ТРЕНИНГ
Работа с дебиторской задолженностью в агросекторе
Работа с дебиторской задолженностью в агросекторе
Дебиторская задолженность изначально формируется на уровне мышления сотрудников, и лишь затем отражается на балансе компании.
Чтобы снизить негативные последствия от долгов, требуется системная и планомерная работа.
Данный курс дает системный подход к работе по недопущению и взысканию дебиторской задолженности при работе с сельскохозяйственными предприятиями и дистрибьюторами.
В тренинге разбираются основы переговорного процесса при взыскании задолженности, даются основные отличительные черты, отрабатываются некоторые техники.
В тренинге разбираются основы переговорного процесса при взыскании задолженности, даются основные отличительные черты, отрабатываются некоторые техники.
Тренинг дает понимание:
- Почему появляется задолженность?
- Как не допустить задолженности клиента
- Как вернуть задолженность и сохранить рабочие отношения с клиентом.
- Как противостоять манипуляциям покупателя?
- Как понять, когда можно пойти на уступки, а когда не стоит?
- Как преодолеть дискомфорт, который возникает при разговоре с клиентом о возврате долгов?
Тренинг подходит:
- для опытных региональных представителей по продажам, прошедших базовый курс (основы переговорного процесса).
- руководителям и маркетологам, заинтересованным в анализе успешных сделок и поиске новых путей повышения эффективности продаж.
В результате участники научатся:
- строить отношения с клиентами правильно с самого начала, чтобы не было проблем с оплатой;
- оценивать, прогнозировать и избегать рисков для компании в работе с клиентами;
- правильно вести переговоры с клиентом, у которого имеется задолженность по оплате;
- находить подход к должнику (переговоры, уступки), но при этом не терять VIP-клиентов после того, как они вернут деньги;
- использовать профилактику, чтобы общение с клиентами оставалось эффективным;
- грамотно работать с клиентами и в сезон, и когда спрос ниже.
Записаться на тренинг:
Заполняя форму Вы даете согласие на обработку персональных данных.
