來自:@瑞信新原
大型數(shù)據(jù)庫(kù)(Big Data)是相當(dāng)重要的存在,若有大型數(shù)據(jù)庫(kù)作為市場(chǎng)開發(fā)及關(guān)系建立的依據(jù),企業(yè)間的電子商務(wù)將更容易推動(dòng)與運(yùn)行。然而如此強(qiáng)大的科技產(chǎn)物也并非毫無缺陷,這些論據(jù)與圖表都確實(shí)與銷售直接相關(guān)且有利于增加營(yíng)業(yè)額,但其數(shù)據(jù)的收集往往局限于競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)、銷售活動(dòng)數(shù)據(jù)、物業(yè)買賣和整體市場(chǎng)趨勢(shì),并無法提供更深入的洞察,無法讓營(yíng)銷人員了解客戶的腦中正在想什么。
這就像情治單位的世界一樣,即使有衛(wèi)星幫忙收集情報(bào),更重要的資訊也只能一對(duì)一且面對(duì)面地套出來。
若極端一點(diǎn)思考,還是有些公司并沒有設(shè)立大型數(shù)據(jù)庫(kù),他們?nèi)钥繕I(yè)務(wù)部門去收集與管理他們的研究數(shù)據(jù),根據(jù)2012年CSO Insights針對(duì)「數(shù)據(jù)存取對(duì)銷售業(yè)績(jī)的影響」的考察報(bào)告,營(yíng)銷人員平均花24%的時(shí)間在為電訪做相關(guān)資訊搜尋的準(zhǔn)備工作,盡管這會(huì)占去他們好一部份原本可用于銷售的時(shí)間。
做量化分析不夠,質(zhì)化分析更能全面探索顧客需求
再想想另一個(gè)極端,許多公司擁有相當(dāng)龐大的大型數(shù)據(jù)庫(kù),大到連解釋分析或數(shù)據(jù)管理都很困難,只能極有限地發(fā)揮大型數(shù)據(jù)庫(kù)的效用,這問題也在CSO Insights 的同一份考察報(bào)告中被點(diǎn)出,將近90% 的業(yè)務(wù)主管將銷售機(jī)會(huì)的錯(cuò)失歸咎于資訊量過載,想從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出有價(jià)值的分析有時(shí)就像大海撈針一般。
對(duì)現(xiàn)有客戶或潛在客戶做定量分析確實(shí)有助于銷售,但大型數(shù)據(jù)庫(kù)并無法描述完整的局面,定性且定量的分析才能更進(jìn)一步地了解客戶,也就是說,著眼點(diǎn)不能只有數(shù)字,將論據(jù)、圖表,還要有更多的陳述文字也加入分析,才能全面地探索顧客的想法及需求。
客戶大不同,分析出來的數(shù)據(jù)真的適用嗎?
還有一點(diǎn)也需銘記在心,大型資料庫(kù)的分析結(jié)果可能產(chǎn)生誤導(dǎo),畢竟數(shù)據(jù)是來自各個(gè)不同的客戶端,分析所得的趨勢(shì)有時(shí)并不適用于所有客戶,也可能會(huì)因?yàn)榭蛻舻馁Y本額造成不同比重的數(shù)據(jù)來源,如果只以整體趨勢(shì)套用于所有客戶,那就是冒著失去某些客戶的風(fēng)險(xiǎn)。
為了解客戶,大型資料庫(kù)的協(xié)助面向基本上會(huì)包含下述幾項(xiàng)指標(biāo):
1.策略方向
2.指定需求
3.未列于RFP (Request For Proposal)的潛在需求
4.決策過程及參與人員
5.顧客對(duì)己方成果表現(xiàn)及客戶服務(wù)的印象
6.顧客對(duì)競(jìng)爭(zhēng)公司的印象定性定量地觀察客戶,才能做好客制化的服務(wù)
然而,如果想找出現(xiàn)有客戶及潛在客戶的上述量化數(shù)據(jù),方法只有一種:直接問他。
想了解更核心的價(jià)值,就必須藉由更深入的問題,直接探求個(gè)別狀況,仔細(xì)地聆聽客戶的反應(yīng)且分析你要的資訊,想當(dāng)然爾,這不是份簡(jiǎn)短的問卷可以完事的,免不了要20至60分鐘的深度面談。
當(dāng)進(jìn)行深度面談時(shí),應(yīng)確保對(duì)方為多位該公司的資深主管人員,為的是要確定他們的觀點(diǎn)代表了該公司的實(shí)際營(yíng)運(yùn)方向。談話內(nèi)容應(yīng)包含一系列有組織過的探測(cè)性問題,并以開放式問題讓對(duì)方能描述出實(shí)際狀況,試著挖掘出對(duì)方潛在的反應(yīng)。
如果,你覺得對(duì)方并未??說實(shí)話或隱藏了部分事實(shí),應(yīng)該將相關(guān)問題帶到較客觀的第三方并再次進(jìn)行面談及分析。
收集量化數(shù)據(jù)只完成了一半的工作,接下來就是要從得到的訊息中客制化各個(gè)客戶的要求,如果獲得的訊息不完整或有誤,就會(huì)事倍功半,因此定性且定量地觀察客戶們的狀況將更有效率地符合對(duì)方的需求及改善己方的表現(xiàn)。
不可諱言的,從大型數(shù)據(jù)庫(kù)獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)字確實(shí)能提供許多銷售靈感,但若能輔以實(shí)際晤談或聆聽社群媒體,靈活地切換不同的接觸方式,才能定性且定量地切中客戶的實(shí)際需求,提升銷售及服務(wù)品質(zhì)的價(jià)值。
在業(yè)務(wù)科技化的年代,許多B2B (Business-to-Business)型態(tài)的企業(yè)逐漸改變資訊收集的方式,不再以傳統(tǒng)的面對(duì)面訪談為主,反而著重于大型數(shù)據(jù)庫(kù)的建立與分析,作為市場(chǎng)開發(fā)及關(guān)系建立的依據(jù)。