Myyntijohtaja: Miksi myyjäsi eivät myy parhaille asiakkaillesi?

Myyntityössä törmää usein tilanteeseen, jossa myyjät päätyvät työskentelemään asiakkaiden kanssa, joiden kanssa on mukavinta työskennellä, eivätkä niiden kanssa, jotka todennäköisesti ostavat eniten.

Taustalla on usein yksinkertaisesti se, ettei myyjä voi itsekään tietää, kuka asiakas on potentiaalisesti paras. Dataa usein on, mutta ei oikeassa muodossa.

⇨ Oletko jo Salesforce-käyttäjä? Lue täältä lisää, miten Data Cloud antaa lisäpotkua Salesforcen käyttöösi – ja myyntiisi!

Myyjät eivät tiedä, kenelle pitäisi myydä

Monissa yrityksissä on valtavia määriä asiakastietoa, mutta se on usein siiloutunutta ja hajallaan eri järjestelmissä. Tämän takia myyjät eivät välttämättä tiedä, ketkä ovat potentiaalisimpia asiakkaita. Tiedon sirpaleisuus estää myyjiä näkemästä kokonaiskuvaa ja keskittymästä niihin asiakkaisiin, jotka tuovat eniten arvoa yritykselle.

Ja vaikka asiakasdata saataisiin yhteen paikkaan – tai se olisi siellä jo valmiiksi – siitä ei ole hyötyä, jos se ei ole helposti myyjien käytettävissä ja hyödynnettävissä. Myyjä harvoin kuitenkaan on data-analyytikko.

”Myyjä harvoin kuitenkaan on data-analyytikko.”

Datan määrä voi olla valtava ja myyjät saattavat kokea sen hallitsemisen ylivoimaiseksi. Tärkeintä on, että data on esitetty helpossa ja ymmärrettävässä muodossa, jonka avulla myyjät voivat tehdä nopeita ja perusteltuja päätöksiä.

Myyjää auttava tekoäly vaatii dataa

Aikaisemmin suurten datamassojen hyödyntäminen on vaatinut käytännössä data-analyytikkoja, jotka rakentavat datasta esimerkiksi asiakkaiden käyttäytymistä ennustamaan pyrkiviä malleja. Yksi tekoälyn hyödyistä on se, että se on tuonut tällaiset mallit muidenkin kuin vain isoimpien yritysten käyttöön.

Tekoäly voi auttaa myyjää kohdentamaan ajankäyttöään paremmin; se auttaa muuttamaan valtavat datamassat ymmärrettäviksi suosituksiksi, kuten esimerkiksi liidien ja myyntimahdollisuuksien pisteytyksiksi.

”Tekoäly auttaa muuttamaan valtavat datamassat ymmärrettäviksi suosituksiksi”

Tekoäly tekee suosituksensa kuitenkin datan avulla. Mitä enemmän dataa on käytettävissä, sen parempia suosituksia voidaan saada. Palaamme siis edelleen edellisen kohdan haasteeseen: siiloutunut data on saatava yhteen paikkaan.

Laita data ohjaamaan myyjän työtä

Kun kaikki olennainen asiakasdata on kerätty yhteen paikkaan, voidaan sen pohjalta rakentaa esimerkiksi erilaisia pisteytysmalleja tai hyödyntää tekoälyä suositusten tekemiseen.

Kuitenkin vasta kun data esitetty myyjille ymmärrettävässä muodossa, voi se ohjata myyjän työtä. Tämä ei tarkoita pelkästään sitä, että myyjät tietävät, kenen kanssa heidän pitäisi työskennellä, vaan myös sitä, että he voivat nähdä, miten he voivat parhaiten palvella näitä asiakkaita.

Erilaisia konkreettisia esimerkkejä datan hyödyntämisestä myynnissä ovat mm.

Erilaiset pisteytysmallit, jotka kertovat, mitä liidiä tai myyntimahdollisuutta myyjän kannattaa priorisoida, tai mikä nykyisistä asiakkaista ostavat todennäköisimmin.
Erilaiset suositukset siitä, minkä prospektien tai asiakkuuksien kanssa myyjän kannattaa työskennellä saavuttaakseen tavoitteensa.
Erilaiset suositukset siitä, mitä asiakkaille kannattaa myydä, esimerkiksi osana tarjousta tai lisä- ja ristiinmyyntimahdollisuuksina.
Täysi näkyvyys asiakkuuteen: esimerkiksi tilausten tilanteet, tiketit, palautteet, reklamaatiot, reaktiot markkinoinnin toimenpiteisiin jne.
Olemassa olevan datan rikastaminen ulkopuolisilla lähteillä.
Yhteenvedon tekeminen asiakkaasta ennen tapaamista.
Ennusteet.

Kuinka tähän tilanteeseen päästään sitten käytännössä? Jos käytössäsi on jo Salesforcen CRM Sales Cloud, onnistuu tämä nopeasti Data Cloudin avulla. Voit lukea lisää Data Cloudista ja jättää yhteydenottopyynnön täältä, tai olla minuun suoraan yhteydessä, jos haluat lisätietoa. Tästä voit varata ajan suoraan kalenteristani.