최고의 인재 유지: 현명한 영업 관리자가 데이터를 사용하여 영업 팀 이탈을 막는 방법

영업 조직이 직면한 가장 큰 문제를 정확히 지적해야 한다면 뭐라고 말씀하시겠습니까? 물론 균형 잡힌 지역, 잘 설계된 할당량, 동기 부여 인센티브가 필요합니다. 이는 모두 판매 계획 의 중요한 부분이며 수익 목표 달성에 필수적입니다. 그러나 비즈니스의 각 부분에는 한 가지 일관된 기본 요소가 있습니다. 이 요소는 귀하의 성공에 훨씬 더 중요합니다. 바로 영업 담당자입니다.

영업 사원은 조직의 생명선입니다. 군대의 군인, 밴드의 리드 싱어(원한다면)입니다. 그것들이 없으면 영토를 어떻게 계획하고 할당량을 설정하거나 보상 계획을 세우는 것이 중요하지 않습니다. 판매자 팀이 없으면 영토와 인센티브가 아무리 강력하더라도 아무 것도 팔지 않을 것입니다.

게다가 공격적인 목표를 달성하려면 조직 전체에 걸쳐 강력하고 재능 있는 직원이 필요하지만 회사가 최고의 성과를 내는 팀을 구성하고 유지하는 것은 어려운 일입니다. 오랜 기간 동안 실적이 저조한 후에 담당자를 내보내는 것이 한 가지입니다. 그래야 새로운 인재를 채용할 수 있는 여지가 생긴다. 진짜 타격은 최고 영업 담당자가 갑자기 2주 전에 통지를 하고 영업 팀의 빈자리를 채우고 예상 수익을 조정하는 것입니다.

불행히도 오늘날의 비즈니스에서는 드문 일이 아닙니다. Xactly 2021 Global Enterprise Sales Performance 현황 에 따르면 기업의 58%가 2020년에 이전보다 더 높은 자발적 이직률을 경험했습니다. 그리고 숙련된 영업 전문가를 교체하는 데 드는 비용만 증가하고 있습니다.

2017년 DePaul University는 담당자 교체 비용을 115,000달러로 추정했습니다. Business2Community 에 따르면 평균적으로 오늘날 시장에서 영업 사원을 교체하는 데 드는 비용은 영업 사원 급여의 3배입니다. 잠재적인 판매 손실, 채용 비용, 생산성을 최대화하는 데 소요되는 시간을 고려할 때 영업 팀 이탈은 성과와 성장을 주도하는 측면에서 당신에게 큰 타격을 줄 수 있습니다.

중요한 판매 유지 요인 - 데이터

판매 이탈의 가장 어려운 부분은 예상치 못한 경우가 많아 준비가 되지 않고 중단 없이 실적 격차를 메울 수 없다는 것입니다. 영업 담당자가 떠나면 영업 팀이 충분한 인력과 지원을 받을 수 있도록 영역 범위를 조정하고 용량 계획을 재구성해야 합니다.

현명한 영업 리더는 인재를 더 잘 유지하기 위해 영업 계획과 성과 데이터를 검토해야 한다는 것을 알고 있습니다. 조직에 대한 통찰력이 많을수록 자발적인 이탈 가능성을 줄이고 판매 이탈을 완전히 방지할 수 있습니다.

그렇다면 예상치 못한 이직에 대비하기 위해 어떤 데이터를 살펴봐야 할까요? 다음은 영업 이탈을 해결하는 데 사용할 수 있는 4가지 핵심 데이터 포인트입니다. 2개는 조직이 이탈 시 복구할 수 있도록 지원하고 2개는 처음부터 담당자가 이탈하는 것을 방지하기 위한 것입니다.

최고의 영업 인재를 유지하기 위해 데이터를 사용하는 4가지 방법

1. 고용 및 램프 시간

이유: 매출 대비 및 복구

내용: 채용 전략을 통해 팀에 새 담당자를 얼마나 자주 추가하는지 알 수 있습니다. 새 판매자가 고용되면 램프 시간 은 숙련된 판매자에게 기대하는 것과 동일한 수준으로 교육을 완료하고 수행하는 데 걸리는 시간을 나타냅니다.

