“大数据”改变了企业的运营方式。随着比以往任何时候都更多的市场调查在我们的指尖，缺乏数据不再是问题。
现在的挑战是弄清楚如何过滤和使用数据来优化您的客户体验和业务决策。
幸运的是，您可以采取一些步骤来确保您的报告数据在整个组织中是准确和可用的。
在本文中，我们将介绍四个步骤，以便将数据转化为可操作的见解，用于提高销售业绩。
1、明确目标
在尝试将数据转化为可操作的见解之前，花些时间考虑一下您的业务需求和目标是什么。否则，您可能会浪费时间、精力和资源来衡量并根据错误的结果采取行动。
最有效的销售目标是具体的、可衡量的、可实现的、现实的和有时间限制的(也称为 SMART 目标) :
具体点。目标范围越窄，团队就越容易看到如何实现它。
可测量的。确保你可以将一个度量标准与目标联系起来并跟踪它。
可以实现的目标。不超出可能性范围的目标会让团队保持积极性。
现实的。将你的目标与更广泛的组织的目标联系起来。
有时间限制。设定一个时间限制，让团队成员知道时间到了。
例如，“本季度将销售合格线索(SQL)增加15%”比“今年增加收入”更有效。
避免仅仅为了给利益相关者和决策者留下深刻印象而设定高远的目标。如果你确实有雄心勃勃的目标，一定要把它们分解成一个分步计划，说明如何通过具体的、较小的里程碑来实现它们。
2. 选择关键绩效指标并建立基准
在确定了销售数据要达到的目标之后，就该选择关键性能指标(KPI)并从现有数据源建立基准了。这个步骤将帮助您专注于重要的度量和衡量成功的指标。
选择关键绩效指标就是要询问正确的业务问题，了解是什么(直接或间接地)推动了收入。
例如，在社交媒体上获得更多的赞似乎是一个有价值的目标。事实上，“病毒式传播”通常意味着你的目标受众之外有更多的人看过你的内容。你可以选择一些更实际的东西，比如社交媒体的点击率，而不是像“喜欢”这样的虚荣指标。
选择 KPI 的很大一部分将取决于您使用的渠道以及您希望在客户旅程中关注的地方。
你用哪个频道？
选择的最佳指标还取决于您通过哪些渠道进行营销和销售，以及您希望引导和客户采取哪些具体行动。
参与度可能是一个有用的品牌意识社会广告活动的关键绩效指标，转化率可能是一个重要的衡量销售网页和注册将相关的电子邮件营销报告。
表现不佳的接触点并不总是需要进行全面的操作检查。提高性能可以归结为许多问题，比如算法更新、技术问题(例如，一篇文章不能在设定的时间发布)或者信息传递(例如，标题不能引起客户的共鸣)。
为正确的渠道选择正确的度量标准将帮助您理解在哪里进行改进。
在客户之旅中，你想把重点放在哪里？
您的指标将根据您使用的渠道而有所不同，但是它们也会因您在客户旅程中的关注点而有所不同。
例如，你的关键绩效指标(KPI)在追踪品牌起点的线索时，与那些专注于让现有客户满意的线索时会有所不同。在前一种情况下，你可能想要衡量一些东西，比如参与度、下载和互动。
在客户保留的情况下，您需要测量诸如 CSAT (客户满意度)得分、回购和回购时间之类的东西。
定性数据呢？
不要回避定性数据(例如访谈和开放式问卷)。收集超出硬数字和人口统计数据的信息的过程可能需要更多的跑腿工作，但它可以提供相关信息，可以节省你几个月的猜测和测试。
例如，无论您是服务提供商还是销售产品，您都可以从与客户体验相关的定性反馈中收集可操作的结果。顾客通常会透露出市场营销和销售团队没有想到的动机、态度和痛点(因此不能包括在多项选择调查中)。
