Kunden har alltid rett. Ikke sant? Men hvem er de rette kunde – og hvor finnes de?
Et av de viktigste målene for oss er å sørge for at kunden blir hørt – at hans eller hennes tilbakemeldinger blir tatt i betraktning for fremtidige salgskanaler, produktutvikling og markedsføringsstrategier og at treffsikkerheten til disse dermed blir vesentlig bedre.
Hvordan tilnærmer vi oss dette for tiden, og hvor skal vi videre? Hvordan hjelper vi deg med å finne den rette kunden og få kunden til å ha rett?
Analyse: Spør CRM-verktøyet ditt hva du burde gjøre
Hver enkelt interaksjon med en kunde har verdi. Vi logger omtrent alt relatert til gjennomføringen av dine salgs- og markedsføringskampanjer, og dette lar oss stille og prøve å svare på alle slags spørsmål om kunder og deres svar. La oss se på et eksempel - la oss kalle henne Krakkeline.
Hadde vi riktig informasjon om henne? Hvor mange forsøk har blitt gjort for å nå henne? På hvilke tidspunkter og via hvilken kanal? Hvor mange forsøk tok det? Hvordan reagerte hun? Kjøpte hun noe? Hvis ja, hva? Hvis hun ikke kjøpte noe, hvorfor? Og hva syntes hun om prosessen? Hun vet absolutt disse tingene, og som noen som prøver å forstå og imøtekomme behovene hennes, bør du også.
Igjen: hver enkelt interaksjon med en kunde har verdi. Headshed Cube analyserer automatisk kundeinteraksjoner, og dette lar oss presentere våre kunder med nyttig informasjon i sanntid. Her er et par eksempler:
Hvem kjøper (hvem er de rette kundene)?
Hvem har du igjen, finnes det flere av dem og hva er potensialet for økt treffprosent?
Segmentering med CRM-verktøy: Gjør noe med det - nå!
På et tidspunkt i løpet av gjennomføringen av en aktivitet eller et oppdrag har du samlet nok data til å ta noen datadrevne beslutninger. Dette høres kanskje komplisert ut til å begynne med, men vi har prøvd å gjøre det enkelt for deg.
Tidlig i et telemarketing-oppdrag er vi misfornøyd med hit raten (treffprosenten på norsk). En hit rate på 34 % er ikke dårlig, men den kunne vært bedre. La oss undersøke om vi kan optimalisere kampanjen for å forbedre resultatene.
I “hit rate analysis” for oppdraget ser vi salg og ikke-salg fordelt på alle de parametrene vi har tilgjengelig for kundene. Her først ser vi “Alder”. Det er åpenbart synlig at vi i hovedsak kontakter yngre mennesker på dette oppdraget. Vi ser imidlertid også raskt at det er veldig langt mellom salgene blant de yngste kundene. Det er 36 salg og 1254 nei til de som er 22 år, en tilslagsprosent på 2.7%. For de som er 30 år er det 10 salg og 637 nei, altså 1.5%.
Noen lysglimt er det: blant kunder som er 31-44 er tilslaget betydelig høyere, eksempelvis er det blant 44-åringer hele 4% tilslag, noe som altså er det dobbelte av snittet for oppdraget.
Dette kan vi jobbe videre med.
Et blikk på de gjenværende kundene som vi ikke har ringt ennå avslører at vi har en god del av disse riktige kundene igjen. Vi bestemmer oss for å fokusere innsatsen på disse kundene mellom 30 og 44 fra nå av og avvente resten.
Å prioritere opp den valgte gruppen (i dette tilfellet 18 212 kunder) for dette oppdraget betyr at vi har nedprioritert resten av det totale tilgjengelige ringegrunnlaget (i dette tilfellet 42 873 kunder), en ganske drastisk reduksjon på kort sikt på 70%. Men hvis tallene holder seg, bør dette nesten doble salget vårt i neste runde med samtaler, fordi disse samtalene vil bli plassert mot en målgruppe som har vist seg å være mer tilbøyelig til å kjøpe det vi selger. Klarer vi 4% tilslag på disse 18212 kundene, har vi fått hentet ut 364 salg til uten å kaste bort tiden til kunder og selgere, og kan gå videre til nye målgrupper.
Vi kan hente tilbake kundene vi har satt på vent når som helst, så det er ingen skade ved å eksperimentere - snarere tvert i mot!
Når du skiller ut en gruppe kunder i et eget segment får du nemlig en egen hitrate-måling for dette segmentet som du kan sammenligne med de samlede resultatene for oppdraget og og “røkla”, eller de resterende, som det også kan kalles.
La CRM-verktøyet bekrefte eller avkrefte teoriene dine
Med andre ord får du enten bekreftet eller avkreftet både dine egne teorier og de som fremsettes av resultatanalysen, og kan dokumentere og lære av dette til neste oppdrag, neste dag eller neste time.
Dette er bare et eksempel, men illustrerer kraften i datadrevet salg og markedsføring. Med over en million foretatte salgssamtaler allerede i Headshed Cube, opplever vi at kundene våre lærer mye om sine egne kunder og hvordan de kan optimalisere sine salgsaktiviteter.
Kan vi interessere deg i noen av funnene våre?
.svg)
.svg)
