Hei rakkaat blogini aktiiviset seuraajat! Nyt kun olen jo syvällisesti käsitellyt, kuinka aktiviteetti -pohjainen ja asiakaskunnan muutokset huomioiva CRM parantaa myyntiä, onkin korkea aika hypätä seuraavaan CRM tavoitteeseen. Aiheena nimittäin ennustava CRM.
Ennustavalla CRM:llä tarkoitan nyt nimenomaan myyntiä ja laskutusta ennustavaa CRM:ää, en asiakkaissa tapahtuvien muutosten ennustamista.
Mistä CRM ennustus on alkanut
Vielä vähän aikaa sitten ennustava CRM on tarkoittanut viime kuukausien ja vuosien tapahtumien perusteella ennustamista. Kuinka paljon viime vuonna samalla kvartaalilla sähköpostikampanja generoi liidejä? Kuinka suuri oli tarjouskanta? Kuinka paljon kauppaa tuli?
Älkää ymmärtäkö väärin, kasvua tässä tottakai haetaan, ja on tärkeää seurata, miten menee aikaisempaan verrattuna. Mielestäni tämä ei ole kuitenkaan ollut paras tapa ennustaa tulevaa, sillä asiakkaat, tuotteet, kampanjat ja myyjät muuttuvat.
Data mahdollistaa vaikka mitä
Nykyään meillä onneksi on sitä kuuluisaa dataa, ja sitä on paljon. Datalla pystymme CRM:ssä ennustamaan tulevaa. Jee!
Yhä enemmän tuotteista tulee palveluita, joita myydään asiakkaille toistuvaislaskutuksellisesti, esimerkiksi kuukausiveloitteisesti. Kuukausiveloitteisten palveluiden tuottoja on helppo seurata ja ennustaa. Jos menneisyyttä halutaan tuoda mukaan ennusteeseen, on tärkeää huomioida ennusteessa, kuinka paljon asiakkaita ja laskutettavaa tyypillisesti tippuu matkan varrella pois. Jos dataa ja historiaa on tarpeeksi, voimme saada melko tarkankin ennusteen toistuvaislaskutuksesta, joka yllättää positiivisesti kun laskutettavaa menetetäänkin jatkossa entistä vähemmän 🙂
Toinen helppo lisäys ennustettavuuteen on vanha kunnon tarjouskanta. Kuinka paljon on tarjouksia auki, eli kuinka paljon voidaan tulevaisuudessa ennustaa uutta kauppaa syntyvän? Yrityksestä riippuen käytetään erilaisia tyylejä laskea, milloin avoimille tarjouksille voidaan saada päätös. Laitetaanko asiakas selkä seinää vasten ja tarjouksilla on selkeät voimassaoloajat, vai onko tarjouksen mahdollinen klousaantuminen asiakkaan ostohousuista tai housuttomuudesta kiinni? Huomioidaan arvioidut tarjousten sulkeutumisajankohdat ja yhdistetään mukaan myyjän arvioimat tai historiaan perustuvat todennäköisyydet, jolla kauppa voisi kotiutua. Näin saadaan aikaan yllättävän tarkka tapa ennustaa pidemmällekin, minkälaista ja minkä verran uutta kauppaa olisi tulossa.
Asiakkuudenhallintajärjestelmä kertoo meille toistuvaislaskutuksestamme saadut tulot ja kassavirran, sekä avoimien tarjousten jakautumisen tuleville kuukausille. Sen vuoksi pystymme pidemmälle ohjaamaan markkinointia ja tuotantoa tarvittavaan suuntaan. Tarvitaanko lisää liidejä, vai lisää klousaajia tai toteuttajia? Meillä lisäksi tärkeä tulevan ennustamisen mittari on jo klousatut keskeneräiset projektit – joko laskutettu tai laskuttamatta. Nyt ensinnäkin saamme lisäksi ennustettua tarkemmin talouslukuja laskuttamattomat työt huomioimalla, mutta siirrymme myös ennustamaan resurssointia, joka onkin ihan oma aiheensa.
CRM vs muut tiedon lähteet
Ennustavan CRM:n rakentaminen tänä päivänä voi olla joko todella helppoa, tai lähes mahdotonta. Tämä riippuu yksinkertaisesti siitä, missä tarvittava data majailee. Jos data on CRM:ssä, saadaan omilla dashboardeilla ennustettavuutta helposti rakennettua. Jos tieto on taas jakautunut useaan eri paikkaan, voi sen yhdistäminen vaatia vaivaa ja rahaa. Hyvä tapa tuoda dataa eri lähteistä yhteen, vaikka suoraan CRM:ään on data-analytiikka työkalut kuten Microsoftin Power BI. Hinnat kun näiden työkalujen hyödyntämisessä eivät ole esteitä – Power BI:n ilmaisversiollakin saa jo hurjia aikaan.