Contact Us

Dữ liệu bán hàng là gì? Nó giúp bạn bán hàng tốt hơn như thế nào?

Categories

 Các chuyên gia bán hàng gần như nhất trí về tầm quan trọng của dữ liệu bán hàng. 96% đồng ý rằng dữ liệu thời gian thực là điều cần thiết để theo kịp mong đợi của khách hàng.

63% cho biết dữ liệu của công ty họ không được thiết lập đúng cách cho AI tổng hợp và chỉ 42% hoàn toàn tin tưởng vào độ chính xác dữ liệu của họ.

Các nhà lãnh đạo bán hàng và đại diện bán hàng đang nhận ra rằng để tập trung vào khách hàng, họ cần tập trung vào dữ liệu đằng sau nỗ lực tương tác của mình. Họ đang nỗ lực lấy dữ liệu bán hàng từ các nguồn đáng tin cậy, phân tích dữ liệu đó để đưa ra quyết định tốt hơn và vận hành AI trên cùng để hoạt động hiệu quả hơn. Dưới đây, chúng tôi chia sẻ cách bạn có thể tham gia phong trào.

Dữ liệu bán hàng là gì?

Dữ liệu bán hàng được chia thành 2 vòng tròn. Đầu tiên là dữ liệu bên ngoài: mọi thông tin được thu thập về khách hàng tiềm năng, bao gồm nhân khẩu học, sở thích, hành vi, mức độ tương tác và hoạt động khi họ di chuyển qua kênh bán hàng. Dữ liệu bán hàng nội bộ, bao gồm các thuộc tính giao dịch như loại sản phẩm và giá cả; và số liệu hiệu suất của đại diện bán hàng. Dữ liệu bên ngoài và bên trong này được sử dụng để thông báo các hành động giao dịch, đánh giá tiến độ đạt được mục tiêu bán hàng hoặc các chỉ số hiệu suất chính (KPI) khác và cung cấp các công cụ tiết kiệm thời gian như AI.

Tại sao dữ liệu bán hàng lại quan trọng?

Dữ liệu bán hàng cung cấp cho bạn cách đo lường tất cả các hoạt động liên quan đến nỗ lực bán hàng của bạn. Điều này cho phép bạn xác định điểm chuẩn hiệu suất và đặt mục tiêu để hướng dẫn người bán hướng tới tăng trưởng. Nó cũng tiết lộ những rủi ro trong quy trình của bạn, cho phép bạn giải quyết chúng trước khi chúng lan rộng và giúp bạn xác định những cơ hội mà bạn có thể tận dụng tối đa.

Ví dụ: nhóm bán hàng có thể phân tích dữ liệu bán hàng — dù theo cách thủ công hay bằng các phân tích như AI — và phát hiện một giao dịch đang bị đình trệ và cần được chú ý thêm, một phản đối trong cuộc gọi bán hàng không được trả lời hoặc một giao dịch có số tiền đã thay đổi.

Đó là những dấu hiệu cảnh báo. Nhưng dữ liệu bán hàng cũng bật đèn xanh cho bạn. Ví dụ: bạn có thể sử dụng dữ liệu bán hàng để dự đoán thời điểm khách hàng có thể sẵn sàng cho việc bán thêm hoặc tổ chức bảng xếp hạng nhằm thúc đẩy sự cạnh tranh lành mạnh giữa các đại diện của bạn.  

Các loại dữ liệu bán hàng khác nhau

Dữ liệu bán hàng có thể được phân loại thành dữ liệu về khách hàng cá nhân và công ty, như hành vi nhân khẩu học và mua hàng; và dữ liệu hiệu suất bán hàng nội bộ, bao gồm dữ liệu được thu thập trong quá trình bán hàng. Dưới đây là một cái nhìn cận cảnh về những điều này:

1. Dữ liệu nhân khẩu

Để bán được hàng cho khách hàng, trước tiên bạn phải biết họ là ai. Dữ liệu nhân khẩu học bao gồm các thuộc tính cơ bản của khách hàng, bao gồm tên, tuổi, giới tính, vai trò, vị trí cũng như thông tin liên hệ như email và số điện thoại. Thông tin này là nền tảng của tính cách người mua , có thể được sử dụng để giúp nhắm mục tiêu tìm kiếm và tiếp thị của bạn.

