Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Делимся опытом:
База знаний по пре-сейлам
компании ТриниДата
Для чего мы сами используем свою СУЗ: 1
1. Определить наши недоработки в ходе пре-сейлов.
2. Найти способы отработки возра...
В СУЗ создана простая онтология: 2
Наличие признака
«Доказано заказчику»
или «Принято
заказчиком»
Элементы этого типа
имею...
Как выявить наши недоработки? 3
Не всегда известно заранее, в чем состоит интерес заказчика. В таких случаях сначала мы пр...
Результат выполнения запроса: 4
Выводы
из этих
случаев мы
действительно
сделали.
Как найти способы отработки возражений? 5
Теперь выявим предложения, к которым заказчик выдвинул контраргумент,
для которо...
Как предсказать возможные проблемы? 6
У интересов заказчика в модели
есть собственная классификация.
Один из наиболее очев...
Как предсказать возможные проблемы? 7
Результат содержит, например, такие причины:
 Собственный отдел ИТ блокирует работу...
Проанализируем положительный опыт! 8
Предположим, мы хотим
предложить заказчику продукты
Onto.pro и АрхиГраф.MDM.
Построим...
Проанализируем положительный опыт! 9
Результаты запроса:
Нажав на каждое из преимуществ,
получим список презентационных
ма...
Система управления знаниями для анализа продаж
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Система управления знаниями для анализа продаж

2,531 views

Published on

Как мы используем базу знаний для анализа опыта пре-сейлов.

Published in: Data & Analytics
  • Be the first to comment

Система управления знаниями для анализа продаж

  1. 1. Делимся опытом: База знаний по пре-сейлам компании ТриниДата
  2. 2. Для чего мы сами используем свою СУЗ: 1 1. Определить наши недоработки в ходе пре-сейлов. 2. Найти способы отработки возражений заказчика. 3. Понять, какие продукты нуждаются в совершенствовании маркетинговых материалов, и в чем именно их нужно улучшить. 4. Выявить самые «выигрышные» в глазах заказчика аргументы. 5. Понять, какие пре-сейлы закончились неудачей по объективным причинам, а какие – по субъективным. 6. Начиная новый пре-сейл, заранее выявить наиболее вероятные проблемы, которые следует отработать. 7. Выявить преимущества конкретных продуктов, оказавшиеся решающими для заказчика в прошлых продажах, и получить презентационные материалы по ним.
  3. 3. В СУЗ создана простая онтология: 2 Наличие признака «Доказано заказчику» или «Принято заказчиком» Элементы этого типа имеют собственную внутреннюю классификацию
  4. 4. Как выявить наши недоработки? 3 Не всегда известно заранее, в чем состоит интерес заказчика. В таких случаях сначала мы предлагаем те или иные идеи, которые с нашей точки зрения несут ценность для заказчика. Если заказчик соглашается с тем, что достижение названного нами результата для него интересно – это первый шаг к формулированию успешного предложения. Следовательно, интересно выявить пре-сейлы, в которых заказчик подтвердил наличие у него того или иного интереса или задачи, но предложение в конечном счете не было им принято. Скорее всего, это наши недоработки. Запрос построим так: Имеется предложение для удовлетворения определенного интереса заказчика, И интерес подтвержден заказчиком, И предложение не принято заказчиком.
  5. 5. Результат выполнения запроса: 4 Выводы из этих случаев мы действительно сделали.
  6. 6. Как найти способы отработки возражений? 5 Теперь выявим предложения, к которым заказчик выдвинул контраргумент, для которого существует способ опровержения. Запрос будет таким (режим «Поиск по связям»): Результат запроса: Нажав на причину неудачи, увидим способ отработки возражения.
  7. 7. Как предсказать возможные проблемы? 6 У интересов заказчика в модели есть собственная классификация. Один из наиболее очевидных и часто встречающихся в наших пре-сейлах интересов – «снизить затраты на интеграцию информационных систем». Предположим, мы начинаем новый пре-сейл, в котором заказчик демонстрирует такой интерес. Посмотрим, по каким причинам заканчивались неудачей сделки, в которых заказчик подтверждал наличие у него такого интереса. Запрос будет таким:
  8. 8. Как предсказать возможные проблемы? 7 Результат содержит, например, такие причины:  Собственный отдел ИТ блокирует работу с подрядчиками, предпочитая делать все своими силами (Субъективная, организационная причина).  У заказчика нет действительной заинтересованности в снижении объемов и стоимости работ по интеграции (Несоответствие поставленных и решаемых задач).  Уже идет создание собственного решения для той же проблемы, но без семантики (Объективная причина). Посмотрев на эти причины, и исключив те, которые заведомо возникли только в одной конкретной организации, можем сделать вывод о том, на чем следует сосредоточиться при работе с заказчиком.
  9. 9. Проанализируем положительный опыт! 8 Предположим, мы хотим предложить заказчику продукты Onto.pro и АрхиГраф.MDM. Построим список принятых предложений, содержащих эти продукты, и выведем список преимуществ, которые сыграли роль в их успехе: Запрос будет таким:
  10. 10. Проанализируем положительный опыт! 9 Результаты запроса: Нажав на каждое из преимуществ, получим список презентационных материалов, в которых оно представлено и обосновано. Другими интересными кейсами мы готовы поделиться в частной демонстрации 

×