Работа, приносящая удовольствие, создает условия получения информации из окружающего мира, это одна из составляющих здорового образа жизни и самый короткий путь от новичка до профессионала (иерархия потребностей А. Маслоу). Об уставших слонах в первой главе.
Отличие второй версии книги – иллюстрации. В первой версии иллюстрации в виде самостоятельно выполненных цветными карандашами и красками рисунков. Цель начинающим – изучить предмет, зарисовывая интересующую информацию из книги, максимально эффективнее её запомнить. Цель книги – изучить и начать применять техники и приемы в телемаркетинге.
«Для запоминания и в дальнейшем применения понравившихся блоков воспользуйтесь карандашами и красками, рисуйте ярких героев, придавайте им поведение и действия, которые описывает блок. Транслируйте своих героев на события и истории, которые Вам известны и ярко запомнились. Метод создания образов применяется в техниках запоминания и дает хорошие результаты».
Книгу начали читать профессионалы, рекруты и руководители продажников. Они оставили отклики с предложением для начинающих осваивать предмет при поиске работы: изучают «на ходу» профессию менеджер по продажам, используют чаще ручку и блокнот. В этой версии иллюстрации в виде графики под ручку. О данной практике изложено в главе «Приложения».
Основная цель книги осталась прежней – в сжатой форме представить применяемые продажниками навыки.
Время профессионалов дорого, если книга послужит для отбора будущих продажников, самостоятельно изучающих и находящих информацию сленгового названия, книга выполнит свою цель. Набирая в Google «книга Телемаркетинг», выходит второй в рейтинге страниц. Для достижения цели жду от Вас предметных негативных отзывов.
Удача улыбается подготовленным.
Артур Уэлсли Уэллингтон
Настрой на работу – первое и одно из самых важных действий в подготовке. Работа должна приносить удовольствие, эмоции передаются интонации голоса и подсознанию адресата. Одна из классических историй продажников.
Встречаются два мужика. Один спрашивает: «Как жизнь?»
– Отлично! Купил слона: дети в восторге, жена его обожает, грядки поливает, на крышу бревна таскает, колодец чистит.
– Потрясающе! Слушай, продай, а?
– Нет, он же вроде как член семьи.
– Ну, пожалуйста!
– Хорошо.
Через месяц:
– Ну что, как слон?
– Что случилось?
– Да слон этот, будь он неладен.
– А что слон?
– Да весь дом разломал, весь сад изничтожил, дети его боятся, спать по ночам невозможно – трубит проклятый. Соседи жалуются. Дома вонь жуткая, жена ушла, любовница тоже. Деньги кончаются с пугающей скоростью… Делом заниматься некогда – только и успеваю чинить то, что этот проклятый слон ломает.
– Неет, с таким настроением ты слона не продашь!!!
Цель продавца – заключить сделку, общение с покупателем – это средство продажи. Чем меньше времени и энергии продавец затрачивает на заключение сделки, тем выше прибыль. Для сокращения ошибок при общении с клиентом по достижении цели продажи разбивают на этапы, которые можно контролировать и анализировать для эффективности. Для анализа и корректировки чаще используют период в рабочую неделю: день не дает полной картины предпочтений покупателей, месяц – долгий срок, по истечении которого среднестатистический человек забывает часть событий и реакцию на них, что не позволяет их анализировать. Из этапов продаж образуется воронка продаж, путь клиента от первого контакта с Вами до заключения сделки.
Схематически воронку продаж можно изобразить как отсеивание n-клиентов при прохождении этапов продаж (цифры условные).
Воронка продаж
В начале подготовки изучается товар как объект удовлетворения потребностей для определения мишеней воздействия. Условно выделяются потребности – страх, престиж, выгода (более подробно рассмотрим потребности в главе «Выявление потребностей»). Продавец, у которого позитивные эмоции на товар, эффективнее продает: сказывается эмоциональный фон, передающийся покупателю. После выявления потребностей описываются идеальные клиенты по четырем типам мышления (типы мышления – глава «Установление контакта»), основываясь на личном опыте. В крупных компаниях для определения типов клиентов применяют маркетинговые исследования, определяющие цели влияния. В дальнейшем, после получения информации о поведении клиента по удачной сделке, реакция поведения сравнивается с идеалом и идеал корректируется. Процедура создает картину внутреннего мира клиента, выделяющую действия и фразы (якоря), на появление которых можно применять логарифм действий, который привёл к удачному завершению сделки.
![](data:image/jpeg;base64,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)
Якорь – НЛП определяет как «стимул-реакцию», впервые была обнаружена советским ученым Иваном Павловым.
Эксперименты Павлова. В 20-х годах XX века Иван Петрович Павлов и его научная команда проводили свои эксперименты на биостанции, расположенной в поселке Колтуши под Ленинградом. Одно из самых важных открытий Павлова – это разделение всех рефлексов на безусловные, например моргание, и условные, приобретенные. Своё открытие Иван Павлов сделал, наблюдая за собаками, за их слюноотделением. Во время экспериментов Павлов обратил внимание на то, что у собак выделяется слюна при появлении ассистента в белом халате, приносившего еду собакам. Иван Петрович Павлов выдвинул теорию, что рефлекторное выделение слюны у собак происходит на конкретный раздражитель: белый халат, который собаки ассоциируют с пищей. Чтобы подтвердить свою теорию, Павлов провел ряд опытов, где раздражителем выступали звуковые сигналы и – в ряде экспериментов – световые. Например, после нескольких ударов метронома собак кормили, в последующем после нескольких ударов метронома у собак выделялась слюна. В дальнейшем опыты по выработке условных рефлексов неоднократно находили практическое применение. Условный рефлекс в НЛП называется ЯКОРЬ.
Якорями в телемаркетинге можно назвать определенным образом произнесённые слова, имена.
Скрипт продаж – алгоритм заранее продуманных действий или запрограммированная последовательность действий. Технология, позволяющая более плодотворно проводить переговоры, продвигаясь к намеченным целям и экономя драгоценное время. Примерный алгоритм скрипта содержит этапы:
• цель контакта;
• выход на лиц, принимающих решение (ЛПР);
• индикация потенциала клиента;
• выявление потребностей;
• презентация;
• обработка возможных возражений;
• завершение переговоров.
Алгоритм скрипта зависит от цели контакта, алгоритмы действий в главе «Презентация».
Создавая скрипт, используют для удобства шпаргалку на листе А4 с инструкцией по применению речевых блоков на часто встречающиеся возражения в этапах продаж. Более продвинутые скрипты блок-схемы на нескольких листах А4, и самые продвинутые – автоматические: ставя отметку на близком по смыслу вопросе, переходите на речевой блок ответа. Классическая ошибка – когда включают максимум речевых блоков на возражения в каждый этап, скрипт призван помочь при контактах менеджеру, стоит применять «закон Миллера»: кратковременная человеческая память не может запомнить и повторить более 7+2 элементов. Общее приветствие и на каждом последующем этапе максимум 7 речевых блоков на часто встречающиеся возражения.