Talent and Territory: 예측 프로세스의 영업 팀 인재 및 관리자 기술 고려

당신이 그것을 듣고 싶지 않거나 현실을 직시하고 싶지 않더라도 우리는 당신에게 차갑고 단단한 진실을 줄 것입니다. 준비가 되셨나요?

산업에 관계없이 현대 기업은 기술에 정통한 시장에서 경쟁하기 위해서는 지속적인 수익 성장을 확보하기 위해 성과 관리에 대한 새로운 투자와 접근 방식이 필요하다는 것을 인식하고 있습니다.

간단히 말해서, 편도 티켓을 구입하고 디지털 익스프레스에 탑승할 시간입니다.

하지만! 잠시 수평을 맞추자. 이 깨달음이 좌절감에 허공에 손을 들거나 판매 프로세스와 계획이 갑자기 중단되도록 내버려 둘 필요가 있다는 것을 의미하지는 않습니다. BALANCE에 관한 모든 것입니다. 균형은 정확한 판매 예측 에서 시작됩니다.

판매 예측은 기업이 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되기 때문에 모든 비즈니스의 핵심 구성 요소입니다. 예측 방법에서 균형을 찾는 핵심은 영업 팀 인재와 지능형 소프트웨어 간의 조화로운 파트너십을 구축하는 것입니다. 일부 관리자는 기술이 예측 프로세스에서 자신의 재능을 대체하고 경험을 통해 축적한 정보를 무시하여 부정확한 예측으로 이어질 수 있다고 걱정하지만, 이전과 새 것의 올바른 조합을 찾는 것이 성공을 보장하는 가장 좋은 방법입니다.

다음은 판매 예측의 4가지 주요 프로세스와 승계 계획의 전통적인 방법과 디지털 방법을 결합하는 방법입니다.

전통적인 판매 기술과 현대 기술을 맞추는 방법

#1 판매 기회 평가

전통적: 기업은 재고 요구 사항, 예산, 수익 또는 자산 성과와 같은 미래 비즈니스 메트릭을 추정하기 위해 과거 관찰을 사용합니다. 과거가 반드시 미래를 나타내는 것은 아니기 때문에 전통적인 예측 방식은 실패합니다.

디지털: 현대의 구매자는 비즈니스 과제에 대한 솔루션과 요구 사항을 식별하는 동안 놓쳤을 수 있는 측면에 대해 교육을 받고자 합니다.

조합: 일명, 조사를 하십시오. 훌륭한 판매자는 시장 동향과 업계 내 고객에게 영향을 미치는 영향 요인을 식별하기 위해 디지털 및 사회적 조사를 수행합니다.

이러한 목표를 달성하기 위해 관리자는 새로운 도구와 기술 을 활용하여 기존 판매와 동일한 목표를 절반의 시간과 절반의 노력으로 달성할 수 있습니다.

#2 예측 정확도 예측

전통적: 과거의 판매 예측 방법은 정확하지 않았습니다. 사실 예측의 대부분은 리더십의 직감과 직관에 의해 결정됐다. 영업 주기에 대한 객관적인 정보를 수집할 수 있는 방법이 거의 없었기 때문에 영업 관리자는 과거 경험, 영업 팀 구성원의 이력 및 시장 상황에 대한 모호한 가정만 있으면 돈이 충분할 것으로 기대했습니다.

디지털: Miller Heiman의 연구 에 따르면 영업 리더의 40%가 판매자 주관성을 예측 정확도에 대한 가장 큰 과제로 여겼습니다. 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 솔루션을 사용하면 예측에서 추측이 완전히 사라집니다. 그러나 AI는 혼란이나 시장 변동성과 같은 외부 요인이 아닌 데이터만 고려합니다.

조합: 진정으로 효과적이고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해서는 데이터를 전체적으로 봐야 합니다. 기업은 각 팀에서 여러 플랫폼과 도구를 사용하는 대신 데이터를 함께 수집하고 분석해야 합니다. 이러한 시스템을 융합하여 데이터를 전체 조직에서 단일 정보 소스로 사용할 수 있습니다.

#3 영업 자신감과 신뢰 확보

전통적: 자신감과 신뢰는 전통적인 판매 예측과 거의 관련이 없는 두 단어입니다. 생각해 보십시오. Gartner의 최근 연구에 따르면 영업 리더의 55%가 조직의 예측 정확도에 대한 확신이 부족합니다. 리더십이 이 주제에 대한 기초를 닦고 있는 것은 이제 새로운 기술과 함께입니다.

디지털: 자동화된 솔루션을 통해 관리자는 데이터 기반 통찰력을 기반으로 더 나은 계획 조정을 위해 숫자를 더 쉽게 볼 수 있습니다.

조합: 투명성은 신뢰 관계의 근간입니다. 조직 전체의 데이터는 비즈니스 운영에 있어 완전한 투명성을 제공하여 보다 신뢰할 수 있고 전략적인 통찰력을 제공합니다. 전술과 기술의 올바른 조합을 사용하면 가장 정확하고 안정적이며 탄력적인 수익 계획이 있다는 사실을 알고 안심할 수 있습니다.

#4 데이터 사일로 파괴

전통적: 관리자가 데이터를 기반으로 예측을 작성하려는 경우 첫 번째 단계는 데이터를 모아 컨텍스트에서 분석하기 전에 데이터가 저장된 위치를 찾는 것입니다. 그러나 모든 부서에서 가져올 수 있는 데이터 소스가 하나만 없으면 어떻게 될까요? 역사적으로 말해서, 그것은 아주 흔한 현상이 아니었습니다. 조직의 나머지 부분과 연결이 끊긴 데이터 저장소를 생성하는 데 사용된 부서.

디지털: 고급 데이터 분석을 사용하는 데 있어 가장 큰 장애물은 데이터나 기술에 대한 액세스가 아닙니다. 패턴, 전략 또는 통찰력을 식별하기 위해 데이터에 대한 올바른 눈을 가지고 있습니다. 의사 결정에 정보를 제공하기 위해 통합되고 액세스 가능한 데이터에 의존함으로써 비즈니스 리더는 의사 결정 프로세스에서 완전한 투명성을 제공할 수 있습니다.

결합: 판매 실적 을 추적하는 시스템 이 점점 보편화되고 있습니다. 기술에 대한 이러한 투자를 통해 경영진은 비즈니스의 모든 측면에 대한 완전한 360도 시야를 확보하여 판매 계획이 기름칠이 잘 된 기계처럼 실행되도록 할 수 있습니다.

기술과 사람이 함께하면 더 좋습니다

오늘날의 디지털화된 비즈니스 세계에서 데이터 사용 능력은 실질적이고 필수적인 경쟁 우위를 나타냅니다. 그러나 결국 기술은 영업 팀이 사용하는 도구이지 부서의 만능은 아닙니다. 비즈니스의 인간적 측면과 기술 측면 모두 중요하지만 이 둘을 결합하는 것이 '윈-윈' 예측 상황을 보장하는 가장 좋은 방법입니다.

모든 상황에 적용할 수 있는 접근 방식은 없습니다. 판매자는 다양한 도구를 활용하고 판매 주기를 개발하여 특정 구매자에게 가장 적합한 접근 방식을 식별해야 합니다. 판매 예측 프로세스에서 데이터를 사용하고 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 최신 가이드인 " 성공적인 예측 기초를 위한 2021 가이드 "를 확인하십시오.