व्यापार तंत्र और व्यवसाय की स्थिति: क्या अंतर है?

आपने कहा: "सीआरएम केवल उतना ही अच्छा है जितना डेटा इसमें है।" यद्यपि बिक्री पेशेवर हमेशा निकटतम दिनों, निर्धारित ACV, निर्णय निर्माताओं, बिक्री प्रक्रिया के चरण, अगले चरणों, आदि का निर्धारण करने के लिए हमेशा तैयार रहते हैं, डेटा काले और सफेद होते हैं। नतीजतन, कई बिक्री अधिकारियों को उन सौदों को ढूंढना मुश्किल होता है जो कानूनी रूप से और कानूनी रूप से कानूनी हैं। इसके अलावा, बिक्री प्रबंधक यह नहीं समझ सकते हैं कि पर्दे के पीछे क्या हो रहा है। वह किस समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा है? यह उनके लिए महत्वपूर्ण क्यों है? क्या उनके पास बजट है?

प्रत्येक बिक्री चक्र की गहरी समझ के साथ, बिक्री नेता एक मजबूत तिमाही-अंत की भविष्यवाणी कर सकते हैं, लेकिन "क्यों" के लिए किसी भी स्पष्टीकरण के बिना छोटा हो सकता है।

"ब्लू लिनन" या "डील मैकेनिक्स" के दृष्टिकोण इसे काटते नहीं हैं

दुविधा का मुकाबला करने और एक निश्चित निश्चितता के साथ भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए, कुछ व्यापार संगठनों ने ब्लू शीट नामक एक व्यापारिक उपकरण का उपयोग किया है, जो मूल रूप से मिलर हेमन द्वारा विकसित किया गया है। पेपर-आधारित या वर्ड डॉक टूल का उपयोग अक्सर एक रणनीतिक संसाधन के रूप में किया जाता है ताकि बिक्री पेशेवरों को ट्रेडिंग प्रक्रिया में लाल झंडे की पहचान करने में मदद मिल सके, साथ ही साथ अनसुलझे अंतराल की पहचान हो सके। जबकि नीले चार्ट जैसे संसाधन निश्चित रूप से मदद कर सकते हैं, एक बड़ी समस्या है: बिक्री पेशेवरों के कंप्यूटरों पर संग्रहीत सैकड़ों व्यक्तिगत दस्तावेजों में अवधारणाएं छिपी हुई हैं। वे सिर्फ अपने 1: 1 कोचिंग से आगे नहीं बढ़ सकते।

बिक्री पेशेवरों की प्रभावी कोचिंग, तिमाही (और आगामी तिमाहियों) का पूर्वानुमान, और प्रत्येक बिक्री चक्र में क्या हो रहा है, इसके बारे में पर्याप्त जानकारी एक कारक पर निर्भर करती है: खुफिया। सटीक डेटासेट कैप्चर करने के पारंपरिक यांत्रिकी पर्याप्त विवरण प्रदान नहीं करते हैं, और ब्लू शीट प्रक्रिया में, सही प्रकार के डेटा को प्रस्तुत करना संभव है, लेकिन अपरिवर्तित प्रारूप में। सौभाग्य से, व्यापार का अनुभव इस बात पर निर्भर करता है कि अन्य दो तरीके कहां से हो रहे हैं।

सबसे पहले, देखते हैं कि हम तंत्र के साथ काम करने के यांत्रिकी को कैसे परिभाषित करते हैं:

लेनदेन के यांत्रिकी स्पष्ट हैं

बिक्री प्रबंधक और बिक्री पेशेवर भी अनुबंध यांत्रिकी की अवधारणा से परिचित हैं। यह बिक्री प्रक्रिया का "काला और सफेद" पक्ष है, और डेटा पॉइंट्स आमतौर पर मेनू या एक क्षेत्र के माध्यम से लिखे जाते हैं जो बिक्री में खुलता है:

  • लंबित ACV
  • अपेक्षित तिथि
  • इच्छुक पार्टियों
  • बिक्री बल चरण
  • अगले चरण

जबकि ये डेटा पॉइंट बेहद महत्वपूर्ण हैं, वे पूरी कहानी नहीं बताते हैं। वे बिक्री अधिकारियों के लिए उपयोगी होते हैं कि वे जल्दी से बाहर निकलने की उम्मीद करें और तिमाही के अंत में मौजूदा पाइपलाइन लाइन-अप को देखें। पूर्ण कहानी के बिना, बिक्री प्रबंधक बिक्री प्रक्रिया में बदलाव कर सकते हैं या एक तेज बिक्री प्रक्रिया को अपना सकते हैं जो लगातार दोहराता है कि क्या सुधार किया जा सकता है।

