タレントとテリトリー: 予測プロセスにおける営業チームのタレントとマネージャーのスキルの因数分解

聞きたくなくても、現実に直面したくなくても、冷たく厳しい真実をお伝えします。 準備はいいですか？

つまり、業界に関係なく、現代の企業は、テクノロジーに精通した市場で競争するためには、収益の継続的な成長を確保するためにパフォーマンス管理への新しい投資とアプローチが必要であることを認識しています。

簡単に言うと、片道切符を手に入れて、デジタル エクスプレスに乗り込みましょう。

しかし！ 少し平準化しましょう。この認識は、欲求不満で手を宙に投げたり、販売プロセスや計画を急停止させたりする必要があるという意味ではありません. すべてはバランスです。 そして、バランスは正確な販売予測から始まります。

売上予測は、企業がより良いビジネス上の意思決定を行うのに役立つため、あらゆるビジネスにとって重要な要素です。 予測方法のバランスを見つけるための鍵は、営業チームの才能とインテリジェントなソフトウェアの間に調和のとれたパートナーシップを築くことです。 一部のマネージャーは、テクノロジーが予測プロセスで才能を奪い、経験を通じて蓄積した情報を無視することで不正確な予測につながる可能性があることを心配していますが、成功を確保するための最良の方法は、古いものと新しいものの両方の適切な組み合わせを見つけることです.

以下は、販売予測における 4 つの主要なプロセスと、後継者計画の従来の方法とデジタル方法の両方を組み合わせる方法です。

従来の販売スキルを最新のテクノロジーと連携させる方法

#1 販売機会の評価

従来型:企業は、過去の観察結果を使用して、在庫要件、予算、収益、資産パフォーマンスなどの将来のビジネス指標を推定します。 過去が必ずしも未来を表しているとは限らないため、従来の予測手法は失敗します。

デジタル:現代のバイヤーは、ビジネスの課題に対する解決策や、ニーズを特定する際に見逃した可能性のある側面について教育を受けようとしています。

組み合わせ:別名、調査を行います。 優れた売り手は、デジタルとソーシャルの両方で調査を実施して、業界内の顧客に影響を与える市場動向と影響要因を特定します。

これらの目標を達成するために、マネージャーは新しいツールとテクニックを活用して、従来の販売と同じ目標を達成できますが、時間と労力は半分です。

#2 予測精度の予測

従来型:過去の売上予測方法は正確とはほど遠いものでした。 実際、予測のほとんどは、リーダーシップの直感と直観によって決定されました。 セールス サイクルに関する客観的な情報を収集する方法がほとんどないため、セールス マネージャーは、過去の経験、セールス チーム メンバーの履歴、および市場の状況に関する漠然とした推測だけで、お金を正しく扱うことが期待されていました。

デジタル: Miller Heiman の調査によると、セールス リーダーの 40% が、売り手の主観性を予測精度に対する最大の課題と見なしていることがわかりました。 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) ソリューションを使用すると、予測から当て推量を完全に排除できます。 しかし、AI はデータのみを考慮し、混乱や市場のボラティリティなどの異常な要因は考慮しません。

組み合わせ:本当に効果的で、より多くの情報に基づいた意思決定を行うためには、データを全体的に見る必要があります。 各チームで複数のプラットフォームやツールを使用する代わりに、企業はデータをまとめて分析する必要があります。 これらのシステムを融合することで、組織全体でデータを信頼できる唯一の情報源として使用できます。

#3 販売の自信と信頼を確保する

従来型:自信と信頼という言葉は、従来の販売予測ではほとんど関連付けられていませんでした。 考えてみてください。Gartnerによる最近の調査によると、セールス リーダーの 55% は、組織の予測精度に自信がありません。 リーダーシップがこのトピックに着手し始めたのは、新しいテクノロジーが登場した今だけです。

デジタル:自動化されたソリューションを使用すると、管理者は数値を簡単に確認して、データ主導の洞察に基づいて計画をより適切に調整できます。

組み合わせ:透明性は、あらゆる信頼関係の根底にあります。 組織全体からのデータは、事業運営に完全な透明性を提供し、より信頼できる戦略的な洞察を促進します。 戦術とテクノロジーの適切な組み合わせを採用することで、最も正確で信頼性が高く、回復力のある収益計画を実現できるので安心できます。

#4 データサイロの解体

従来型:マネージャーがデータに基づいて予測を作成したい場合、最初のステップは、データをまとめて状況に応じて分析する前に、データが保存されている場所を見つけることです。 しかし、すべての部門が引き出せる 1 つのデータ ソースがない場合はどうなるでしょうか。 歴史的に言えば、それはあまり一般的な現象ではありませんでした。 プルするデータのリポジトリを作成するために使用される部門は、組織の他の部分から切り離されていました。

デジタル:高度なデータ分析を使用する際の最大の障害は、データやテクノロジーへのアクセスではありません。 データを正しく見て、パターン、戦略、または洞察を特定します。 ビジネス リーダーは、統一されたアクセス可能なデータを利用して意思決定を行うことで、意思決定プロセスに完全な透明性を提供できます。

組み合わせ:販売実績を追跡するシステムはますます一般的になっています。 これらのテクノロジーへの投資により、経営陣はビジネスのあらゆる側面を 360 度完全に把握し、販売計画が油を差した機械のように確実に実行されるようになります。

テクノロジーと人は共により良いものになる

今日のデジタル化されたビジネスの世界では、データを使用する能力は、真に不可欠な競争上の優位性を表しています。 しかし、結局のところ、テクノロジーは営業チームが使用するツールであり、部門のすべてを網羅するものではありません。 ビジネスでは人的側面と技術的側面の両方が重要ですが、この 2 つを組み合わせることが、「ウィンウィン」の予測状況を保証する最善の方法です。

万能のアプローチはありません。 売り手は、さまざまなツールを活用し、セールス ケイデンスを開発して、特定の買い手に最適なアプローチを特定する必要があります。 販売予測プロセスでデータを使用および活用する方法の詳細については、最新のガイド「 The 2021 Guide to Successful Forecasting Fundamentals 」をご覧ください。