Om de gewenste omzetgroei te realiseren, steken organisaties vaak veel tijd en moeite in cross-sell en upsell. Veel organisaties gaan daarbij echter niet erg datagedreven te werk. Dat terwijl cross- en upsell-strategieën die stevig onderbouwd zijn door accurate, waardevolle data in de praktijk vele malen effectiever blijken. In dit blog krijgt u antwoord op de vraag: hoe kan een organisatie het best actuele klantdata inzetten om cross- en upsell significant te stimuleren?
In een vorig blog vergeleken wij bedrijven die geen gebruik maken van waardevolle klantdata bij het opstellen van hun commerciële groeiplannen, met een voetbalteam dat aan het seizoen begint zonder aan zijn basisconditie te werken. Hoe goed u ook kunt voetballen, als u geen conditie hebt, gaat u wedstrijden verliezen. In het bedrijfsleven werkt het net zo: hoe goed u ook kunt verkopen, als u geen data hebt – of de beschikbare data niet gebruikt – waarop u gerichte plannen en campagnes kunt baseren, streeft de concurrentie u voorbij.
Nu klinkt dat wellicht allemaal nog wat abstract, ‘waardevolle data’ en ‘gerichte plannen’. Hoe zet u nu data in, binnen uw organisatie, om sneller te groeien? De afgelopen jaren heb we bij tientallen, zo niet honderden, organisaties meegekeken naar aanleiding van hun hulpvraag over het realiseren van groeiambities. Bij een groot deel van die groeitrajecten kwamen dezelfde soort best practices continu terug. In deze blog delen we er drie.
De meeste organisaties hebben een goed beeld van hun doorsnee klant. Althans: dat denken ze. Wanneer we echter inzoomen op specifieke kenmerken van die ‘typische’ klant, dan hebben ze vaak geen onderbouwd idee. Hun beeld van een typische klant is gebaseerd op gevoel en ervaring in plaats van op objectieve kenmerken.
Daarom is het zo belangrijk om in kaart te brengen wat u het DNA van het klantenbestand noem. Welke SBI-code komt in uw klantenbestand het meest voor? Wat is het gemiddeld aantal werkbare personen (AWP’s)? Welke rechtsvorm hebben uw klanten? Wat is de oprichtingsdatum? Hoe zit het met de geografische spreiding? Welke producten en diensten nemen ze bij u af? In de meeste gevallen heeft een organisatie niet één typische klant, maar meerdere klantprofielen.
Waarom is dit soort informatie nu zo waardevol? Heel simpel: als u inzichtelijk hebt welke klantprofielen u bedient, kunt u eenvoudig voor individuele klanten bepalen of er daar cross- of upsell-kansen liggen. Als u aan 80 procent van uw klanten met een specifieke kenmerkenset de producten A en B verkoopt, en aan de resterende 20 procent alleen product A, dan is het wellicht interessant om een campagne te starten waarbij u product B aanbiedt aan die resterende 20 procent.
Organisaties die willen groeien, doen er goed aan om hun tijd, beste mensen en andere resources te focussen op saleskansen waar de meeste groeipotentie te verwachten valt. Hoe dat in de praktijk kan werken, laat zich het best illustreren aan de hand van wat voorbeelden.
Stel dat u producten verkoopt aan schildersbedrijven door het hele land. Gemiddeld neemt 90 procent van de schildersbedrijven bij u product A af en 50 procent neemt daarnaast ook product B af. Wanneer we echter inzoomen op geografische locaties, zien we dat u in de Randstad aan 80 procent van uw klanten product B verkoopt naast product A, en buiten de Randstad maar aan 10 procent. Het is dan interessant om te achterhalen waar dat verschil vandaan komt. Mogelijk kunt u met een iets andere strategie wel binnen mum van tijd grote slagen slaan als het gaat om het verkopen van product B aan schildersbedrijven in de provincie.
Extra interessant wordt het als we ook de marge en verwachte winst van specifieke producten meenemen in de groeistrategie. Wat nu als product A u bij verkoop gemiddeld tien keer zoveel winst oplevert als product B? Dan is het wellicht interessanter om u eerst te focussen op die 10 procent van de schildersbedrijven die product A nog niet afneemt. U verkoopt het al aan 90 procent van uw klanten, kunt u dan wellicht op die resterende 10 procent sneller groeien in omzet met een relatief laag aantal extra transacties?
Wat succesvolle organisaties vervolgens doen, is de meest ervaren, betrouwbare accountmanagers inzetten op campagnes die volgens de data de meeste groeipotentie hebben. Saleskansen met relatief weinig groeipotentie laten ze ook najagen, maar dan door de minder ervaren krachten of zelfs door stagiairs. Als de sales daar niet van de grond komen, doet het niet zo’n pijn, en is het een nuttig leertraject geweest.
Een derde initiatief dat voor veel organisaties snel extra waarde creëert in het bestaande klantportfolio, is focus op de zogenaamde concernrelaties. Soms is uw klant een dochter-, moeder- of zusteronderneming van één of meerdere andere ondernemingen. Feitelijk hebt u, doordat u leverancier bent van één van de ondernemingen, een voet tussen de deur bij alle ondernemingen uit hetzelfde concern.
Door concernrelaties in kaart te brengen, krijgt u snel inzicht in de ondernemingen waaraan u technisch gezien nog niets verkoopt, maar waar u eigenlijk al wel ‘binnen’ bent als leverancier. Soms is het creëren van extra transacties dan zo eenvoudig als het plegen van wat telefoontjes of versturen van wat mailtjes.
Vanzelfsprekend werken deze strategieën alleen als de onderliggende data ook kloppen. Groeistrategieën op basis van data slagen alleen als die data ook verrijkt, waardevol en kloppend zijn. U moet daarvoor de ruwe informatie uit uw klantenbestand aanvullen met waardevolle kenmerken van uw klanten. Bovendien moeten de data niet vervuild zijn. De informatie moet actueel en betrouwbaar zijn. Uw moestuin levert immers ook geen mooie tomaten op zolang de grond vervuild is.
Benieuwd wat datagedreven groeistrategieën voor uw onderneming kunnen betekenen? U kunt bij GraydonCreditsafe in eerste aanzet kosteloos en vrijblijvend gebruik maken van een klantdata-analyse. Wij matchen uw klantenbestand dan met onze masterdata en geven u inzicht in hoe compleet, betrouwbaar en actueel uw datasets zijn. En we kunnen u helpen met de verrijking ervan. Heeft u interesse? Neem dan contact met ons op via onderstaande button.
Whitepapers
De laatste best practices in credit, risk en data management.
Maturity model data driven marketing
In vier stappen naar een datagedreven organisatie.
Stappenplan leadgeneratie
Hoe u big data kunt omzetten naar smart data.
Gerelateerde blogartikelen
De laatste trends in credit, risk en data management.