تحلیل داده ها

تحلیل داده ها به بهبود هدف‌گذاری فروش کمک می‌کند

استفاده از تکنیک‌ تحلیل داده ها باعث افزایش بهره‌وری فروش می‌شود.

بهره‌وری فروش مهم‌ترین عامل انگیزه دادن به نیروهای فروش در بخش فروش محصولات یا خدمات به مشتریان در همه کسب‌وکارها است. نتایج برخی تحقیقات نشان می‌دهند بازنگری برای چگونگی محاسبه بهره‌وری فروش در لایه اول و متناسب با روند بازار می‌تواند باعث رشد فروش تا ۵۰ درصد بیشتر از تبلیغات معادل بر محصولات داشته باشد.

همچنین بخوانید: «مدیران موفق چگونه اطلاعات مورد نیاز خود را به دست می‌آورند؟»

یکی از مهم‌ترین پیش‌نیازها برای تحلیل داده ها رسیدن به بهره‌وری بالا، تنظیم صحیح اهداف فروش است. نتایج تحقیقات و تجربه‌های کاری فروش در صنایع مختلف نشان می‌دهند که اگر هدف‌گذاری فروش ضعیف و نادرست باشد، روحیه نیروهای فروش از بین می‌رود و آن‌ها نمی‌توانند محصولات یا خدمات شرکت را به مشتریان ارائه کنند.این مسئله باعث می‌‌شود سازمان‌ها نیروهای بااستعداد فروش خود را به این علت از دست بدهند.

یکی از اشتباهات عمومی و مشترک همه سازمان‌ها برای تحلیل داده ها استفاده از کارایی قبلی نیروهای فروش به عنوان معیار است. در حقیقت اگر یک فروشنده قوی به فروشی حدود ۲۰ درصد بیشتر از هدف سالانه خود برسد، هدف فروش سال آینده معمولا برابر ۱۲۰ درصد هدف سال جاری او تعیین می‌شود. این در حالی است که اگر هدف سال آینده یک فروشنده که به ۹۰ درصد فروش سال جاری خود رسیده است بدون تغییر می‌ماند. بنابراین عجیب نیست که فروشنده‌های قوی و با استعداد این شرایط را ناعادلانه بدانند و شرکت را ترک کنند.

بسیاری از شرکت‌ها در صنایع مختلف تلاش می‌کنند که اهداف فروش خود را بلندپروازانه و منصفانه تنظیم کنند تا نیروهای فروش انگیزه بگیرند. این کار باعث می‌شود سازمان رشد فروش طبیعی و متوازن داشته باشد. برخی شرکت‌ها نیز از راهکارها و ابزارهای تحلیل داده پیشرفته استفاده می‌کنند تا فاکتورهای موثر واقعی را در رشد فروش شناسایی کنند و از این اطلاعات برای شناسایی و فهم دقیق جزئیات نیاز بازار و مشتریان استفاده کنند. با استفاده از تخمین و برآوردهای دقیق‌تر، مدیران می‌توانند هدف‌گذاری‌های بهتر و قابل دسترس‌تر داشته باشند.

مدیران برای تحلیل داده ها و تعیین صحیح اهداف فروش باید سه استراتژی اساسی و بنیادی را اجرا کنند. آن‌ها باید شاخص‌های کلیدی کارایی را صحیح انتخاب کنند، اهداف را به درستی تعیین کنند و با اجرا کردن آن‌ها مقدار فروش را افزایش دهند. در ادامه مقاله به توضیح بیشتر این استراتژی‌ها می‌پردازیم.

۱- انتخاب صحیح شاخص‌های کلیدی کارایی (KPIs) – تحیلیل داده ها

برای تحلیل داده ها انتخاب اشتباه و ضعیف شاخص‌های کلیدی کارایی باعث به دست آوردن نتایج ضعیف می‌شود. برای مثال یک تولید‌کننده محصولات شیمیایی با استفاده از هدف‌گذاری مبتنی بر حجم فروش، فروشندگان را به فروش محصولاتی که حاشیه سود پایین دارند هدایت می‌کنند. این کار باعث می‌شود افراد برای رشد و فروش محصولات دارای حاشیه سود بالا باید بیشتر تلاش کنند و به علت حجم فروش کمی که دارند بهره‌وری کمتری داشته باشند.

استفاده از تحلیل داده ها به مدیران کمک می‌کند که شاخص‌های کلیدی کارایی (KPIs) که بیشترین تطابق و هم‌جهتی را با اولویت‌های شرکت دارند شناسایی کنند و شاخص‌های کارایی جزئی‌تر و دقیق‌تری را تعریف کنند که می‌تواند نیروهای فروش را برای به دست آوردن خروجی‌های مطلوب هدایت کنند.

تحلیل داده ها

تحلیل داده ها

۲- انتخاب صحیح اهداف

با افزایش رشد و پیچیدگی فرایندهای فروش و ارائه محصولات و خدمات به مشتریان، به مرور زمان تخمین تقاضای بازار و مشتریان سخت‌تر می‌شود. در نتیجه روش‌های سنتی هدف‌گذاری از کل به جز که اهداف فروش شرکت را بین مناطق و مدیران فروش تقسیم می‌کند تاثیرگذار نیستند.

برخی شرکت‌ها نیز برای تحلیل داده ها از روش‌های خلاقانه تحلیل داده ها استفاده می‌کنند تا رفتار و پتانسیل مشتریان را پیش‌بینی کنند. آن‌ها برای تکمیل داده‌ها و روش هدف‌گذاری کل به جز، تخمین فروشی را در سطح مناطق یا مشتریان، براساس داده‌های تاریخی از منابع داخل و خارج شرکت انجام می‌دهند. الگوریتم‌های انجام این کار نیز فاکتورهای مختلف موثر بر قابلیت اعتماد این پیش‌بینی‌ها را پایش، مانیتور، اصلاح و بهینه‌سازی می‌کنند.

