営業リストで業績アップ

業務を効率的に進めよう



業務を効率的に進めよう

業務を効率的に進めよう 働き方改革がスローガンとして日本で掲げられるようになってきました。今までの働き方を見直すことで、ライフワークバランスをより良いものに変化させることを目的に据えています。仕事をすることは、その人の人生を豊かなものにするための手段です。しかし、現代では仕事による過度なストレスによって精神的かつ身体的に追い詰められてしまう人が増えつつあります。また、ストレスによってもたらされる悪影響は、社会全体として大きな損失となっています。

そのような時代を変革させるために、働き方改革に本腰を入れることが一番大切なのです。身近な例を挙げると、営業職の分野で仕事の効率化を促進させる動きが活発になってきています。どのような業務を、どの程度で進捗させれば最大限の効果を獲得することができるのかを多様な議論が交わされています。中でも、営業リストを作成する際に、内容の抜本的な見直しを図ることが重要なテーマになります。営業リストを再編することで、本当に力を入れる営業先を再度リストアップすることが可能になります。仕事の進め方を考えることが、豊かな人生を築き上げる近道です。

営業リストで面談アポ入れのスピードを競う

営業リストで面談アポ入れのスピードを競う 営業部の社員のうち、外回りをする実働部隊の全員に同じ件数の営業リストを配布します。そして、相手先企業の担当者と面談のアポイントを入れる電話を一斉にかけさせます。営業リストは50社程度の営業先候補の企業が電話番号と住所と一緒に掲載されています。誰が一番にかけ終わるか、これは電話をかけるスピードを競う一種の「競争」です。ところが、面白いことが起こります。一番に50社すべてかけ終わった社員が取ったアポイントの数は、わずか2社です。3番目に終わった社員が取ったアポイントの数は10社です。掲載した会社の対応に差があったのではありません。これは、電話をかけた社員のアポイントの入れ方、その喋り方に差があったのです。

仕事にスピードはたしかに大事ですが、丁寧に心を込めて電話するということも大事です。つまり、仕事の速さと丁寧さのバランスが大事ということです。そして、アポイントが取れたら、日時を置かずして、なるべく早めに相手先企業に出向いて行くことが望ましいです。相手先企業の担当者がアポイントを忘れてしまうほど先にアポを入れるのは好ましくありません。できれば「明日にもお会いできませんか」といったくらいの勢いで丁度よいのです。

新着情報

◎2024/5/15

情報を追加しました。
>営業リストの効率的な構築と管理に役立つパソコン活用法
>営業リストの有効利用と名刺管理による関係強化のための戦略
>営業リスト作成時のマナーを押さえたお役立ち情報の紹介
>営業リストを活用した見込顧客開拓のための有用な情報と戦略の提案
>営業リストを効果的に共有するためのお役立ち情報と活用法

◎2022/9/15

情報を追加しました。


>営業リスト作成時の注意点と工夫することとは
>営業リストを業者に委託する場合に注意すべきポイント
>エクセルに対応した営業リストで業務を効率化
>営業リストを無料テンプレートで効果的に作成
>不正に入手した営業リストは違法である理由

◎2019/9/24

業務を効率的に進めよう
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◎2019/7/23

活用するためには下調べ
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◎2019/5/30

営業リストのテンプレ作り
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◎2019/3/22

営業リストを購入する
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◎2019/1/10

同業他社に差をつける営業リスト
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◎2018/11/9

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「リスト 効率」
に関連するツイート
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「これ待ってた!」NotebookLMが個人アカウントでもスプレッドシート読込可能に。 地味ですが超重要な機能アップデートで、分析・リスト管理がスムーズになります。 業務効率化したい人、これは要チェックです。 x.com/chatGPT2kiite/…

AIランナー@NAKA@chatGPT2kiite

集客コンサルティングで見落としがちな「既存顧客の活用」。新規顧客獲得コストは既存顧客の5倍かかります。過去のセミナー参加者へのアプローチを強化することで、集客効率が大幅に改善します。まずは過去参加者リストの整理から始めましょう。

やばいテーマですね✨タスクをリスト化してます。効率も上がった気がします!他のアイデア共有しませんか? x.com/1adann/status/…

Adnan choudhary@1adann

返信先:この問題は、1〜100の整数をランダムに並べたリストを昇順ソートする際、計算量の観点で最も効率的なアルゴリズムを選ぶものです。n=100、値の範囲k=100と小さいのがポイント。 各選択肢の特徴: - Heap Sort: ヒープ構築と抽出でO(n log n)。安定せず、比較ベースで最悪でもO(n log n)。 -

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