Hvorfor dine salgsopkaldsdata aldrig ender i dashboardet (og hvordan du løser det)

En repræsentant lukker en handel fredag, og CRM'en opdaterer sin status til "vundet" i dashboardet og i handelens historik. Indvendingen mod at lukke tidligt, budgetbemærkningen i forbifarten, og konkurrenten, som kunden næsten valgte i stedet, bliver ikke logget nogen steder.

De fleste salgsopkald giver information, der ikke fanges i et CRM-felt, hvilket gør dashboardet til en ufuldstændig optegnelse af, hvad der skete.

Kløften mellem hvad der bliver sagt og hvad der bliver logget

Salgsamtaler giver information, der aldrig kommer ind i et CRM-felt. En potentiel kunde nævner en budgetbegrænsning i forbifarten, en repræsentant lover at sende en opfølgning om prisniveauer, og nogen nævner en konkurrent. Denne information forbliver i samtalen og bliver kun logget, hvis nogen tager sig tid til at huske det, hvilket ikke er et system.

De fleste repræsentanter fokuserer på to ting, mens de lytter til et opkald: hvad de skal sige næste gang, og hvad de vil gøre, efter samtalen slutter. At tage noter er en distraktion, og det viser sig. Teams, der er afhængige af manuel notetagning, ender med CRM-felter, der siger "godt opkald, følg op næste uge" i stedet for noget, en leder ønsker at handle på.

Hvorfor dette er et rapporteringsproblem

Et dashboard har kun værdi, såfremt det afspejler de data, der bliver indtastet. Hvis handelstrin opdateres, men årsagen til ændringen forbliver på et internt "opkaldslærings"-regneark, skal en leder, der gennemgår gevinster og tab, forstå samtalen, ikke bare de skridt, der blev taget.

En leder ønsker at vide, hvad repræsentanterne siger i opkald, hvor tingene gik godt eller galt. Uden en optegnelse af samtalen er den gennemgang baseret på en repræsentants erindring om et opkald, der fandt sted for to uger siden.

Den samme kløft åbner sig med stagnerede handler, der sidder fast i forhandlinger i flere uger. Ingen opstrøms ved, om det er typisk eller et tidligt tegn på handelsforfald, fordi der ikke er nogen samtale i en optegnelse, der kan søges for at forstå konteksten. Hvis en leder kunne se, at tre handler har været stagneret på samme punkt med den samme indvending, kunne de gribe ind, før alle tre går tabt, ikke efter kvartalsafslutningen.

At fange samtalen uden at komplicere salget

Nogle teams udfylder dette hul med en AI-notetagning, der lytter til opkald, fanger hvad der blev sagt, og trækker automatisk et resumé. I stedet for at en repræsentant forsøger at fange noter, mens de er engageret i en samtale, finder opkaldet sted, og resuméet bliver fanget i CRM'en efterfølgende.

Transkripter løser ikke rapporteringsproblemet, delvist fordi de er sværere end de ser ud

Et transkript løser ikke rapporteringsproblemet. At fange opkaldet er den lette del—at finde ud af, hvad fra det opkald der skal ind i CRM'en, er den svære del. Og det handler ikke kun om at have de rigtige felter, men om at udføre den samme proces konsekvent på hvert opkald.

Et transkript fyldt med generelle kommentarer vil ikke tillade en leder at spotte mønstre, men et konsekvent sæt af felter logget hver gang en repræsentant gennemfører et opkald vil. At have en optegnelse i samtalen om indvendinger, andre involverede i salget, risici for handlen og den næste samtale, der skal finde sted, vil gøre det muligt for en leder at spotte tendenser. Antag, at en leder gennemgår fem opkald fra den samme uge og ser, at tre potentielle kunder nævnte priser inden for de første ti minutter. I sig selv ser de tre opkald ud som tilfældige samtaler. Konsekvent logget og set sammen identificerer de en fejl i, hvordan repræsentanterne præsenterer, som skal rettes, før deres næste runde af opkald.

At forbinde opkaldsdata til det større billede

Når opkaldsresuméer og resultater konsekvent logges i CRM'en, har disse oplysninger brug for en plads i det større økosystem af dashboards, som en leder gennemgår. Det er her Plecto kommer ind. Plecto trækker opkaldsresultater ind i dashboards sammen med pipeline-værdier, aktivitet og indtægter, så en leder ikke skal vælge mellem at se det store billede og detaljerne fra individuelle salgsamtaler.

Teams, der forbinder de to—opkaldsfangst på frontenden og samlet rapportering på backend—bruger mindre tid i statusmøder på at spørge "hvad skete der egentlig i det opkald?" Svaret er logget, søgbart og afspejlet i målingerne på skærmen.

Det større punkt

Et salgsdashboard er kun så godt som de data, der bliver indtastet, og hvis de oplysninger, der driver indtægter, ikke fanges konsekvent, præsenterer dashboardet et ufuldstændigt billede af, hvad der sker. At løse dette kræver at lukke det ene hul mellem de opkald, teams foretager, og de oplysninger, der bliver fanget. Teams behøver ikke at genoverveje deres hele salgsproces for at opdatere deres dashboard-metrics—de skal lukke ét hul, mellem hvad der bliver sagt i et opkald og hvad der bliver registreret, for at sikre, at oplysningerne i deres CRM afspejler de samtaler, der finder sted.

Se hvordan Plecto forvandler dit teams opkaldsdata til en samlet visning af præstation.

Spørgsmål

Ofte stillede spørgsmål om salgsopkaldsdata

Er det automatisk at fange opkaldsdata en erstatning for CRM-logning?

Nej. Det tilfører information til CRM'en hurtigere, men CRM'en forbliver systemet for optegnelse.

Er dette kun nyttigt for salgsopkald?

Nej. Den samme tilgang gælder for kunde-succes tjek-ind, kontogennemgange og enhver tilbagevendende kundesamtale, der er værd at følge over tid.

Hvor meget opsætning kræver dette typisk?

Opkaldsfangstværktøjer er normalt en let tilføjelse til et eksisterende video- eller telefonsetup. At forbinde disse data til et dashboard afhænger af, hvordan CRM'en er struktureret.

Er dette en erstatning for salgstræning?

Nej. Det giver ledere noget at træne ud fra, i stedet for at erstatte selve træningssamtalen.