銷售團隊都面臨著使用各種策略和系統(tǒng)來支持他們的工作的挑戰(zhàn)。即使是最成功的杭州平面設(shè)計公司銷售團隊也必須找到解決方法來獲取完成更多交易所需的數(shù)據(jù)。必須收集、分析和優(yōu)先處理數(shù)據(jù)會減慢銷售周期，并成為達成交易的制約因素。銷售整合有可能徹底改變銷售周期并提供比以往更高的贏率。

銷售集成簡化了復雜的銷售策略

復雜的制造和服務(wù)公司通常具有較長的銷售周期和許多決策者參與采購過程。除此之外，這些類型的公司經(jīng)常根據(jù)客戶的獨特要求定制他們的產(chǎn)品和服務(wù)，并且對杭州平面設(shè)計公司核心系統(tǒng)更緊密的銷售集成的需求變得很明顯。通過將客戶關(guān)系管理 (CRM)、配置、價格和報價 (CPQ)、營銷自動化、定價和服務(wù)系統(tǒng)集成在一起，復雜的制造商和服務(wù)公司成功地提高了贏率，擴大了交易規(guī)模并節(jié)省了整個組織的時間。

以下四種銷售集成方法成功地擴展了復雜的銷售策略：

通過集成跨平臺的 CPQ、合同管理和訂購系統(tǒng)，實時自動化所有銷售渠道的提案和報價流程，從而加快銷售周期。制造商正在為其銷售團隊配備可隨時從任何設(shè)備訪問的移動應(yīng)用程序，以提高他們的銷售效率。這些基于云的移動應(yīng)用程序使銷售團隊能夠生成報價、響應(yīng)合同、定價和產(chǎn)品查詢，并對客戶做出更快的響應(yīng)。遵循這一戰(zhàn)略的公司正在獲得以下結(jié)果：

如果您是 B2B 營銷人員，您可能會定期閱讀調(diào)查報告。杭州平面設(shè)計公司已成為提供營銷相關(guān)服務(wù)和/或技術(shù)的公司的流行營銷工具。調(diào)查報告可能是有關(guān)營銷趨勢、實踐和技術(shù)的寶貴信息來源，但它們也可能產(chǎn)生誤導。也許更準確地說，調(diào)查結(jié)果和報告可以讓我們很容易得出不準確的，或者至少是不合理的結(jié)論。

去年春天發(fā)表的一份調(diào)查報告很好地說明了我的觀點。出于顯而易見的原因，我將這項研究稱為“PA調(diào)查”和“PA報告”。我使用這份報告，不是因為它特別有缺陷，而是因為它與我審查的許多研究報告相似。

PA 報告由一家知名杭州平面設(shè)計公司編寫，PA 調(diào)查的主要重點是展示預測分析對 B2B 需求生成過程的影響。PA 調(diào)查由預測分析技術(shù)的領(lǐng)先提供商之一贊助。

PA 調(diào)查要求參與者將其需求生成過程的有效性評定為有效、中性或無效。然后，PA 報告提供的數(shù)據(jù)顯示預測分析的使用與需求生成績效之間的相關(guān)性。下表顯示了該數(shù)據(jù)：PA 報告包含關(guān)于預測分析對需求生成性能的影響的非常有力的陳述。例如：“總體而言，不到三分之一的研究參與者報告說，他們的 B2B 需求生成流程能夠很好地滿足目標。但是，當應(yīng)用預測分析時，流程性能會飆升，在一半以上的時間內(nèi)有效地實現(xiàn)了為其設(shè)定的目標。”（原文重點）

PA 報告沒有明確指出預測分析是提高需求生成性能的唯一原因或主要原因，但它非常接近。問題是：PA 調(diào)查的結(jié)果是否支持這樣的結(jié)論？

數(shù)據(jù)分析的基本原則之一是相關(guān)性并不意味著因果關(guān)系。換句話說，數(shù)據(jù)可能表明兩個事件或條件在統(tǒng)計上是相關(guān)的，但這本身并不能證明其中一個事件或條件導致了另一個。許多調(diào)查報告用大量篇幅描述相關(guān)性，但大多數(shù)都沒有提醒我們相關(guān)性并不一定意味著因果關(guān)系。

我懷疑我們中的任何人都會爭辯說，緬因州的離婚率與人造黃油的消費之間存在因果關(guān)系，盡管相關(guān)性很強。這兩個“變量”只是沒有常識關(guān)系。

但是，當兩個事件或條件在統(tǒng)計上也高度相關(guān)時，如果存在似是而非的常識性關(guān)系，杭州平面設(shè)計公司就會強烈傾向于推斷一個事件或條件導致另一個事件或條件。不幸的是，這種人類傾向會導致我們在實際不存在因果關(guān)系的情況下看到因果關(guān)系。

許多與營銷相關(guān)的調(diào)查都集中在狹窄的范圍內(nèi)，這也可能誘使我們得出錯誤的結(jié)論。PA 調(diào)查的結(jié)果確實表明，預測分析的使用與杭州平面設(shè)計公司的需求生成過程的有效性之間存在相關(guān)性。但是，還有哪些其他因素可能對這組受訪者所經(jīng)歷的需求生成有效性做出了貢獻，與使用預測分析相比，這些其他因素有多重要？

例如，PA 報告沒有說明調(diào)查參與者是否被問及他們的需求生成預算的規(guī)模，或者杭州平面設(shè)計公司在典型年份運行的需求生成計劃的數(shù)量，或者在他們的需求生成工作中使用個性化。如果這些數(shù)據(jù)可用，我們很可能會發(fā)現(xiàn)所有這些因素也與需求生成績效相關(guān)。

這里有幾個重要的教訓。首先，每當調(diào)查報告表明或暗示某種改進的營銷績效與特定營銷實踐或技術(shù)的使用相關(guān)時，您應(yīng)該提醒自己相關(guān)性并不表示因果關(guān)系。其次，重要的是要記住，營銷的任何主要方面的表現(xiàn)很可能是由幾個因素造成的，而不僅僅是任何一份調(diào)查報告中提到的因素。

最后一條評論。盡管我剛剛寫過，但我實際上相信預測分析可以提高 B2B 需求生成性能。然而，杭州平面設(shè)計公司還沒有可靠和令人信服的證據(jù)，說明預測分析將產(chǎn)生多少改進，以及可能需要哪些其他實踐或技術(shù)來產(chǎn)生這種改進。