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大數據辦不到的精準招募

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2019年6月號

資料分析得出四大見解,微軟以大數據衝業績

A Look into Microsoft's Data-Driven Approach to Improving Sales
薩娜茲.南達爾 Sanaz Namdar , 萊恩.富勒 Ryan Fuller
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微軟採用人員分析法,以深入了解銷售流程。進行這些分析,一方面有助於完成轉型,另一方面也能精確回應顧客。微軟獲得的成果十分豐碩,不僅有效提升銷售成績,更打破組織內的藩籬,讓資料跨部門流通,並進行跨團隊合作。

企業正開始運用員工的行為資料〔一般稱為「人員分析法」(people analytics)〕,以深入了解、改善銷售營運作業,而且成果斐然。我們任職的微軟公司也不例外,而企業對企業(B2B)銷售,是我們看到最大價值的領域之一。其他銷售組織若是想要進行這種類型的內部變革,或是讓銷售人員充分了解顧客,那麼我們的發現和我們得到這些發現的方式,也會對它們有助益。

2017年中,我們大幅重新設計了我們公司的銷售組織,以回應顧客對我們的要求,並且讓我們的銷售方法,更妥善配合雲端服務銷售模式(在這個模式裡,顧客按使用量付費,而非採用傳統的固定授權費用交易方式)。我們知道,必須要快速而有效地過渡到這種新模式,而且面對顧客時不能有失誤,但是這項工作很艱巨,風險也很高:我們的銷售組織很複雜,其中的銷售人員超過兩萬人,遍布全球一百個國家,服務從大型企業到小型企業的不同顧客區隔。在這種情形下很重要的是,要了解這些變動如何影響我們與顧客的協同合作,以及合作伙伴關係。我們必須先針對一些最重要的問題找到答案,這些問題包括:

 我們對最重要的顧客是否投入足夠的時間?

 新進人員能否符合期待,盡快進入狀況,並與顧客合作?

 他們能否擴大內部人脈和顧客網絡?

 銷售人員彼此之間是否能有效合作?

 這一切對我們顧客本身的事業成功有何影響?

分析,以切合顧客需求

為了尋求這些問題的答案,我們首先從我們公司的工作場所分析法(Workplace Analytics)產品著手,匯集了去除身分識別的數千家企業銷售人員行事曆和電子郵件後設資料(metadata)。接著,我們把這些資料,與組織的資料和顧客關係管理的資料合併,以判斷運用雲端銷售模式的銷售人員,與他們的內部團隊、顧客和合作伙伴的協作狀況。下一步,我們找出銷售成果與這些行為的相關性,以確認與較佳成果有相關性的模式。進行這些分析,一方面有助於我們完成這項大規模的轉型,另一方面,能讓我們對顧客的回應,更切合顧客的需要和期待。截至目前為止,在班.博特曼(Ben Boatman)、克里斯.摩斯(Chris Moss)、嘉布里葉.周(Gabriel Zhou)、賈瑞.貝克(Jared Baker)與法比歐.科瑞亞(Fabio Correa)這幾位同事的協助下,這些分析揭露了幾項可據以行動的見解。

1.人脈是關鍵,而組織重整會讓人際網絡變得不穩定

我們最早得知的事情之一就是,人脈較廣、涵蓋範圍較寬的銷售人員,銷售成果通常較佳。這點與許多其他類似研究的結論一致。根據這項發現,我們啟動一項課程,指導我們的銷售團隊聚焦在如何有效率地建立、擴大他們在公司內、外的人脈。我們對照人脈規模與公司內部的年資資料,得以進一步確定,大多數人通常需要約12個月來建立這些人脈。

這項發現確定了,職務穩定在那段期間和之後的重要性。這也讓我們擔憂,組織重整會迫使銷售人員重頭開始建立人脈,而這麼做可能成本高昂,對我們的顧客也不是最好的選擇。為了減少這方面的成本,我們推出一些著重在主管指導的訓練課程,並致力讓新進人員能夠快速擴大人脈。

2.我們與高成長客戶的互動方式格外不同

組織重整的另一個關鍵面向,是確保業務持續成長,以及與顧客保持適當程度的互動。我們檢視各團隊與每一名客戶的互動時間有多少,以及他們聯絡個別聯絡人的次數,藉此找出各團隊與不同客戶區隔的互動情況當中,有哪些具有統計顯著性的差異。平均來說,團隊與高成長客戶的聯繫次數,是低成長客戶的兩倍,協作時間也是兩倍。

為了確保這不是一次性的異常狀況,我們也確認這種模式具一致性,每個月都會出現。像這樣的初步發現,相關性與因果關係永遠是有待解決的問題:這些客戶是因為我們投入較多時間,所以才呈現高成長嗎?還是因為他們是高成長客戶,我們才投入較多時間?更深入分析顯示,投入更多時間和心力與一部分低成長客戶合作,可以提升成長。因此,我們調整銷售覆蓋範圍模型,好讓銷售人員花更多時間,面對面服務這些過去服務程度不足的顧客。

3.關係投資與顧客滿意度具相關性

重要的是,這個新的銷售模式也要能讓顧客和合作伙伴更滿意。因此,我們的下一步,就是尋找與顧客滿意度相關的模式。我們發現,對於微軟所有與顧客互動的職位和團隊,包括產品工程和行銷團隊,顧客滿意度與顧客協作時間(電子郵件和會議)直接相關。

