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

Bạn muốn có thông tin chi tiết tốt hơn để chốt giao dịch nhanh chóng hoặc muốn có số liệu quy trình cập nhật để đưa ra dự báo chính xác?

Dữ liệu bán hàng là gì?

Dữ liệu bán hàng bao gồm 2 thành phần. 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. Cùng với nhau, dữ liệu bên ngoài và bên trong này được sử dụng để thông báo các hành động giao dịch và đánh giá tiến độ đạt được mục tiêu bán hàng hoặc các chỉ số hiệu suất chính (KPI) khác.

Tại sao dữ liệu bán hàng lại quan trọng?

Bạn đã bao giờ thử nướng bánh quy sô-cô-la chip mà không có nguyên liệu phù hợp chưa? Đó là một thảm họa – bột mì nguyên hạt thay cho bột mì đa dụng, nho khô thay vì sô cô la chip, baking soda thay vì bột nở. Bạn có thể ném tất cả chúng lại với nhau, nhưng bạn sẽ không nhận được một chiếc bánh quy dễ nhận biết nào – và có thể không có được thứ gì ăn được. 

Đó là sức mạnh của dữ liệu bán hàng. Khi dữ liệu phù hợp được kết hợp và phân tích (với sự trợ giúp của AI), nó có thể hiển thị các mô hình về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng mà trước đây không thể nhận ra. Sau đó, các đại diện có thể sử dụng những hiểu biết đó để điều chỉnh chiến lược bán hàng của họ . Kết quả? Chu kỳ giao dịch nhanh hơn, liền mạch hơn. 

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 hỗ trợ 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? Đăng ký cho chúng tôi. 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 cờ 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 bảng thông tin 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 và sáng suốt.

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 (PII). Sự cảnh giác này không chỉ bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu mà còn tạo dựng niềm tin của khách hàng. Nó hoạt động với chính sách không lưu giữ để đảm bảo không có dữ liệu khách hàng nào được lưu giữ bên ngoài Salesforce. Chúng tôi cũng thêm tính năng che giấu dữ liệu cho tất cả các hoạt động tương tác trên nền tảng để che giấu mọi thông tin cá nhân hoặc doanh nghiệp nhạy cảm.

Cách theo dõi và hành động dựa trên dữ liệu bán hàng của bạn

Khi bạn đã thu thập dữ liệu của mình, đã đến lúc diễn giải và thực hiện hành động đối với dữ liệu đó. Đầu tiên, xác định các mục tiêu hoặc mục tiêu kinh doanh cụ thể. Sau đó, xác định các KPI sẽ giúp bạn đạt được những mục tiêu đó. Cuối cùng, hãy ánh xạ dữ liệu bán hàng của bạn tới các KPI đó trong CRM để bạn có thể theo dõi tiến trình hướng tới mục tiêu của mình. Làm cho nó dễ dàng hơn bằng cách tạo bảng thông tin để làm cho dữ liệu phức tạp dễ tiêu hóa hơn. Đây là cách tất cả khớp với nhau:

1. Xác định các mục tiêu kinh doanh có thể đo lường được

Làm việc với đội ngũ điều hành của bạn để đặt ra các mục tiêu kinh doanh cân bằng giữa năng lực (những gì nhóm của bạn có thể đạt được) với mức tăng trưởng (mục tiêu dài hạn là tăng lợi nhuận của công ty). Ví dụ: công ty của bạn có thể đặt mục tiêu bán 1.000 đơn vị sản phẩm mới được phát hành trong năm tài chính tiếp theo, thúc đẩy 70% doanh số bán hàng đó thông qua khách hàng hiện tại dưới dạng tiện ích bổ sung.

2. Xác định KPI cho nhóm bán hàng của bạn

Với các mục tiêu kinh doanh rõ ràng, hãy xác định các KPI mà bạn có thể sử dụng để đánh giá tiến độ hướng tới các mục tiêu tổng thể của mình. Sử dụng ví dụ trên, nếu một trong những mục tiêu của bạn là thúc đẩy doanh số bán sản phẩm mới thông qua cơ sở khách hàng hiện tại, bạn có thể sử dụng KPI để hiển thị doanh số bán sản phẩm mới theo tháng cho khách hàng hiện tại so với khách hàng mới.

3. Ánh xạ dữ liệu bán hàng của bạn tới KPI

Trong trường hợp này, bạn sẽ kết hợp tổng doanh số bán sản phẩm mới của từng đại diện, ngoài loại cơ hội (kinh doanh mới so với tiện ích bổ sung), để biết tiến độ đạt được KPI bán hàng hàng tháng của bạn.

4. Trực quan hóa dữ liệu của bạn để dễ diễn giải

Sử dụng các công cụ trực quan như bảng thông tin bán hàng được cập nhật theo thời gian thực để giúp bạn dễ dàng theo dõi nhanh chóng tiến trình hướng tới mục tiêu. Đại diện bán hàng có thành công trong việc bán sản phẩm mới cho khách hàng hiện tại hoặc khách hàng mới không? Bằng cách theo dõi điều này trong thời gian thực, bạn có thể nhanh chóng điều chỉnh chiến lược bán hàng để đạt được mục tiêu của mình. 

Một ví dụ về thu thập và phân tích dữ liệu bán hàng thực tế 

Công ty tư vấn toàn cầu Korn Ferry sử dụng dữ liệu bán hàng để tăng hiệu quả của họ. Gần đây, họ đang tìm cách cải thiện tỷ lệ thắng và tăng tốc độ giao dịch. Với phân tích CRM, việc theo dõi các KPI như tỷ lệ chiến thắng và tốc độ thật dễ dàng, nhưng việc hiểu cách tác động đến các KPI đó đòi hỏi phải biến dữ liệu thành thông tin chi tiết và hành động. Thuộc tính nào có tác động lớn nhất đến tỷ lệ thành công và chu kỳ bán hàng?

Đầu tiên, Korn Ferry bắt đầu thu thập thêm dữ liệu về cơ hội của họ. Họ đã kết hợp dữ liệu giao dịch được ghi lại trong Đám mây bán hàng với dữ liệu giao dịch. Bằng cách kết hợp cả hai, Korn Ferry có được cái nhìn đầy đủ hơn về các giao dịch của họ, bao gồm thông tin định tính về chu kỳ bán hàng mà trước đây thường được ghi lại bên ngoài nền tảng trong các cuộc trò chuyện, cuộc họp với khách hàng và tâm trí của người bán. 

Tiếp theo, họ đi sâu vào phân tích. 

Korn Ferry cũng bắt đầu tận dụng “điểm số cơ hội” do AI điều khiển để theo dõi tình trạng các giao dịch của họ sau khi thực hiện các thay đổi về chiến lược và hỗ trợ. Những điểm số này được tính bằng cách kết hợp các chỉ số tình trạng giao dịch tiêu chuẩn, như các hoạt động đã hoàn thành và tỷ lệ chốt, cũng như các chỉ số định tính từ phương pháp bán hàng của họ, chẳng hạn như cảm nhận của người mua về Korn Ferry.