销售漏斗

概念介绍:
  1、销售漏斗是一个非常直观的销售机会状态统计报表;
  2、通常情况下,把每一个阶段的销售机会的数量用一个横条图代表的话,因为每个阶段的数量不一样,所以横条也就有长有短,如果把所有的图按照阶段靠前的在上的规则进行上下排列的话(比如“需求了解”阶段的客户就应该排在“签订合同”的客户的上面),由于一般情况下整个销售机会中阶段越靠前数量越多,阶段越靠后数量越少,所以整个图形为漏斗状,因此叫销售漏斗
  3、 通过这个报表用户可以清晰的看出当前所有销售机会的状态分布,如果一个用户的销售漏斗统计图不是漏斗状,则可能可能是该用户的客户开发工作的某一个或多个环节出了问题,或许是策略方面、或许是技巧方面,仔细分析可以找出问题的原因,进而尽快解决问题
4、销售漏斗的统计项数据来自销售机会。


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销售漏斗的意义
  销售漏斗的意义在于,通过直观的图形方式,指出公司的客户资源从潜在客户阶段,发展到意向客户阶段、谈判阶段和成交阶段的比例关系,或者说是转换率。
销售漏斗的误区
  销售漏斗是从国外引进的概念,很多企业在选择CRM软件的时候,非常重视销售漏斗的功能,其实,销售漏斗真正能起到作用的条件,是输入各阶段的机会至少需要符合以下几个条件:
  1、数据是全部的
  2、数据是真实的
  3、数据是持续的
  否则,销售漏斗无法起到指导作用。
销售漏斗的好处
  一、可以很方便地计算销售人员的定额
  因为采用销售漏斗管理的产品大多是高价值的复杂产品,潜在用户不会马上下订单,从有购买需求和意向到产品选型,实际购买少则3个月,多则2年时间。通过加权分析,在年初可以很科学地分配定额,比如某潜在用户下一年有意向购买100万元的产品,目前处在漏斗的上部,计算定额时就是100 ×25%=25万元,其他潜在用户依此类推,将某个销售人员所负责区域内所有潜在用户加权后的数值相加就得出了总的年度定额。当然有些销售人员为了降低定额,有可能不把潜在用户列在漏斗清单上,也可能改变潜在用户在漏斗中的位置,这都是普遍问题,需要用严格的制度来约束,而不是凭自觉。如果一个销售人员某一天签了一个大单子,但是这个用户从未在漏斗上出现过,作为销售经理应当如何做呢?一方面这个大单子帮助本部门、甚至本企业完成了销售任务,另一方面,这种做法与公司的要求相去甚远。一个规范的大公司通常会这样做,销售人员应当得到的奖金或佣金一分也不会少,因为这是年初时公司的承诺;另一方面,销售经理或公司高层经理会明确地告诉这样的销售人员和其他人员,这样做会丧失个人的信誉,永远也不会得到重用或提升,因为一个人的职位越高,权力就越大,如果只有能力而没有人品,是不配担任管理工作的。
  二、可以有效地管理和督促销售人员
  销售经理通过定期检查销售漏斗,能够及时发现问题。比如在某个销售人员的漏斗中,有一个潜在用户在很长一段时间里一直停留在某个位置,这时候销售经理就会提出质疑,问一下为什么,如果总是处在漏斗的上部,可能是潜在用户还没有下决心购买,处在摇摆不定的状态,也可能是销售人员长期没有联系,情况掌握得不准;如果总是处在漏斗的中部,可能是潜在用户面对两难的选择,拿不定主意,也可能是潜在用户已经被竞争对手抢去,只是不愿明说;如果总是处在漏斗的下部,可能是潜在用户公司内部有问题,比如意见不一致,资金不到位,上级领导不批准等。分析出原因之后就可以对症下药。
  三、在给销售人员分配“地盘”时有指导作用
  为了平衡销售人员的负担,分配地盘时要平衡,避免有人“肥”得流油,有人瘦得揭不开锅。有了销售漏斗,就大概知道每个地区的业务量,而不是按照省市、行业简单地划分。对于发达地区来说,有些省市可能同时有多人负责,只是侧重面不一样;与此相反,对于欠发达地区来说,也可能一个人负责多个省市的业务。如果按照行业来划分地盘的话,道理也一样。另一方面,发达地区销售人员的定额一般高于欠发达地区,因为做同样大小的生意,付出的代价不一样,而衡量销售人员业绩的标准既要看定额高低,也要看超额完成任务的比例。
  四、可以避免人员跳槽时带走重要的用户
  销售漏斗的建立可以最大限度地掌握潜在用户的动态,因为这些非常有价值的信息不是销售人员的“个人财产”,而是公司的“集体财产”,销售人员有一份,销售经理也有一份。当某个销售人员提出离职申请时,销售经理就要及时检查核对销售漏斗,与接替该岗位的销售人员一道进行对接。对于处在漏斗下部(75%成功率)的潜在用户要上门交接,告诉潜在用户从今以后将由某某人负责此项工作;处在漏斗中部(50%成功率)的潜在用户要进行电话交接,要离职的销售人员与潜在用户联系上之后告诉对方,从今以后由某某人负责贵公司的业务,请对方与新的销售人员在电话上认识,并商定下一步的会面时间;对于处在漏斗上部的潜在用户来说,在新的销售人员完成了75%和50%潜在用户的交接之后,就开始进行电话联系,通报对方本公司人员的变化情况,并安排时间详细探讨下一步的业务合作事宜。这样做基本上避免了用户跟着销售人员走的问题,因为购买方的采购人员不可能今天说这家公司的产品好,明天说那家公司的产品好,一旦大家都知道了卖方的人员变动情况,就会形成一种压力,采购人员如果跟着销售人员走,就有串通或受贿的嫌疑。
总而言之,销售漏斗是直销模式有效的管理工具。不同的企业可以根据自身的情况加以改造或发展。这样做有利于赏罚分明,鼓励正气,形成一套规范的销售队伍管理体系。
销售漏斗管理
  系统提供多业务模式的销售管线管理模型,使用者可根据不同的

销售漏斗管理

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业务特点选择不同的管线管理模板,制定阶段任务和接触计划,安排行动日程等。同时,系统可通过“销售漏斗管理”分类跟踪机会升迁状况和机会接触状况;同时,系统提供按公司、部门、人员、时间的“机会升迁状况表”。此功能可以帮助销售经理及时了解和掌握公司、部门和销售人员的销售机会状况,以及机会推进状况,及时发现潜在问题,指导销售。
  系统集成商和增值服务高分销时普遍采用的一个销售工具。斗的顶部是有购买需求的潜在用户,漏斗的上部是将本企业产品列入候选清单的潜在用人漏斗的中部是将本企业产品列入优选清单的潜在用户(两个品牌中选一个)漏斗的下部是基本上已经确定购买本企业的产品只是有些手续还没有落实的潜在用户。漏斗的底部就是我们所期望成交的用户。为了有效地管理自己的销售人员或系统集成商、增值服务商就要将所有潜在用户按照上述定义进行分类,处在漏斗上部的潜在用户共成功率为 25%处在漏斗中部的潜在用户其成功率为50%处在漏斗下部的潜在用户共成功率为75%。

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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