以下文章來源於銷售增長研究院 ，作者賣哥就是我
回想不到20年前，很少有公司會在收集數據上著意，今天人們熱衷於談論海量數據分析給行業帶來的顛覆性變化，而在那時，小範圍的微觀數據分析甚至也得不到重視。我們常說今天的時代數據在爆炸性增長，數據數量增長的同時也越來越複雜和多樣化。網站和軟體上的客戶互動點、交易平台、社交平台每天都在源源不斷的製造新的數據來源。如何充分利用數據賦能商業，成為當前企業應該共同思考的問題。
01
數據分析對銷售的重要性
在傳統的觀念中，銷售被看作一種藝術而不是科學，銷售代表的直覺與經驗決定了他們的銷售策略。今天社會環境的變化使得銷售人員對數據的依賴性也在逐漸增加。比如，LinkedIn的一項調查發現，有56%的銷售人員在鎖定客戶的過程中，需要使用到數據分析。2018年以來，使用銷售情報工具的人增加了54%，在這種趨勢的推動下，國外的GONG，國內的Megaview等銷售工具都應運而生。新冠疫情的全球流行也加速了數據驅動在銷售活動中的應用。
02
數據形式的激變
若干年前，當我們談到數據分析的時候，所指的很可能是報表、問卷等等內容集合成的資料庫。數據的體量是比較小的，而且納入資料庫之前經過了規範的整理。但是今天我們可以發現，何為數據這個問題的答案已經發生了變化。
比如銷售代表和客戶的一次談話錄音，其中所包含的信息也可以稱為數據。銷售代表與客戶的往來郵件，客戶在官網上的操作記錄，與客服的對話，其實都可以看作數據。每一次點擊、每個字都可以視為一個數據點，而且這些數據點集合起來，能夠幫助我們產生有價值有意義的洞見。比如將大量銷售代表與客戶的對話集合起來進行分析處理，就可以了解客戶的偏好，掌握談話的規律，發現潛在的風險，等等。
數據分析工具的發展是必要的，因為很多人找不到有效的方法拉取這些數據，同時即便有了海量的數據，他們也不知道要向這些數據問什麼問題，不知道從哪裡開始著手分析。在這樣的打擊之下，團隊的決策方式反而回到了直覺和意見上，因為想要在數據洪流中游泳弄潮，學習成本已經太高了。
03
疫情流行加速數據化轉型
疫情正在持續地改變人們的生活，銷售行業的數據化轉型也因為疫情的到來而得到加速的推進。根據Forbes的調查，有超過80%的商家擴展網上銷售渠道的意願比之前更強了。2020年開始，客戶通過在線方式與銷售人員進行互動的意願也得到了顯著增強，所以企業需要數位化工具來應對這一新的變化。
疫情對銷售數據化的另一個推動來自於市場的劇烈變動，買方的預算行為和需求不再持續的保持平穩的慣性，而是有可能根據環境的變化產生劇烈的變動。如果銷售方的所有決策還是依賴歷史上的慣性，就很有可能誤入歧途。這就要求企業能夠更加敏感地覺察到市場條件和客戶心理的變化，對潛在客戶進行實時的、數據驅動的分析與把握。
04
數據分析師不能充分利用數據
不光是數據本身，數據的使用方式也正在發生變化。在過去的很多年裡，只有少數數據分析師才能夠進行訪問和分析。這就像是讓少數精通技術的礦工在一個巨大的數據金礦上慢慢地發掘，效果可想而知。
如果所有的數據分析工作都落在公司的幾個數據分析師身上，這就意味著企業所積累的數據還沒有得到完全的發掘和使用。數據分析師儘管會努力的去理解各個部門所提出的需求，但他們還是會缺乏一線的業務經驗，對需求的理解未必充分，甚至有的時候面對數據也無法提出合適的問題。所以我們就需要開發出一些工具，讓銷售部門、運營部門等業務部門的工作者都能夠獲得並且使用數據。
05
數據的百分利用形式
- 自動化的錄入和簡便的信息抓取
數據並不代表真相的揭示，如果數據的錄入有嚴重的偏差，分析者和使用者沒有獲得一個完整的故事，我們從數據當中得到的也是偏見，而不是洞見。所以在理想的數據使用形式中，數據不能夠依賴人們自己手動錄入系統，對於無處不在的隨時產生的海量數據，我們希望以更加自動化的方式進行收集和整理。
但自動化錄入和轉錄文字還只是開始，按照行業邏輯整理海量數據，抓取有效信息，過濾無效信息是數據驅動型組織的共同訴求。類似於國內Megaview這種產品，已經開啟了數據錄入的第二階段——數據整理。這一進步將會極大程度提升用戶的數據使用效率。
- 輕鬆的訪問和獲取方式
企業需要在保證數據安全的前提下，儘量對員工放開數據的訪問權限。也許我們不能做到讓每個人都接觸到所有的數據信息，但工作需要時，訪問權限需要為他們打開，以發揮這個崗位的最大潛能。每當有人提出問題，而這個問題需要靠數據分析來解決的時候，企業員工的反應不能只有「這個問題需要去找公司里能夠接觸到數據的那一兩個人」。
所以數據分析服務也需要可以「自助」，理想情況下，團隊成員都能夠根據他們的需要擁有與數據進行互動對話的能力，能夠自主的對數據進行探索，從數據中發現問題並嘗試解答。
- 充分發揮人工智慧的作用
少量的數據可以通過手工整理進行分析運用，而海量的數據不能只依靠人腦來處理，人工智慧可以在此處發揮輔助作用。人工智慧的發展不僅能夠在數據的整理方面為企業提供幫助，機器學習技術的發展還能夠幫助企業以更簡便的方式將海量數據轉化為可操作的商業洞察力。人工智慧正在快速覆蓋大量應用場景。Gong、Megaview等平台都對銷售流程部分進行了垂直訓練，為數據驅動組織安裝了革命性引擎，賦能整個銷售流程。
結語：現代人利用計算機技術處理數據，從第一份數據產生到海量數據鋪天蓋地地影響了人們的生活只經歷了短短几十年的時間，我們正在處於一場數據革命中。這場變革勢必會發生，而且每個人都終將浸淫其中，無法脫離，數據驅動型的企業正在逐漸顯露競爭優勢。未來銷售團隊的銷售方法必將向基於數據，基於科學的銷售方法轉變。深維智信的願景是讓會話數據成為企業的核心資產，為國內銷售數位化發展做出傑出貢獻。
轉自公眾號：工業網際網路前線