2. Dữ liệu công ty

Hãy coi đây là phiên bản dữ liệu nhân khẩu học của khách hàng của công ty. Dữ liệu công ty bao gồm tên, vị trí, quy mô, ngành và doanh thu của công ty. Giống như dữ liệu nhân khẩu học của khách hàng, thông tin này cho phép bạn nhắm mục tiêu các nỗ lực tiếp thị và tìm kiếm khách hàng tiềm năng của mình.

3. Dữ liệu công nghệ

Dữ liệu công nghệ mô tả tất cả các công nghệ và công cụ mà người mua nhắm mục tiêu sử dụng trong hoạt động, công việc hàng ngày hoặc cuộc sống cá nhân của họ. Những dữ liệu này giúp bạn xác định mọi lỗ hổng hoặc thách thức về chức năng để bạn có thể đưa ra giải pháp phù hợp với nhu cầu của họ. 

4. Dữ liệu thời gian

Dữ liệu thời gian nêu bật những thay đổi về tài chính và hoạt động trong doanh nghiệp. Tập dữ liệu này thường bao gồm số lượng nhân viên mới được tuyển dụng trong một khoảng thời gian nhất định, các vòng tài trợ và hoạt động mua lại. Bằng cách theo dõi những thay đổi này, bạn sẽ ở vị trí tốt hơn để phát hiện các cơ hội tiềm năng, bắt đầu các cuộc trò chuyện có ý nghĩa và tận dụng các nhu cầu mới.

5. Dữ liệu về ý định và hành vi

Đây là mỏ vàng của việc thăm dò. Nó làm nổi bật các loại nội dung mà người mua mục tiêu của bạn xem, cách thức/nơi họ xem nội dung đó và những sản phẩm họ bày tỏ sự quan tâm. Bằng cách sử dụng dữ liệu này, bạn có thể tạo ra một bức tranh rõ ràng về nhu cầu của khách hàng tiềm năng, giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt về những gì bán, bán như thế nào và cho ai.

6. Dữ liệu giao dịch

Đây là bất kỳ thông tin nào về giao dịch bán hàng xuất hiện trong quá trình bán hàng, như sản phẩm hoặc dịch vụ mà khách hàng tiềm năng mong muốn, cơ cấu giá cả và những gì khách hàng đánh dấu là khoảng trống về tính năng dựa trên sản phẩm của đối thủ cạnh tranh. Điều này có thể được sử dụng để giúp xây dựng các đề xuất và đề xuất bán hàng cuối cùng nhằm đảm bảo chúng phù hợp với nhu cầu, ngân sách và dòng thời gian của khách hàng.

7. Dữ liệu hiệu suất bán hàng nội bộ

Dữ liệu này tập trung vào hiệu quả của nhóm bán hàng của bạn. Nó bao gồm các số liệu như tỷ lệ chốt giao dịch, độ dài chu kỳ bán hàng và việc đạt được hạn ngạch, có thể được sử dụng để gắn cờ hiệu suất dưới mức chuẩn — yêu cầu hoặc huấn luyện bổ sung — hoặc hiệu suất cao, có thể được khen thưởng bằng tiền thưởng.

Cách tìm và thu thập dữ liệu bán hàng

Dữ liệu bán hàng giúp bạn bán hàng tốt hơn? Nhưng chính xác thì bạn tìm và thu thập thông tin này bằng cách nào? Đầu tư vào một CRM đóng vai trò là nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất của bạn và theo dõi tất cả sự tương tác của khách hàng, tự động hóa việc thu thập dữ liệu để cập nhật thông tin của bạn và kết hợp cẩn thận dữ liệu bên ngoài trong khi ưu tiên bảo mật và quyền riêng tư.

