Que les ventes, de soccer et de basket-ball ont en commun

Ventes a toujours été considéré plus comme un art qu'une science. Cependant, la vérité éternelle de la gestion est, ce qui ne peut être mesuré, ne peut être géré. Et comme conséquence que prévu, les ventes de nos jours devient de plus en plus une science qu'un art. Rappelez-vous il ya vingt ans? Ventes a été mesurée et compensée seulement par le montant total des commandes ramener à la maison. La prochaine étape, avec l'intention d'augmenter les ventes représentants participation à l'expérience totale du client, a été de les dédommager en fonction de ce qu'ils vendaient et société facturés et expédiés aux clients. Actuellement, un nombre de plus en plus de sociétés, visant à obtenir leur personnel de vente également préoccupé par les résultats financiers de la société au-delà de l'expérience totale du client, et ils compensent leurs représentants des ventes en fonction de ce qu'ils ont vendus, la société et facturés à la clientèle et reçus et payés! Ces modifications sont génératrices de profondes modifications dans la fonction commerciale, à commencer par les titres d'emploi, les personnes ventes précédemment appelé les représentants des ventes ou représentants sont maintenant appelés gestionnaires de comptes ou de directeurs de comptes.

Actuellement À mon avis, la prochaine étape est la mise en place d'une partie de la rémunération basée sur les ventes, les ventes, le résultat est acquis, le «comment» la partie du chiffre d'affaires. Il existe plusieurs mesures qui sont déjà utilisés par certaines entreprises où les processus de vente sont plus développés, mais la mesure la plus pertinente de la qualité des ventes à mon avis, taux de victoire. Win taux correspond au taux de conversion dans les jeux de basket-ball et de taux de succès de pénalité en matchs de football et est très simple à mesurer: les possibilités Won valeur (des paniers et des objectifs convertis) divisé par les possibilités gagné plus perdu de la valeur des possibilités (total lancers et coups de pied total) . Bien que très simple à se procurer, taux de victoire, le taux de conversion en basket-ball et de taux de succès de pénalité en soccer, fait toute la différence entre une organisation rentable des ventes (entreprise A) et une organisation ventes à perte (société B), comme on peut être vu dans le comparatif ci-dessous:

Société A:

taux de Win - 60%

Won $ chances - K 6000 $

$ (Won Lost) Opportunités - K 10.000 $

Une valeur moyenne de l'occasion - 40 K $

# (Won Lost) possibilités - 250

Un coût d'opportunité de vente moyen - K 5 $

Coût total des ventes - K 1250 $

Résultat partiel - K 4750 $

Société B:

taux de Win - 10%

Won $ chances - K 6000 $

$ (Won Lost) Opportunités - K 60.000 $

Une possibilité. valeur moyenne - 40 K $

# (Won Lost) possibilités - 1500

Un coût d'opportunité de vente moyen - K 5 $

Coût total des ventes - K 7500 $

Résultat partiel - (K 1500 $)

Comme on peut le voir, la société A ci-dessus est dans un cercle vertueux: il est pratique des prix plus bas parce qu'il a un taux de victoire élevé (60%) et il a un haut taux de victoire, car il est pratique des prix plus bas. La société B est toutefois dans une spirale vers le bas ou le cercle vicieux: il pratique des prix élevés, car il a un faible taux gagner (10%) et il a un faible taux de victoire, car il est pratique de prix élevés pour compenser les pertes.

Une fois qu'il est donc stratégique pour les entreprises, que pensez-vous pourrait être fait pour renverser cette tendance et d'améliorer taux de victoire? Évidemment, la première étape consiste à mesurer taux de victoire, encore une fois, ce ne peut être mesuré, ne peut pas être géré! La deuxième étape est de segmenter taux de victoire de faire des comparaisons pour trouver la cause la plus probable pour écarts. Vous souvenez-vous "Est" et "n'est pas" de Kepner & Trigoe formation?

Par exemple, si une solution particulière a un taux de victoire du pays 35% de large avec 60% dans la zone A et 15% dans la région B, deuxième étape consiste à tester les causes possibles visant à trouver les causes les plus probables de cet écart. En supposant que vous aviez fait une réunion, a présenté ces mesures et a ensuite effectué un remue-méninges avec les gestionnaires de personnel de vente et le produit de soulever toutes les causes possibles pour le «problème», se présente liste: les ventes absence de représentants des ventes de formation, le manque de représentants des ventes expertise, portefeuilles mal défini, les problèmes de la relation client, des retards dans les livraisons, la divulgation inappropriée de solution, les problèmes de support, les prix élevés, les erreurs dans les propositions, le délai de livraison trop élevés, les livraisons incomplètes, manque de formation à la clientèle, campagne de marketing forte tirée par un concurrent, etc

La troisième étape serait la présentation d'un test rigoureux pour chacune des causes possibles, par exemple, un manque de représentants des ventes de formation qui expliquerait le faible taux victoire se produit dans la région B, mais pas dans la région A? Oh, oui: Une région a un centre de formation qui n'existe pas dans la région B. En conséquence, cette «cause» irait à la liste des causes probables! Un autre exemple: les prix élevés pourrait expliquer l'apparition de problèmes dans la région B, et non dans la région A? Lors d'une première analyse pas, parce que les prix pratiqués dans la région A sont les mêmes que pratiqué dans la région B. Ensuite, cette cause, mais pas abandonné, n'irait pas à la liste des causes les plus probables.

Toutefois, pour assurer la précision nécessaire à notre test nous sommes arrivés à un point crucial: l'historique des données. Supposons que l'on soupçonne, par exemple, que le problème est causé par une forte campagne de feu il ya six mois par la concurrence dans la région de B et la question qui fournira l'exactitude droit à notre test est la suivante: taux de victoire dans la région B a toujours été faible ou s'il est tombé de six mois à ici?

C'est le plus grand défi, à mettre en œuvre données sur les ventes de devoir attendre un certain temps pour rassembler un record historique pertinente qui peut être utilisé dans une analyse précise d'affaires. Ainsi, plus les ventes mesures de mise en œuvre est remis à plus tard, plus il aura à produire les résultats souhaités.

Source de l'article: http://EzineArticles.com/5250487