Myynnin data-analytiikka

Myyntitiimi kokoontuneena pöydän ääreen

Millä tavalla johdat myynnin liiketoimintaprosesseja ja kokonaisuuksia?

Myynnin liiketoimintaprosessien johtaminen ja kehittäminen hyödyntäen syntynyttä dataa tarjoaa mahdollisuuksia organisaatioille tehostaa toimintaansa sekä löytää uusia mahdollisuuksia liiketoiminnalle. Hyödynnettävissä on sekä ulkoinen että sisäinen data, joissain tapauksissa erilaisia data brokereita käyttämällä saadaan enemmän dataa vähemmällä manuaalisella työllä.

Kun prosessi toimii hyvin niin tietojärjestelmät eivät ole pelkästään tehdyn työn kirjauksia varten vaan tarjoavat mahdollisuuden suunnitella omaa työtään etukäteen. Tämä myös lisää myynnin data-analytiikassa käytetyn datan arvoa.

Liidit ja myyntisuppilo

Yleisesti ottaen liidivetoinen prosessi tarkoittaa sitä, että myynnille kertyy tietoa sen kohdejoukosta liidien kautta. Liideiksi muodostuu joukko, joka on poimittu organisaation myynnin ja markkinoinnin kohdejoukosta.

Prospektien joukko voi olla näyte siitä koko yhteisesti sovittujen periaatteiden mukaan valikoidusta kohdejoukosta joka myynnillä ja markkinoinnilla on.

Tyypillisesti puhutaan myyntisuppilosta, kun tarkoitetaan eri vaiheessa myynnin prosessia olevia tapauksia. Myyntisuppilo kattaa liideistä tarjoukseen prosessiin.

Liidien kvalifiointi eli valintaprosessi

Liidien laadun ja ostoprosessin tilan tunnistaminen on keskeistä johdonmukaiselle liidien kvalifioinnin prosessille. Liidien kvalifiointi tarkoittaa prosessia, jossa päätetään siitä muuttuuko liidi myyntimahdollisuudeksi vai hylätäänkö se.

Eräs perinteinen liidien kvalifioinnin työkalu on ns. BANT – kriteerit, jotka tarkoittavat seuraavia asioita

  • Budget, onko ostavalla organisaatiolla tai tunnistetulla päättäjällä budjettia
  • Authority, onko tunnistettu päättäjä todellinen päätöksentekijä vai enemmän näiden päätöksentekijöiden asioidenhoitaja
  • Need, ostavan organisaation tarpeet mahdollisimman laajasti ymmärrettynä suhteessa tarjoamaan
  • Time, millainen on ostoprosessi ajallisesti

Taustalla kannattaa rakentaa data-analytiikkaan perustuva johdonmukainen prosessi, jotta kaikille myyntiä tekeville on selvää käytetyt perusteet.

Myyntimahdollisuuksien data-analytiikka

Myyntimahdollisuuksien määrä, niiden onnistumistodennäköisyydet, ostajan oletettu aikaikkuna ja myyntimahdollisuuksien arvojen vaihtelu kuvaavat sitä kantaa tulevaa liikevaihtoa, jonka suhteen on tehtävä päätöksiä. On mahdollista että myyntimahdollisuus ei koskaan toteudu vaikka sitä ei varsinaisesti hävitä kilpailijalle, ostavassa organisaatiossa voi olla erilaisia vaihtoehtoja hankintaan varatuille rahoille ja aikaresursseille. Tai kotitalous ostajana huomaa että sillä ei olekaan rahaa eikä rahoitusvaihtoehtoja.

Myyntimahdollisuuksiin liittyen tärkeää taustatietoa on ostavaan organisaatioon liittyvä tieto, esimerkiksi julkishallinnon toimijan on usein erilaisten hankintalainsäädäntöjen sitomana noudatettava muodollisempaa prosessia hankinnoissaan.

Myyntiin osallistuvan tiimin osaamisillakin on vaikutusta lopputulokseen, myyvä organisaatio voisi tapauskohtaisesti määrittää minkä tiimin vastuulle tietynlainen myyntimahdollisuus asetetaan.

Tarjouspyynnöt, tarjoukset ja tarjousten rivit

Myyntimahdollisuuksiin liittyy vahvasti tarjouspyynnöt, tarjoukset sekä tarjousten rivit eli ne tuotteiden tai palveluiden yhdistelmät, joita konkreettisesti tarjotaan ostavalle organisaatiolle tai henkilölle.

Analytiikan avulla voidaan peilata myyntimahdollisuuksien kantaan siihen, miten vaikkapa voitettujen tai hävittyjen tarjousten kanssa on tapahtunut, millaista ennustettua katetta on ollut onnistuneissa tapauksissa.

Laskutuksen, kassavirran ja myyntisaamisten data-analytiikka

Voitetuista myyntimahdollisuuksista muodostuu toivottavasti pitkäaikaisia asiakassuhteita, joiden puitteissa toimitetaan palveluita tai tuotteita asiakkaan käyttöön. Tämän osa-alueen data-analytiikka kohdistuu pitkälti laskutukseen sekä kassavirtaan, vaikka myös toimintaan sitoutuneisiin myyntisaamisiin liittyy paljon mielenkiintoa, erityisesti talousprosessien ja talousjohtamisen puolelta.

Tällä tavalla saavutetaan näkemystä siitä millaisia asiakkuuksien arvojen vaihtelut ovat ja miten toimimalla saavutetaan organisaation näkökulmasta optimaalinen lopputulos.

Myynnin data-analytiikka osana myynnin johtamista ja kehittämistä

Suurimmat hyödyt saadaan, kun on olemassa jatkuva ja lähes automaattinen prosessi, joka tuottaa tuloksia mutta sitä prosessia myös seurataan. Tällöin organisaation myynnin johdolla on käytettävissään modernit ja tehokkaat työvälineet liiketoiminnan johtamiseen.

Ready Solutionin edistyneen analytiikan – palvelut, pilvipalvelut sekä data-alustojen kehittämisen palvelut sisältävät tällaista kehittämistyötä, jolla organisaatio voi päästä nopeasti hyviin tuloksiin, vaikka omia voimavaroja ei olisikaan toteuttaa vastaavaa.

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Tutustu tarinaan
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Tutustu tarinaan
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Tutustu tarinaan
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Tutustu tarinaan
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Tutustu tarinaan
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Tutustu tarinaan
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan