Haal een betere ROI met sales voorspellende software

Productiviteit in business-to-business (B2B) sales wordt simpelweg gedefinieerd als de uitkomst van een verkoopteam, rekening houdend met alle directe kosten en prestaties. Twee trends die de verkoopproductiviteit drastisch beïnvloeden zijn sales analytics in het algemeen en predictive sales analytics in het bijzonder.

Sales analytics is sinds lang een efficiënte methode om te meten wat werkt en wat niet werkt in verkoop. Dit wordt vervolgens gebruikt om prestaties te vergelijken en zo de omzet te verhogen.

De mogelijkheid om voorspellingen te doen in B2B-verkoop zal de productiviteit van verkoopteams radicaal beïnvloeden. Volgens McKinsey verbeteren bedrijven die sales analytics gebruiken hun sales & marketing ROI met 15 tot 20 procent. Predictive sales analytics biedt een extra boost om de verkoopprestaties te versnellen.

B2B-verkoopproductiviteit & analytics – let op de cijfers

B2B-bedrijven hebben altijd onder druk gestaan om verkoopdoelstellingen te halen, nieuwe kansen te ontdekken en de productiviteit te maximaliseren. Vandaag de dag, in een steeds competitievere, steeds veranderende en geglobaliseerde markt, is het echter essentieel voor sales leiders om het gebruik van beperkte sales middelen te optimaliseren.

Andris A. Zoltners beschrijft deze uitdaging in zijn boek, "The Power of Sales Analytics", en geeft het volgende advies:

"Terwijl verkoopleiders nadenken over de uitdagingen van het structureren, dimensioneren, inzetten, inhuren, ontwikkelen, motiveren, informeren en controleren van hun organisatie, werken ze met een nieuwe generatie van technologie-savvy werknemers en een explosie van gegevens en technologie die verschillende componenten heeft:

Gigantische hoeveelheden informatie over klanten, verkooptransacties, marktpotentieel, concurrenten, verkoopactiviteiten, en verkopers.

– Krachtigere en snel veranderende computer-, opslag- en mobiele communicatietechnologieën.

– Steeds geavanceerdere modellen en analyse-instrumenten."

De meeste bedrijven beschikken vandaag over de verkoopgegevens die ze nodig hebben. Data is een van de machtigste troeven waarover een B2B-verkoopteam kan beschikken. Om verkoopinzichten te vinden en de verkoop te plannen en te voorspellen, moeten managers die ERP-verkoopstransacties en CRM-verkoopactiviteiten analyseren.

Verkoopanalyses spelen een cruciale rol bij het identificeren van klantsegmenten, activiteiten en kansen die de verkoopefficiëntie kunnen bevorderen.

Tegenwoordig wordt deze analyse echter voornamelijk handmatig uitgevoerd, met behulp van Microsoft Excel, QlikView, Tableau of een andere tool voor datavisualisatie. Verschillende studies schatten dat managers ongeveer 25 % van hun tijd besteden aan deze taken.

En daar schuilt vaak de verwarring. Datavisualisatie zonder business intelligence (BI) is slechts een andere rudimentaire vorm of analytics, en het zal de verkoopprestaties niet immens verbeteren.

Nieuwe technologieën voor analytics, zoals het Trendskout Platform, zijn in opkomst als een belangrijke onderscheidende factor voor top presterende verkooporganisaties. Nuttige verkoopanalyses moeten gebruikers alle informatie bieden die ze nodig hebben om succesvolle verkoopbeslissingen te nemen. Verkoopleiders moeten er een prioriteit van maken om met slechts één klik toegang te krijgen tot cruciale verkoopgegevens.

Toon me de toekomst – Voorspellende verkoopanalyse in B2B

Verkoopteams hebben informatie nodig die hen in staat stelt klantgedrag te voorspellen en te anticiperen op succesvolle verkoopacties.

Een B2B account manager behandelt doorgaans tientallen accounts met honderden producten. Deze complexiteit resulteert in eindeloze mogelijkheden over wat te verkopen, aan wie te verkopen, en op welk moment te verkopen in de tijd.

