التحليلات كأداة لتوافق فرق المبيعات والتسويق

انظر إلى السيناريو التالي حول توافق فرق المبيعات والتسويق بشكل مستمر: تريد مديرة ما شراء بعض برامج الحاسب الآلي لنشاطها التجاري، فتطلب من أحد المحللين في فريقها إجراء بحث عبر الإنترنت للحصول على معلومات، ليقدم المحلل توصياته لشراء حلول تكنولوجية من إحدى شركات البرمجيات، وتراجع المديرة موقع هذه الشركة وتطلب مزيداً من المعلومات عن طريق إدخال بيانات حول احتياجاتها عبر نموذج إلكتروني، ثم ترسل شركة البرمجيات مواداً تسويقية ذات صلة عبر البريد الإلكتروني لتراجعها المديرة قبل التواصل مع مندوب مبيعات داخلي لطرح أسئلتها عليه.

لكن يبدأ الوضع حينها في الانهيار، فمندوب المبيعات الداخلي لم يطلع على البيانات التي تم إدخالها في نموذج الويب، لذلك تضطر المديرة إلى تكرار الحديث عن الكثير من المعلومات التي سبق لها إدخالها في النموذج. علاوة على ذلك، فإن بعض النصائح التي يقدمها مندوب المبيعات الداخلي تتناقض مع ما تذكر المديرة أنها قرأته على الموقع الإلكتروني للشركة، فتقرر المديرة الاجتماع مع مندوب مبيعات ميداني حتى تتضح الأمور ولمناقشة بعض التفاصيل للحصول على عرض أسعار. بعد ذلك، وبعد مرور بضعة أيام على استلام عرض الأسعار، تتلقى المديرة رسالة إلكترونية غير مرغوب فيها من فريق التسويق التابع لشركة البرمجيات يقدم فيها عرضاً أفضل من ذلك الذي حصلت عليه للتو. تتسبب هذه التناقضات والتكرارات المتزايدة في إرباك المديرة وإحباطها. في الوقت نفسه، تكون شركة البرمجيات قد أهدرت الوقت والموارد على أعمال تسويق ومبيعات مزدوجة لا تخضع للتنسيق المشترك وغير فعالة.

توافق فرق المبيعات والتسويق مع الزبائن

مع بدء تفاعل الزبائن مع البائعين عبر المواقع الإلكترونية ورسائل البريد الإلكتروني والنصوص ومنشورات مواقع التواصل الاجتماعي والإعلانات المطبوعة والإعلانات التلفزيونية ومندوبي المبيعات، أصبح من الصعب على الشركات مزامنة هذه الاتصالات. (إن وفرة مصادر المعلومات المستقلة، مثل مراجعات الزبائن ومواقع مقارنة الأسعار، تزيد الإرباك). عندما يحين وقت الشراء الفعلي، قد يقوم الزبائن بالشراء من خلال منصات الشراء على الإنترنت أو ممثلي الدردشة مع الزبائن عبر الإنترنت أو مراكز الاتصالات أو مندوبي المبيعات الميدانيين أو غير ذلك من مصادر.

يتحرك الزبائن بشكل متكرر وغير متوقع بين هذه القنوات المختلفة عند الشراء. بالنسبة إلى عمليات الشراء البسيطة، فقد يشترون عبر الإنترنت حصرياً. أما بالنسبة للمشتريات المعقدة، فربما يبدؤون بمطالعة المعلومات على الإنترنت، ثم التحدث مع مندوبي المبيعات، ثم العودة إلى مصادر الإنترنت للتحقق من صحة ما قاله مندوبو المبيعات. لم تعد عملية الشراء خطية أو ثابتة.

بالنسبة إلى الشركات التي تستهدف البيع لشركات أو كيانات تجارية مثلها، تتطلب تلبية احتياجات الشراء للزبائن الحاليين تحولاً في طريقة التفكير. تحتاج الشركات إلى قائد أوركسترا لضمان تنسيق عمليات التسويق والمبيعات بشكل جيد وتماشيها مع احتياجات الشراء لدى الزبائن. في بعض الحالات، يكون قائد الأوركسترا نظام حاسب آلي. في حالات أخرى، يكون شخصاً تم تمكينه بواسطة البيانات والتحليلات.

