รู้ว่าเมื่อใดควรดึงปลั๊ก: ห้าสัญญาณว่าถึงเวลาเปลี่ยนระบบค่าตอบแทนการขายของคุณ

ค่าตอบแทนมีบทบาทสำคัญในความสามารถในการบรรลุเป้าหมายรายได้ของคุณ สิ่งจูงใจต้องกระตุ้นตัวแทน แต่พวกเขายังต้องขับเคลื่อนการเติบโตและความสามารถในการทำกำไรเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย แต่นี่เป็นสิ่งที่ท้าทายที่จะทำอย่างมีประสิทธิภาพและสม่ำเสมอโดยไม่มีระบบค่าตอบแทนการขายที่เหมาะสม และเมื่อทีมของคุณเติบโตขึ้น กระบวนการและเครื่องมือที่คุณใช้ในการจัดการสิ่งจูงใจในการขายก็ควรเปลี่ยนไปเช่นกัน

แล้วคุณจะรู้ได้อย่างไรว่ากระบวนการปัจจุบันของคุณกำลังทำงานอยู่ หรือถึงเวลาที่จะต้องประเมินสิ่งที่คุณกำลังทำงานด้วยใหม่และแทนที่มันหรือไม่ ง่ายมาก: คุณควรตรวจสอบระบบและกระบวนการชดเชยการขายของคุณอย่างสม่ำเสมอเพื่อค้นหาวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุง

เพื่อช่วยเหลือ นี่คือสัญญาณธงแดงห้าสัญญาณ ถึงเวลาที่ต้องดึงปลั๊กบนระบบค่าตอบแทนของคุณ และการเปลี่ยนไปใช้โซลูชัน Incentive Compensation Management (ICM) แบบอัตโนมัติจะช่วยได้อย่างไร

1. ข้อพิพาทและข้อผิดพลาดของค่าคอมมิชชันระดับสูง

ปัญหา: ข้อผิดพลาดส่งผลกระทบมากกว่าแค่ทีมค่าตอบแทนของคุณ

80 เปอร์เซ็นต์ของสเปรดชีตมีข้อผิดพลาดตาม การสำรวจแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการบริหารค่าตอบแทนการขายปี 2019 สำหรับบริษัทที่จัดการการคำนวณค่าตอบแทน เครดิต และการจ่ายเงินจำนวนเท่าใดก็ได้ ทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้มาก และผลกระทบจะไปไกลกว่าทีมค่าตอบแทนของคุณ ในที่สุดพวกเขาจะใช้เวลาในการแก้ไขข้อพิพาทและความคลาดเคลื่อน แต่ทั้งการขายและการเงินได้รับผลกระทบเพิ่มเติม

เมื่อการจ่ายคอมมิชชั่นไม่ถูกต้อง ตัวแทนขายสูญเสียความไว้วางใจอย่างรวดเร็วในการจ่ายสิ่งจูงใจ และเป็นผลให้ถังผลิตผล ตัวแทนจะใช้เวลาเพิ่มเติมในการทำบัญชีเงาเพื่อให้แน่ใจว่าได้รับการชดเชยอย่างถูกต้อง

นี่เป็นปัญหาใหญ่และสิ้นเปลืองทรัพยากรในการขาย เมื่อพิจารณาว่าตัวแทนโดยเฉลี่ยใช้เวลาไปแล้ว 68 เปอร์เซ็นต์กับงานที่ไม่ขายตามสถานะการขายของ Salesforce ในสัปดาห์ทำงานเฉลี่ย 40 ชั่วโมง ซึ่งเท่ากับ 27 ชั่วโมงที่ไม่ได้ขาย เพิ่มในเวลาที่ใช้บัญชีเงาและเวลาที่ใช้ในการขายยังคงลดลงเท่านั้น

ผู้นำด้านการเงินพึ่งพาข้อมูลที่แม่นยำสำหรับการคาดการณ์และประมาณการรายได้ แม้แต่การคำนวณผิดที่เล็กที่สุดและข้อผิดพลาดในการจ่ายเงินก็สามารถสลัดข้อมูลทิ้งไปได้อย่างมหาศาล ศูนย์พิเศษเพียงหนึ่งศูนย์ (เช่น การเปลี่ยนค่าคอมมิชชัน 8,000 ดอลลาร์เป็น 80,000 ดอลลาร์) สามารถทำลายการคาดการณ์รายได้ และในกรณีที่เลวร้ายที่สุด อาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียทางการเงินมหาศาล หากตัวแทนลาออกและบริษัทไม่สามารถกู้คืนการชำระเงินเกินได้