"Verkopers investeren hun tijd in het doorspitten van een hoop mogelijkheden om de goede te vinden," schrijft Eric Siegel, auteur van Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die. "Als verkoop een naald in een hooiberg is, kunnen analytics de hooiberg een stuk kleiner maken."

Geavanceerde en voorspellende analytics-functies kunnen het koopgedrag van de B2B-klanten voorzien. Ze zijn nuttig om te begrijpen waar er sprake zou kunnen zijn van prijsstelling, verkooppotentieel of churn risico.

Predictive Sales Analytics maakt gebruik van voorspellende algoritmen, wiskundige modellen op basis van ERP- en CRM-verkoopgegevens en betekent een aanzienlijke verbetering van de productiviteit van elk verkoopteam in een B2B-omgeving. Deze voorspellende modellen onthullen verkoopinzichten die account managers belangrijk vinden. Dit omvat de beste cross-sales kansen en de waarschijnlijkheid van het sluiten van een deal en het geschatte potentieel van een klant.

Sales managers kunnen met Predictive Analytics de vraag van klanten optimaliseren en het potentieel van klanten voorspellen.

De tijd die wordt bespaard met predictive sales analytics is een van de belangrijkste drijfveren voor verkoopproductiviteit. Een salesmanager kan bijvoorbeeld de totale tijd die wordt besteed aan sales analytics-activiteiten en activiteiten die met behulp van analytics kunnen worden geoptimaliseerd, aanzienlijk verminderen.

Dit omvat de tijd die wordt besteed aan het zoeken naar accounts met een betere slaagkans, tijd die wordt besteed aan het onderzoeken van churn risico's en prijsinconsistenties, tijd die wordt besteed aan sales planning meetings, tijd die wordt besteed aan het coachen en onboarden van nieuwe account managers.

Predictive sales analytics biedt ook prestatieverbeteringen voor de eerste lijn in sales: Sales Representatives en Key Account Managers. Zij profiteren door de totale tijd te verminderen die wordt besteed aan niet-klantgerichte activiteiten.

Deze niet-productieve activiteiten omvatten doorgaans de tijd die wordt besteed aan het zoeken naar cross-sellingmogelijkheden met bestaande klanten en de tijd die onnodig wordt besteed aan het ontwikkelen van klantloyaliteit met loyale klanten, terwijl toezicht wordt gehouden op klanten die het risico lopen af te haken.

Ze omvatten ook de tijd die wordt besteed aan het omgaan met prijs inconsistenties bij bestaande accounts; de tijd die wordt besteed aan het bespreken van verkoopplannen met het management en de tijd die wordt besteed aan het rijden naar niet-relevante klanten of leads.

Waarom is predictive sales analytics een "must-have" om de sales productiviteit in B2B te verhogen – Samenvatting

Zowel sales analytics als predictive sales analytics spelen een cruciale rol bij het verbeteren van de verkoopproductiviteit in B2B. Ze verminderen de tijd die sales managers en sales teams besteden aan onproductieve, niet-klantgerichte activiteiten. Bovendien bieden ze een doorslaggevend concurrentievoordeel in sterk concurrerende industrieën.

Daarom moeten sales managers in staat zijn om de meest geschikte sales activiteiten en KPI's te implementeren en te volgen. Deze KPI's moeten de algemene status van de huidige klanten weergeven, samen met gesegmenteerde omzet, winstgevendheid en acquisitie van nieuwe klanten.

Verkoopteams moeten op elk moment toegang hebben tot alle informatie die cruciaal is voor het succes van de onderneming: waar zit het laaghangende fruit, de quick-wins, klanten die dreigen af te haken, en extra verkoopactiviteiten met een grote impact op de verkoopprestaties.

Blijf ook op de hoogte van het laatste nieuws over AI

GDPR*
Dit veld is voor validatiedoeleinden en moet ongewijzigd gelaten worden.

Hoe halen organisaties meerwaarde uit AI en Machine Learning?

Ontvang toegang tot ons Resource Center met interessante business cases gratis in je mailbox.

Deel op Facebook
Deel op Twitter
Deel op LinkedIn
Deel op Pinterest
Delen via e-mail