영업 인텔리전스 란 무엇입니까?

sales 영업 인텔리전스는 고객 지표를 수집하고 사용하여 과거 및 현재 판매 활동에 대한 실시간 데이터 분석을 공식화하는 전략적이고 체계적인 접근 방식입니다.판매를 직접 늘리는 것이 아니라 영업 부서의 효율성과 전반적인 생산성을 높이는 데 중점을 둡니다.고객 데이터 및 잠재 고객 데이터는 수많은 터치 포인트로 수집되어 데이터베이스에 저장됩니다.고객이 브랜드 영역에 들어올 때 터치 포인트가 발생합니다.이러한 데이터는 인구 통계 및 개별 구매 행동 모두에 대한 정보를 공개하기 위해 이전 및 현재 판매 캠페인과 광범위하게 분석되고 상관 관계가있을 수 있습니다.

영업 관리자는 수집 된 데이터를 사용하여 과거 고객 행동을 고객이 구매 한 제품 또는 서비스와 연결할 수 있습니다.그런 다음 수집 된 정보는 일반적으로 지속적으로 집중적으로 분석됩니다.이렇게 드러난 고객 행동 패턴은 영업 부서의 생산성을 높이는 데 사용됩니다.예를 들어, 수집 된 영업 인텔리전스는 제품 A를 구입 한 고객이 6 개월 이내에 제품 B를 구매할 가능성이 더 높다는 것을 보여줍니다.실시간 데이터를 통한 예비 판매 기회를 선발하면 효율성이 높아집니다.

영업 담당자는 특정 역사적 시간 내에 구매 활동이 감소한 고객 목록을 생성 할 수도 있습니다.이 정보는 전화, 이메일 또는 설문 조사를 통해 고객을 쿼리하는 영업 부서 직원에게 전달됩니다.이전 고객과의 연락 기회를 늘리면 기존 채널이 재 활성화 될 수 있습니다.판매 채널은 특정 인구 통계 또는 역사적 행동을 공유하는 잠재 고객 또는 고객의 일부입니다.동시에, 과거 판매 분석을 통해 새로운 채널을 발견 할 수 있으며, 이는 새로운 전망을 가리킬 수있는 데이터 내의 연계를 보여줍니다.실시간 데이터를 사용하면 영업 담당자는 신흥 기회를 신속하게 식별하고 신속하게 대응하여 교차 판매 또는 상향 판매 할 수 있습니다.영업 인텔리전스의 이러한 자동 판매 프로세스는 고객 관계 관리 및 채널 관리에도 사용됩니다.기타 비즈니스 인텔리전스 수집은 시장 분석, 공급 파이프 라인, 소비 패턴에 영향을 미치는 거시 경제 조건, 소비 패턴, 경쟁자 분석 및 기타 여러 영역과 관련된 데이터와 관련이 있습니다.데이터 분석을 통해 비즈니스는 미래의 운영 환경을 예측할 수있는 더 나은 위치에 있으며, 따라서 새로운 기회와 위협에 빠르게 대응합니다.데이터 분석이 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 예는 과거 판매 데이터를 기반으로 실패한 광고 캠페인을 잡기로 결정하는 것입니다.