建立科学的数据化管理体系
不管你是高层的首席执行官还是基层的主管，都曾面临一个问题：销售部门和人事部门收集好了销售数据，存在计算机里，时间一长就形成了一个很大的数据库。这里面有已经成交的客户资料，有还未成交但是未来有可能成交的客户资料，还有基本不可能成交的客户资料。面对这些繁杂的资料，很多管理者都不知道该怎么处理。
如果你的公司出现了这个问题，说明你们在日常工作中的数据化管理做得不够科学。庞大数据库的存在应该是为我们服务，而不是让我们头疼。数据化管理工作做得不够好，会非常影响工作效率，也会在无形中流失很多业绩，给管理带来不可预期的麻烦。
有学员曾跟我说，他的团队一直在做数据化管理工作，可是效果却不太好。于是我问他是怎么做的，他的答案是：文职人员把每个员工的录入量、拜访量、成交量统计出来，然后交由他审阅。听到这儿，我告诉他，他做的并不是数据化管理，而是检查数据。
数据化管理涵盖的内容除了这些以外，还应该包括大量的初始数据，如拜访量、客户数量等；还要有大量的转化数据，如增长率、转化率等。科学的数据化管理不只是看一看，而是要认真研究；不是粗浅的几个数字，而应该是详细的表格和大量的信息。
我知道，科学的数据化管理对于传统的企业管理者来说还是一个相对新鲜的概念。他们大多只会关注销售人员的业绩完成情况，至于记录业绩数据和客户资料基本不在他们的考虑范围之内。当然，也有一些管理者已经知道了这些数据的重要性，也叮嘱了销售人员要把数据记清楚，但是他们缺乏科学的管理手段。针对这两种管理情况，我提炼出三个问题，这三个问题基本上涵盖了数据化管理的所有内容。
为什么要管理 通过数据分析进行管理一般来说，公司的销售部人员是这样分级的：销售总监管理大区经理，大区经理管理区域经理，区域经理管理主管，主管管理销售人员，这是常见的四层架构。如果公司的规模相对较小，一般三层架构就够了。因为多一层架构，事务的上传下达就多了一道程序，工作效率就会下降很多。
进行数据分析和管理正是与公司的这种人员设置有关。比如，主管看到某个销售人员业绩非常好，但是通过检查他的客户资料发现他收集了大量没用的客户资料，这才知道他的客户转化率很低，只是碰运气才拿到了这么好的业绩。如果主管没有检查和分析他的数据，到了下个月他的业绩突然一落千丈，很可能主管会被打击得措手不及，还不明白为什么突然变成这样。
主管是这样，区域经理是这样，大区经理同样也是这样。如果没有数据分析，就很难看出问题，而有了数据化管理，一切都会变得一目了然。数据管理工作虽然烦琐，却是不能省略的。存储在CRM系统中的数据不能只作为成交、管理的依据，还应该作为分析的依据。
通过数据分析提升效率如果你是一家公司的销售总监，当你把全国的销售数据拿来看的时候，就会发现一件事：无论全国哪个区域，只要数据差异化很大，那里的大区经理到区域经理再到销售主管，肯定对团队的掌控也非常糟糕，或者这段时间在管理上出现了严重的问题。
对数据的掌控力常常就是对团队的掌控力。根据数据发现问题、及时解决问题是对团队效率的保证，也是让团队稳定进步的有效方式。
管理哪些内容销售工作的重要数据基本上大同小异，不过，每家公司还是要根据实际的经营模式和发展阶段，找到对自己公司重要的数据，不能照搬别的公司的数据化管理方式。
重点关注的内容包括但不限于：销售人员单位时间（年、月、日）完成的订单数量，A、B、C三类客户的数量，有效预约量，有效拜访量，等等。
比如，有一个销售员，一个月的新增客户数量是300个，拜访总量100个，A类客户30个，B类客户30个，然而他的成交数量只有3个。从这里管理者就可以看出他的新增客户和客户分类有问题，他很有可能存在虚报数据的情况，或者他的客户分类没有做到位。
再比如，一个销售人员上个月新增了300个客户，成交了6单；这个月新增了200个客户，成交了4单，说明他的有效客户定位相对比较准确，成单率也比较稳定。
根据现有数据，管理者还可以进行数据预测，分析出未来企业或者个人的成长路径。数据是对现在工作情况最直观的显示，管理人员不仅要眼观六路，还要深谋远虑，要对未来做出精确的预估，根据数据有效地做出这一阶段的工作计划。
总之，从数据上我们能看到太多的信息，建议大家好好使用数据，不要让数据变成单纯的客户信息记录。
怎么管理在我看来，成功的管理者都应该组织一个优质的早会。在早会上，他们要对公司的数据进行细致的检查、分析和询问。
在阿里巴巴的早会上，高管会看团队前一天所有的数据，销售经理会汇报本区域里的详细数据。数据通常用不同的颜色标出来，黄色一般代表数据不达标，如果管理者看到标成黄色的数据，一定会询问区域经理具体情况，并督促他们注意并及时改善。阿里巴巴以前一周进行一次数据分析，分析之后会进行一次更新，现在已经改成每天进行一次数据分析了。
数据化管理要科学，从销售人员录入的时候就要求所有信息真实准确，分析过程也要客观。要知道，数据是企业未变现的资产，而数据化管理的客观性也是资产实现最大转化率的前提。
数据化管理还应该有相关的制度做保障，由专人负责，比如制定《数据管理办法》《数据管理责任制度》等，然后根据这些制度来建立专门的奖惩制度。
对于盲目管理、不讲究方法的人，有一句话形容他们很合适，“决策时拍脑袋，指挥时拍胸脯，失误时拍大腿，追查时拍屁股”。仅凭观察对市场进行预测和判断可能会有一定偏差，只有建立在数据之上的预测和判断才能达到精准的要求。