Een stap vóór op de concurrent
Dit artikel verscheen ook in het augustusnummer van Marketing Rendement.
Bedrijven die bij de organisatie van hun salesteam gebruikmaken van data, presteren veel beter dan hun branchegenoten die dat niet doen. Vrijwel elk bedrijf zit tegenwoordig op de een of andere manier op een berg informatie. Het is dus de moeite waard om te kijken of u uw accountmanagers ook slimmer kunt inzetten.
Veel bedrijven organiseren hun sales nog altijd volgens traditionele principes. Accountmanagers mikken op een regio of op een volledige sector. Ze spotten binnen die scope vrijwel alle bedrijven en zien in elke lead die binnenkomt een mogelijkheid om hun targets te halen. Maar is die aanpak anno 2018 nog wel zo effectief? Richten uw verkopers hun pijlen eigenlijk wel op de juiste bedrijven?
Onstuitbaar
Misschien niet, en dat komt door de onstuitbare opmars van data. Die hoeveelheid groeit exponentieel op dit moment, met elke twee jaar een verdubbeling. Een van de oorzaken is het Internet of Things, dat naar verwachting over twee jaar uit maar liefst 26 miljard apparaten bestaat. Maar onze capaciteit om die enorme berg aan gegevens onder de loep nemen, blijft achter. Op dit moment wordt maar 5% van alle data die we genereren geanalyseerd. Slechts 5%! Voor bedrijven die zich willen manifesteren als first mover is dit een enorme kans om de concurrentie een stap voor te zijn. Ook als het gaat om sales. Of eigenlijk: vooral als het gaat om sales.
Nattevingerwerk
Een voorbeeld is een groothandel in horeca-artikelen. Die wil de omzet de komende jaren het liefst (flink) zien groeien. Daarvoor is het bedrijf wel grotendeels afhankelijk van het succes van zijn klanten. Pas wanneer die meer verkopen, zullen ze ook meer bestellingen doen. Logisch dat de groothandel zijn verkoopteam bij voorkeur wil inzetten bij horecazaken die de komende jaren in omzet zullen groeien. Maar hoe meet je dat? Tot voor kort was dit vooral een kwestie van nattevingerwerk en buikgevoel. Nochtans is het met de inzet van big data tegenwoordig heel aardig in te schatten.
Neem bijvoorbeeld een groei met dubbele cijfers. Wanneer een bedrijf de afgelopen jaren een flinke omzetstijging heeft laten zien, dan is de kans dat dit opnieuw gebeurt veel groter dan bij een bedrijf dat vooral rode cijfers presenteert. Zo kijkt u bij uw analyse dus naar betalingsverkeer. De hoeveelheid vacatures en zelfs persberichten zijn een interessante bron van data voor uw salesapparaat. Het veelvuldig gebruik van woorden als groei, patent, nieuwe vestiging en uitbreiden is een duidelijk signaal dat een organisatie in de lift zit.
Andersom kunt u op die manier ook bedrijven uitsluiten. Gemiddeld gaan elk jaar zo’n 10.000 bedrijven failliet. Nog eens enkele 10.000 houden op te bestaan. Door slim gebruik te maken van data kunt u de bedrijven eruit filteren die er over twee, drie jaar waarschijnlijk niet meer zijn. Een onderneming die al vier jaar op rij verlies draait, heeft immers een significant grotere kans om te verdwijnen.
Rooskleurig
Hoe u big data inzet, hangt af van uw bedrijf en uw sector. Stel, u bent een arbeidsbemiddelingsbureau en u krijgt twee opdrachten: één van Coolblue en één van Blokker. Uiteraard willen beide de scherpste prijs. Maar hoe bepaalt u hoeveel korting u geeft? Als u zich als arbeidsbemiddelaar verdiept in de financiële situatie en vooral in de groeiverwachtingen van beide bedrijven, dan kunt u daar uw korting op aanpassen. Bedrijven met een rooskleurige levensverwachting zullen in de toekomst waarschijnlijk vaker arbeidskrachten nodig hebben. Daar wilt u dus graag een langetermijnrelatie mee opbouwen. Zo’n bedrijf kunt u dan ook een scherpe prijs aanbieden. Bij bedrijven met minder groeipotentieel is zo’n korting minder relevant. Meegroeien met het bedrijf zit er dan misschien niet in. Op die manier kunt u echt kijken naar de kwaliteit en het potentieel van uw leads in plaats van naar kortetermijnsuccessen.
Groeicurve
Een ander voorbeeld is de bouw. Bent u aannemer, dan is het erg waardevol om erachter te komen waar de volgende projectontwikkeling gaat plaatsvinden. Denk maar aan een bedrijf dat een nieuw onderkomen zoekt of een groter distributiecentrum wil. Het liefst stuurt u uw accountmanagers er meteen naartoe, nog vóór er knopen zijn doorgehakt. Met big data kan dat. Hiervoor kijkt u naar factoren als leeftijd van het bedrijf, duur van de huisvesting en de groeicurve. Van een bedrijf dat vijf jaar in hetzelfde pand huist en de omzet de afgelopen drie jaar zag verviervoudigen, weet u dat het binnen afzienbare tijd uit zijn voegen zal barsten. Zo brengt u in kaart of dit bedrijf aantrekkelijk is voor uw verkoopinspanningen. Reviews, persberichten, vacatures, de leeftijd van bedrijven, (matige) jaarcijfers, … Op zich zijn het gegevens die weinig waarde bieden. Maar de kracht zit juist in de combinatie van al die data. Zo krijgt u al snel een betrouwbaar beeld van waardevolle prospects en kunt u uw sales heel gericht daar op inzetten.
U weet dan precies welke bedrijven binnen uw regio of sector de komende jaren zullen groeien.
Lees ook:
