How sales analysis helps sales reps close deals

Ihre Daten sind ihr Gewicht in Gold wert.

Ich erzähle Ihnen hier nichts Neues! Aber ich möchte Sie daran erinnern, dass Daten Gold sind.

Dank ihnen ist Ihr Unternehmen in der Lage, mit einer Relevanz über sich selbst und seinen Markt zu lernen, die zehn Jahre zuvor noch undenkbar war.

Ihre Strategie- und Marketingteams haben dies bereits verstanden. Wie in vielen Unternehmen verlassen sie sich problemlos auf diese Fülle an Informationen, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Auf der anderen Seite wette ich, dass Ihre Verkaufsabteilung ins Hintertreffen geraten ist. Dies ist in den meisten Unternehmen der Fall. Nach meinen Beobachtungen sind die Vertriebsmitarbeiter weder für dieses Thema sensibilisiert noch für die Erstellung von Daten und Vertriebsanalysen ausgerüstet. Indirekt schädigen Sie damit Ihre Kundenbeziehungen.

In diesem Artikel werde ich Ihnen zeigen, wie Daten, die in Ihre Verkaufspolitik integriert sind, die Ergebnisse Ihrer Verkaufsteams, Verkaufskräfte... erheblich steigern können.

Vor allem werde ich Ihnen einen einfachen Ansatz geben, den Sie implementieren können, um eine gute Datenkultur in Ihr Team zu injizieren und Ihren Verkaufsprozess und IhreVerkaufsanalyse zu einem Eckpfeiler Ihrer Verkaufsleistung zu machen.

Das Ziel: Ihre Vertriebsmitarbeiter effizienter zu machen, eine Vielzahl neuer Kunden zu gewinnen (denn wir möchten unser Kundenportfolio vergrößern!) und Ihre Vertriebsleistung zu steigern.

Was noch?

‍

Vertriebsanalyse, ein Goldmine für Vertriebsmitarbeiter

Die €1,000-Frage: Wie werden Daten in einem Vertriebsteam genutzt?

Meine Antwort: In der Geschäftsentwicklung fast alles.

Sales analysis enables you to :

Überwachen Sie die individuelle und kollektive Verkaufsleistung. Wissen, wie sich potenzielle Kunden bei der Akquise verhalten. Identifizieren Sie die richtigen Verkaufsaktionen, die Sie von oben nach unten durchführen müssen, um die Verhandlungen in die gewünschte Richtung zu lenken.

Nehmen wir ein einfaches Beispiel: die Überwachung der Leistung eines Vertriebsmitarbeiters.

In einer "Pre-Data"-Welt kennt der Verkaufsleiter den globalen Track Record jedes seiner Teammitglieder. Er hat eine Vorstellung davon, wie viele Anrufe pro Woche getätigt und wie viel Umsatz erzielt wurde. Wenn er die Anrufe aufzeichnet, kann er sie noch einmal anhören und Rückschlüsse auf die guten (oder schlechten) Gewohnheiten des Verkäufers ziehen. Er kann jedoch nicht objektiv die effektivsten Vorgehensweisen formalisieren.

In a data-driven world, the organized examination of call content enables precise sales analysis and pinpoints exactly which strategies are effective or less effective for each salesperson. Dies erleichtert das Verkaufsmanagement, indem es den Verkaufsleitern ermöglicht, informierte Entscheidungen zu treffen und personalisierte Ansätze für jedes Mitglied ihres Teams zu wählen.

Again: what else?

‍

Der Datenreflex muss in den Verkaufsteams erst noch aufgebaut werden.

Und doch gehören laut einer von Gartner veröffentlichten Studie die Verkaufsabteilungen derzeit zu den am wenigsten datenorientierten Teams in Unternehmen.

Warum die Verzögerung?

Erlauben Sie mir, ein paar Gründe anzubieten, die aus meiner persönlichen Erfahrung in der Verkaufsfunktion stammen.

Erstens: Die Nutzung von Daten ist noch nicht auf dem Radar von Salespeople angekommen. Für sie kommt die Leistung in erster Linie aus einem guten Gefühl und qualitativen Gesprächen mit potenziellen Kunden. Mit anderen Worten: Faktoren, die sie nicht spüren, können sie objektiv messen, was die Notwendigkeit unterstreicht, das Verkaufspersonal z. B. durch Verkaufscoachings zu unterstützen.

👉 Daten werden als off-topic angesehen.

Zweitens : Salespeople hassen es, das Gefühl zu haben, dass sie überwacht werden. Sie aufzufordern, Daten zu produzieren, verstößt gegen die tief verwurzelte Kultur des "Was zählt, ist das Ergebnis". Der Beweis: Viele Vertriebsmitarbeiter sind immer noch nicht bereit, ihr CRM voll auszuschöpfen. ‍

👉 Daten werden als restriktiv angesehen.

Drittens: Verkaufsleiter sind im Allgemeinen sensibel für die Verwendung von Daten, aber sie verfügen nicht über die Werkzeuge, um diesen Ansatz zu seinem logischen Abschluss zu bringen. Zum Beispiel kennen sie vielleicht die durchschnittliche Anrufdauer ihres besten Vertriebsmitarbeiters, haben aber keine Möglichkeit herauszufinden, ob diese Dauer tatsächlich einer der Gründe für den Erfolg des Vertriebsmitarbeiters ist, weil es keine Dashboards gibt, die eine tiefergehende Analyse ermöglichen.

