Työskennellessään myyjänä Mikko Honkanen havaitsi, että parhaiten menestyvät ne myyjät, jotka tekevät poikkeuksellisen paljon työtä keräämänsä tiedon analysoimiseen. Monesti myös onnistuneiden kauppojen takana oli enemmän tai vähemmän sattumalta oikea ajoitus.
Nykyisin myyjän on entistä helpompaa olla oikeassa paikassa oikeaan aikaan, sillä asiakkaista kertyy yhä enemmän tietoa. Asiakkaista kerätyn tiedon Honkanen luokittelee kolmeen ryhmään.
1.Oma data
Oma data on tietoa, jota kertyy omista asiakkaista muun muassa CRM-järjestelmään. Siihen kuuluvat vanhat asiakaspalaverit, hylätyt tarjoukset, kotisivujen kävijätilastot, messukontaktit ynnä muut.
Omassa datassa on paljon kontaktoituja asiakkaita, jotka eivät ole juuri sillä hetkellä ostaneet, mutta ovat kiinnostuneita tuotteesta.
Oman data läpikäyminen on myyntijohdon perushommaa, mutta sitä pitää tehdä systemaattisesti. Työstä 25 prosenttia on teknologiaa ja 75 prosenttia asennetta.
2. Käyttäytymisdata
Käyttämisdatan lähtökohtana ovat mielenkiintoiset sisällöt, joita tarjotaan asiakkaalle ilmaiseksi verkkosivuilla. Ladatessasi e-kirjan yrityksen sivuilta annat samalla myös omat yhteystietosi ja näin osoitat kiinnostuksesi yrityksen tuotteita tai palveluita kohtaan.
Kun tietyt ehdot täyttyvät, sivuilla kävijästä tulee niin sanottu sales qualified lead, jonka jälkeen myyjä soittaa henkilölle. Tällöin yritykset käyttävät aikaansa niihin ihmisiin, jotka ovat jo jollain tavalla osoittaneet kiinnostuksensa.
– Käyttäytymisdatan hyödyntämisessä tärkeintä on kyky luoda sisältöä ja saada ihmiset vierailemaan sivuilla. Ei työntekijän tarvitse osata koodata rakentaakseen näitä asioita, Honkanen muistuttaa.
Kävijävirran kasvaessa yritys voi ottaa käyttöön erilaisia markkinointiautomaation työkaluja, jotka myös arvottavat asiakkaita.
3. Avoin & julkinen data
Ennen asiakkaita on luokiteltu maantieteellisen alueen, toimialan ja liikevaihdon mukaan. Honkanen uskoo, että perinteinen tapa luokitella asiakkaita on jäämässä historiaan. Käytössä oleva tieto antaa mahdollisuuden huomattavasti tarkempaan luokitteluun.
– Nykyisin voidaan määrittää kohderyhmäksi esimerkiksi hipsteri-yritykset. Ne löydetään analysoimalla yrityksen käyttämät fontit, visuaalisuus ja johtoryhmän nimet. Jos yrityksen johdossa on Pertti, Martti ja Kari, niin se ei todennäköisesti ole alle 40-vuotiaiden johtama yritys, Honkanen sanoo.
– On myös tiettyjä universaaleja tutkittuja murroskohtia, jolloin yritykset tarvitsevat palveluita. Me esimerkiksi pystymme ennustamaan hyvinkin tarkasta ne yritykset, jotka tulevat kansainvälistymään seuraavan kahden vuoden aikana.
Käytännössä tämä tapahtuu analysoimalla avointa ja julkista dataa, josta etsitään viimeisen viiden vuoden aikana perustetut yritykset. Näistä katsotaan ne, jotka ovat saaneet rahoitusta esimerkiksi pääomasijoittajilta, businessenkeleiltä tai Tekesiltä. Tästä joukosta etsitään yritykset, joiden nettisivuilla on älykästä teknologiaa sekä muitakin kieliversioita kuin suomi ja englanti.
– Jos tavoite on myydä nopeasti kasvaville start up -yrityksille, niin tämänlainen tapa analysoida dataa löytää erittäin hyviä kohderyhmiä, Honkanen kertoo.
Honkasen perustama Vainu.io auttaa yrityksiä juuri tämänkaltaisessa big datan analysoinnissa. Se nimittäin vaatii jo huomattavasti laajempaa teknistä osaamista kuin esimerkiksi käyttäytymisdatan käsittely.
Mikko Honkanen puhui MMA Idea-tapahtumassa 16.3.2016 Helsingin Korjaamolla. MMA Idea on alle 35-vuotialle suunnattu tapahtumasarja.