Relationship Intelligence와 HubSpot이 매출 증대의 핵심입니까?

영업 프로세스와 관련하여 고려해야 할 몇 가지 필수 구성 요소가 있습니다. 기업은 일반적으로 판매 경로, 마케팅 전략 및 전환율에 중점을 두지만 잠재 고객과 구축한 관계의 품질은 수익 창출에 훨씬 더 중요한 역할을 할 수 있습니다.

이 블로그에서는 관계 인텔리전스를 사용하여 판매 속도를 개선하는 방법을 보여드리고자 합니다.

관계는 승률을 높이는 데 사용되는 주요 영업 접근 방식입니다. 나를 믿지 않습니까? B2B 판매 보고서를 확인하십시오. 단순히 거래적인 접근 방식이 아니라 여기에서 영업 담당자는 신뢰를 쌓고 더 나은 커뮤니케이션 채널을 만들고 의미 있는 연결을 형성하여 판매를 촉진하려고 합니다.

목표는 고객의 상호 작용을 기반으로 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하여 이러한 요구 사항을 효율적으로 충족하도록 제품이나 서비스를 조정할 수 있도록 하는 것입니다.

일반적인 엘리베이터 피치 또는 자동화된 판매 지원을 사용하는 대신 개인화에 중점을 두어야 합니다.

고객의 현재 상황과 장기 목표를 이해함으로써 회사는 적시에 후속 조치를 취하고 문제를 신속하게 해결함으로써 관계를 심화하는 동시에 그에 따라 제안을 조정할 수 있습니다.

관계 인텔리전스 및 수익

관계가 수익에 미치는 영향을 이해하려면 한 걸음 뒤로 물러서는 것이 중요합니다. 모든 비즈니스는 사람으로 구성되며 각 사람은 판매 프로세스에서 고유한 역할을 수행합니다.

관계 인텔리전스를 사용하면 판매 속도를 높이기 위해 더 큰 개인화를 활용할 수 있습니다. 영업 프로세스에 참여하는 이해관계자의 수가 많기 때문에 각 페르소나에서 개인화를 고려해야 합니다.

주요 이해 관계자의 성격을 식별함으로써 영업 팀은 어떤 개인이 가장 영향력이 있는지 이해하고 그에 따라 노력을 기울일 수 있습니다. 이러한 개인과 관계를 구축하고 육성함으로써 영업 리더는 거래를 더 빠르고 효율적으로 성사시킬 기회를 높일 수 있습니다.

관계 정량화

이 글을 읽고 "와, 이거 열심히 하는 것 같네."라고 생각할 수도 있습니다.

당신은 틀리지 않았습니다. 하지만 그 결과 거절당한다면 귀중한 판매 기회를 놓치고 있는 것입니다.

Ebsta에 따르면 너무 적은 관계와 너무 적은 참여가 각각 거래 손실의 71%와 41%에 기여했습니다. 반면에 성과가 높은 기업은 판매 프로세스에 충분한 관계를 맺을 확률이 53% 더 높았습니다.

영업 팀이 육성해야 하는 관계의 수에는 '스위트' 지점이 있습니다.

이제 이 숫자는 ebsta가 B2B 판매 벤치마크 보고서에서 밝힌 거래 규모에 따라 다릅니다.

이것은 관계가 영업 프로세스 및 후속 수익에 미칠 수 있는 놀라운 영향을 보여줍니다.

그러나 잠재 고객과 강력한 관계를 구축하는 것은 단순히 친절하거나 호감이 가는 것 이상입니다.

각 고객의 고유한 요구 사항과 과제를 이해하는 것이 중요합니다. 시간을 들여 고객의 요구 사항을 진정으로 이해하는 영업 담당자는 고객의 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 관심은 고객 충성도를 높이고 궁극적으로 더 중요한 거래로 이어집니다.

HubSpot에서 관계 점수 생성

HubSpot - Ebsta 통합을 통해 HubSpot에서 관계를 정량화할 수 있습니다. 더 이상 보풀이나 추측이 없습니다. 대신 이제 관계 점수를 사용하여 관계를 측정할 수 있습니다.

관계 점수에서 고려되는 여러 요인이 있습니다. 이러한 요소는 0-100 사이에서 참여 강도를 측정하는 데 도움이 됩니다.

Ebsta는 관계 점수가 다음 요소를 기반으로 하는 공식을 중심으로 구축된다고 공유합니다.

• 상호 작용의 유형 및 품질
• 상호작용의 양
• 상호 작용의 방향
• 상호 작용의 최근성
  
  

이 요소는 자동으로 업데이트되는 HubSpot 속성으로 사용될 수 있습니다.

관계 인텔리전스를 통한 거래 우선순위 지정

관계 인텔리전스를 사용하면 기존의 판매 접근 방식에 비해 성공률이 더 높은 경우가 많습니다. 이를 통해 팀은 개인화에 더 많은 시간을 할애할 수 있지만 시간이 많이 걸리는 작업이 될 수도 있습니다. 그렇기 때문에 효과적으로 우선 순위를 지정하는 데 사용해야 합니다.

이 관계 점수를 사용하여 가치가 더 높은 거래의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이것은 회사 유형, 기술 데이터, 자금 또는 채용 통찰력과 함께 어떤 신호가 가장 효율적으로 수익 전환으로 이어지는지 이해할 수 있습니다.

예를 들어 아래의 거래 A와 거래 B를 보면 Ebsta가 없으면 두 거래가 표면적으로 동일하게 보입니다.

그러나 레이어를 벗겨내고 관계를 선행 지표로 보면 다른 그림이 보입니다. 이제 판매 속도를 개선하기 위해 어떤 관계를 우선시해야 하는지 이해하기가 더 쉬워졌습니다.

우선 순위를 더 쉽게 지정하기 위해 거래 파이프라인 내에서 관계 점수가 높거나 낮은 경우 거래에 태그를 지정할 수도 있습니다. 영업팀이 거래 파이프라인을 열면 다음과 같이 표시됩니다.

적시에 적절한 인물에게 판매

판매 주기는 작년에 32% 증가했습니다. 이는 판매 주기에 참여하는 이해 관계자가 더 많아졌기 때문일 수 있습니다.

한 유형의 사람에게 판매하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 다양한 이해 관계자의 다양한 요구 사항을 고려하고 구매자 여정에 합류하는 단계를 식별해야 합니다.

대부분의 경우 영업 프로세스 초기에 더 어린 구성원(예: 제품 관리자)을 대상으로 설정하면 영업 팀이 더 나은 가시성을 확보하고 의사 결정자에게 도달한 후 더 설득력 있는 제안을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

관계 인텔리전스를 활용함으로써 영업 팀은 노력을 개인화하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있을 뿐만 아니라 더 높은 가치의 거래에 더 효과적으로 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 회사 유형, 기술 정보, 자금 또는 채용 통찰력과 같은 다른 데이터 요소와 결합된 관계 점수는 가장 효율적으로 수익 전환으로 이어지는 신호를 식별하는 데 도움이 됩니다.