Mitä tarkoittaa rahassa, jos asiakastiedot ovat väärin?

07.03.2019 14:27

Oletko tietoinen siitä, että huono asiakasdata maksaa sinulle jopa miljoonia, tai ainakin satoja tuhansia euroja vuodessa? Tämä on helppo todistaa matemaattisesti. Olen tehnyt B2B-myyntiä IT-alalla 25 vuotta, joista viimeiset 15 vuotta asiakkuudenhallinnan parissa. Yksi kiinnostuksen kohteeni on myynnin mekaniikka. Otan esimerkin B2B-liiketoiminnasta, jonka myyntifunnelin matematiikka menee seuraavasti: 

Tietokannassamme on A kpl potentiaalista asiakasnimeä. Ottaessamme asiakkaaseen yhteyttä saamme käynnistettyä myyntikeskustelun B %:n kanssa. Myyntikeskustelut johtavat tarjouksen jättämiseen C %:n todennäköisyydellä. Tarjouksiemme hit-rate on D %. Tarjouksiemme keskikoko on E euroa.
Kokonaismyyntimme on siis (A x B % x C % x D % x E). 

Miltä näyttää, jos asiakasdata on huonoa?

Jos asiakkaan yhteystiedot ovat väärin, et saa kiinni oikeaa päättäjää. Jos asiakassegmentti on väärä, eli tarjoomasi ei kiinnosta, et saa käynnistettyä myyntikeskustelua. Jos asiakkaalla ei ole rahaa ratkaisullesi, et pääse jättämään tarjousta. Jos asiakkaat ovat sinulle liian pieniä, tarjouksien keskikoko pienenee. Jos asiakkaan profiili ja tarve eivät vastaa tarjoomaasi riittävän tarkasti, häviät tarjouksen.

Entä, jos asiakasdata on hyvää?

Jos asiakkaan yhteystiedot ovat oikein, saat kiinni oikean päättäjän. Jos asiakassegmentti on oikea, saat käynnistettyä myyntikeskustelun. Jos asiakkaan liiketoiminnan tilanne on oikea, pääset jättämään tarjouksen. Jos asiakkaan profiili vastaa tarjoomaasi, tarjouksien keskikoko sekä todennäköisyys voittaa tarjous kasvavat. Hyvä asiakasdata muuttaa siis tekemisesi suuntaa ja laatua: tarjoat oikeaa tarjoomaa oikeille asiakkaille.

Huippuun hiottu myynti

Olen hionut myyntimekaniikkaa asiakkaitten kanssa kymmenen vuotta. Otan laskelmissani huomioon asiakassegmentit, tuloksen ja määrän kasvattamisen. Erottelen nykyasiakkaat ja uudet asiakkaat ja voin tarvittaessa kasvattaa kohderyhmää. Näin muokkaan tarjoomaani haluamani asiakassegmentin mukaiseksi.  Voin laskea datan perusteella paitsi liikevaihdon kasvun, myös tuloksen kasvun.

Parempi laatu, parempi tulos

Ja nyt siihen miljoonan euron laskelmaesimerkkiin. 15 miljoonan operaatio kasvaa 16,9 miljoonaan ja tulos kasvaa 1,5 miljoonasta 2,5 miljoonaan. Ainoa mikä muuttui, oli potentiaalirekisterin laadukkaiden nimien osuuden kasvattaminen 10 prosenttiyksiköllä ja nykyasiakkaiden päivittäminen ja laadukkaiden päättäjätietojen lisääminen 5 prosenttiyksiköllä.

Esimerkissä on huomioitu vain hyvän datan suora vaikutus tekemiseen.

Oman kokemukseni pohjalta uskon, että hyvän datan ansiosta myös tekemisen laatu – enemmän keskusteluja, parempi tarjooman osuminen, isommat tarjoukset, parempi hit-rate, parempi kate – paranee.

Varmaan arvaatte, mitä tulokselle tapahtuu, kun tämäkin ulottuvuus otetaan huomioon. No, kasvaahan se!

Jutun on kirjoittanut Fenix Solutionsin (osa Elisa D365 liiketoimintaratkaisuja) Head of sales Mikko Nordblom. Fenix Solutions on Elisan omistama Microsoft Dynamics CRM ratkaisujen kumppani, joka on toteuttanut Alma Talentin plugin -ratkaisun Dynamics CRM:ään.

Alma Talent auttaa taklaamaan CRM:n haasteita

Oli tavoitteesi mikä tahansa – haluat vaikkapa vain huolehtia oman asiakaskuntasi tietojen ajantasaisuudesta, saada  tietoosi enemmän kontakteja tai löytää ihan uusia asiakkuuksia – meiltä löytyy aina ratkaisu. Tietohuoltomme on helposti integroitavissa kaikkiin CRM-järjestelmiin.

Kirjoittaja Mikko Nordblom

Aiheeseen liittyvää