ระบบอัตโนมัติช่วยได้อย่างไร: ICM อัตโนมัติช่วยขจัดข้อผิดพลาดในการจ่ายเงิน

ข้อมูลที่ชัดเจนแสดงให้เห็นว่าระบบการชดเชยอัตโนมัติขจัดข้อผิดพลาดในการจ่ายเงินได้มากกว่า 99 เปอร์เซ็นต์ ด้วยเหตุนี้จึงช่วยลดข้อพิพาทและความคลาดเคลื่อนของค่าคอมมิชชัน การทำงานอัตโนมัติช่วยลดความขัดแย้งและสร้างความไว้วางใจให้กับทั้งองค์กรในที่สุด

ความเครียดในทีมค่าตอบแทนลดลง และพวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพแผนจูงใจเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพที่สูงขึ้น เนื่องจากค่าตอบแทนจะคำนวณโดยอัตโนมัติ ตัวแทนจึงเชื่อว่าการจ่ายค่าคอมมิชชั่นนั้นถูกต้องและสามารถมุ่งเน้นไปที่การขายได้ ข้อมูลแบบรวมศูนย์ช่วยรับรองความถูกต้องและลดความเสี่ยงทางการเงินที่อาจสร้างข้อผิดพลาดด้วยตนเอง

2. การคำนวณสิ่งจูงใจและการจ่ายเงินเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน

ปัญหา: คุณกำลังสูญเสียทรัพยากรเชิงกลยุทธ์อันมีค่าด้วยกระบวนการแบบแมนนวล

รายงานแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการบริหารค่าตอบแทนการขายประจำปี 2019 พบว่าบริษัทโดยเฉลี่ยใช้เวลามากกว่าหกสัปดาห์ในการคำนวณและดำเนินการจ่ายเงินรางวัลจูงใจด้วยตนเอง ซึ่งไม่รวมเวลาที่ใช้ในการระงับข้อพิพาทเรื่องการชำระเงินและการแก้ไขข้อผิดพลาด ซึ่งจะทำให้เวลาการจ่ายเงินชดเชยนานขึ้นเท่านั้น

การดำเนินการด้วยระบบการชดเชยด้วยตนเองจะเป็นอุปสรรคต่อประสิทธิภาพของแรงจูงใจในที่สุด ผู้เชี่ยวชาญที่จัดการแผนค่าตอบแทนจะใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการคำนวณด้านการบริหาร และไม่สามารถวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพสิ่งจูงใจเพื่อจูงใจพนักงานขายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ระบบอัตโนมัติช่วยได้อย่างไร: ICM ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการคำนวณและเวลาในการจ่ายเงิน

การใช้ระบบค่าตอบแทนอัตโนมัติ บริษัทโดยเฉลี่ยใช้เวลาน้อยกว่าสามสัปดาห์ในการจ่ายเงินรางวัลจูงใจ นั่นเป็นมากกว่าครึ่งหนึ่งของเวลาที่องค์กรใช้กระบวนการแบบแมนนวล

และเวลาที่บันทึกไว้นั้นให้ข้อได้เปรียบที่สำคัญ ตัวอย่างเช่น บริษัทยานยนต์ชั้นนำอย่าง Cox Automotive ประหยัดเวลาในการบริหารค่าตอบแทนรายเดือน 142 ชั่วโมงด้วยกระบวนการอัตโนมัติด้วย ICM (อ่านเรื่องราวเพิ่มเติมได้ ที่นี่ )

การทำให้ส่วนต่างๆ ที่น่าเบื่อที่สุดของการจัดการค่าตอบแทนเป็นแบบอัตโนมัติ ทำให้เหลือพื้นที่ในการมุ่งเน้นทรัพยากรในการริเริ่มเชิงกลยุทธ์ เช่น การวัดประสิทธิภาพของสิ่งจูงใจ มากกว่าแค่การคำนวณทางการบริหาร โซลูชัน ICM จำนวนมากยังมีแดชบอร์ดในเชิงลึกเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเชิงกลยุทธ์ที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการวางแผนค่าตอบแทนและเพิ่ม ROI ของสิ่งจูงใจในการขาย

