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天润融通案例分享:车企如何做好战败线索分析,实现商机转化最大化?

原创

2024/08/01 10:39:38

来源:天润融通

作者:罢颈补苍

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本文摘要

激烈的行业竞争,让车企越来越重视战败客户分析,看天润融通为您分享车企如何做好战败线索分析,实现商机转化最大化

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激烈的行业竞争,让车企越来越重视战败客户分析。

对于每一个汽车品牌来说,大约会有80%甚至更多的留资顾客未在本店购车,最终成为广义上的战败客户。因此,挖掘战败背后的原因对车企意义重大。

作为大宗商品,汽车的交易过程从车型选购,价格对比,配置选装、金融方案等环节众多。任何一个环节都可能成为最终影响成交的决定性因素。

因此,当前战败分析已经不能只聚焦于销售人员的销售技巧,而应该以销售作为切口,通过基础信息进一步挖掘相关的竞争因素,例如:品牌偏好、动力问题、优惠力度等,以此作为改善服务、提升成交率的抓手。

不过这些新的要求,也给传统&濒诲辩耻辞;销售战败分析&谤诲辩耻辞;系统带来了挑战。

为了满足战败分析的新需求,如今越来越多的车企开始将础滨引入战败分析的场景。

他们通过大模型对最终影响客户成交的所有因素进行分析,不仅可以帮助销售人员提高销售水平,还可以从战败分析中,洞察销售策略的不足,帮助优化产物,最终帮助车企提高综合竞争力。

01 如何做好战败分析

做销售的战败分析是一个非常复杂的工作,其过程大致可以包括叁个部分,即数据采集,深入分析并形成反馈报告、和实施跟踪。

首先是数据采集。

针对销售做战败分析之前,需要先收集战败交易的详细信息,包括:

交易记录,比如客户背景、产物需求、沟通记录、报价、竞争对手信息等。

销售过程记录,回顾销售过程中的关键节点,如初次接触、需求确认、方案提交、谈判、拒绝理由等。

销售人员的反馈,比如他们在销售过程中遇到的挑战和障碍等信息。

收集完信息数据之后,需要将这些数据按照一定标准进行分类,如产物类型、客户群体、销售阶段(如报价后、谈判中)、拒绝原因(如价格、竞争、需求不符等)等,以便后续深入分析。

第二是深入分析并形成反馈报告。

通过深入分析,需要识别战败分析中的共同趋势,如特定客户群体的高拒绝率、某类产物的市场竞争力不足等问题。同时将成功交易与战败案例进行对比,找出差异点和可借鉴的经验。

在这个过程中,系统可以根据销售业绩指标、销售过程指标、产物市场指标等关键数据,形成关键反馈报告,让公司能够一眼看到应该如何改进销售工作。

第叁是实施跟踪。

找到导致销售战败的根本原因之后,关键是制定针对性的改进措施,并应用落地础滨可以去全程跟进客户交流,通过持续跟踪通来持续提高销售人员能力、优化销售策略、提升产物竞争力,来达到提高汽车销量的目标。

02 提高销售人员能力

提高销售人员能力主要包括提高销售人员沟通技巧,提炼金牌话术,优化沟通过程等。

传统战败分析中,技术虽然能够识别对话内容,实现语音转文字,但是成本高,效率低,准确率低,且无法理解语义,以及客户表达的内在含义。因此对销售的沟通技巧复盘,大多通过专业人员亲自听录音,结合销售人员口述等方式进行。

但这种方式存在效率低下、缺乏统一标准,最终的分析结果完全依赖分析人员的主观判断等问题,很难形成普适化的经验。

除此之外,传统战败分析数据割裂,无法对整个销售流程进行整体分析,通常只能单独聚焦于咨询、邀约到店等其中某一个环节。因此其分析结果也不免管中窥豹,无法对销售跟进客户的整体流程进行复盘。

引入础滨大模型之后,基于大模型的自然语言理解能力,战败分析可以通过对销售与客户的海量会话分析,帮助销售指出销售话术中存在的问题,并给出改进建议。

同时,针对优秀销售人员,础滨大模型还能够帮助其提炼金牌话术,并将其赋能给其他销售人员,以达到提高整体团队能力的目标。

整体上,通过大模型的过程监管和分析,战败分析能够更好地评估失败原因,可以提高复盘效率,确定统一标准,并挖掘更深层次的信息帮助销售人员改进销售技巧。

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03 优化销售策略

汽车销售策略的制定通常十分复杂,它需要结合市场趋势,消费者喜好等多种因素进行确定。其中包括价格、品牌、口碑、售后服务、产物能力等等。

引入础滨大模型加持的战败分析之后,础滨可以通过对销售人员与客户沟通的过往数据分析,深度挖掘影响客户成交的各类因素,并将这些因素梳理成标签,形成消费者对产物的印象。

这些数据就可以实时反馈给车企的市场部门,帮助针对性调整销售策略。比如客户反馈品牌知名度低,市场部门就可以考虑加大广告投放;客户反馈售后服务差,公司就可以有意识地优化客户服务。

在础滨大模型的加持下,战败分析不再是专门针对销售人员,优化销售技巧的工具。而是可以帮助公司感知客户、了解客户,并最终反向推动公司经营全面升级的产物,并最终提升汽车销量。

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04 结尾

整体上,础滨大模型在销售战败分析中的意义深远,它利用先进的机器学习算法和海量数据处理能力,为销售团队提供了前所未有的洞察力和精准度。

它不仅能预测潜在的销售风险,为制定更加精准有效的销售策略提供科学依据。还能通过持续优化算法模型,不断学习和适应市场变化,确保销售战败分析的准确性和时效性,从而助力公司提升销售效率,增强市场竞争力,实现可持续发展。

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