오늘날 영업팀은 CRM, 이메일 마케팅, 통합 도구와 같은 다양한 작업을 처리하기 위해 중앙 집중형 클라우드 소프트웨어를 사용하여 영업 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 최고의 글로벌 브랜드는 이러한 영업 데이터를 스마트한 방식으로 사용하여 비즈니스 의사 결정을 개선하지만, 모든 회사는 통찰력과 보고 도구를 사용하여 데이터 기반 영업으로 성공할 수 있습니다.
그러나 수많은 판매 지표를 분류하는 것은 어려울 수 있으며, 이 정보를 효과적으로 사용하는 방법을 아는 것은 또 다른 과제입니다. 이 기사에서는 기업이 데이터 기반 판매를 사용하여 회사의 고유한 목표와 요구 사항을 충족하는 방법을 보여줍니다.
차례
판매 데이터: 판매 데이터란 무엇이고 왜 중요한가요?
기업이 4단계로 판매 분석을 수행하는 방법
판매 데이터에서 분석할 주요 지표 및 KPI
반올림
판매 데이터: 판매 데이터란 무엇이고 왜 중요한가요?
판매 데이터에는 많은 측정이 포함되지만, 리테일러가 판매 프로세스에서 이를 추적할 수 있다면 판매 데이터라고 부를 수 있습니다. 클라우드 기반 CRM 시스템과 같은 최신 도구는 기업이 이 데이터를 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 기업은 비즈니스에 어떤 의미가 있는지, 어디에서 개선할 수 있는지 파악하기 위해 이를 해석하는 방법을 알아야 합니다.
판매 데이터는 너무 많은 것을 포괄하기 때문에 기업은 무엇에 집중해야 할지 모를 수 있습니다. 특히 판매에 시간을 투자해야 할 때 더욱 그렇습니다. 브랜드는 파이프라인에서 거래에 소요되는 평균 시간이나 이메일 캠페인의 참여율을 추적해야 할까요? 회의 성공률이나 평균 거래 규모를 분석하면 더 나은 판매 예측을 할 수 있을까요?
적절한 판매 분석 도구를 사용하면 기업은 많은 정보에 액세스하고 팀이 개선하고 회사의 더 나은 판매 목표를 설정하는 데 도움이 되는 추세를 파악할 수 있습니다. 핵심은 어떤 지표에 집중해야 하는지, 언제 사용해야 하는지 아는 것입니다.
기업이 4단계로 판매 분석을 수행하는 방법
1단계: 판매 분석 방법 선택
다양한 판매 분석 방법은 다양한 보고서를 생성하므로 기업은 판매 목표에 맞는 보고서를 선택해야 합니다. 고려해야 할 핵심 판매 분석 보고서 7가지가 있습니다.
- 판매 추세 분석: 이 분석은 판매 데이터의 패턴을 추적하여 팀의 진행 상황을 모니터링하고 제품, 고객, 위치의 추세를 파악합니다.
- 판매 실적 분석: 기업은 실제 결과와 예상 결과를 비교하여 영업팀의 효율성을 평가하기 위해 이 분석이 필요합니다. 보고서를 사용하여 마감 시간, 승률 및 매출 성장을 개선할 수 있습니다.
- 예측 판매 분석: 이러한 분석은 미래의 위험과 기회를 예측하는 데 도움이 되며, 소매업체는 정확한 매출 예측을 할 수 있습니다.
- 판매 파이프라인 분석: 이 분석은 전환하기 전에 잠재 고객이 하는 일반적인 활동을 파악합니다. 이를 통해 비즈니스 팀은 판매 주기를 단축하고 더 많은 거래를 성사시키는 데 도움이 됩니다.
- 제품 판매 분석: 이 분석은 대기업이나 여러 제품을 보유한 기업에 유용합니다. 어떤 제품이 최종 이익에 영향을 미치는지 보여주어 이러한 기업이 고객 선호도와 인기 품목을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 처방적 분석: 영업 담당자에게 어떤 기회를 추진하거나 포기해야 할지에 대한 통찰력을 제공하여 성공과 전반적인 승률을 높여줍니다.
- 시장 조사: 이 방법은 전통적이기는 하지만 여전히 효과적입니다. 고객 설문 조사, 경쟁자 조사, 판매 통계 검토를 통해 고객 요구 사항을 파악하고 판매 전략을 개선합니다.
