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9LB1227H1H05 12038現貨9LB1227H1H05

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產品價格: 0.1/人民幣 
最后更新: 2017-05-01 23:15:52
產品產地: 本地
發貨地: 深圳 (發貨期:當天內發貨)
供應數量: 不限
有效期: 長期有效
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    產品詳細說明

    品牌:日本三洋SANYO

    型號:9LB1227H1H05

    電壓:27V

    電流:0.2A

    尺寸:120*120*38散熱風扇現貨














































    意義。
    撥打狀態:撥打狀態就是該營銷數據中的電話號碼等聯絡方式在聯絡后的接通狀況。通常我們能夠依據下圖所示的狀態來標注。
    標注了撥打狀態的數據就具有了進一層的意義-----數據的生命力。那些屬于永遠也無法接通的數據就全部從TSR這里 “Cancel”掉,再也不要調出來占用TSR的時間;“忙音/通話中”的數據需求優先給予“錯時撥打”的注重,由于這種狀態標明這個電話仍在運用中,繼續聯絡的接通可能性也將是最大的!順便說一下,關于需求“繼續聯絡”的數據,應該采用“錯時撥打”的方式。所謂錯時撥打主要是錯開工作日及非工作日,或錯開白晝時間及晚上時間。只要經過“工作日撥打”、“非工作日撥打”、“白晝時間”及“晚上時間”的錯開撥打,才能夠做到數據資源的有效應用。
    再來看一下“銷售狀態”。銷售狀態只針對電話接通并且找到聯絡人的數據而停止標識的三種狀態: 
    • 勝利:電話銷售勝利
    • 待跟進:聯絡人需求思索,或銷售未完成,需求進一步跟進
    • 回絕:聯絡人不承受銷售的產品或效勞,電話銷售失敗
    以上三種狀態很容易在電話營銷的運用過程中標識。這里需求留意的是,對“待跟進”以及“回絕”這兩種狀態的關注。針看待跟進數據,我們更希望可以理解招致用戶需求思索的要素主要是哪些方面?產質量量?產品價錢?還是售后效勞?只要控制了這些信息,我們才干夠愈加熟習數據屬性,并且有針對性的設計銷售腳本,來應對這類需求“待跟進”的用戶。
    同樣,回絕的用戶我們也需求找出用戶回絕的主要緣由有哪些,經過與數據屬性的對應,采取有效措施進步銷售的勝利率。
    第三項關注:數據的應用
    經歷通知我們,數據是不需求均勻分配給每一個TSR的,由于不同的TSR對數據的運用狀況不同。在分配數據時我們應該依據每一個TSR對數據的運用狀況來實時停止有效的調控。
    這時,有兩個參數能夠協助我們完成營銷數據的調控:“勝利接觸率”、“待跟進率”。以下分別引見。
    勝利接觸率=接觸到的用戶數據總和/接通數據總和×100%。勝利接觸率是判別數據有效性的一個指標。經過勝利接觸率來理解所撥打的數據中,有幾數據可以找到聯絡人既銷售對象。勝利接觸率是一個變化的狀態值,隨著數據的二次撥打、三次撥打以至于更屢次的撥打,勝利接觸率會有所進步。為在一定水平上進步數據的有效應用狀況,可設定“最低勝利接觸率”,當所分配數據的“勝利接觸率”低于設定的目的值時,減少新數據的分配,同時請求TSR對未接通數據中的“忙音/通話中”、“無人接聽”停止錯時屢次撥打,以到達進步“勝利接觸率”進而更有效應用數據的目的。
    待跟進率=待跟進的數據總和/接觸到聯絡人的數據總和×100%。依據公式不難了解,“待跟進率”所關注的是在可以找到聯絡人的數據中,有幾數據是需求待跟進的。在對數據分配停止控制的過程中,針對這個指標,需求設定“最高待跟進率”。
    設定“最高待跟進率”。為使數據資源可以很好應用,并且可以及時地與正在思索的聯絡人停止二次銷售,把握住最佳的跟進機遇,我們需求TSR定期看待跟進數據停止追呼。當超越“最高待跟進率”時,則標明該TSR所調用的營銷數據中,待跟進狀態的數據曾經過多,此時需求減少新數據的分配,以使其集中精神跟進有意向但仍在猶疑的銷售對象。
    經過營銷數據中“勝利接觸率”這個指標的控制找到更多的聯絡人,經過“待跟進率”這一指標的控制,找到更多的勝利銷售時機。對這兩個指標的關注,是電話營銷“數據管理”的重要內容。[3] 

    相關著作

    編輯
    書名:數據化管理
    又名:數據化管理:洞悉零售及電子商務運營
    作者:黃成明
    類別:電子商務,數據,管理
    頁數:306
    定價:59.90元
    出版社:電子工業出版社
    出版時間:2014-7
    裝幀:平裝
    開本:16開
    ISBN:9787121234064
    《數據化管理:洞悉零售及電子商務運營》講述了兩個年輕人在大公司銷售、商品、電商、數據等部門工作的故事,通過大量案例深入淺出地講解了數據意識和零售思維。作者將各種數據分析方法融入到具體的業務場景中,最終形成數據化管理模型,從而幫助企業提高運營管理能力。[4] 
    《數據化管理:洞悉零售及電子商務運營》全部案例均基于Excel,每個人都能快速上手應用并落地。[4] 


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