也许有一位受访者在接受采访时透露，自从大流行以来，他们的情况已经发生了变化，现在他们更愿意完全异步地与其团队进行沟通。如果你的业务是提供通讯软件，这是非常重要的，一旦在其他方面得到验证，可以通知市场营销，产品开发等等。
这些见解通常不是您在报告仪表板中获得的数据点类型，但是它们对于通知必要的支点可能是至关重要的。它们还会给你提供一些线索，让你了解顾客谈论你产品的方式和他们的痛处，这样销售人员就可以帮助未来的顾客使用他们的自然语言。
如果你还没有这样做，那么就根据客户的定性反馈制定出你的客户之旅的各个阶段，做出任何必要的转折点。从那里开始，按阶段和通道确定 KPI 基准和目标。
3. 简化和自动化数据收集工作
一旦您确定了哪些指标是最重要的，就可以创建有效的系统来从各种来源收集数据集，并将它们转换为可以分析的内容。
我们的目标是产生洞察力，揭示数字背后的故事，但是筛选原始数据和发现模式可能会非常耗时。
自动化是一个商业智能系统，从长远来看可以节省您的时间。一旦建立，自动化的数据分析和报告系统可以简化您的数据收集工作，并为您描绘一幅图画。
数据报告工具的功能各不相同。您选择的 KPI 将影响您应该投资的分析工具、数据报告类型、客户关系管理(CRM)系统和客户数据平台CDP。
例如，你可能对提高平均交易价值感兴趣。数据分析的可视化概述可以帮助您确定哪些活动导致更大的交易，哪些活动是完成交易的瓶颈。
您的数据分析师可以共享 Excel 电子表格中的图表，但是将此任务自动化并将其放在您的代表的仪表板上可能是一种激励和高效的策略。
寻求反馈并完善你的流程
下一步是从您的团队获得反馈并进行迭代。您的团队需要了解如何实现报告数据，而且最有效的数据分析系统总是在不断发展。
就数据报告过程及其影响提出以下问题将有助于改进:
你清楚你在看什么数据吗？
如何利用数据来制定销售策略？
这些信息是否有助于你获得更好地完成工作所需的洞察力？
您是否看到基于这些数据对您的工作流程进行了改进？
你认为这个新过程是可持续的吗？
你对进一步的改进有什么反馈意见吗？
您的团队就是实地的人员，将您可行的见解用于工作并实现变更。定期检查你的分析方法，并通过模板员工调查从你的销售人员那里获得反馈，以持续优化你的运营。
4. 根据数据历史和背景准确预测趋势
你可能已经拥有大量未开发的数据，可以用来设定目标、做出预测并通知你新的结果。
把数据放到上下文中就变得有意义了，过去的表现可以告诉我们很多关于未来的信息。销售的可预测性来自于准确的预测，如果没有从以前的数据分析报告中获得的知识，你就无法进行预测。
如果没有上下文，您可能会冒险从数据中得出不准确的结论，这可能会对业务决策产生负面影响。为了缓解这种情况，在实现组织范围的变更之前，先形成一个假设，并与一个小组一起进行测试。
在确定报告时间框架时，铭记上下文也很重要。月度或季度比较适用于一些企业，而年度报告周期更适用于受季节波动影响较大的其他企业。
例如，第四季度对于大多数企业来说非常重要。在今年最后一个季度，许多销售团队都在努力弥补短期内错失的机会。随着假期和感恩节的到来，一年的第四季度也比其他季度短。
这是检查团队表现时需要记住的重要信息。如果您在第四季度实施了新的计划或策略，而市场报告或销售报告没有反映出您的 KPI 的改进，那么没有上下文，您的数据分析就不会准确。
最后的想法
过去十年数据的激增改变了销售的格局，帮助销售代表和领导者做出由数据驱动的决策。与此同时，太多的数据可能会让人喘不过气来。
要避免“需要更多数据”的诅咒，就要弄清楚自己想要达到什么目标，选择有助于获得收入的 KPI，并确保自己能够有效地与队友和利益相关者沟通自己的见解。