1. Đầu tư vào CRM có tính năng phân tích

Tích hợp CRM trực quan giúp hợp nhất dữ liệu tương tác của khách hàng trong một nền tảng duy nhất, hoàn chỉnh với các công cụ phân tích do AI cung cấp để phân tích dữ liệu của bạn và gắn label các vấn đề giao dịch tiềm ẩn trong thời gian thực để bạn có thể giải quyết chúng nhanh chóng. Ngoài ra, hãy nhớ tìm kiếm các biện pháp bảo mật để bảo vệ thông tin nhạy cảm của khách hàng khỏi bị truy cập trái phép và các mối đe dọa trên mạng. Với dữ liệu được tập trung (và bảo mật), bạn có thể tạo dashboard tương tác, cho phép xem theo thời gian thực về hành vi của khách hàng và hiệu suất của đại diện để đưa ra quyết định nhanh chóng.

2. Tự động hóa việc thu thập dữ liệu trong CRM

Thiết lập tính năng tự động hóa trong CRM của bạn để thu thập dữ liệu từ các tương tác của khách hàng và nhập dữ liệu đó vào hồ sơ giao dịch trong thời gian thực. Điều này giúp loại bỏ rất nhiều công việc thủ công cho các đại diện và đảm bảo rằng mọi thông tin đều được cập nhật và có thể truy cập ngay lập tức.

3. Tích hợp dữ liệu công cụ khác vào CRM

Lấy dữ liệu từ phần còn lại của nhóm công nghệ bằng cách sử dụng tích hợp phần mềm do CRM, các công cụ riêng lẻ hoặc nhóm kỹ thuật của riêng bạn cung cấp. Những tích hợp này đảm bảo một cái nhìn toàn diện về khách hàng.

4. Đưa dữ liệu khác vào một cách an toàn

Nếu thích hợp, bạn có thể xem xét bổ sung dữ liệu nội bộ bằng danh sách khách hàng tiềm năng đã mua hoặc cơ sở dữ liệu thông tin khách hàng khác. Tuy nhiên, nếu bạn làm vậy, hãy ưu tiên bảo mật thông tin nhận dạng cá nhân. Sự cảnh giác này không chỉ bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu mà còn tạo dựng niềm tin của khách hàng.

Bạn cần những công cụ nào để quản lý và diễn giải dữ liệu bán hàng của mình? 

Bạn không cần một bộ công cụ nặng nề để quản lý hoạt động bán hàng dựa trên dữ liệu. Trên thực tế, bạn chỉ cần hai công cụ chính: CRM và bảo mật tích hợp và công cụ phân tích bán hàng. Thông thường, đây là một phần của cùng một nền tảng.

Phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM): CRM đóng vai trò là nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất của bạn, đảm bảo mọi tương tác của khách hàng, từ liên hệ ban đầu đến giao dịch mua hàng cuối cùng, đều có thể được lưu trữ ở cùng một nơi. Tuy nhiên, CRM được trang bị tự động hóa không chỉ cung cấp không gian để lưu trữ dữ liệu theo cách thủ công. Họ lưu trữ thông tin cho bạn bằng cách lấy thông tin chi tiết có liên quan từ các nguồn tương tác với khách hàng như email, cuộc gọi điện thoại và cuộc họp video rồi tự động thả chúng vào bản ghi giao dịch.

Công cụ báo cáo và phân tích bán hàng: Ít nhất, hãy tích hợp một công cụ phân tích cho phép bạn xem trạng thái tiến trình hướng tới mục tiêu kinh doanh và KPI trong thời gian thực. Nếu bạn thực sự muốn dẫn đầu trong số các đối thủ, hãy đảm bảo nền tảng phân tích của bạn bao gồm chức năng AI đưa ra các đề xuất về hành động giao dịch và thay đổi chiến lược dựa trên cập nhật theo thời gian thực đối với dữ liệu bán hàng của bạn. Điều này cho phép bạn theo kịp nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng và xu hướng thị trường mà không bị tụt lại phía sau.

Biến dữ liệu bán hàng của bạn thành thông tin chuyên sâu 

Dữ liệu bán hàng không chỉ cung cấp thông tin mà bạn có thể biến thành số liệu có thể theo dõi được. nó soi sáng con đường hướng tới hành động. Để tận dụng tối đa dữ liệu bán hàng của bạn, hãy ưu tiên đánh giá thường xuyên những hiểu biết sâu sắc về CRM, điều chỉnh chiến lược bán hàng và hỗ trợ của bạn để chốt được nhiều giao dịch hơn. Sau đó tập trung vào việc mang lại giá trị khiến khách hàng quay trở lại.