尤其是在企業客戶這個區隔,滿意度高的客戶,是我們投入最多時間的那群客戶,而滿意度最低的,是我們幾乎沒有聯絡的客戶。這項發現及其他發現,促使我們的銷售主管修改內部業務流程,例如業務檢討與預測會議,以提升效率。我們也減少每位銷售人員負責的企業客戶家數,好讓他們可以進行更多客戶互動。這讓我們的銷售團隊能夠投入更多時間,以建立並維持與整體客戶組合的關係。我們也觀察到不同國家之間的行為差異,例如,有些國家比其他國家更頻繁使用電子郵件,像美國和加拿大的銷售人員,會用Outlook直接與客戶安排會議時間,但在日本,客戶會議較為正式,是透過行政助理來安排。這點證實我們對不同文化規範與協作模式的理解,而這些是我們分析的重要資料來源。

4.顧客滿意度(與流失率)是可預測的

為深入了解我們的客戶而持續進行的各項組織工作中,有一支團隊建立了一個機器學習模型,運用超過一百項特質,來預測顧客滿意度。我們與這支團隊密切合作,把我們蒐集到有關協作的行為資料,納入這個模型。我們分析之後發現,協作成為預測顧客滿意度的頭號指標,因而把這個模型的準確度從78%提升到93%。

能在任何時點都如此準確地預測每個顧客的滿意度,對我們來說是有重大突破的發現。此外,更深入了解我們團隊的互動,會如何影響各個顧客區隔的滿意度,也有重大益處:它讓我們能及時介入,把高風險顧客轉為低風險顧客,並帶來機會把他們進一步轉為高度滿意的顧客。如此準確預測顧客滿意度的能力,可協助我們持續掌握轉型的進展,並能即時採取介入行動,以便隨時維持顧客滿意度。

接下來呢?

我們的目標,是持續讓每個銷售人員知道這四項見解,盡可能讓他們成功地為我們的顧客創造價值。目前,我們正在測試一個原型,每個月對每個銷售人員自動化發送客製化的電子郵件,以引導他們展現有利於提升績效的行為。重要的是,發送給每個銷售人員的資料只有他們自己能看到;為了保護每個人的隱私,保持大家對這套系統的信任,任何人都不能看到其他人的資料(即使高階主管也不能)。

每個月,銷售人員都會收到以下資訊:

 他們所負責顧客的滿意度分數預測

 提醒他們與久未聯繫的顧客聯絡

 相較於他們所在地區的比較標竿,他們的內部與外部人際網絡規模如何

 建議如何利用LinkedIn銷售導航(LinkedIn Sales Navigator)拓展顧客網絡

 相較於潛在市場範圍,他們花在各個顧客身上的時間有多少

 重要的內部協作者名單,並提醒他們聯繫也與他們顧客合作的其他銷售人員

我們相信,這項資訊藉由簡單、可據以行動且有效的提醒輕推(nudge)和建議,賦予高銷售人員更多能力。早期的反應極為正面。如果我們的工作繼續產生良好成果,我們的銷售人員就會有能力盡量創造優異的成果,並日益提升、強化與顧客的關係。

在這個過程中,我們也有幾項關鍵心得,協助我們塑造故事和願景,提升業務成效:

高階主管的支持是關鍵,否則我們的分析就無法順利進行。他們的支持,協助我們得到適當的能見度,得以持續分析、更深入探究,最終得到更有意義、能據以採取行動的發現。

對商業分析師、資料科學和資料工程人才的投資,是基本條件。若要找出並運用最有力的見解,需要真正付出努力,以及投入大量人力。我們相信,任用適當的人員是值得的。

打破組織內的藩籬,好讓資料跨部門流通,並進行跨團隊協作,是我們成功的關鍵。對於任何分析專案,我們都必須從全公司的多個來源取得資料,找出行為與銷售成果的關聯。若不這麼做,我們的努力終究是徒勞。

還有更多可能

我們投入大量時間和資源,建立我們的行為資料分析能力,而這些努力已經產生巨大的價值。但我們認為,目前仍處於發現各種可能性的極早期階段。我們還有很長的路要走,但到目前為止,我們的轉型正在發揮成效。拓展行為分析的應用範圍,是我們成功的重要元素,但願我們的心得,也能對你的銷售人員有幫助。

(周宜芳譯自2018年12月17日HBR.org數位版文章)



薩娜茲.南達爾 Sanaz Namdar

在微軟公司(Microsoft)商用事業單位擔任銷售行為分析領導人。她的團隊專門負責探索、實驗、運用行為資料來進行預測,以促進策略性銷售決策和業務成長。在加入微軟之前,她在埃森哲顧問公司(Accenture)負責銷售人才和轉型業務。


萊恩.富勒 Ryan Fuller

微軟公司「工作場所分析法」與MyAnayytics產品團隊領導人,聚焦在透過行為分析來改變組織生產力和員工體驗。在此之前,他是VoloMterix執行長與共同創辦人;VoloMetrix是頂尖的人員分析法公司,在2015年被微軟收購。


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