顶尖的销售团队正在使用数据和AI获取洞察，更准确、更有效地对销售线索进行排序，从而提高生产率和投资回报率。
销售团队现在有机会找到可以显著提高效率、准确性和投资回报的洞察。
Salesforce最新发布的第三份年度销售状况报告显示，以数据为主导的方法已经取得了初步成效，表现出色的团队根据数据分析将销售线索按照优先级排序的可能性是业绩不佳的团队的1.6倍，而前者将直觉作为判断因素的可能性只有后者的一半。
在AI的帮助下，数据可以被更快更容易地被挖掘出来，让您有更多的时间建立起重要的客户关系，然后进行针对性的销售。
通过数据驱动的销售线索优先级提高您的投资回报率
大多数销售组织可以被想象成一个金字塔。底层的客户最多，主要由外来的销售线索投喂。在金字塔的顶端，客户更少，市场上的公司更少，销售人员也更少，所以他们必须寻找销售线索，并建立渠道。
这两个领域的关键机会之一是使用数据分析将销售线索按优先级排序，无论销售线索是外来的还是来自其他渠道。数据可以帮助企业建立更完整的图景，更深入地了解他们的客户，包括购买模式、如何消费产品、以及无数其他指标。这样可以帮助销售人员将他们的精力优先放在最能带来回报的客户和行为上。
销售团队可以通过识别和定位更有可能进行购买的销售线索来显著提升转化率。关键目标是优先选择最有可能带来最高投资回报的销售线索，即那些可以在最短的时间内最有可能带来最多收入的销售线索。
数据为预测带来了新的视角
运用市场的大局观来预测，超越“直觉”，提供更高的准确度。
一个可靠的预测过程的第一步是自下而上。让销售代表告诉您他们对销售漏斗的信心程度，根据三个关键标准评估每笔交易。
- 价值：交易价值多少
- 时机：什么时候成单
- 确定性：成单有多大可能性
确定性的程度不应该基于直觉。相反，它将受到销售流程所处阶段的驱动。因此，如果销售代表发现销售线索，了解客户目前的痛点，提出了解决方案，让他们认可您就是他们理想的供应商，然后与客户商谈价格和合同条款，那么您的销售代表可能会相信，这笔交易将会成功。
然后他们可以与不同级别的经理分享这些信息。通过预测流程，交易和预测得到过滤。这是该方法自上而下的部分。
最后一步是数据分析，有了AI，例如内置在Salesforce平台上的Einstein AI，这种分析要有效得多。
它可以基于许多不同的因素进行进一步的预测和推荐，例如，考虑历史数据并应用不同的算法，分别考察增长、经济情况、销售人员与客户的配比、以及在特定的领域或行业中做的营销。Einstein以比人们更深入的方式分析数据，并根据交易可能发生的情况提供高质量的数据，这可能与自上而下或自下而上的方法产生的结果不同。
挖掘您的数据以获得最佳洞察
不久之前，做销售意味着关单完成指标。虽然这依然成立，但销售范围正在迅速扩大。
根据我们对年度销售状况报告的研究，澳大利亚和新西兰的最高销售团队KPI现在是客户满意度。简单的销售并不会增加顾客的满意度，但是人际关系、建议和个性化的体验可以。
客户希望销售人员能成为数据分析方面的专家，利用他们的洞察力基于客户的行业和组织为客户提供量身定制的建议。
值得庆幸的是，AI可以通过将数据转化为洞察来简化这些流程。已有21％的销售负责人表示他们正在使用AI，预计到2020年这一比例将增长到54％。
但是，要获得准确的洞察，您首先需要高质量的数据。以下是您可以开始使用的四种方法：
- 在组织中建立一种及时、准确地获取数据的文化。
- 通过提供额外的培训（在我们的培训平台Trailhead中查询销售模块），或聘请已经具有分析和解读数据经验的人员，确保您的员工知道如何将数据转化为可操作的信息。
- 让执行团队参与进来，确保每个人都可以访问并使用最相关的最新信息。
- 创建一个参与层，包括客制化和移动访问。
数据不仅需要质量，还需要数量。随着物联网的不断发展，公司将能够从客户的冰箱、仓库、机器、起重机等处获取有价值的数据。通过数据和新技术的结合，公司将能够以前所未有的效率和更高的投资回报率来理解客户的需求，为客户提供量身定制的方案。
来源：由Salesforce中国代理商翼攀科技编译自SFDC博客，原文标题“How data and AI are helping salespeople boost revenue”。