在上一篇文章中，我們已經(jīng)簡單從宏觀的層面介紹了在降本增效的時(shí)代，數(shù)據(jù)本身所具備的價(jià)值。可以說，在這個(gè)數(shù)字化的時(shí)代，各個(gè)公司銷售間比拼的就是獲得數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)以及利用數(shù)據(jù)的能力。另外，我們也已經(jīng)簡單地引出，當(dāng)下，銷售團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該通過增設(shè)內(nèi)部信息洞察視角，來更加完善地重新審視并利用數(shù)據(jù)。那么，從微觀的角度，我們又該如何采集并處理這些數(shù)據(jù)呢？今天的文章將會帶你落地。

一般而言，許多銷售代表可能只會注意一通談判電話最后的結(jié)果，而內(nèi)部信息指的是，銷售代表與買家或潛在買家接觸過程中的所有信息，包括前期所作研究、中間的郵件、電話往來等各種碎片信息。如果能夠洞察這些信息，就能夠相對應(yīng)地提前布局，從而得以用最少的資源得到最大的收益。

那么，如何才可以構(gòu)建并利用內(nèi)部信息洞察視角？Megaview.com的數(shù)據(jù)分析專家認(rèn)為，這將要求銷售代表們能夠熟練掌握對諸如Megaview.com、Gong.io等銷售會話智能平臺的使用。

在收集與處理數(shù)據(jù)方面，銷售會話智能平臺的優(yōu)勢體現(xiàn)在哪里？一方面，相對原先主要基于手動輸入的CRM系統(tǒng)來說，由人工智能技術(shù)驅(qū)動的會話智能平臺能夠自動化地抓取更多的會話信息，人工手動錄入信息的速度幾乎無法與之相比，從而大大降低了人工方面的成本；另一方面，在自然語言處理技術(shù)的加持下，智能會話系統(tǒng)能夠結(jié)構(gòu)化地拆解會話信息并“聰明”地進(jìn)行分析，從而率先為銷售代表與負(fù)責(zé)人提供一部分信息，從而大幅度提高從業(yè)人員的工作效率。

具體而言，一位優(yōu)秀的銷售代表應(yīng)該從獲取更準(zhǔn)確的客戶畫像、找到痛點(diǎn)并進(jìn)行預(yù)測以及自我提升為目的來處理獲得的數(shù)據(jù)。

那么問題來了，難道過去在CRM系統(tǒng)中就無法獲得客戶畫像嗎？不是這樣的。CRM也有一些客戶畫像之類的功能，但由于大多數(shù)因?yàn)槭鞘謩虞斎肭姨砑訕?biāo)簽，很容易因?yàn)槿斯さ呐袛嗯c操作而漏掉一些關(guān)鍵的信息。而相對來說，通過機(jī)器學(xué)習(xí)處理數(shù)據(jù)的智能會話平臺可以“原汁原味”地保留所有的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以幫助我們得到一個(gè)“更準(zhǔn)確的客戶畫像”。

舉一個(gè)例子，原先手動輸入一個(gè)客戶的信息，男性，45歲，所在公司的規(guī)模是多少，但他的信息可能存?zhèn)位蚴怯凶儎樱@就需要你通過平日里更多的會話或是從諸如郵件、視頻錄屏等其他渠道收集起來的信息去相互佐證，顯然手動采集已經(jīng)行不通了。

但是，銷售會話智能平臺卻能一字不漏地采集起來，甚至通過基本的會話數(shù)據(jù)分析就能直接輸出一個(gè)客戶畫像。客戶的一些靜態(tài)屬性，例如ToC場景下的性別、年齡等等信息，以及ToB場景下的公司規(guī)模，當(dāng)前使用系統(tǒng)等等，都是可以從會話中提取出來，輔助銷售代表進(jìn)行信息收集的。

除了客戶畫像以外，對于銷售代表來說，更重要的是要在反復(fù)的對話中了解對方的痛點(diǎn)，因?yàn)橥袋c(diǎn)，也常常是客戶的需求所在。

對于銷售代表而言，在與客戶溝通前，要對客戶的信息有所了解，并從客戶信息中心了解到對方背景（也就是我們上文說的畫像）并有針對性地對客戶痛點(diǎn)有一定的預(yù)判。在后續(xù)的溝通過程中，則需要評估痛點(diǎn)相關(guān)信息的挖掘與收集、對于客戶關(guān)注點(diǎn)以及客戶提出一些異議進(jìn)行重點(diǎn)理解。例如，在溝通過程中，在講到哪里客戶提問的頻率比較高、到哪里時(shí)客戶提出的質(zhì)疑比較多、或者哪一處客戶提問的頻率比較高，這些都有助于我們了解客戶的具體痛點(diǎn)和需求點(diǎn)。

這樣一來，似乎都有許多地方需要銷售代表留意，顯然再次挑戰(zhàn)了人工的極限。所以在傳統(tǒng)的銷售工具以外，專家建議引入銷售會話智能平臺獲得更多的客戶跟進(jìn)記錄（頻率、周期、客戶跟進(jìn)小結(jié)等），得到更加完善的信息。結(jié)合客戶畫像以及客戶痛點(diǎn)，銷售會話智能平臺可以根據(jù)算法綜合性地輸出一個(gè)最終的意向度，這個(gè)意向度相當(dāng)于是系統(tǒng)對未來交易的一個(gè)預(yù)測。

另外，從銷售負(fù)責(zé)人的角度來說，他們也可以從系統(tǒng)中對在跟進(jìn)的各個(gè)客戶的需求進(jìn)行一個(gè)排序，根據(jù)輕重緩急來決定資源的分配。

最后，專家還提出了一個(gè)新視角——銷售代表應(yīng)該以實(shí)現(xiàn)自我提升為目的來處理數(shù)據(jù)。

他舉了一個(gè)例子方便我們來理解。一個(gè)銷售代表可以去留意自己在一次通話中發(fā)言的比例大概是多少，本次在對客戶進(jìn)行產(chǎn)品介紹花了多少時(shí)間，詢問了客戶幾個(gè)問題，客戶提出哪些問題的時(shí)候自己有停頓、停頓的時(shí)間有多久等等。

銷售會話智能平臺在經(jīng)過對大量銷售代表的實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)之后，會提供一個(gè)成熟的結(jié)果，并對每個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)都進(jìn)行較優(yōu)值推薦，比如，銷售發(fā)言占比最佳推薦值在65%。

因此，銷售代表可以將自己的數(shù)據(jù)與系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，從而有針對性地發(fā)現(xiàn)自己的問題，并且有針對性地進(jìn)行調(diào)整。