Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Vainun kasvutarina

193 views

Published on

Vainu presentation material for Verkkoteollisuus 17.5.2016.

Published in: Business
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Vainun kasvutarina

  1. 1. Vainun tarina Kadehdittava kasvuseminaari 17.5.2016
  2. 2. Vainu lyhyesti 1. Uusi tapa tunnistaa tulevat asiakkaat Vainu on 2013 perustettu - myynti aloitettu elokuussa 2014. Kolme perustajaa ja 25 työntekijäomistajaa. Toimistot Helsingissä, Tukholmassa ja Amsterdamissa. Q3 aikana avataan toiminta New Yorkiin. 2. Yli 500 asiakasta Lyhyessä ajassa saatu merkittävä määrä asiakkuuksia. Asiakkaina B2B-kauppaa tekeviä yrityksiä aina pienistä pk-firmoista pörssilistattuihin yrityksiin. 3. Kasvaneet resurssit Tällä hetkellä 43 työntekijää. Rekrytoitu yli 20 henkilöä viime vuoden aikana, mikä takaa entistä suuremmat resurssit tuotekehityksessä ja myynnissä. Kasvuvauhti 15 % kuukaudessa.
  3. 3. 0 750000 1500000 2250000 3000000 Q2/2014 Q4/2014 Q2/2015 Q4/2015 Bookings, Eur Yearly cumulative bookings €2020000 €1270000 €770000 €534000 €242000 €112000€22000€3000 €750000 €480000 €236000 €292000 €130000€90000 €19000€3000€3000 €19000 €90000€130000 €292000 €236000 €480000 €750000 Datalla öljytty myynti tuottaa tuloksia 0 125 250 375 500 Q2/2014 Q3/2014 Q4/2014 Q1/2015 Q2/2015 Q3/2015 Q4/2015 Q1/2016 Asiakasmäärä
  4. 4. Vainu etsii liidejä Älykkäät kohderyhmät Parhaimman kohderyhmän etsimiseen Dataan perustuvat päätelmät Yrityksien identiteetin ja suunnitelmien 
 tunnistaminen digitaalisen jalanjäljen 
 perusteella 74% Forrester Research on tutkinut, että 74 % prosenttia B2B- kaupoista menee sille toimijalle, joka ensimmäisenä tunnistaa asiakkaan tarpeen. Oikea ajoitus Mitkä murrokset nostavat prospektin 
 todennäköisyyttä konvertoitua kaupaksi Indeksoimme ja analysoimme verkon avointa dataa ja etsimme signaaleja, jotka nostavat prospektin todennäköisyyttä konvertoitua kaupaksi.
  5. 5. Vainu - hyödyt Laadukkaampia prospekteja Keskitä myyntiponnistelut tilastollisesti kaikkein todennäköisimpiin prospekteihin. 1 2 3 Oikea ajoitus Vainun avulla myyntitiimisi on oikeassa paikassa oikeaan aikaan. Lisämyynnin tehostaminen Seuraa automaattisesti asiakaskunnassasi tapahtuvia muutoksia ja tunnista lisämyyntimahdollisuudet
  6. 6. Miten hyödynnän big dataa B2B-myynnissä?
  7. 7. 70 - 80 % kaikesta olemassa olevasta datasta on luotu viimeisen 24 kuukauden aikana
  8. 8. CRM, excelit, tarjouskannat, listat messuosallistujista, henkilöstön kontaktit, saadut suosittelut, nykyasiakkaat, toisen yksikön asiakkaat jne.1. Oma Data Myynnille hyödyllistä dataa 2. Käyttäymisdata 3. Avoin & julkinen data Markkinoinnin automaatio ja analytiikka. Web-sivuston vierailijat, eKirjan lataajat, webinaariosallistujat, newsletter-tilaajat, käyttöaste jne. Dynaamiset myyntitriggerit: henkilövaihdokset, isot yritystason muutokset, epäjatkuvuuskohdat, toimialakohtaiset triggerit Modernit kohderyhmäluokittelut perinteisten sijaan.
  9. 9. 1. Oma Data
