Nopeiten kasvavat yritykset maailmassa yhdistävät outboundin ja inboundin parhaat puolet muuttaen ne yhdeksi saumattomasti datalla johdetuksi kokonaisuudeksi. Outboundin kultakaudella myyntiosasto jätti miltei poikkeuksetta markkinointiosaston varjoon kokonsa puolesta. Sittemmin inbound on vallannut alaa ja tuonut markkinointiosastoille lisää resursseja. 2010-luvulle tultaessa useat yritykset perustivat liiketoimintansa puhtaasti inboundin tuomaan liikenteeseen.
Smartbound on dataan pohjautuva inboundin ja outboundin risteymä
Edistyneimmät organisaatiot hyödyntävät liiketoiminnassaan sekä inboundia että outboundia. Vahvimmat ovat yhdistäneet nämä kaksi tapaa datalähtöiseksi lähestymistavaksi, jonka me Vainulla olemme ristineet Smartboundiksi. Vainun lisäksi tätä lähestymistapaa hyödyntävät sellaiset yritykset kuin HubSpot, Zenefits, Zendesk, Salesforce ja Box.
Nopeiten kasvavat yritykset maailmassa yhdistävät outboundin ja inboundin parhaat puolet muuttaen ne yhdeksi saumattomasti datalla johdetuksi kokonaisuudeksi.
Pelkkään inboundiin tai outboundiin tyytymällä yritys jättää vääjäämättä kasvupotentiaaliaan hyödyntämättä. Tässä blogissa käymme läpi mitä outbound- ja inbound-prospekointi varsinaisesti tarkoittavat. Vastaamme myös siihen, kuinka organisaatiot voivat tehostaa toimintaansa yhdistämällä nämä kaksi, sekä selitämme, miksi datalähtöinen lähestymistapa auttaa sinua maksimoimaan myyntituloksesi.
Mikä ero on inbound- ja outbound-prospektoinnilla?
Aiemmin syyskuussa julkaistussa blogissa käsittelimme inbound-prospektointia ja sen hyötyjä. Mitä sitten on outbound-prospektointi, ja kuinka se eroaa vastaparistaan? Yksinkertaistettuna outbound on ulospäin suuntautuvaa kylmäsoittoa yritystiedon rajauksiin perustuen ja inbound markkinoinnin tuottamien liidien perkaamista, jossa prospekti merkitään mielenkiintoiseksi yksittäisen työntekijän osoittaman mielenkiinnon perusteella.
Miksi inbound ja outbound tulisi yhdistää?
Pelkkä outbound vie yritykseltä paljon resursseja. Pelkkään inboundiin luottaminen rajaa toisaalta ulos ne, jotka eivät kohtaa sinun markkinointisisältöäsi. Jotta tavoitat kaikki potentiaaliset asiakkaat, tulee sinun hyödyntää sekä inboundia että outboundia. B2B‑myynnin ja markkinoinnin tulee puhaltaa yhteen hiileen ihanneasiakasprofiilin luomiseksi. Sen jälkeen on helppo luoda lista yrityksistä, jotka halutaan tavoittaa. Siitä taas on suoraviivaista lähteä miettimään, minkälaista sisältöä tämän listan yritykset haluaisivat lukea tai minkälaiset keskustelunaloitukset heille toimisivat.
Miksi data pitäisi sotkea tähän(kin)?
Teknologia sekä aina kasvava avoimen ja julkisen datan määrä mahdollistavat myynnin ja markkinoinnin hyödyntää informaatiota resurssiensa tarkempaan kohdistamiseen. Kun dataa hyödynnetään inboundin ja outboundin tukena saadaan määritettyä joukko prospekteja, jotka ovat sinun palvelustasi mahdollisimman kiinnostuneita. Tähän joukkoon - jonka tulisi vastata aikaisemmin kuvattua ihanneasiakasprofiilia - paneutumalla myyjäsi parantavat tapaamistensa laatua ja hoitavat enemmän kauppoja kotiin.
Avoimeen ja julkiseen dataan pohjaava myynti mahdollistaa myyjien ajoittaa kontaktointinsa ostajalle sopiviksi perustuen yrityksestä kantautuviin myyntisignaaleihin, kuten kerroimme viime kesäkuun blogissamme. Myynnille datalähtöinen lähestymistapa tarjoaa enemmän tietoa kontaktoitavista yrityksistä.
Mitä enemmän relevanttia tietoa myyjällä on käytössään, sitä todennäköisempää kaupan tekeminen on. Data saattaa paljastaa yrityksestä asioita, joita ei muuten osaisi ajatella ja joiden perusteella myynti voi hioa argumenttinsa veitsenteräviksi. Datalla johdetun prospektoinnin avulla saat enemmän tietoa prospekteista.
Ennustavasta mallista ohjeistavaan malliin
Kun monet yritykset kamppailevat saadakseen ennustavat liidien ja prospektien pisteytysmenetelmänsä ajantasalle, toiset ovat ottamassa käyttöönsä jo ohjeistavia malleja. Lopulta myyjiä ei kiinnosta, mikä prospekti ja liidi on toista parempi. Heitä kiinnostaa tietää, mitä seuraavaksi kannattaa tehdä, jotta kauppa saadaan mahdollisimman nopeasti kotiin.
Myyjiä ei kiinnosta, mikä prospekti ja liidi on toista parempi. Heitä kiinnostaa tietää, mitä seuraavaksi kannattaa tehdä, jotta kauppa saadaan mahdollisimman nopeasti kotiin.
Teknologia tuo paljon huomionarvoista tietoa myyjien käytettäväksi. Tätä tietoa on mahdollista jalostaa niin, että siitä voidaan muodostaa konkreettisia vihjeitä ja ohjeita myynnin tekemiseen. Kun yhtälöön otetaan mukaan koneoppiminen, joka hienosäätää annettuja ohjeita niiden menestymisen perusteella, voidaan puhua - sen enempää punastelematta - tulevaisuuden myyntityöstä.