3. ตัวแทนกำลังแตะโควต้า แต่ในฐานะองค์กร คุณไม่มีเป้าหมายรายได้

ปัญหา: สิ่งจูงใจของคุณกำลังขับเคลื่อนพฤติกรรมที่ไม่ถูกต้อง และไม่สอดคล้องกับเป้าหมายของบริษัท

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่บริษัทต้องเผชิญคือเมื่อค่าตอบแทนไม่สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร ในสถานการณ์นี้ คุณเสี่ยงที่จะจ่ายสิ่งจูงใจจำนวนมากในขณะที่พลาดเป้าหมายรายได้ของคุณไปโดยสิ้นเชิง แต่ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? เป็นเพราะสิ่งจูงใจกำลังขับเคลื่อนพฤติกรรมการขายที่ไม่ถูกต้อง

ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการว่าคุณกำลังเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ (Product X) และมีเป้าหมายด้านรายได้ถึง $100M ในการขายที่เกี่ยวข้อง แผนจูงใจในการขายของคุณ ควร ส่งเสริมให้ตัวแทนจัดลำดับความสำคัญของดีลและขาย Product X ให้มากขึ้นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนั้น

แต่สมมติว่าแผนค่าตอบแทนปัจจุบันของคุณเสนอสิ่งจูงใจต่อไปนี้สำหรับผลิตภัณฑ์ต่างๆ สามรายการที่คุณนำเสนอ (ผลิตภัณฑ์ X, ผลิตภัณฑ์ Y และ Product Z):

• หกเปอร์เซ็นต์ของรายได้สำหรับทุกๆ Product Z ที่ขายได้
• ห้าเปอร์เซ็นต์ของรายได้สำหรับทุกผลิตภัณฑ์ Y ที่ขายได้
• สี่เปอร์เซ็นต์ของรายได้สำหรับทุกผลิตภัณฑ์ X ที่ขายได้

ลองนึกภาพว่าคุณเป็นพนักงานขายที่กำลังมองหาอัตราค่าคอมมิชชันเหล่านี้ ผลิตภัณฑ์ใดที่คุณมีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นการขายเพื่อให้ได้เงินมากที่สุด หากคุณเป็นตัวแทนที่เชี่ยวชาญและประสบความสำเร็จ คุณก็มักจะจัดลำดับความสำคัญในการขาย Product Z ให้สูงที่สุด เนื่องจากจะทำให้คุณมีรายได้มากขึ้น

ตอนนี้ใช้สถานการณ์นี้กับพนักงานขายทั้งหมดของคุณ ตัวแทนของคุณจะมุ่งเน้นไปที่ข้อตกลงที่ไม่ได้ช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายขององค์กร หากและเมื่อพวกเขาถึงโควต้า คุณจะต้องจ่ายเงินจูงใจและยังขาดเป้าหมายของคุณ

ระบบอัตโนมัติช่วยได้อย่างไร: จำลองและวิเคราะห์ประสิทธิผลของสิ่งจูงใจ

สิ่งสำคัญคือแรงจูงใจในการขายที่ไม่ตรงแนวเป็นปัญหาในการวางแผน ตั้งแต่เริ่มต้นการวางแผน คุณควรพิจารณาแผนเข้าสู่ตลาด (GTM) และเป้าหมายรายได้ทั้งหมดของคุณ จากนั้นตั้งเป้าที่จะออกแบบค่าตอบแทนที่รองรับเป้าหมายเหล่านั้น

ระบบอัตโนมัติช่วยให้คุณใช้ข้อมูลการวางแผนที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ICM อัจฉริยะหรือระบบค่าตอบแทนที่เปิดใช้งาน AI สามารถนำแผนจูงใจของคุณและจำลองประสิทธิภาพการทำงานที่เป็นไปได้ตามข้อมูลในอดีตของคุณ

สำหรับแผนงานที่วางไว้แล้ว AI ช่วยให้คุณวัดประสิทธิภาพของสิ่งจูงใจและความคืบหน้าไปสู่เป้าหมายได้อย่างต่อเนื่อง หากคุณพร้อมที่จะไปให้ถึงเป้าหมาย คุณสามารถใช้ระบบค่าตอบแทนเพื่อวัดตัวเร่งความเร็วที่เป็นไปได้เพื่อเพิ่มรายได้และตามอุดมคติแล้วทำได้เกินเป้าหมาย ในกรณีที่คุณออกนอกเส้นทาง คุณสามารถระบุปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ สร้างแบบจำลองโซลูชันที่เป็นไปได้ และปรับแต่งแผนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้สูงขึ้น