  10. 10. 1. Nykyasiakkaat —> systemaattinen kierto “kerran quarterissa” vai älykkäät hälytykset esim. murrostilanteista? 2. Parin viimeisen vuoden hävityt tarjoukset —> tarve on ollut olemassa, ajoitus ei natsannut. Systemaattinen läpikäynti jo edistysaskel + hälytykset murrostilanteista 3. Viime kevään asiakaspalaverit —> muistatko follow upata? Automatisoidut hälytykset? 4. No Owner -caset —> työpaikkaa vaihtanut kollegasi saattoi olla erittäin hyvä prospektoimaan ja kuka follow uppaa hänen casejaan? 5. Kotisivuvierailut —> IP-osoitepohjainen tunnistus relevantti etenkin PK-sektorille myytäessä, tieto suoraan myynnille, ei pelkästään markkinoinnille 6. Messuosallistujat —> “Ei ole ehditty follow upata” —> ei pidä paikkaansa vaan myyntijohtaja yksinkertaisesti on epäonnistunut työssään 7. Suosittelut —> koska viimeksi kysyit suosituksia? Entä jos jokainen asiakaspalaveri ja kohtaaminen päättyisi eleganttiin suositusten kyselyyn? 8. Ei myynnissä työskentelevien kontaktit? —> Yammer, Slack, Intranet —> kilpailu?
  11. 11. 75 % asenne ja kyky luoda 
 systemaattisia prosesseja Mitä se vaatii? 25 % teknologia
  12. 12. 2. Käyttäytymisdata
  13. 13. 1. Low-hanging fruits - Mielenkiintoisia sisältöjä (blogi, tutkimukset, webinaarit, eKirjat, uutiskirjeet jne.) - Webbisaitti, johon mahdollisuus luoda CTA (call-to-action) eli lomakkeita, joiden avulla sivulla kävijät voivat vaihtaa yhteystietonsa mielenkiintoiseen sisältöön - Web-sivuston kävijäseuranta, jossa IP-tason vierailijatunnistus - Kaikki kontaktit systemaattisesti myynnille 2. Advanced - Markkinoinnin automaatioteknologia käyttöön - Liidien pisteyttäminen käyttäytymisen perusteella —> MQL:t jatkotyöstöön, SQL:t suoraan myynnille - Integrointi CRM:ään, Vainuun ja vastaaviin
  14. 14. 75 % kyky luoda sisältöjä
 ja opetella, miten 
 web-analytiikka 
 toimii 25 % teknologia Mitä se vaatii?
  15. 15. CRM
 Vainu
  16. 16. 3.Avoin & julkinen data
  17. 17. 1. Luokittelu Perinteinen: “me myydään TOP500 yrityksille” tai “me myydään lähinnä teollisuuspuolen toimijoille, jotka me tunnetaan kyllä” Moderni: “liikkuvaa kuvaa hyödyntävät kasvuyritykset”, “aktiivisesti rekryävät tuotekehitysyritykset”, “yhteiskuntavastuuta tärkeänä pitävät”, “Office365-käyttäjät”, “Hipsteriyritykset” 2. Ajankohdan tunnistaminen Universaalit murroskohdat: päätöksentekijän vaihtuminen, organisaatiomuutos Toimialakohtaiset murroskohdat: investoinnit, tietyn osaamisprofiilin rekrytoinnit, negatiivinen kehitys, kansainvälistyminen, teknologiapanostukset jne.
  18. 18. 50% fiksua, datasta kiinnostunutta
 myyntitiimiä, ahkeruutta Mitä se vaatii? 50% teknologia
  19. 19. Rahoituspäätös Uusi toimitusjohtaja Laajentaa Venäjälle Avaa uuden tehtaan Panostaa sisällöntuotantoon Tehostamistoimia Hakee verkkokaupan osaajaa Tekee vientiä
  20. 20. Miten älykkyys prosesseissa vaikuttaa myyntiin? • Myynti ja markkinointi kohdistettava parhaimpaan potentiaaliin • Automatisoidut vinkit aktivoivat oikeaan aikaan • Syvempi ymmärrys auttaa arvon luonnissa Myynnin kaava Määrä (esim. tapaamiset, inbound-liidit, verkkosivuvierailut) 
 x 
 Laatu (hitrate, konversio) 
 x 
 Keskihinta (arvo)
 = 
 Myynti €
  21. 21. Oikeassa paikassa oikeaan aikaan • Tiedon pitää saavuttaa myyjä / asiakasvastaava juuri oikeaan aikaan • Tiedon pitää olla jaettavissa kollegalle helposti • Tietoon reagoiminen on tehtävä helpoksi Vain johonkin toimenpiteeseen johtanut tieto on merkityksellistä.
  22. 22. KIITOS!

×