Hoe de prospect database bedrijfsresultaten kan voorspellen

Door de prospect database te koppelen aan de huidige klantendatabase, kunnen B2B-marketeers voorspellingen doen over nieuwe omzet. Dat maakt het mogelijk uw marketingcampagnes effectiever in te zetten en doelstellingen makkelijker behalen. In vier stappen naar een goede omzetprognose.

Welke bedrijven hebben de laatste twee jaar informatie opgevraagd? Welke klanten zijn verantwoordelijk voor welk deel van de omzet? Hoe zijn zij klant geworden en hoe lang heeft dat geduurd? De antwoorden op deze vragen liggen verborgen in de klantendatabase en de prospect database. Door die twee te combineren, legt u het fundament voor de prognose van nieuwe omzet.

Effectiever zijn met data gestuurde B2B-marketing

Stap 1: leer van uw huidige klanten

Begin met het analyseren van uw huidige klanten. Resultaten uit het verleden bieden geen garantie voor de toekomst, dat klopt. Maar van uw huidige klanten kunt u wel veel leren. U maakt een klantanalyse door uw klantenbestand onder te verdelen in:

• Sectoren.
• Omvang (op basis van het aantal werkzame personen: klein is minder dan 20 werkzame personen, middelgroot betekent tussen de 20 en 200 werkzame personen en groot houdt in dat er meer dan 200 personen werkzaam zijn).
• Gemiddelde jaaromzet van de klant bij uw bedrijf.
• Marktpotentieel (totaal aantal bedrijven in de sector per segment).
• Marktpenetratie in aantal en omzet.

Deze informatie over uw bestaande klanten geeft u alle benodigde informatie om vervolgens de prospects in uw database te kunnen beoordelen. Gebruik ook onze cue card in het opstellen van klantprofielen.

Stap 2:  bepaal de waarde van uw prospects

Als u stap 1 gevolgd heeft, kunt u uw prospects indelen in de segmenten van uw klantendatabase. Op die manier ziet u precies welke leads in potentie de meeste omzet opleveren als ze klant bij u worden. U kunt dit handmatig doen, door uit te vragen in welke sector uw prospects actief zijn en hoeveel mensen er werken. Dat is echter behoorlijk tijdrovend, tijd die u liever stopt in andere activiteiten. Mijn advies is om te werken met een webservice, waarmee elk bedrijf automatisch aan een B2B-bedrijvendatabase wordt gekoppeld zodra ze een formulier op uw website invullen.

Stap 3: analyseer de conversie per kanaal

De ene prospect is de andere niet. Sommige leads converteren beter dan andere. Om een goede prognose te maken van uw toekomstige nieuwe omzet, is het verstandig om de historische conversie van uw prospect database te analyseren. Ik maak hierbij altijd een onderscheid tussen de verschillende kanalen, zoals prospects die afkomstig zijn van bellijsten, prospects die via de website binnen zijn gekomen, inbound telefonische leads of leads die bijvoorbeeld afkomstig zijn van events. Door de historische conversie per kanaal op deze manier te bekijken, kunt u relatief nauwkeurig een inschatting maken van de toekomstige conversie van uw bestaande prospect database.

Stap 4: bepaal de gemiddelde conversietijd

Net zoals niet elk kanaal even goede leads oplevert, converteert niet elke prospect even snel. Verrijk daarom de conversie per kanaal met de gemiddelde duur voordat een prospect converteert. Koppelt u dit aan de prospect waarde uit de tweede stap, dan krijgt u een reële verwachting van uw toekomstige resultaten.

Lagere kosten, betere verkoopcijfers

Door te starten met dit stappenplan, verbetert u de kwaliteit van uw prospect database. Wij hebben het zelf gevolgd en konden daardoor afscheid nemen van tijdrovende verkooptrajecten met prospects die waarschijnlijk toch niet converteren of nauwelijks omzet opleveren. Onze afdeling verkoop kan zich dankzij deze analyse juist richten op de leads met de meeste potentie. Het resultaat? Tegen lagere kosten betere verkoopcijfers. Dat willen we toch allemaal?

Hebt u zelf  goede tips om een prospect bestand te analyseren en te optimaliseren? Laat het mij weten via LinkedIn of stuur een e-mail naar m.beekman@graydon.nl.