2단계: 타겟할 정보를 알아보세요
사업체가 판매를 보는 올바른 방법을 선택하고 목표에 부합하면 해야 할 일이 더 많습니다. 다음으로 사업체는 분석해야 할 구체적인 세부 사항을 파악해야 합니다. 아마도 판매 교육의 효과를 보거나 최근 광고 캠페인에서 가장 많이 팔린 제품을 추적하고 싶을 것입니다. 또한 반복 구매자인 고객들 사이에서 패턴을 찾고 싶을 수도 있습니다.
비즈니스가 필요한 핵심 정보를 파악하면, 정보를 얻고 측정하는 데 도움이 되는 올바른 숫자와 핵심 요점을 선택할 수 있습니다(다음 섹션에서 이러한 지표에 대해 자세히 설명). 하지만 그 전에 타이밍은 어떨까요? 비즈니스는 얼마나 자주 데이터를 수집해야 할까요? 이 질문은 추적하는 내용에 따라 달라지지만, 주별, 월별, 분기별, 연간 데이터를 살펴보는 것이 일반적입니다. 어떤 숫자를 주시하든 일관성을 유지하는 것이 중요하다는 것을 기억하세요. 또한 특별 세일이나 프로모션 기간에는 더 자주 확인할 계획을 세우세요.
3단계: 적절한 판매 분석 도구를 사용하여 판매 데이터 분석
리드, 거래 및 커뮤니케이션에 대한 많은 정보를 관리해야 하므로 기업은 추적하려는 모든 지표에 쉽게 액세스할 수 있는 효율적인 소프트웨어가 필요합니다. 세 가지 옵션에는 스프레드시트, CRM 플랫폼 및 영업 분석 앱이 포함됩니다. 각 옵션을 자세히 살펴보겠습니다.
스프레드 시트
스프레드시트를 사용하여 데이터를 수집하는 데는 여러 가지 이점이 있습니다. 우선, 무료이며(Google 시트 및 Open Office와 유사) 현재 판매 운영에 대한 실시간 보기를 제공합니다. 기업은 추가된 데이터를 자동으로 계산하도록 설정할 수도 있습니다.
그러나 단점은 리테일러가 모든 데이터를 수동으로 입력해야 한다는 것입니다. 기업이 팀이 데이터 입력에 덜 시간을 쓰고 가장 좋은 리드에 더 많은 시간을 집중하기를 원한다면 자동화된 데이터 수집 기능이 있는 CRM으로 전환하는 것을 고려하세요.
전문가 팁: 기업은 다음을 사용할 수 있습니다. 보고서 템플릿 스프레드시트 사용 경험을 더욱 쉽게 만들기 위해.
CRM
고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어는 여러 면에서 스프레드시트보다 훨씬 뛰어납니다. CRM은 리드와의 상호작용을 자동으로 기록하여 사용자 팀의 시간을 절약하고 기업이 어떤 커뮤니케이션도 놓치지 않도록 합니다. 모바일 앱과 타사 통합을 통해 CRM은 기업이 더 많은 데이터를 추적할 수 있도록 합니다.
CRM은 기업에 이메일 캠페인이 성공적이었는지, 효과적인 콜드 콜이 얼마나 오래 지속되었는지, 그리고 가장 좋은 리드가 어디에서 나오는지 보여줄 수 있습니다. 또한 기업이 반복하고 개선할 수 있도록 판매 패턴에 대한 보고서도 제공합니다. 좋은 옵션으로는 Close, HubSpot, Pipedrive, Zendesk, Apptivo가 있습니다.
판매 분석 앱
기업은 또한 판매 분석을 특별히 처리하는 도구를 찾을 수 있습니다. 예를 들어, Chorus.ai는 사용자가 판매 전화를 검토하여 개선 방법을 찾는 데 도움이 됩니다. Gong.io는 회사가 고객 상호 작용을 추적하고 향후 판매를 예측하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로 Seismic은 판매 전략의 효과를 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
4단계: 관련자에게 판매 데이터 분석 보여주기
마지막으로, 팀은 중요한 사람들과 판매 데이터를 공유해야 합니다. 이 사람들이 사업에서 어떻게 결과를 얻었는지에 대한 세부 정보를 요청하지 않는 한, 핵심 요점만 보여주면 됩니다. 따라서 그래프와 비주얼을 사용하여 데이터를 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다. 또한 복잡한 판매 데이터를 더 명확하게 만드는 데 도움이 되는 수익 성장 계산기를 사용할 수도 있습니다.
