3가지 간단한 판매 데이터 분석 팁으로 더 많은 거래를 성사시키는 방법

우리는 왜 데이터를 분석합니까? 산업, 역할 또는 직업에 관계없이 분석은 핵심 정보와 통찰력에 초점을 맞추는 것입니다. 이는 특히 연말 성과 검토 또는 내년 계획 수립과 관련하여 조직의 바늘을 움직일 조치로 이어집니다. 예를 들어, 가장 최근의 Monday Night Football 게임을 배경으로 한 분석가를 생각해 보십시오. 수십만 개의 통계 및 정보 소스를 분석하여 그 자리에서 관련 통찰력을 제공합니다. 이는 그들이 의존하는 데이터가 정확하고 즉시 사용할 수 있어야 함을 의미합니다.

판매도 마찬가지라고 할 수 있습니다. 분기말뿐만 아니라 연중 어느 시점에서든 조직의 위치를 ​​이해할 수 있어야 합니다. 영업 데이터 분석은 기업이 성과, 수익 및 성장을 주도하는 데 필수적입니다. 그러나 전년 대비 담당자 성과부터 할당량 달성, 보상 지출에 이르기까지 선별해야 할 데이터가 많을 수 있습니다.

판매 통찰력을 조사하기 위한 적절한 접근 방식이 없으면 이러한 모든 지표와 보고 도구는 쓸모가 없습니다. 모든 종류의 데이터에 액세스할 수 있지만 문제는 이 모든 데이터를 어떻게 이해합니까?

의미 있는 판매 데이터 분석을 얻으려면 팀의 성과를 결정하는 거시적 세부 사항과 미시적 세부 사항의 조합을 자세히 살펴보아야 합니다. 그러나 관심 영역을 설명하기 전에 그것이 실제로 무엇인지 정의해 보겠습니다.

판매 데이터 분석이란 무엇입니까?

영업 데이터 분석은 목표에 따라 가장 잘 정의될 수 있습니다. 즉, 기회로 이어지거나 위험을 피하는 데 도움이 되는 회사 성과의 이상과 추세를 밝히는 것입니다. 즉, 팀의 성과를 분석함으로써 전략적 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 식별하기 위해 데이터를 검토, 모델링 및 비판적으로 고려합니다.

그렇긴 하지만 올바른 분석을 위해서는 두 가지 기본 작업이 필요합니다. 중요한 메트릭을 식별하는 것과 이러한 수치가 조직의 상태에 대해 의미하는 바를 진정으로 이해하는 것, 즉 분석 부분입니다. 다음은 성능 데이터를 보다 효과적으로 조사하기 위한 세 가지 간단한 단계입니다.

1. 과거, 현재 및 경쟁자와 비교

일반적으로 판매 데이터 분석은 예측, 판매 보상 계획 수립 또는 성과 평가 수행에 사용됩니다. 연도별 데이터는 유용하지만 전체 그림을 그리지는 않습니다. 과거, 현재 및 경쟁 수치 간의 교차 분석을 통해 성과에 대한 가장 전체적인 관점을 얻을 수 있습니다.

과거 벤치마크는 트렌드라는 하나의 핵심 통찰력을 제공합니다. 이것들은 좋은 발견일 수도 있고 나쁜 발견일 수도 있지만, 어쨌든 그것들은 가치가 있습니다. 이러한 결과는 전략적 판매 계획을 설계하고 개선하는 데 매우 유용합니다.

또한 업계 경쟁에서 자신이 어느 위치에 있는지 이해하는 것이 중요합니다. Xactly Insights와 같은 도구를 사용하면 조직 전체의 최신 메트릭을 쉽게 검토할 수 있으며 동급 최고의 회사에서 15년 이상 축적된 포괄적인 실제 통찰력을 제공합니다. 이러한 비교 산업 수치를 통해 귀하의 담당자가 실제로 얼마나 성공적인지, 귀하가 지불을 초과하거나 적게 지불하고 있는지, 일반적으로 영업 조직이 전반적인 상황에서 어느 위치에 있는지 쉽게 이해할 수 있습니다.

2. 파이프라인 숫자 너머를 보십시오

영업 관리자에게 분기가 어떻게 진행되고 있는지 물어보면 파이프라인에 대한 응답과 몇 가지 중요한 거래에 대한 상태 보고서를 받을 수 있습니다. 성가신 진실은 파이프라인 숫자가 판매 실적에 대해 충분히 말해주지 않는다는 것입니다. 종종 신뢰할 수 없는 예측으로 이어질 수 있는 표면 수준의 답변입니다.

요컨대 파이프라인만으로 판매량을 예측하는 것은 추측일 뿐입니다. 회사의 미래가 어떤 모습인지 신뢰할 수 있게 보려면 몇 가지 다른 차원, 특히 다음을 분석해야 합니다.

• 모든 판매 지표는 전년도의 동일한 데이터와 비교되어야 합니다. 마치 10Q 재무 보고서가 이전 회계연도의 같은 기간에 대한 성과를 보여주는 것과 같습니다.
• OTE에 대한 담당자 진행 상황을 추적합니다( 담당자 번호는 할당량이 아니라 수입입니다).
• 전체 및 팀별 이직률 조사(비정상적인 급증 관찰)
• 영업 사원의 근속 기간과 직위를 고려하십시오(그리고 근속 기간이 성과 수준에 미치는 영향).

예측은 미래 계획을 세울 때 귀중한 통찰력과 방향을 제공합니다. 정확한 판매 예측을 통해 경영진은 파이프라인 가시성 개선, 판매자 성과 향상, 수치 예측에 대한 확신 증가와 같은 수익 증대를 위한 목표와 목표를 설정할 때 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

3. 미래를 예측하는 성과 지표 검토

과거와 현재의 판매 데이터는 항상 이야기를 들려줍니다. 그 내러티브에서 너무 멀어지면 자체 분석이 필요합니다. 이상 징후를 추적하고 분석하는 것은 판매 실적에 대해 의미 있는 예측을 하는 가장 가치 있는 방법 중 하나입니다.

이는 데이터의 비정상적인 스파이크를 관찰하는 것을 의미합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 이직률 및 재직률
• 전년도에 비해 낮은 실적
• 업계와 회사 급여의 불일치

이는 모두 판매 데이터 조사에서 고려해야 하는 묵시적 조치입니다.

분석을 한 단계 더 나아가기

판매 데이터 분석은 번거로울 수 있지만 올바르게 접근하면 그만한 가치가 있습니다. 데이터의 중요성을 기억하는 것이 중요합니다. 목표와 비교하여 자신의 성과를 확인하기 위해 성과를 보면 안 됩니다.

데이터를 장점으로 보기 시작하면 전략적으로 사용하여 데이터 기반 영업 조직이 될 수 있습니다. 단순한 성과 기록이 아니라 데이터 통찰력은 영업 계획을 안내하고 팀 성과를 개선하며 이직 위험이 있는 영업 담당자를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 새롭고 혁신적인 기술을 수용하면 조직이 영업 프로세스를 개선하고 성장, 안정성 및 전반적인 경쟁력을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

간단한 사실은 측정할 수 없으면 관리할 수 없다는 것입니다. 모든 운영 기능이 최고 수준에서 수행되도록 하려면 표준 벤치마크와 비교할 숫자가 필요합니다. 디지털 트랜스포메이션의 힘 활용 전체 노력 중에 메트릭을 추적하고 수집된 데이터를 분석할 수 있습니다.

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