تقاضاهای متغیر و ناپایدار، باعث می‌شود تعیین اهداف فروش برای یک تولیدکننده جهانی سخت‌تر و دشوارتر شود. مدیران فروش نیز‌ زمانی که برای رسیدن به اهداف ماهانه فروش احساس خطر می‌کنند، منتظر شناسایی زمان مناسب هستند تا کارایی نیروهای خط مقدم را بهبود دهند. اگر تحلیل دقیق  داده‌های فروش را نداشته باشید پیش‌بینی‌ها به صورت دستی انجام می‌شوند و بر تخمین‌های مدیران تکیه خواهند داشت.

بنابراین شرکت‌ها برای تحلیل داده ها باید یک پایگاه داده را با استفاده از منابع مختلف داده‌های داخلی خود بسازند و با بهره‌گیری از تحلیل داده ها، روندهای فروش را برای هر محصول و در هر کانال فروش و فروشگاه تحلیل و پیگیری کنند.

زمانی که داده‌های ارزشمند فروش به میزان کافی برای محصولات، قیمت‌ها، زمان‌های ارائه تخفیف‌ها و سطح موجودی انبار گردآوری شد، مدیران شرکت می‌توانند کانال‌ها و فروشگاه‌های فروشنده محصولات را در گروه‌های مشابه دسته‌بندی کنند و یک الگوریتم پیش‌بینی مناسب برای گروه‌ها توسعه دهند که با ورود داده‌های بیشتر در طول زمان بهینه‌سازی و بهبود پیدا کند.

نتایج این رویکرد شگفت‌انگیز بوده است. دقت پیش‌بینی‌ها تا ۸۰ درصد بهبود پیدا کردند. پیش‌بینی‌های دقیق‌تر به مدیران فروش کمک می‌کند که در طول سال اهداف فروش را با روش‌های مناسب تعدیل و تنظیم کنند.

بازبینی و تعدیل اهداف فروش هزینه‌های اداری و اجرایی زیادی دارد و باعث افزایش چالش‌های اطلاع‌رسانی و توجیه نیروهای فروش می‌شود.بازبینی کند آن‌ها نیز باعث می‌شود که شما پاسخگویی مناسب و به موقعی نسبت به تغییرات نداشته باشید در نتیجه همراهی و مشارکت نیروهای فروش شما نیز ضعیف‌تر می‌شود.

 برای مثال یکی از شرکت‌های خدمات صنعتی از تکنیک‌های تحلیل داده ها و یادگیری ماشین برای محاسبه احتمال رویگردانی و قطع همکاری هرکدام از مشتریان خود استفاده کرده است. این شرکت توانست الگورتیم‌های خود را با احتمال ۶۰ درصد مشتریانی که قطع همکاری خواهند کرد و با احتمال ۹۵ درصد مشتریانی که ادامه همکاری دارند به صورت صحیح شناسایی کند. علاوه بر آن با کمک تعدادی از فروشندگان یک روش جدید برای تعیین اهداف فروش تعیین کردند.

در این روش برای تحلیل داده ها فروشندگان برای برگرداندن و فعال کردن مشتریانی که در خطر قطع همکاری بودند پاداش مجزا دریافت می‌کردند. پس از تجربه اهداف مختلف در بازه‌های زمانی متفاوت و طبق پیش‌بینی‌های الگوریتم به همراه بازخوردهای نیروهای فروش درباره رفتار مشتری، مدیران شرکت متوجه شدند که بهترین دوره برای بازنگری این اهداف، دوره‌های فصلی است. همچنین با استفاده از مدل شناسایی مشتریان در ریسک قطع همکاری و معرفی آن‌ها به فروشندگان در هر فصل، آن‌ها می‌توانند نرخ قطع همکاری با مشتریان را حدود ۵ درصد کاهش دهند.

۳- اجرا کردن اهداف برای افزایش فروش

برای تحلیل داده ها مدیران شرکت‌ها باید بررسی کنند شاخص‌هایی که از آن برای پاداش دادن به نیروهای فروش استفاده می‌کنند با اهداف استراتژیک آن‌ها همسو و هم‌راستا باشد. آن‌ها نباید اهداف فردی فروشندگان را براساس کارایی قبلی آن‌ها تعیین کنند؛ بلکه باید براساس پتانسیل خرید مجموعه مشتریان هر فروشنده، اهداف فروش او را تعیین کنند.

آن‌ها می‌توانند انگیزه نیروهای فروش خود را با تعیین و بازبینی اهداف فروش خود متناسب با دوره‌ها و فصل‌های مختلف خرید مشتریان افزایش دهند و این کار را برای رسیدن به مقادیر بهینه تکرار و بازبینی کنند. توجه داشته باشید در این مسیر شرکت‌ها با داده‌های ناقص و تردیدهای بخشی از مدیران و نیروهای فروش دچار مشکل می‌شوند.

موفقیت به تجربه‌های زیادی نیاز دارد. برای مثال تست مدل‌های تعیین اهداف فروش، بازنگری اهداف فروش و استفاده از اهداف جدید برای بهینه کردن طرح‌های کمیسیون و بهره‌وری فروش باعث افزایش تجربه شما می‌شوند. علاوه بر آن پایگاه داده و سیستم‌های مدیریت داده‌های متمرکز می‌تواند یک منبع یکپارچه و یکسان از اطلاعات قابل اطمینان برای تحلیل آنلاین داده‌های فروش ایجاد کند. 

همچنین بخوانید: «مدیران چگونه می‌توانند استعدادهای مختلف را جذب کنند؟»

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *