Phân tích dữ liệu bán hàng: đội ngũ bán hàng sử dụng như thế nào?

Hầu hết các đội ngũ bán hàng hiện đang sở hữu một lượng dữ liệu khổng lồ. Các giao dịch được xử lý thông qua hệ thống CRM, các cuộc gọi được ghi lại và các báo cáo chất đống trong một thư mục được đánh dấu để xem sau. Thử thách thực sự là biến những dữ liệu này thành quyết định trước khi cơ hội vuột mất.

Phân tích doanh số biến luồng hoạt động này thành một bức tranh rõ ràng về những yếu tố thúc đẩy doanh thu. Thay vì chờ đến khi kết thúc quý mới phát hiện ra sự trì trệ trong quy trình bán hàng, các đội ngũ bán hàng có thể thấy tỷ lệ thắng, tốc độ giao dịch và hiệu suất của nhân viên bán hàng ngay khi số liệu được cập nhật. Kết quả là giảm bớt phỏng đoán và đưa ra các quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn về việc nên tập trung vào đâu tiếp theo.

Những điểm chính cần ghi nhớ

• Phân tích bán hàng sử dụng dữ liệu về hoạt động bán hàng, quy trình bán hàng và kết quả để giải thích hiệu suất và hỗ trợ đưa ra quyết định.
• Phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và định hướng giải quyết các câu hỏi khác nhau, từ việc điều gì đã xảy ra đến việc nhóm nên làm gì tiếp theo.
• Thông tin tình báo bán hàng và phân tích bán hàng có sự chồng chéo. Thông tin tình báo thường tập trung vào dữ liệu về khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại và thị trường, trong khi phân tích thường xem xét hiệu suất và kết quả bán hàng nội bộ.
• Các nhóm có thể bắt đầu với một bộ chỉ số nhỏ phù hợp với mục tiêu của họ, chẳng hạn như tỷ lệ thắng, tốc độ xử lý đơn hàng, quy mô giao dịch trung bình và thời gian chu kỳ bán hàng.

Phân tích dữ liệu bán hàng là gì?

Phân tích doanh số là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu bán hàng để hiểu hiệu suất và định hướng các quyết định. Thay vì chỉ theo dõi hoạt động, phân tích doanh số xem xét những gì đã xảy ra trong toàn bộ quy trình bán hàng và giải thích lý do đằng sau các con số.

Hầu hết dữ liệu này đã có sẵn trong hệ thống CRM của bạn. CRM ghi lại mọi cuộc gọi, email và thay đổi giai đoạn giao dịch theo thời gian thực, và phân tích bán hàng được xây dựng trực tiếp dựa trên các bản ghi này.

Hiểu rõ chức năng của CRM giúp bạn nắm được nguồn gốc của các số liệu thô trước khi phân tích chúng thành thông tin thực sự hữu ích cho người quản lý bán hàng.

Kết quả đầu ra có thể từ một chỉ số đơn lẻ như tỷ lệ thắng đến bảng điều khiển đầy đủ bao quát toàn bộ chu kỳ bán hàng. Dù thế nào đi nữa, mục tiêu vẫn không thay đổi – thay thế phỏng đoán bằng bằng chứng và cung cấp cho các quản lý bán hàng cơ sở thực tế để huấn luyện, dự báo và lập kế hoạch. Tất cả những điều này không đòi hỏi một nhóm chuyên gia khoa học dữ liệu. Hầu hết các đội ngũ bán hàng đã có sẵn các công cụ cần thiết để bắt đầu.

Bảng so sánh giữa phân tích bán hàng, báo cáo và thông tin bán hàng

Báo cáo bán hàng, phân tích bán hàng và thông tin bán hàng thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng mỗi thuật ngữ lại trả lời một câu hỏi khác nhau về số liệu của đội ngũ bán hàng. Báo cáo cho thấy những gì đã xảy ra, phân tích giải thích lý do và những gì cần thay đổi, còn thông tin bán hàng thu thập và đánh giá thông tin về thị trường và các khách hàng tiềm năng đáng để tiếp cận.

Bảng dưới đây so sánh ba yếu tố này với nhau.

	Báo cáo bán hàng	Phân tích bán hàng	Thông tin bán hàng
Tập trung	Trình bày số liệu bán hàng thô tại thời điểm hiện tại.	Giải thích những con số đó để lý giải hiệu suất.	Thu thập và đánh giá thông tin về khách hàng tiềm năng và thị trường.
Nguồn dữ liệu	Các bản ghi giao dịch và hoạt động đã có sẵn trong CRM.	Dữ liệu CRM tương tự được phân tích để tìm ra các mẫu và nguyên nhân.	Các tín hiệu bên ngoài: thông tin công ty, dữ liệu liên hệ và các yếu tố thúc đẩy mua hàng.
Câu hỏi chính đã được trả lời	Chuyện gì đã xảy ra thế	Vì sao các con số thay đổi và cần thay đổi điều gì?	Đội nên tiếp cận ai và khi nào.
Ví dụ về kết quả đầu ra	Danh sách các thương vụ đã hoàn tất trong tháng này	Giải thích lý do tỷ lệ thắng giảm và vấn đề nằm ở đâu	Một khách hàng tiềm năng được đánh dấu đang thể hiện tín hiệu mua hàng.

Các loại phân tích bán hàng

Phân tích doanh số được chia thành bốn loại, mỗi loại trả lời một câu hỏi khác nhau về hiệu suất và dựa trên câu hỏi trước đó.

• Phân tích mô tả xem xét lại những gì đã xảy ra trong quá khứ, bao gồm các giao dịch đã hoàn tất, doanh thu theo từng nhân viên bán hàng và quy mô giao dịch trung bình trong một khoảng thời gian nhất định. Hầu hết các báo cáo CRM đều thuộc loại này, cung cấp một cái nhìn tổng quan đơn giản về hiệu suất trong quá khứ.
• Phân tích chẩn đoán tiến thêm một bước nữa, đi sâu vào lý do tại sao kết quả xảy ra chứ không chỉ đơn thuần là điều gì đã xảy ra. Ví dụ, sự sụt giảm đột ngột trong tỷ lệ thắng được truy vết ngược lại giai đoạn nào trong quy trình bán hàng mà các giao dịch thường bị đình trệ hoặc do người bán hàng có chỉ số giảm sút.
• Phân tích dự báo doanh số sử dụng các mô hình trong quá khứ để dự đoán những gì sẽ xảy ra tiếp theo, ước tính những giao dịch đang mở nào có khả năng được hoàn tất và khi nào. Điều này liên quan trực tiếp đến dự báo doanh số, giúp người quản lý bán hàng lập kế hoạch nguồn lực và đặt ra các mục tiêu thực tế trước khi kết thúc quý.
• Phân tích dự báo còn tiến xa hơn nữa, đưa ra khuyến nghị về một hành động cụ thể dựa trên dữ liệu. Thay vì chỉ đơn thuần đánh dấu một giao dịch bị đình trệ, phân tích dự báo có thể đề xuất một cuộc gọi tiếp theo, một mức chiết khấu hoặc một thay đổi về thời điểm tiếp cận có khả năng thúc đẩy mọi việc tiến triển.

Cách sử dụng phân tích doanh số để đưa ra quyết định

Việc biến phân tích doanh số thành hành động cần tuân theo một quy trình lặp lại gồm năm bước để đưa nhóm của bạn từ một câu hỏi mơ hồ đến những thay đổi cụ thể.

Xác định câu hỏi

Hãy bắt đầu bằng một câu hỏi cụ thể thay vì mở bảng điều khiển và cuộn chuột. Câu hỏi “Tại sao tỷ lệ thắng giảm trong quý trước?” sẽ giúp phân tích có hướng đi rõ ràng hơn. Câu hỏi “Đội bóng đang thi đấu như thế nào?” lại đề cập đến mọi thứ và không đi đến đâu cả, không đưa ra định hướng cụ thể.

Kiểm tra và tập trung dữ liệu

Thông thường, dữ liệu cần thiết để trả lời đã có sẵn trong hệ thống CRM của bạn, miễn là nhân viên bán hàng ghi nhật ký cuộc gọi, cập nhật giai đoạn giao dịch và ghi lại kết quả một cách nhất quán. Việc thiếu sót trong ghi nhật ký sẽ tạo ra những thiếu sót trong phân tích, vì vậy bước này thường bao gồm việc kiểm tra nhanh chất lượng dữ liệu trước khi trích xuất bất kỳ con số nào.

Chọn các chỉ số phù hợp

Hãy chọn hai hoặc ba chỉ số liên quan trực tiếp đến câu hỏi, thay vì xem xét mọi con số có sẵn. Câu hỏi về tỷ lệ thắng cần tỷ lệ thắng theo từng giai đoạn, người bán hàng và quy mô giao dịch, chứ không phải một bảng tổng hợp đầy đủ các số liệu không liên quan.
Phân tích các mô hình và nguyên nhân

Phân tích các chỉ số đã chọn theo nhân viên bán hàng, nguồn, quy mô giao dịch hoặc giai đoạn để phát hiện điểm mà mô hình bị phá vỡ. Tỷ lệ thắng giảm tập trung ở một giai đoạn hoặc một nhân viên bán hàng cụ thể cho thấy một nguyên nhân cụ thể chứ không phải là một xu hướng chung chung, khó khắc phục.

Hành động dựa trên các phát hiện và xem xét kết quả.

Biến kết quả tìm được thành một thay đổi cụ thể, chẳng hạn như tập trung vào huấn luyện, điều chỉnh quy trình hoặc thay đổi nguồn lực, sau đó theo dõi chỉ số tương tự thông qua báo cáo bán hàng và bảng điều khiển để kiểm tra xem sự thay đổi đó có tác động đến con số hay không.

Các chỉ số bán hàng chính cần theo dõi

Một vài chỉ số phân tích doanh số sẽ cho thấy rõ hiệu quả thực sự của đội ngũ. Năm con số được theo dõi thường xuyên sẽ tốt hơn nhiều so với một danh sách dài mà chẳng ai xem xét.

• Tốc độ xử lý giao dịch đo lường mức độ nhanh chóng của các giao dịch từ lần tiếp xúc đầu tiên đến khi hoàn tất, kết hợp số lượng giao dịch, quy mô trung bình, tỷ lệ thắng và độ dài chu kỳ thành một con số duy nhất. Phân tích chi tiết quá trình này cho thấy chính xác những điểm nào trong quy trình xử lý giao dịch bị chậm lại.
• Tỷ lệ thắng là tỷ lệ các giao dịch đã hoàn tất kết thúc bằng việc bán được hàng thay vì thua lỗ. Tỷ lệ thắng giảm thường cho thấy quá trình sàng lọc khách hàng yếu kém ở giai đoạn đầu, chứ không phải do nhu cầu giảm đột ngột.
• Quy mô giao dịch trung bình phản ánh doanh thu trung bình trên mỗi giao dịch thành công trong một khoảng thời gian nhất định. Sự sụt giảm đều đặn ở đây báo hiệu xu hướng chuyển sang các giao dịch nhỏ hơn, giá trị thấp hơn, đáng để xem xét.
• Chu kỳ bán hàng đo lường thời gian trung bình từ lần tiếp xúc đầu tiên đến khi hoàn tất giao dịch. Chu kỳ dài ở một giai đoạn cụ thể thường là dấu hiệu của một điểm nghẽn cần được xem xét kỹ hơn.
• Tỷ lệ đạt chỉ tiêu thể hiện số lượng nhân viên bán hàng đạt hoặc vượt chỉ tiêu trong một khoảng thời gian nhất định. Tỷ lệ đạt chỉ tiêu thấp trên diện rộng cho thấy vấn đề nằm ở mục tiêu chứ không phải ở từng cá nhân.

Việc tích hợp năm chỉ số này vào một bảng điều khiển phân tích bán hàng duy nhất biến những con số rời rạc thành một cái nhìn tổng quan liên tục về tình trạng hoạt động của đội ngũ, được cập nhật khi các giao dịch diễn ra thay vì phải xây dựng lại từ đầu mỗi quý.

Lời kết

Phân tích doanh số giúp biến dữ liệu đã có sẵn trong CRM thành bức tranh rõ ràng về những yếu tố thúc đẩy doanh thu, những điểm tắc nghẽn trong giao dịch và những lĩnh vực mà đội ngũ nên tập trung vào tiếp theo. Bắt đầu với một vài chỉ số cốt lõi như tốc độ xử lý đơn hàng và tỷ lệ thắng sẽ hiệu quả hơn so với việc theo dõi mọi thứ cùng một lúc. Việc lựa chọn một công cụ được xây dựng dựa trên CRM mà bạn đang sử dụng sẽ giúp duy trì độ chính xác của các con số khi quy trình bán hàng diễn ra, tiết kiệm hàng giờ làm việc báo cáo thủ công.