4. มีช่องว่างด้านประสิทธิภาพในทีมของคุณ

ปัญหา: คุณไม่สามารถระบุสาเหตุของประสิทธิภาพการทำงานที่แตกต่างกันได้

โดยธรรมชาติแล้ว ไม่ใช่ว่าตัวแทนขายทุกคนจะทำงานเหมือนกัน และด้วยเหตุนี้ ช่องว่างด้านประสิทธิภาพอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการระบุสาเหตุ แต่เมื่อช่องว่างด้านประสิทธิภาพขยายเกินการแจกแจงแบบปกติของผู้ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ระดับกลาง และระดับต่ำ ก็สามารถขัดขวางประสิทธิภาพรายได้ได้อย่างแท้จริง

น่าเสียดายที่ระบบการชดเชยด้วยตนเองจะไม่ทำให้คุณมีข้อมูลเชิงลึกหรือคำตอบที่ใช้งานได้มากมาย การดำเนินการด้วยตนเอง คุณจะใช้การวิเคราะห์ของคุณบนพื้นฐานของสมมติฐานและสัญชาตญาณ (และเราทุกคนรู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณสมมติ มันออกมาไม่ดี) และมีแนวโน้มมากกว่านั้น ในที่สุดคุณจะจบลงด้วยความหงุดหงิดและติดขัด พยายามปิดช่องว่างด้านประสิทธิภาพโดยไม่รู้ว่าจะดึงคันโยกแบบใด

ระบบอัตโนมัติช่วยได้อย่างไร: คุณได้รับมุมมองที่ละเอียดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของสิ่งจูงใจสำหรับทีมต่างๆ

เนื่องจากช่องว่างด้านประสิทธิภาพอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ คุณจึงต้องสามารถตรวจสอบข้อมูลของคุณได้หลายวิธี ระบบค่าตอบแทนอัตโนมัติช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบข้อมูลสิ่งจูงใจและตรวจสอบได้ในระดับที่ละเอียดเพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพของแผนค่าตอบแทนการขายของคุณ

ตัวอย่างเช่น คุณอาจเคยใช้แผนจูงใจในการขายมาตรฐานสำหรับทั้งทีมของคุณ ซึ่งทำให้พนักงานขายทุกคนมีเป้าหมายและรูปแบบค่าตอบแทนเหมือนกัน แต่เมื่อคุณดูประสิทธิภาพ คุณสังเกตเห็นช่องว่างทั่วทั้งองค์กร

เมื่อใช้ระบบค่าตอบแทนที่เปิดใช้งาน AI คุณสามารถแยกย่อยข้อมูลประสิทธิภาพนั้นเพื่อระบุสาเหตุของช่องว่างโดยดูจากประสิทธิภาพโดยทีมต่างๆ ตัวแทนแต่ละราย และทั่วทั้งองค์กร ในสถานการณ์สมมตินี้ คุณมีแนวโน้มที่จะระบุประสิทธิภาพที่แตกต่างกันสำหรับบทบาทการขายที่แตกต่างกัน สาเหตุ? แผนการจ่ายผลตอบแทนที่เหมาะกับทุกความต้องการของคุณ

อีกครั้งนี้เริ่มต้นด้วยการวางแผน เนื่องจากทีมของคุณมีบทบาทที่แตกต่างกัน สิ่งจูงใจของพวกเขาควรเน้นที่ความรับผิดชอบเฉพาะและอิทธิพลที่มีต่อข้อตกลงการขาย พิจารณาวิศวกรฝ่ายขายกับตัวแทนฝ่ายพัฒนาการขาย เหล่านี้เป็นสองบทบาทที่แตกต่างกันมาก และแต่ละอย่างมีอิทธิพลต่อข้อตกลงในส่วนต่างๆ ของวงจรการขายที่ต่างกัน ค่าตอบแทนของพวกเขาควรสะท้อนให้เห็นว่า

ด้วยระบบค่าตอบแทนอัตโนมัติ คุณสามารถ ปรับแต่งสิ่งจูงใจสำหรับแต่ละบทบาท และเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพสูงสุดทั่วทั้งทีมของคุณ

