銷售獎金如何設計？

一家新型工業產品制造企業的HR 朋友，遇到了一個銷售獎金方面的問題：該公司研發的新型產品目前屬于開拓市場的初級階段，銷售員還無法在短期內為公司產生銷售額。因此，該公司業務領導建議，把“客戶有效拜訪數量”作為考核銷售人員的KPI。

而在“客戶有效拜訪數量”方面，該公司業務領導定義為，見到相應客戶并提供名片或通過一起用餐、喝茶、聚會等方式獲得有效客戶信息。

那么問題來了，這位HR朋友始終覺得這種考核方式太過粗糙，因為單靠客戶的有效拜訪量就可以計算銷售獎金，這種考核辦法最終并不一定會取得銷售業績，存在一定風險。

就這樣，這位朋友和業務領導的意見一時相持不下。

一般的銷售獎金設計無非是兩種：第一種是傭金制，方案非常簡單，銷售人員的獎金和產品銷量直接掛鉤，用銷售額或銷售利潤直接乘以一個傭金比例即可計算出銷售獎金。

另一種叫銷售目標制，KPI設計稍微復雜一點，會包括多個維度的銷售指標，但是最重要的一項仍然是銷量或銷售額。

兩種常見的銷售獎金設計，無論如何變化，都一定會包括最重要的一項指標：即與銷售量相關的最終銷售業績。但是，對于像上述這種情況，公司產品剛開發出來，短期內實現銷量并不現實。

那么，該如何設置相應的獎金對銷售人員起到考核和激勵的作用呢？

獎金框架

首先，我們來看看獎金設計的大框架。

銷售人員的薪酬通常包括底薪+獎金兩部分，其中，獎金又可以分為長期獎金和短期獎金兩種。考核期間在1年時間以上的屬于長期獎金，1年以內的屬于短期獎金（月度獎、季度獎）。

大部分非銷售崗位的白領人員只拿年終獎。而銷售人員因為其崗位的特性，公司需要隨時激勵其產生業績，所以對他們的考核更頻繁，月度或季度獎或許更適合他們。

以筆者現在所在企業的銷售獎金為例，既有與月度銷量掛鉤的月度獎，也有與產品市場占有率掛鉤的季度獎，還有與產品最終盈利、客戶滿意度掛鉤的年終獎。

回到本案例，假如新產品預計至少在一年之后才會發生實際銷量，那么首先可以設計與銷量掛鉤的年度獎金。

在與銷量有關的KPI選擇上，需要具體根據企業的業務性質而定，通常作為KPI的包括銷售額、銷售量、市場占有率、銷售增長、銷售回款等。

筆者曾經經歷過一家公司，該公司從事高科技芯片的設計、制造與銷售。由于該芯片產品的客戶從簽署意向書到實際成交的周期較長，因此，在銷售人員的年度獎金設計上包括兩部分，第一部分是實際銷售訂單金額，占60%，另一部分是產品前期意向簽約金額，占40%。

兩大KPI

接下來再看月度或季度獎金的設計。

假如銷售人員的前期工作依然以客戶拜訪為主，無法考核結果，那就考核過程，重點可以考慮以下幾個因素：

第一，客戶拜訪數量。

用客戶拜訪數量這個KPI的邏輯是：一旦加強對客戶的拜訪數量，未來自然會獲得該客戶的業務。但是，這里的假設需要一個前提：每次拜訪的質量持續一致；有相關證據顯示量變可以導致質變；銷售人員不會在拜訪數量上弄虛作假，等等。

如果沒有這些假設，最后的考核就會淪為此前擔心的那樣，考核過于粗糙，浪費了資源，最后起不到真正帶來銷售的目的。

筆者曾經接觸過一家獵頭公司，該公司有大量的歷史數據顯示，其電話銷售人員每撥打 100個銷售電話會帶來一定比例的真正客戶。后來，他們在每月的銷售獎金中針對這些電話銷售人員的KPI就直接采用電話撥打量。

對于上述案例，假如有歷史數據的話，可以先分析之前的客戶拜訪中，一般拜訪的轉化率是多少。

第二，客戶拜訪質量。

通過以上分析，單純以數量作為KPI是不夠的，還需要保證質量，具體方法如下：

最方便的辦法是分析歷史數據：找出在過往的客戶拜訪中，都有哪些拜訪容易轉化為后來的真正訂單，然后分析這些拜訪都具備哪些特點，將這些特點作為有效拜訪的標準來考核。

在本案例中，因為產品剛新出，并沒有歷史數據可查，因此需要企業自行定義有效拜訪。顯然，按照前述的僅僅獲得客戶的名片或者與其聚會、喝茶是很難定義為有效拜訪的。

筆者從前在政府部門做招商工作的時候，日常工作的其中一項需要大量拜訪客戶，通過客戶拜訪，獲得客戶的投資意向，然后重點跟進那些意向強烈的客戶，幫助其將意向轉化為最終的投資額。每次拜訪回來，領導的要求就是要形成一份有效的拜訪報告，內容包括客戶的業務范圍、負責人聯系辦法、行業特點、投資意向以及跟進方案等。

顯然，對于本案例，HR人員還需要和業務領導深入探討，找出有效拜訪的真正標準，然后以此來考核每名銷售人員的銷售過程，并與月度或季度獎金掛鉤。

因此，對于此類新產品的銷售獎金，整體設計可以是：

總獎金 = 年度獎金 + 月度（或季度）獎金

其中：

（1）年度獎金考核銷售最終結果，建議KPI采用銷售額、市占率、回款率等指標；

（2）月度（季度）獎金考核銷售過程，建議KPI采用經過提煉的有效客戶拜訪標準。

通過以上設計，可以有效地避免銷售人員盲目追求拜訪數量，在客戶拜訪中更加重視客戶質量和結果轉化。