👉 the data is unusableinsales analysis.‍

It is against these preconceived ideas that I invite you to fight... read more :).

‍

Sales analysis supported by conversational analysis: a tool for sharing best practices

Bei Modjo glauben wir fest an die Bedeutung einer Datenkultur in Verkaufsteams.

Unsere Gleichung ist einfach (und ziemlich unstoppbar, wie ich finde).

"Verkaufsdaten sammeln = enablesalesanalysis = levers / channels for improvement identifizieren".

Unser Werkzeug der Wahl ist die Konversationsanalyse: eine künstliche Intelligenz, die die verschiedenen Teile einer Konversation hervorhebt, die Reaktionen des Interessenten isoliert, um Schlussfolgerungen zu ziehen, welche Interaktionen funktionieren und welche nicht.

Durch die Aggregation von Ergebnissen aus einer kritischen Masse von Gesprächen liefert diese Konversationsintelligenz objektive Schlussfolgerungen über gute und schlechte Verkaufspraktiken. Diese können dann an das gesamte Team weitergegeben werden.

The advantages of this solution: it's easy to use, thesalesanalysis is presented in a clear, visual way, and the conclusions are easy to draw for better steering and boosting your sales activity.

Hier sind einige konkrete Beispiele, wie Sie das Beste aus diesen Konversationsanalysen herausholen können:

• Geben Sie Gespräche als Team wieder: Vergleichen Sie z. B. den besten Verkauf der Woche mit einem Anruf, der nicht durchkam.
• Verwenden Sie sie für das One-to-One-Coaching: Analysieren Sie die Qualitäten und Schwächen einer Verkaufsperson während eines oder mehrerer Gespräche.
• Arbeiten Sie an einer bestimmten Phase des Verkaufsgesprächs, z. B. an der richtigen Reaktion auf den Einwand eines Interessenten.

Von dort aus müssen Sie nur noch Ihre Verkaufstechniken verfeinern, um Ihre Verkaufsleistung zu steigern.

‍

Wie vermitteln Sie Ihren Mitarbeitern konkret die Bedeutung von Daten?

Das ist alles gut und schön, aber Sie spüren, dass Ihre Vertriebsmitarbeiter nicht gewillt sind, ihre Gewohnheiten zu ändern.

Die gute Nachricht ist, dass Sie ihre Kultur nicht frontal konfrontieren müssen. Die einzige Methode, die funktioniert, ist, ihnen mit Beweisen zu zeigen, dass die datengesteuerteUmsatzanalyse ihnen helfen kann, sie zu motivieren, ihre Verkaufsleistung zu verbessern und vor allem ihre Verkaufsziele zu erreichen. Und das alles, ohne ihre Arbeitsmethoden zu unterbrechen.

Alles, was Sie tun müssen, ist, ihnen ein einfaches wissenschaftliches Experiment zu geben.

Baptiste, ein guter Verkäufer, ist davon überzeugt, dass die beste Zeit für einen "kalten" Anruf, um seine Zielgruppen zu erreichen und zu halten, zwischen 2 Uhr und 3 Uhr liegt. Da Baptiste innerhalb des Teams eine gewisse Aura genießt, ist es ihm gelungen, seine Kollegen zu diesem Credo zu bekehren (long live loyalty!). Bravo Baptiste, Loyalitätsmeister. Ihre Sales Reps machen ihre Kaltanrufe also alle religiös nach dem Mittagessen.

Die Frage ist: Ist das wirklich eine gute Praxis?

Um das herauszufinden, lassen Sie uns ein kleines Experiment zur Analyse des Umsatzes durchführen: Teilen Sie Ihre Vertriebsmitarbeiter in mehrere kleine Teams zu je drei Personen auf. Und folgen Sie diesem experimentellen Aktionsplan.

1. The former can continue to make cold prospecting calls at the usual time.
2. Die zweite Person wird aufgefordert, sie am Morgen, z. B. zwischen 10 und 11 Uhr, abzuspielen.
3. Der dritte wird angewiesen, sie später zu spielen, z. B. zwischen 16 und 17 Uhr.
   

Warnung: 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 so anschaulich wie möglich.

Die Antwort auf die Eingangsfrage sollte offensichtlich sein. Belegen die Ergebnisse, dass der Zeitraum von 14:00 bis 15:00 Uhr wirklich am besten geeignet ist?

Mit dieser kleinen Technik können Sie teamübergreifend gute Praktiken bestätigen oder ablehnen.

Und hier ist ein Beispiel einer Verkaufsanalyse oder Konversationsanalyse, wie wir sie bei Modjo nennen, aus unserem täglichen Leben!

Der Leiter des Vertriebsteams der Neobank Qonto wollte eine Umsatzanalyse durchführen, indem er zwei Arten von Anrufen miteinander verglich:

• Ein Anruf, in dem alle verfügbaren Angebote erwähnt werden
• Ein Anruf, der nur das vollständigste Angebot präsentiert.
  

Nach der Einführung eines experimentellen Protokolls war das Ergebnis, dass Verkäufer, die ein einzelnes Angebot anboten, um 20 % erfolgreicher waren als diejenigen, die dies nicht taten.

Dieses konkrete Ergebnis wurde auf Teamebene implementiert, mit positiven Ergebnissen für alle Vertriebsmitarbeiter.

And that, my friends, is the power ofsalesanalysis data! ⚡️

‍

Best,

‍