تجربة شركة "أمازون" في تنظيم عملية شراء الزبائن

تعتبر شركة "أمازون" مثالاً ممتازاً للشركة التي تستخدم نظاماً حاسوبياً لتنظيم عمليات شراء الزبائن بشكل فعّال. تستخدم تحليلات "أمازون" البيانات لتقديم استنتاجات حول المنتجات التي قد يشتريها كل زبون. تقترح التحليلات أيضاً طريقة آلية، لها إحداثياتها، للوصول إلى كل زبون بالعرض المناسب في الوقت المناسب. على سبيل المثال، تقدم "أمازون" اقتراحات شراء مخصصة على موقعها الإلكتروني. إذا نقر أحد الزبائن على اقتراح ولم يشتره، فيمكن لـ "أمازون" المتابعة ببريد إلكتروني تعزيزي أو بمنشور على منصة التواصل الاجتماعي التي يستخدمها الزبون. تستخدم الشركات في كثير من الأحيان نظام تنسيق وتنظيم "أوركسترا" يعتمد على الحاسب الآلي في التعامل مع الشركات الزبائن، خاصة للحسابات الصغيرة والمشتريات البسيطة.

بالنسبة للحسابات الكبيرة والمشتريات الأكثر تعقيداً، تعطي الشركات لمدراء الحسابات مسؤولية تنسيق عمليات التسويق والمبيعات للزبائن. في دورهم الموسع، يقرر مدراء الحسابات ما يجب على الشركة تقديمه لكل زبون، بالإضافة إلى أفضل توقيت للرسائل وقناة الاتصال (على سبيل المثال، رسالة رقمية أو مكالمة هاتفية أو زيارة شخصية). يكون مدراء الحسابات أكثر فعالية عند تسلحهم بتصورات ورؤى قائمة على البيانات والتحليلات.

على سبيل المثال، استخدمت إحدى شركات الاتصالات التحليلات التنبؤية لمساعدة مدراء الحسابات على تنسيق التواصل مع الزبائن ضعيفي الأداء من ذوي الإمكانات العالية. وجدت التحليلات أن هناك "بيانات متكررة" لهؤلاء الزبائن، أي كان هناك زبائن يشبهونهم يشترون أكثر مما يشترون بكثير. شاركت الشركة رؤاها واستنتاجاتها مع مدراء الحسابات حول الزبائن الذين لديهم فرصة كبيرة غير متحققة وما هي استراتيجيات المبيعات التي نجحت سابقاً في مضاعفات البيانات الخاصة بهم. ساعدت هذه التصورات مدراء الحسابات على عرض المنتجات المناسبة مصحوبة برسائل المبيعات الصحيحة، وبالتالي زيادة المبيعات في نطاق الحسابات ضعيفة الأداء.

في مثال آخر، استخدمت شركة أدوية محرك اقتراحات آلي لمساعدة مدراء الحسابات على تنسيق عملية مشاركة بيانات العقاقير التي تستلزم وصفة طبية مع الأطباء. زودت الشركة الأطباء بالمعلومات من خلال العديد من أعضاء فريق المبيعات (على سبيل المثال، مدير الحسابات وأخصائي السداد ومسؤول الاتصال الطبي) وقنوات التسويق (مثل رسائل البريد الإلكتروني، والبودكاست، وتطبيقات الجوال، والدعوات إلى المؤتمرات، والموقع الإلكتروني للشركة).

من خلال فحص البيانات الخاصة بوضع كل طبيب وتفضيلاته، أخبر محرك الاقتراحات مدراء الحسابات بالإجراءات التي من المرجح أن تؤدي إلى تحقيق أفضل نتائج وتوقيتاتها. سمح ذلك لمدراء الحسابات بإعداد طريقة للتواصل حسب احتياجات كل طبيب. على سبيل المثال، قد يتلقى مدير الحساب رسالة على جهازه اللوحي تقول: "لقد ولجت د. ألفت للتو إلى الموقع الإلكتروني للشركة للتحقق من الآثار الجانبية للعلاج. أقترح زيارة د. ألفت لمناقشة مخاوفها". وخلال الزيارة، تسأل د. ألفت عن فعالية الأدوية وتذكر أنها لا ترغب بتلقي رسائل إلكترونية غير مرغوب فيها. يقوم حينها مدير الحساب بتحديث الملف الشخصي للدكتورة ألفت لإيقاف رسائل البريد الإلكتروني التسويقية ويطلب من مسؤول الاتصال الطبي بالشركة الاتصال بالدكتورة ألفت للإجابة عن أسئلتها. من خلال تتبع تفضيلات الطبيبة والسلوكيات والنتائج وتبادل الأفكار والرؤى مع مدراء الحسابات، تحسّن الشركة علاقاتها مع الأطباء باستمرار.

هناك المزيد من الشركات والصناعات التي تواجه تحدي توافق فرق المبيعات والتسويق لتتوافق مع احتياجات الشراء الحديثة للزبائن. ومع تصاعد حجم بيانات الأعمال وتنوعها وتصاعد وتيرتها، ستلعب التحليلات (بما في ذلك الذكاء الاصطناعي) دوراً أكبر في الجهود المبذولة لتحسين تجربة شراء الزبائن.