영향: 영업 고용 빈도는 평균 램프 시간과 직접적인 상관 관계가 있어야 합니다. 이렇게 하면 균형 잡힌 용량을 지속적으로 유지하는 비율로 고용할 수 있습니다. 궁극적으로 이 데이터는 더 강력한 영업 팀을 만들고 담당자를 더 효율적으로 교육하여 더 빨리 판매할 수 있도록 도와줍니다. 담당자가 예기치 않게 떠나는 경우 목표를 달성하기 위해 계속 순조롭게 진행할 수 있도록 인계받을 준비가 된 판매자를 확보하는 데 도움이 됩니다.

2. 판매 능력 및 회전율

이유: 매출 대비 및 복구

내용: 판매 능력 계획 은 리소스 균형에 관한 것입니다. 팀의 평균 램프 시간, 중요한 비즈니스 목표 및 대상 시장을 기반으로 일관된 성능과 성장을 유지하기 위해 영업 현장에서 필요한 담당자 수를 결정할 수 있습니다. 또한 추세를 파악하고 이직률이 더 높은 특정 부문, 팀 및 역할이 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

영향: 판매 능력 데이터를 조사하면 모든 담당자가 할당량에 도달하지 않을 것이라는 현실적인 기대와 함께 지역을 담당하고 수익 목표를 달성할 수 있는 적절한 수의 판매자가 팀에 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 담당자가 떠날 때 혼란을 최소화하기 위해 미리 고용하여 이직을 미리 계획할 수 있습니다. 이직률 데이터는 담당자가 수행에 어려움을 겪을 수 있는 영역과 교육 또는 보상 계획을 개선해야 하는 영역을 식별하는 데도 도움이 됩니다.

3. 판매 인센티브 벤치마킹

이유: 자발적 이직 방지

내용: 벤치마킹을 통해 업계 데이터와 판매 보상 및 급여 구조를 비교할 수 있습니다. Xactly Benchmarking 과 같은 도구는 담당자에게 보다 경쟁력 있는 급여를 지급하고 최고의 성과를 유지하고 잠재력이 높은 인재를 유치하는 보상 계획을 개발하는 데 사용할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

영향: HubSpot 데이터에 따르면 직원의 40%가 10%의 급여 인상을 위해 직장을 떠날 것이라고 합니다. 팀이 성과를 낼 수 있도록 동기를 부여하려면 팀에 비용을 지불해야 하지만, 팀을 계속 유지하도록 격려할 수 있을 만큼 충분히 경쟁력 있는 인센티브도 보장해야 합니다.

4. AI를 사용하여 이탈 위험 추적

이유: 자발적 이직 방지

내용: Xactly 데이터에 따르면 기업의 80% 이상이 인공 지능(AI)이 한때 과장된 것이라고 생각하지만 오늘날에는 조직에 전략적 가치를 제공합니다. Xactly Insights 와 같은 지능형 영업 성과 관리 도구를 사용하면 영업 데이터를 사용하여 개별 담당자, 팀 및 전체 조직의 성과 추세를 파악할 수 있습니다.

영향: Xactly Insights는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 실적 추세를 식별하고 이직 위험이 있는 판매자를 표시할 수 있습니다. 이를 통해 담당자를 다시 참여시키고 유지 가능성을 높이기 위해 더 빨리 조치를 취할 수 있습니다.

매출 이탈 감소 및 지속적인 성장 추진

불행히도 판매 이탈은 일상적인 비즈니스의 일부입니다. 완전히 제거할 수는 없지만 예방하기 위해 적극적으로 노력할 수 있으며 최악의 경우 중단을 최소화하면서 최고의 성과를 낸 팀이 떠날 수 있도록 준비할 수 있습니다.

데이터는 매출 회전율을 줄이는 데 있어 가장 중요한 도구입니다. 이를 지능형 AI 기반 솔루션과 결합하면 비교할 수 없는 수준의 가시성을 제공하여 보다 강력한 계획을 수립하고 영업 팀을 더 잘 관리할 수 있습니다.

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