5. การลดทอนของตัวแทนขายกำลังเพิ่มขึ้น

ปัญหา: ค่าตอบแทนจูงใจของคุณไม่สามารถแข่งขันได้เพียงพอ

รายงาน ประสิทธิภาพการขายของ Xactly State of Global Enterprise แสดงให้เห็นว่าพนักงานขายมีแนวโน้มที่จะออกจากงานตั้งแต่เริ่มต้นการระบาดใหญ่และค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนพนักงานก็สูงขึ้น และจากข้อมูลของ HubSpot สาเหตุหลักประการหนึ่งที่ตัวแทนออกจากงานคือเพื่อโอกาสในการจ่ายเงินที่สูงขึ้น และไม่น่าแปลกใจเลย การขายคือเกมเงิน หากคุณมีชุดทักษะ คุณสามารถนำไปใช้และประสบความสำเร็จในเกือบทุกบริษัทและในทุกอุตสาหกรรม การพัฒนาสิ่งจูงใจที่สามารถแข่งขันได้จะช่วยดึงดูดผู้มีความสามารถระดับสูงและรักษาผู้ปฏิบัติงานที่มีความสามารถสูงสุดไว้ได้

อีกครั้งที่กระบวนการแบบแมนนวลทำให้สิ่งนี้ยากมาก คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าสิ่งจูงใจของคุณแข่งขันได้จริงหรือไม่ถ้าคุณมีข้อมูลเพียงอย่างเดียว การดำเนินการด้วยตนเอง วิธีเดียวที่จะทราบได้อย่างแท้จริงคือถ้าตัวแทนขอให้คุณจับคู่ข้อเสนอที่พวกเขาได้รับหรือหากพวกเขาเต็มใจที่จะแบ่งปันว่าบทบาทใหม่ที่พวกเขายอมรับจะจ่ายให้พวกเขาหรือไม่ โอกาสที่คุณจะไม่โชคดีพอที่จะได้รับข้อมูลนั้น

ระบบอัตโนมัติช่วยได้อย่างไร: เกณฑ์มาตรฐานเทียบกับข้อมูลค่าตอบแทนอุตสาหกรรม

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของระบบชดเชยอัตโนมัติคือข้อมูลแบบรวมศูนย์ ด้วยทุกสิ่งในที่เดียว คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้อย่างง่ายดาย แต่คุณยังสามารถส่งออกและใช้ระบบอัจฉริยะ เช่น Xactly Benchmarking เพื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลเชิงลึกของอุตสาหกรรม

ตัวอย่างเช่น Xactly Benchmarking มีข้อมูลการจ่ายและประสิทธิภาพโดยรวมมากกว่า 16 ปี ทำให้คุณสามารถเปรียบเทียบ โครงสร้างแรงจูงใจในการขาย อัตราค่าตอบแทนพื้นฐาน และแผนโดยรวมกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม นอกจากการวิเคราะห์และการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องในระบบค่าตอบแทนอัตโนมัติของคุณแล้ว สิ่งนี้ยังช่วยให้คุณจัดโครงสร้างแผนค่าตอบแทนของคุณในลักษณะที่แข่งขันได้มากขึ้น เพื่อรักษาผู้มีความสามารถระดับสูงไว้และ ลดการหมุนเวียนของยอดขาย

ขับเคลื่อนความสำเร็จในการขายด้วยระบบค่าตอบแทนจูงใจอัตโนมัติ

การขจัดธงแดงชดเชยเหล่านี้เป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้กระบวนการจูงใจการขายของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ แต่ในความเป็นจริง มันเป็นมากกว่าระบบอัตโนมัติและการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่สำคัญ ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดของระบบค่าตอบแทนอัตโนมัติคือองค์กรที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

คุณมีข้อมูลสิ่งจูงใจทั้งหมดอยู่ในมือแล้ว แต่ด้วยกระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเอง ข้อมูลนั้นจึงหยุดนิ่ง และคุณไม่สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ การชดเชยสิ่งจูงใจแบบอัตโนมัติช่วยให้คุณรวมศูนย์ข้อมูลนั้นและใช้ AI เพื่อรับข้อมูลเชิงลึก ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ปรับปรุง ROI ของสิ่งจูงใจของคุณ และเพิ่มรายได้

หากต้องการค้นพบวิธีเริ่มต้นเส้นทางการทำงานอัตโนมัติและปรับปรุงค่าตอบแทนจูงใจ ดาวน์โหลดคู่มือ “ การจัดการประสิทธิภาพการขายอย่างเชี่ยวชาญ: คู่มือสู่การเปลี่ยนแปลงการขายทางดิจิทัล ”