核心内容摘要
Fish Speech 1.5开源生态整合：对接LangChain、LlamaIndex语音输出插件
很多销售人员觉得“只要勤奋地和客户保持联系就能够获得高复购率”于是在节日的时候送上问候不断地推送产品信息然而效果却微乎其微真正高效的跟单依靠的并不是嘴勤而是以数据作为驱动运用精准的时间节点加上个性化的客户触达方式让客户感觉到“你是了解我的”。
打造数据化跟单系统可以分为以下三个步骤
建立客户使用周期档案记录下客户上次采购产品的种类、采购的用量以及产品的消耗周期比如某工厂每个月会使用两百千克的工业胶水消耗周期为三十天。
→ 在第二十五天的时候主动提醒客户“王总按照您的用量来看本周应该要补货了需要为您预留库存吗?”
设置关键行为触发点当客户浏览官网的新品页面时 → 在二十四小时之内向其发送定制的产品方案售后回访评分大于或等于九分时 → 在第七天邀请客户评价并且向其推荐升级服务超过四十五天没有下单 → 给客户发送“老客户专属返单礼包”。
用提供价值来替代单纯的推销每次跟进客户的时候附上一些实用的信息例如行业的成本趋势、相关的工艺优化建议、同类客户的合作案例等。
比如“您的同行A厂使用了我们的新配方之后废品率降低了百分之十八您要不要尝试小批量采购?”有一个润滑油销售团队在引入数据化跟单方式之后复购周期从五十八天缩短到了三十二天在六个月的时间内复购率提升了百分之一百一十。
核心逻辑就是客户并不反感和销售人员保持联系他们只是反感那些“没有意义的打扰”。
当你在适当的时间为客户提供了恰当的信息那么客户复购就会成为一种自然而然的结果。