akeh reged eksekutif ngerti keuntungan saka gumantung ing wawasan customer nalika nggawe pancasan bisnis strategis. Paling organisasi duwe turah mbrawah saka informasi ing pucuk driji, lan data iki bisa bantuan karo kabeh saka sijine bebarengan strategi kanggo nambah garis ngisor.
Data sing migunani bisa uga gampang kaya nomer telpon sing digawe salesman menyang akun tartamtu utawa rumit kaya nganalisa cathetan transaksi ing kabeh lini produk kanggo nemokake pola sing didhelikake lan ngembangake pemahaman sing luwih apik babagan tren lan kesempatan.
Akeh eksekutif, Nanging, ora njupuk kauntungan saka data kuwi. Dheweke ora duwe pangerten sing jelas babagan ngendi arep miwiti nalika nganalisa informasi internal lan eksternal.
Iki utamané bener kanggo tim dodolan tanpa keahlian analytics data. Secara historis, mung profesional IT sing nggunakake piranti lunak intelijen bisnis (BI). Teknologi BI wis dadi luwih gampang pangguna lan intuisi, nanging ngidini panggunaan nyebar ing macem-macem domain organisasi.
Business Intelligence vs Ponggawa Intelligence
Sadurunge kita pindhah menyang efisiensi sales, ayo‘s netepake intelijen bisnis (BI) dibandhingake karo kecerdasan buatan (AI)). Sanajan kadhangkala istilah-istilah kasebut meh padha digunakake, cara mikir sing luwih tepat yaiku nganggep BI lan AI minangka teknologi sing mandiri nanging saling melengkapi.
“Intelligence” ing AI nuduhake intelijen komputer, dene istilah sing padha ing BI tegese nggawe keputusan bisnis sing cerdas sing bisa ditindakake analisis data. BI bisa nulungi bisnis kanggo ngatur lan tumindak miturut volume data sing dipikolehi.
Nanging, solusi kasebut ora cukup kanggo mbantu manajer nyedhiyakake laporan sing dibutuhake kanggo nggawe keputusan sing didorong data. Salah sawijining solusi kanggo tantangan iki yaiku nggabungake alat (BI) sing ngidini nggawe keputusan sing luwih apik.
Senajan ana sawetara cara kanggo nambah produktivitas dodolan, nggabungake data saka departemen lan API liyane kanggo nambah informasi timbal banget kurang digunakake. Nggabungake pengayaan lan analisis data menyang operasi dodolan bisa mbantu perusahaan entuk asil sing apik banget.
Miturut a Harvard Business Review sinau, teknologi BI sing ana bisa ngotomatisasi 40 persen wektu sing digunakake kanggo tugas-tugas kerja sales. Mula, nggabungake otomatisasi kasebut bisa mbantu proses bisnis utawa tim penjualan luwih efisien.
Kepiye BI Ngaruhi Penjualan?
Pengumpulan data minangka komponen penting saka intelijen bisnis, nanging perusahaan ora mbutuhake cara ngumpulake internal kanggo nggunakake. Data uga bisa dipikolehi saka sumber liyane, kayata sawetara SaaS perusahaan (contone, HubSpot) utawa bisnis data-minangka-layanan.
Ing sisih liya, overvaluing informasi lan akuisisi minangka sandhungan utama kanggo perusahaan sing nyoba ngleksanakake praktik data-driven ing wilayah apa wae. Akibaté, sadurunge nyoba kanggo ngetrapake prosedur pengayaan, langkah pisanan kudu milih data sing cocog saka macem-macem informasi sing bisa diakses.
Carane ngedongkrak Sales Kanthi Data
- Pilih data sing cocog.
- Gunakake pengayaan data.
- Kalebu analisis data tambahan.
1. Pilih Data Relevan
Kaya praktik pengkodean sing apik, wawasan dodolan adhedhasar data kudu dadi game kemajuan bertahap. Tinimbang nyoba revolusi departemen total kanthi nggabungake kabeh jinis data, apa sing cocog utawa ora, diwiwiti kanthi dandan cilik sing bisa duwe pengaruh gedhe.
Sanajan milih apa sing bakal duwe pengaruh paling ora mesthi gampang, kanthi sawetara keahlian dodolan, kita ora butuh data sing rumit kanggo nggawe prediksi sing terdidik. Ngerteni profil timbal lan ngubungi kasebut adhedhasar relevansi bisa dadi salah sawijining perkiraan.
Senadyan mangkono, sawetara perusahaan mung nggunakake pengayaan data kanggo timbal mlebu, kanthi salah nganggep manawa data apa wae sing diwenehake dening pimpinan kasebut bakal cukup. Pendekatan kasebut bisa uga migunani kanggo perusahaan cilik sing nampa sawetara pimpinan saben dina. Nalika angka kasebut tekan angka kaping pindho, nanging kanthi otomatis nambah timbal bakal dadi pilihan sing paling efisien.
Nggabungake data saka internal karo database eksternal sing ngemot informasi organisasi minangka conto prasaja saka pengayaan. Nalika loro sumber kasebut disambungake, tim dodolan nampa informasi bisnis lengkap kapan wae pimpinan anyar teka.
2. Gunakake Pengayaan Data
Pengayaan data nggabungake data sing bisa diakses umum babagan prospek apa wae karo informasi sing saiki ana ing CRM perusahaan. Solusi pengayaan data nambah informasi iki, nyedhiyakake wawasan lan konteks tambahan babagan klien potensial. Ing istilah sing prasaja, ngisi kesenjangan ing informasi klien.
