فروشهوش تجاری

چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟

داشبورد فروش به عنوان نمایش بصری داده‌های فروش شرکت تعریف می‌شود. داشبورد می‌تواند برای افراد و دوره‌های مختلف طراحی شود و بسیاری از داشبوردهای فروش همچنین می‌توانند از داده‌های زمان واقعی استفاده کنند. متداول‌ترین متریک‌های تحلیل شده با داشبورد فروش، هدف در مقابل دستاورد، نرخ تبدیل یا نرخ برنده، درآمد حاصل از هر کارمند فروش و غیره است.

هدف اصلی داشبورد فروش ارائه نمای کلی از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) سازمان و نشان دادن پیشرفت تیم فروش به سمت اهداف و درآمد است. بسیاری از تصمیمات مهم در مورد کارمندان فروش با کمک داشبورد فروش مانند مزد، پاداش، تصمیم‌گیری در مورد برنامه‌ریزی، مشوق‌ها و شناسایی مسائل قبل از اینکه به یک مشکل مهم در سازمان تبدیل شوند، اتخاذ می‌گردند.

داشبورد فروش نه تنها برای تیم فروش بلکه برای کل سازمان یک بخش اساسی است. از آنجایی که داشبورد فروش، تصویری روشن از وضعیت فروش فعلی و همچنین پیش‌بینی فروش آینده ارائه می‌دهد و تنها بخش درآمدزا، بخش فروش است، بیشتر مدیران سطح بالا به آن علاقه‌مند هستند. به عنوان مثال هیئت مدیره نمی‌تواند از هر فروشنده‌ای در مورد عملکرد فروش او سوال کند. داشبورد فروش نمای کلی از فروش را به مدیریت سطح بالا ارائه داده و به آن‌ها انتظارات روشنی می‌دهد.

نحوه ایجاد داشبورد فروش

ایجاد یک داشبورد فروش مناسب به اندازه داده‌های موجود در آن ضروری است. فروشنده ممکن است بهترین رقم را کسب کند، اما اگر خواننده آن را درک نکند فایده‌ای ندارد. در اینجا مراحل ایجاد داشبورد فروش ذکر شده است:

۱- متریک‌های فروش

مهم‌ترین قسمت داشتن داشبورد این است که بدانید از کجا و چگونه شروع کنید. اهدافی که سازمان در تلاش است به آن‌ها برسد باید هنگام تشکیل داشبورد فروش مورد توجه قرار گیرند. این می‌تواند به شما کمک کند تا پیشرفت را تجسم کرده و هم‌زمان با پیشرفت به سمت هدف، آن را ردیابی کنید.

متریک‌های مهم سازگار با چشم‌انداز شرکت را دریابید. به عنوان مثال اگر شرکت می‌خواهد در سه سال آینده گردش مالی صد میلیون دلاری را بدست آورد، پس تمرکز باید بر روی دستیابی به هدف باشد. یا اگر شرکت می‌خواهد حداکثر سهم بازار از رقبا را در سه سال آینده بدست آورد، KPI  باید یک شاخص را به عنوان سهم بازار بدست آورد.

اگر چندین تیم فروش در سازمان وجود دارد، پس هر یک از آن‌ها باید KPI مربوط به خود را داشته باشند. این موارد متریک‌های استاندارد فروش است که توسط داشبورد فروش قابل پیگیری می‌باشد: متریک‌های فعالیت فروش (Activity Sales)، متریک‌های تولید سرنخ (Lead Generation) فروش، متریک‌های لوله فروش (Pipeline Sales)، متریک‌های بهره‌وری فروش، متریک‌های استخدام و پذیرش و غیره.

۲- روش کار داشبورد

برای همه داشبوردها نمی‌توان یک متریک فروش واحد داشت، به همین دلیل باید بدانید که چگونه این داشبوررد تشکیل می‌شود و چه کسی از آن استفاده می‌کند. داشبورد فروش باید به نمایندگان فروش کمک کند تا پیشرفت خود را در دستیابی به اهداف پیگیری کنند. موارد زیر قبل از شناسایی نحوه استفاده از داشبورد فروش مورد توجه قرار می‌گیرد:

چه کسی از داشبورد فروش استفاده می‌‌کند؟ کارمندان خط صف، مدیران، معاونان اصلی، هیئت مدیره یا ترکیبی از این افراد؟

چگونه از آن استفاده خواهند کرد؟ روزانه، ماهانه یا فصلی؟

اطلاعاتی که آن‌ها می‌خواهند ببینند چیست و بر کدام متریک‌ها و محاسبات تمرکز خواهند کرد؟ همچنین باید در مورد محل مشاهده داشبورد فکر کنید. به عنوان مثال، اگر تیمی از خارج از کشور هستید در نظر داشته باشید که داشبورد فروش را برای تلفن همراه تهیه کنید تا بتواند در تلفن، رایانه یا تبلت در هر کجا مشاهده شود.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن