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CRM业务信息,销售人员打单必备
2015-01-20 12:05:35 来源:网络通信中国网 作者:【
关键词:XTools CRM
 
在日常的业务工作中,销售人员需要做的功课有很多,对各种各样的客户需求了然于胸,以及突发事件处理能力……这些都是有方法可循的,销售精英们也正是因为业务能力的演练成熟。CRM的功能,在实际销售过程对销售人员有着非常实用的指导意义:了解客户意愿和购买理由、通过历史沟通捕捉购买信号、通过过往的商务对账预估成交额、协调其他部门处理订单出库和售后服务等……全方面的为销售人员打单提供所需数据信息。
  在日常的业务工作中,销售人员需要做的功课有很多,对各种各样的客户需求了然于胸,以及突发事件处理能力……这些都是有方法可循的,销售精英们也正是因为业务能力的演练成熟。CRM的功能,在实际销售过程对销售人员有着非常实用的指导意义:了解客户意愿和购买理由、通过历史沟通捕捉购买信号、通过过往的商务对账预估成交额、协调其他部门处理订单出库和售后服务等……全方面的为销售人员打单提供所需数据信息。
  1.客户的个性
  为每一个客户标签化,提供个性化的服务,实现一对一营销,这些都是 CRM的产品理念。在XTools 的CRM客户视图中,可以一目了然查看到客户概况:客户来源、价值评估、热度、行业规模、信用等级……这些信息有效的提取了客户的个性,销售人员也可以在业务沟通中结合这些大数据,加以主观判断,提炼出隐藏在大数据背后的人性化的服务,对每一个价值观不同的客户加以区分对待。
  跟单的阶段
  将跟单过程划分成为多个阶段,各个阶段根据自己企业的实际情况进行定义,从开始逐步推进到签单的整个过程。结合其他同类的客户的情况,通过阶段的特征,预测判断跟单的现阶段成交可能性。定义阶段的原则是,每个阶段有自己明显的特征,当一个人即将作出决定时,总是习惯于得到更多人的共鸣和认同,销售人员抓住购买时机,在沟通中给予客户一定的购买信心,是非常必要的。
  产品的库存
  日常的实例:结合库存的存量以及和各个仓库的储备情况,对客户的收货日期承诺做到心中有数;因缺货情况也可以尝试推荐同类产品给客户;结合库存和产品分析,做到保留与舍弃。实现各部门的流畅配合,比如发货、采购备货等,减少物流时间,提高客户满意度。结合XTools CRM数据分析,统计图表和同比环比,可以看哪个产品受市场欢迎,在市场中占有一定的份额,哪个产品利润高,哪个产品销量多……了解这些数据,就会让销售人员在业务沟通中有更灵活的方案。很多销售人员盲目推荐市面流行热销的产品,但还是有可能业绩不好。找到自己的销售风格中也有适合个体销售的销路和产品,关键在于锁定属于自己的客户群体,目标明确后抓准他们的需求,提供合理的产品供应关系。
  交往的历史
  当一次沟通很难实现购买的情况,销售人员就需要采取追销的策略。通过多次的交往和沟通加深印象和好感,实现最终的一锤定音。无论如何,业务沟通都是人与人之间的沟通,很多人说营销就是“营心”,道理也在于此。XToolsCRM的数据是对过往历史跟踪记录的积累,在其中可以找到客户的兴趣点、关注产品的哪种性能、以及节礼日的客户祝福。而XTools 集信得通讯数据采集可以帮助销售人员回顾、回看、回听过往的沟通声音和文字,简单而有效。
  往来的对账
  回款往往关系到销售人员的绩效,所以是大家比较关心的话题。在实际工作中,对账务的细节进行详尽梳理和了解非常重要。XTools CRM在订单管理、合同管理、回款管理提供给销售人员全面的数据和流程支持。系统自动提醒应收账款,支持分期多次收款,查看开票记录。对于客户的价格偏好、财力状况、购买的淡旺季等信息心中有数,进而提供更精准的服务推介和产品建议,减少不必要的冗繁工作。
  决策人锁定
  很多时候,业务人员的工作不可谓不够努力,但却往往事倍功半,很多一部分原因是找不到打单的切入点。尤其是企业客户或者家庭级客户,找到最终的购买决策人成为日常工作中的一个坎。在XTools CRM的联系人信息列表中,将客户们的信息按着其主次关系、职务、部门、称谓、重要等级等信息划分比较,深度了解客户公司内部组织架构的结构树,由此,才能做到有的放矢的开展业务。
  售后满意度
  客户挑剔投诉也许是对价格有异议,并不意味着真实感受。结合CRM视图中的过往交易和售后服务内容,理性的分析其内在需求。是借此来讨价还价,或者是产品服务迫切的改进需求,这些需要结合具体情况作出分析。而XTools CRM的的售后服务信息多元化,比如邮件信息、电话录音、短信信息、历史跟踪记录、微信沟通……详尽的大数据多个角度分析,可以调查到真实的用户感受。
  综上所述,我们可以看到CRM所提供的信息可以让销售人员的服务更加精准、营销方案灵活多样、提升效率少做无用功、迅速帮助回忆客户过往需求点……这些业务背后的大数据通过日积月累形成了销售人员的资源库,而后信息之间相互碰撞、整合,最终实现反哺,提供给业务层面上新一轮的辅助方法和数据支持。
      

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