काम के लिए परिभाषित

दूसरी ओर, कार्रवाई का तंत्र नंगे हड्डियों पर आधारित है। अनुसंधान यांत्रिकी खोज प्रक्रिया पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे वास्तव में क्या बात कर रहे हैं और बिक्री फ़नल के माध्यम से क्या विकसित हो रहा है। व्यापार यांत्रिकी की गहरी समझ प्रदान करता है:

  • ट्रेडिंग पेशेवरों के लिए क्या संभावनाएं हैं?
  • इस समस्या का मूल कारण क्या है?
  • समस्या (या समाधान) उनके लिए महत्वपूर्ण क्यों है?
  • एक बिक्री पेशेवर कैसे जानता है कि एक बजट समस्या को हल करने के लिए समर्पित है?
  • क्या बिक्री विशेषज्ञ किसी विभाग या संगठन के हितधारकों से बात करता है?
  • क्या बिक्री विशेषज्ञ सुरक्षा ऑडिट को जानता है? या अन्य "गोचा" जो इस सौदे को कमजोर कर सकते हैं?
  • एक व्यवसाय चालक या एक सम्मोहक मामला क्या है जो समयबद्ध तरीके से सौदा तय करता है?

प्रत्येक लेन-देन के लिए इस तरह की व्यावसायिक स्थितियों को समझना बिक्री प्रबंधकों को समस्या को भेदने या पहचानने की अनुमति देगा कि पहले की तुलना में क्या तेजी से काम होता है। प्रबंधकों ने व्यवसाय के मशीनीकरण को प्रबंधित करने और रिवर्स करने के लिए कि क्या एक बिक्री विशेषज्ञ तलाश करते समय एक संभावना समस्या के तल पर था, या क्या वे सतह-स्तर के मुद्दों पर अपनी बिक्री को आधार बना सकते हैं, "मैं अपने व्यवसाय को तेजी से मजबूत करना चाहता हूं।" विशिष्ट वार्तालापों के विवरण के साथ, बिक्री प्रबंधक "क्यों" प्रश्न निर्धारित करने के लिए बिक्री को गहराई तक खुदाई करने के लिए पेशेवर को प्रोत्साहित कर सकता है। उदाहरण के लिए, नए प्रतिनिधियों को विकसित होने में 8 महीने लगते हैं, और उनके अनुमानों में 6 महीने लगते हैं। अब यह एक महत्वपूर्ण मुद्दा है कि अच्छे बिक्री पेशेवर अपने लाभ के लिए उपयोग कर सकते हैं।

व्यापार तंत्र और व्यवसाय का मामला - दोनों महत्वपूर्ण क्यों हैं

बिक्री तंत्र स्पष्ट रूप से Salesforce के लिए महत्वपूर्ण है, और तब उपयोगी होता है जब बिक्री प्रबंधकों को वर्तमान स्थिति का त्वरित स्नैपशॉट लेने की आवश्यकता होती है। हालांकि, ये सरल तथ्य शून्य में मदद करेंगे जब बिक्री प्रबंधक टीम सुधार, बिक्री कार्यप्रणाली पुनर्गठन या सीखने की प्रक्रिया को दोहरा रहा हो।

सच्चे गुणात्मक डेटा (और केवल काले और सफेद तथ्यों) के साथ सशस्त्र, बिक्री अधिकारी जल्दी से पहचानने और लगातार डुप्लिकेट बिक्री चुनौतियों की पहचान करने के लिए एक व्यावसायिक दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं और इस प्रकार, सुधार कर सकते हैं। सबसे अच्छा? वे थका देने वाली नीली चादरों को बदलने के लिए एक स्विफ्ट ट्रेडिंग फ्लोर का उपयोग कर सकते हैं और एक वास्तविक समय परिवर्तन प्रक्रिया बना सकते हैं - जिसमें दृश्य दृश्य और वास्तविक समय सीखने और सुधार शामिल हैं।

अधिक जानने के लिए तैयार हैं?

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मूल रूप से 5 दिसंबर, 2017 को https://andcostello.com/blog/pipeline-quality/deal-mechanics-versus-business-case-whats-the-difference/ पर प्रकाशित हुआ।