebot präsentiert.
Nach der Durchführung eines Versuchsprotokolls zeigte sich, dass Verkäufer, die über ein einziges Angebot sprachen, 20 % erfolgreicher waren als diejenigen, die dies nicht taten.
Dieses konkrete Ergebnis wurde auf Teamebene umgesetzt, mit positiven Ergebnissen für alle Verkäufer.
Und das, meine Freunde, ist die Macht der Daten. ⚡️
Best.