Data timbal sing nambah nyedhiyakake konteks tambahan, nggawe konversi luwih mungkin. Penjual bisa nambah data kanthi informasi sing bisa diakses umum kanthi nggunakake sawetara teknik Kaya nggunakake alat scraping kanggo ngumpulake data online umum kanthi otomatis lan ngunggah menyang CRM, kanthi manual nyelidiki timbal ing mesin telusur lan nambah informasi menyang sistem, utawa nggunakake layanan pengayaan. karo database dhewe.
Klasifikasi mbisakake para salesman kanggo ngantisipasi nilai timbal. Nanggapi luwih cepet lan luwih rinci bakal dadi luwih gampang, nyebabake sambungan pelanggan sakabèhé sing luwih mantep.
3. Kalebu Analisis Data Ekstra
Langkah pisanan kanggo nambah data saka lead sing mlebu kanthi informasi sing relevan yaiku nggunakake teknologi sing dikembangake ing omah utawa sing diwenehake dening pihak katelu. Sanadyan salah siji pendekatan Highly efektif, integrasi saka ilmu data lan dodolan bisa nindakake luwih akeh.
Umume salespeople nganalisa tarif mbukak lan balesan saka email sing dikirim lan ngukur sukses miturut metrik kasebut. Pendekatan iki mung nuduhake bagian sekedhik saka informasi panrima kasedhiya, Nanging.
Nganalisa isi email metu lan panampa email kasebut minangka cara liya ing ngendi ilmu data bisa ningkatake proses penjualan. Analisis kasebut bisa nggawa asil kalebu tayangan pengunjung, tingkat bunga, ndhaptar kanggo uji coba gratis, lan manawa pimpinan dadi klien sing dibayar. Contone, yen email dodolan digabungake karo piranti lunak Clearbit, tim bisa ngawasi statistik kayata sing ngeklik link nanging ora mangsuli.
Kanthi bantuan saka tim data, ngrampungake tantangan jinis iki bisa dadi luwih gampang. Ing sawetara kahanan, dheweke bisa entuk data tartamtu saka pakar industri ing perusahaan pihak katelu. Umpamane, nalika cocog karo data profesional karo urutan metu, sampeyan bisa njupuk informasi babagan sapa (ing babagan judhul proyek) email sing paling relevan.
Implementasine pelacakan judhul ora bakal menehi asil kanthi cepet. Nanging, salespeople bakal bisa ngenali sambungan antarane email mbukak lan tarif balesan lan data profesional sawise padha duwe akses menyang sawetara data sajarah. Sajrone wektu, sampeyan bisa mbandhingake data profesional lan email mbukak utawa tarif balesan kanggo menehi wawasan babagan khasiat kasebut. Ing jangka panjang, sampeyan bisa ngowahi rencana penjualan kanggo ngoptimalake efektifitas pendekatan kadhemen.
Masa Depan Intelijen Bisnis
Ngapikake nilai lan panggunaan data penting kanggo masa depan intelijen bisnis. Sadurungé, informasi kasebut bisa diakses kanthi umum kaya ing lingkungan sing didhukung data saiki.
Kanthi data sing saya tambah penting minangka pembeda sing kompetitif, bisnis saka kabeh ukuran bakal nambah belanja ing mangsa ngarep kanggo infrastruktur data.
Analitik semat ndadekake data intuisi. Akeh organisasi sing nggabungake visualisasi BI ing aplikasi, ngidini pangguna ndeleng analytics tanpa mlebu menyang platform liyane. Analitik semat nggawe visualisasi sing cocog karo antarmuka pangguna perusahaan lan tujuan saben dina.
Saiki akeh teknologi adhedhasar awan, pangguna ing kabeh level bisa ngakses data wektu nyata lan wawasan BI, nyederhanakake pengambilan keputusan. Aplikasi BI paling modern kalebu NLP (pangolahan basa alam) pitakon, sing ngidini pangguna ngetik pitakonan basa alami sing diproses dening algoritma AI. Kita bisa ngarepake teknologi kasebut bakal luwih kuat ing mangsa ngarep.
AI lan ML kemungkinan bakal ngluwihi kemampuan otomatisasi, lan tren BI ing mangsa ngarep bakal gumantung. Nanging, kaya ing sektor liyane, BI isih mbutuhake interpretasi manungsa.
BI terus dadi luwih apik kanggo mbantu bisnis. Nalika bisnis nyedhiakke sumber daya kanggo pangolahan data kaya iki, bisa uga ngarep-arep entuk keuntungan saka kompetisi, entuk wawasan babagan prilaku para pelanggan sing cocog, lan bakal dituntun menyang arah nggawe perusahaan sing didorong data kanthi dhasar sing kuat. wutah.
Maksimalkan Penjualan Kanthi Business Intelligence
Kecerdasan bisnis minangka masa depan, nanging kita mung bisa ndeleng yen kita nampa kasunyatan kasebut. Tim sales kudu ngenali potensial data lan antisipasi teknologi lan tendensi.
Penjualan bisa dadi tapel wates aplikasi ilmu data ing donya nyata. Profitability minangka inti saka bisnis. Lan departemen apa sing luwih apik kanggo ngoptimalake nggunakake kemajuan paling anyar ing ilmu data tinimbang dodolan?
.