예를 들어, 리테일러가 영업팀을 이끌고 투자자와 이해 관계자에게 업데이트를 제공해야 하는 경우, 영업 목표, 베스트셀러 제품, 팀의 수익과 지출을 보여주는 차트를 포함할 수 있습니다. 이러한 영업 프레젠테이션은 명확해야 하며 유용한 통찰력을 제공해야 합니다. 분석 목표를 달성하는 데 도움이 되는 권장 사항으로 마무리하는 것을 잊지 마세요.
판매 데이터에서 분석할 주요 지표 및 KPI
이제 기업들이 앞서 언급한 10단계를 사용하여 철저한 판매 분석을 수행하는 방법을 이해했으므로 추적할 몇 가지 핵심 지표를 선택할 때입니다. 위의 XNUMX단계에서 언급했듯이 기업은 판매에 필요한 것을 사용하여 추적해야 하는 숫자와 지표를 이해할 수 있습니다. 다음은 비즈니스의 어느 단계에서 추적할 가능성이 있는 XNUMX가지 지표입니다.
월별 매출 성장
이 지표는 판매 수익이 증가하고 있는지, 감소하고 있는지, 아니면 그대로인지 보여줍니다. 이는 기업이 판매 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.
계산 방법: (당월 매출 - 전월 매출) / 전월 매출 × 100
판매 기회
이 지표는 소매업체의 영업팀이 얼마나 많은 기회를 창출하는지를 나타내며, 이를 통해 좋은 잠재 고객과 나쁜 잠재 고객을 파악하는 데 도움이 됩니다.
계산 방법: 주어진 기간(예: 월, 분기 또는 연도) 동안 창출된 기회의 총 수를 세어보세요.
리드 전환율
기업에서는 이 지표를 통해 얼마나 많은 리드가 기회로 전환되는지 확인하고 고객 확보 전략을 개선해야 합니다.
계산 방법: (기회로 전환된 리드 수) / (총 리드 수) × 100
평균 변환 시간
기업은 이 지표를 사용해 잠재 고객이 유료 고객으로 전환되는 데 걸리는 시간을 측정하여 판매 효율성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
계산 방법: (모든 리드 전환에 대한 총 시간) / (전환 수)
데모 전화 예약 및 월별 온보딩
이러한 지표를 통해 기업은 데모 또는 온보딩 단계에 도달한 잠재 고객 수를 추적하여 소매업체의 판매 경로의 건강 상태를 파악할 수 있습니다.
계산 방법: 특정 기간 동안 예약된 온보딩 및 데모 전화의 수를 센다.
파이프라인 가치
이 지표는 특정 기간 내에 현재 판매 기회에서 발생하는 수익을 추산합니다.
계산 방법: (예상 매각 가치) × (완료 확률)
판매 목표
이 지표는 과거의 팀 성과를 추적하여 창출된 수익이나 판매된 제품 구독을 보여줍니다.
고객 생애 가치(CLV)
소매업체는 이 지표를 사용하여 평균 고객이 평생 동안 얼마나 많은 수익을 창출할지 예측하여 미래 계획을 세우는 데 도움이 됩니다.
계산 방법: (고객당 평균 수익) × (평균 고객 수명)
담당자당 전화 및 이메일
이 KPI는 각 영업 담당자가 건 전화와 이메일 수를 추적하여 생산성을 평가하고 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.
계산 방법: 특정 기간 동안 팀에서 보낸 총 전화 또는 이메일 수입니다.
신규 및 확장 월간 반복 수익(MRR)
이러한 측정 항목은 SaaS 회사가 월별 수익을 비교하고 판매 및 마케팅 효과를 평가하는 데 매우 중요합니다.
새로운 MRR을 계산하는 방법: (신규 고객 수) × (신규 고객당 MRR)
확장 MRR을 계산하는 방법: [(월말 확장 MRR − 월초 확장 MRR) / 월초 확장 MRR] × 100
반올림
판매 분석 보고서는 모든 사람을 책임지게 하고, 고객에 대한 귀중한 통찰력을 보여주고, 리테일러의 판매 담당자의 자질을 강조하기 때문에 중요합니다. 이는 기업의 판매 전략과 의사 결정 프로세스를 진정으로 변화시킬 수 있으므로, 그들의 전적인 관심과 헌신을 받을 가치가 있습니다.
이 기사에서 언급했듯이 CRM 도구는 판매 데이터 분석에 필요합니다. 따라서 기업에서 사용할 수 있는 최고의 옵션으로는 Zoho Corporation, Looker, Pipedrive, HubSpot, Zendesk, Freshsales가 있습니다.
