為了達到降本增效，我們應該如何處理數(shù)據(jù)（下）

在上一篇文章中，我們已經(jīng)簡單從宏觀的層面介紹了在降本增效的時代，數(shù)據(jù)本身所具備的價值。可以說，在這個數(shù)字化的時代，各個公司銷售間比拼的就是獲得數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)以及利用數(shù)據(jù)的能力。另外，我們也已經(jīng)簡單地引出，當下，銷售團隊應該通過增設(shè)內(nèi)部信息洞察視角，來更加完善地重新審視并利用數(shù)據(jù)。那么，從微觀的角度，我們又該如何采集并處理這些數(shù)據(jù)呢？今天的文章將會帶你落地。

一般而言，許多銷售代表可能只會注意一通談判電話最后的結(jié)果，而內(nèi)部信息指的是，銷售代表與買家或潛在買家接觸過程中的所有信息，包括前期所作研究、中間的郵件、電話往來等各種碎片信息。如果能夠洞察這些信息，就能夠相對應地提前布局，從而得以用最少的資源得到最大的收益。

那么，如何才可以構(gòu)建并利用內(nèi)部信息洞察視角？Megaview.com的數(shù)據(jù)分析專家認為，這將要求銷售代表們能夠熟練掌握對諸如Megaview.com、Gong.io等銷售會話智能平臺的使用。

在收集與處理數(shù)據(jù)方面，銷售會話智能平臺的優(yōu)勢體現(xiàn)在哪里？一方面，相對原先主要基于手動輸入的CRM系統(tǒng)來說，由人工智能技術(shù)驅(qū)動的會話智能平臺能夠自動化地抓取更多的會話信息，人工手動錄入信息的速度幾乎無法與之相比，從而大大降低了人工方面的成本；另一方面，在自然語言處理技術(shù)的加持下，智能會話系統(tǒng)能夠結(jié)構(gòu)化地拆解會話信息并“聰明”地進行分析，從而率先為銷售代表與負責人提供一部分信息，從而大幅度提高從業(yè)人員的工作效率。

具體而言，一位優(yōu)秀的銷售代表應該從獲取更準確的客戶畫像、找到痛點并進行預測以及自我提升為目的來處理獲得的數(shù)據(jù)。

那么問題來了，難道過去在CRM系統(tǒng)中就無法獲得客戶畫像嗎？不是這樣的。CRM也有一些客戶畫像之類的功能，但由于大多數(shù)因為是手動輸入且添加標簽，很容易因為人工的判斷與操作而漏掉一些關(guān)鍵的信息。而相對來說，通過機器學習處理數(shù)據(jù)的智能會話平臺可以“原汁原味”地保留所有的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以幫助我們得到一個“更準確的客戶畫像”。

舉一個例子，原先手動輸入一個客戶的信息，男性，45歲，所在公司的規(guī)模是多少，但他的信息可能存?zhèn)位蚴怯凶儎樱@就需要你通過平日里更多的會話或是從諸如郵件、視頻錄屏等其他渠道收集起來的信息去相互佐證，顯然手動采集已經(jīng)行不通了。

但是，銷售會話智能平臺卻能一字不漏地采集起來，甚至通過基本的會話數(shù)據(jù)分析就能直接輸出一個客戶畫像。客戶的一些靜態(tài)屬性，例如ToC場景下的性別、年齡等等信息，以及ToB場景下的公司規(guī)模，當前使用系統(tǒng)等等，都是可以從會話中提取出來，輔助銷售代表進行信息收集的。

除了客戶畫像以外，對于銷售代表來說，更重要的是要在反復的對話中了解對方的痛點，因為痛點，也常常是客戶的需求所在。

對于銷售代表而言，在與客戶溝通前，要對客戶的信息有所了解，并從客戶信息中心了解到對方背景（也就是我們上文說的畫像）并有針對性地對客戶痛點有一定的預判。在后續(xù)的溝通過程中，則需要評估痛點相關(guān)信息的挖掘與收集、對于客戶關(guān)注點以及客戶提出一些異議進行重點理解。例如，在溝通過程中，在講到哪里客戶提問的頻率比較高、到哪里時客戶提出的質(zhì)疑比較多、或者哪一處客戶提問的頻率比較高，這些都有助于我們了解客戶的具體痛點和需求點。

這樣一來，似乎都有許多地方需要銷售代表留意，顯然再次挑戰(zhàn)了人工的極限。所以在傳統(tǒng)的銷售工具以外，專家建議引入銷售會話智能平臺獲得更多的客戶跟進記錄（頻率、周期、客戶跟進小結(jié)等），得到更加完善的信息。結(jié)合客戶畫像以及客戶痛點，銷售會話智能平臺可以根據(jù)算法綜合性地輸出一個最終的意向度，這個意向度相當于是系統(tǒng)對未來交易的一個預測。

另外，從銷售負責人的角度來說，他們也可以從系統(tǒng)中對在跟進的各個客戶的需求進行一個排序，根據(jù)輕重緩急來決定資源的分配。

最后，專家還提出了一個新視角——銷售代表應該以實現(xiàn)自我提升為目的來處理數(shù)據(jù)。

他舉了一個例子方便我們來理解。一個銷售代表可以去留意自己在一次通話中發(fā)言的比例大概是多少，本次在對客戶進行產(chǎn)品介紹花了多少時間，詢問了客戶幾個問題，客戶提出哪些問題的時候自己有停頓、停頓的時間有多久等等。

銷售會話智能平臺在經(jīng)過對大量銷售代表的實戰(zhàn)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計之后，會提供一個成熟的結(jié)果，并對每個數(shù)據(jù)指標都進行較優(yōu)值推薦，比如，銷售發(fā)言占比最佳推薦值在65%。

因此，銷售代表可以將自己的數(shù)據(jù)與系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)進行對比，從而有針對性地發(fā)現(xiàn)自己的問題，并且有針對性地進行調(diào)整。