Mitä jos sinulla olisi vain kuumia liidejä?

Moni myyjä haaveilee soittolistasta täynnä kuumia liidejä. Tämä on kuitenkin monien kohdalla korkeintaan erittäin mukava päiväuni. Tulevissa esimerkeissä tulen keskittymään liidien generointiin neljän eri esimerkin kautta.

Case: Saneeraus- ja rakennusala (Taloyhtiöremontit)

Taloyhtiöihin tehtävän kaupankäynnin kanssa on usein ongelmana oikea ajoitus ja mistä saada tarvittavat yhteystiedot mahdollisimman helposti.

Nyt SmartDatan avulla saamme liidilistalle halutun alueen taloyhtiöt, suunniteltujen remonttien aikataulut, rakennusvuosi, kerrosten lukumäärä ja mm. hallituksen jäsenten yhteystiedot. Näiden tietojen avulla myyjä osaa ajoittaa yhteydenottonsa oikein, tavoittaa haluamansa henkilöt ja pääsee esittämään ratkaisunsa ennen kilpailijoita. Kuulostaako hyvältä?

Tällä vältämme hukkaamasta, niin myyjän kuin ostajankin aikaa. Kyseisiä tietoja voisi hyödyntää myös mm. jätehuoltoa, sähkötöitä, katonputsausta, sekä kiinteistöjen huoltoa ja -siivousta tekevät yritykset. Mitä jos aurinkopaneeleita myyvä yritys huomaa, että useammalla taloyhtiöllä heidän liidilistallaan on tulossa kattoremontti. Eikö nyt olisi hyvä hetki olla yhteydessä?

Näillä esimerkeillä haluan vain herättää ihmisiä siihen, että on mahdollisesti järkevämpiä tapoja rakentaa liidilistoja ja kontaktoida yrityksiä. Viime aikoina puhe kylmäsoittojen loppumisesta on lisääntynyt. Nähdäkseni kylmäsoitot eivät ole ainakaan toistaiseksi katoamassa mihinkään, mutta niitä tulisi järkevöittää saatavilla olevalla datalla. Myyjällä tulisi olla aina jokin kulma miksi soittaa ja mitä lisäarvoa hänen palvelunsa voisi juuri kyseiselle asiakkaalle tuottaa.

Case: Yrityksien siivouspalvelut

Siivouspalveluita tarjoavien yritysten avuksi SmartDatalla on saatu karsittua tieto siitä kuinka paljon liidilistan yritykset käyttävät vuotuisesti siivoukseen rahaa. Tätä dataa voidaan rikastaa mm. yrityksen henkilömäärällä, päättäjien yhteystiedoilla ja toimipaikkojen lukumäärällä. Edellä vain muutama esimerkki datan tuomista mahdollisuuksista.

Usein liidikannan haasteena on myös sen päivitys. Monella yrityksellä on edelleen käytössä viisi vuotta vanhoja listoja, joissa löytyy ehkä yrityksen nimi, y-tunnus, yhteysnumero ja silloinen työntekijöiden lukumäärä. Ongelmana tässä on, että välttämättä mikään muu, kuin y-tunnus ei ole enää ajan tasalla. On yllättävän edullista yrityksille rikastaa olemassa olevaa liidilistaa ja päivittää sitä vaikka 3kk välein.

Case: Call centerit ja myyntitiimit

Päivittämällä asiakasdataa ja liidilistoja säännöllisesti välttyisimme monista epämukavista puhelinkeskusteluista ja tavoittaisimme oikeat henkilöt. Tämän lisäksi olemassa oleva data voidaan rikastaa tarvittavilla lisätiedoilla kuten toimialaluokitus, haluttujen päättäjien yhteystiedot, liikevaihto, liikevoitto, elinkaariluokitus, työntekijöiden lukumäärä ja yrityksen luottoluokitus (tähtiluokitus). Jos yrityksesi kohderyhmä on HR päättäjät, niin voit hakea liidilistalle mm. kaikkien Helsingissä toimivien vähintään 20 miljoonan liikevaihdolla ja 250 henkeä työllistävien yritysten HR-Johtajat ja heidän yhteystietonsa. Tähän kyseiseen kohderyhmään löytyy tällä hetkellä. ’

Datalla saadaan myös halutessa hälytyksiä, kun liidilistasi yritys saa uuden HR-johtajan, kyseiset hakukriteerit omaava yritys rekisteröityy tai seuraamasi yritys avaa uuden toimipisteen. Mahdollisuudet ovat rajattomat, kunhan osaat käyttää ne oikein ja hyödyntää saatavilla olevaa dataa.

Tavoitteenani on auttaa myyjiä myymään enemmän, sekä parantaa tapaamisten laatua, kun tarve ja palvelukohtaavat.

Case: Lämpöyhtiöt

Maalämpöä kaupataan paljon omakotitaloihin, jossa on kallis ja vanhentunut lämmitysjärjestelmä. Käsitykseni mukaan olipa lämmitysjärjestelmä mikä tahansa, järjestelmän keski-ikä on yleensä noin 20-30 vuotta. Datan avulla maalämpöyhtiö voisi rakentaa liidilistan talonrakennusvuoden, sekä tällä hetkellä käytetyn lämmitystavan mukaan. Tämän lisäksi on liidilistalle tuotavissa halutut talotyypit ja potentiaalisten asiakkaiden yhteystiedot. Näillä toimenpiteillä yritys kontaktoi vain potentiaalisia asiakkaita ja aikaa säästyy.

Mitä jos huonekaluyhtiön kampanja ja tarve kohtaisivat?

Case: Huonekaluyhtiöt

Voisiko sellaisesta tiedosta olla vaikka Ikealle hyötyä, kun kaksi ihmistä, jotka ovat aikasemmin asuneet eri osoitteissa muuttavat samaa osoitteeseen? Tai kohdistaa kampanja juuri muuttaneille 18-19 vuotiaille miehille ja naisille. Monen tapauksessa on kyseessä ensimmäinen muutto ja tarve erillaisille huonekaluille ja astioille voi olla olemassa.

Datan avulla voidaan vaikuttaa valtavasti siihen, että tavoitetaan oikea kohderyhmä oikeaan aikaan. Jos kiinnostuit aiheesta, niin voit olla minuun yhteydessä LinkedInin kautta tai [email protected]

 

 

 

 

2019-06-24T19:22:11+00:00