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销售管家(官方)


4.2 ( 5392 ratings )
Erhverv Værktøjer
Forfatter: New Doone
Gratis

“销售管家”是面向企业销售精细化管理的SaaS产品,通过手机客户端、WEB等通讯形式,为企业提供一个具有移动商务特征的信息、业务沟通的服务平台。完善的管理与营销功能与移动信息技术完美结合,使企业实现低成本管理、高效率沟通的良性循环。
以基层业务代表的移动位置和时间信息、标准化业务流程、终端门店生动化陈列、销售流程闭环管理、数据真实、快速采集为管控核心,通过拜访线路规划、工作过程即时拍照取证、数据即时采集反馈、即时动态数据共享、异常情况即时提醒等管理机制,实现企业对外勤销售人员工作过程即时管控的移动销售高效过程管理系统。

销售管家产品的应用价值:
1)客户化定制、快速部署
可以在成熟的中间件基础上进行灵活的模块搭配、重组以及流程结构定制,从而提供不同的解决方案,满足客户的不同行业特点或不同管理维度的需要。同时,由于“销售管家”系统采用由电信运营商提供通信和信息安全保障的云计算平台方式实施统一的后台支撑,所以企业不需要增加额外的IT设备投入,就可快速部署自己的“销售管家”系统,且具有更高的安全机制。
2)安全的接口扩展
“销售管家”拥有安全的开放性技术平台,具有强大的扩展性,可在较低的投入下实现系统的连续升级。且系统本身所具有的开放性使得管理者能够将“销售管家”与企业原有的信息化系统(如ERP, CRM等)实行对接和同步,这样就大幅提高了企业应用系统的集成度,从而降低了企业信息化的总拥有成本。
3)易于操作的界面
“销售管家”的简便操作方式集多种作业要求于一次完成(包括数据、图片、视频等)上报的操作时间仅需几秒钟,大大提高了一线人员的工作效率;友好的操作界面指示清晰,无需复杂培训,工作人员便可立即使用,开展工作。

销售管家产品的特点:
1)面对外勤人员我们往往需要数据准确、信息及时、科学管理,通过现场信息反馈让您更轻松的管理外勤人员。
2)外勤人员往往工作地点不固定而手机是外勤人员最理想的工作终端,好携带、易使用、低成本。
3)让领导依据及时准确的终端数据进行科学决策,及时准确的数据、科学的营销决策、提交销售业绩。
4)足不出户查看终端门店实景照片/数据,为企业节约管理成本,现场实时反馈、足不出户、节约成本。
5)帮助企业进行精细化管理,提高企业竞争力,粗细化的运营管理、精细化的终端信息、精细化的经营数据。

销售管家产品主要模块:
1)脱岗考勤,基于手机GIS定位功能的应用帮助外勤人员实现无须到公司即可进行考勤签到/退提高员工时间的合理利用。企业管理员透过“销售管家”实时了解外勤人员考勤情况与当前位置,并可对所行走的路线进行回放。
2)实时性数据采集查询模块:使用者可以通过手机端,实时上报卖场的各种销量数据:销售量、销售额、库存数据、补货数据等等,随时随地将销售数据通过移动3G网络提交到后端商业数据管理体系;不同权限的使用者还可通过手机终端或电脑终端,随时随地查阅商业数据的各种汇总和分析。
3)生动化陈列管理模块:利用手机摄像的方式快速采集零售店面内的空间、属性和影像数据,并同步到远程的企业商业系统中,经“销售管家”系统处理,并结合店面其他数据信息,最终形成所需的零售店面的专题图数据、属性报表数据和连续的可环视的影像数据。它完整地记录了摄影时店面内的环境信息以及如堆头、排面、布置、广告等信息,真实立体地反映出零售店内的销售环境。
4)拜访线路规划及绩效考核模块:利用手机终端的GPS定位功能,通过对目标员工的连续的或有针对性的位置定位,该模块设计内容可以将管理的维度细化到工作的开始及完成时间、工作路线的顺序、工作结果的反馈、甚至到路线的确切规划,以便于实时实地考察员工对于工作计划和工作内容的完成情况。
5)实用的终端客户关系管理模块(Retail CRM):该模块包括主要涵盖两方面的基本信息:(1)客户分布与销售信息;(2)竞争对手分布与销售信息。通过统计示意图、地图标注、统计报告等方式直观地展现出来。同时该模块还能实现一些实用的小功能,如客户关怀提醒功能: 如在店面店庆或店面老板生日前期,系统会自动对使用者进行提示,以协助工作人员进行店面关系维护等。
6)交互式在线订单模块:利用移动终端进行订单的实时上报,基于iOS及移动3G技术搭建的订单上报与查看平台最大限度的保证了订单信息的完整性和及时性,在实际使用时,订单审批信息被主动推送和接收,触发手机端背景程序将用户界面主动及时地弹出到手机屏幕上,并通过铃声和振动及时提示用户展开进一步操作,在用户没有相关操作时开始周期性的提示,确保了作业流程的及时性和便捷性。
7)智能商业分析模块:基于“销售管家”系统终端所采集的数据详实、准确、即时、快速等特征,“销售管家”系统后台大量采用了数学分析手段,建立数据的数学模型,提供如矢量销售模型、客户分布统计学特征分析、假设验证等智能商业分析,最大程度地挖掘和再利用海量数据本身的价值,为企业的营销决策提供更为科学化、客观化的依据。