Viime aikoina on ollut nähtävissä trendi, jossa myyntiyritys kehittää valikoimaansa uusia IoT– ja AI-ratkaisuja lisäämään tuotteiden älykkyyttä. Hyvänä esimerkkinä tästä on esimerkiksi metsätyökoneisiin lisätyt IoT– ja muut anturit, joiden avulla metsänkorjuun aikana korjuuprosessista, itse metsäkoneesta ja sen käytöstä voidaan kerätä hyvinkin tarkkaa tietoa. Tämä tieto voidaan visualisoida niin kuljettajalle kuin puunkorjuun asiakkaallekin. Tai se voidaan analysoida esimerkiksi AI-menetelmiä hyödyntäen ja jalostaa palvelemaan metsäkoneiden asiakkaita heidän kehittäessään omaa liiketoimintaansa. Parhaassa tapauksessa kertyvä tieto ja siitä jalostettu informaatio mahdollistaa uusien palveluiden tuotteistamisen, parempaa faktoihin pohjautuvaa myyntiä ja/tai mahdollisuutta kehittää olemassa olevan asiakassuhteen laajuutta.
Usein asiakkaan tavoitteiden, haasteiden ja tarpeiden analysointi kasvotusten myyntitapaamisissa keskustelemalla tuottaa vain pinnallisia tuloksia ja pitkät tapaamissarjat viivästyttävät päätöksentekoa nostaen samalla myynnin kustannuksia. Tämä koskee erityisesti monimutkaisten tuotteiden ja palveluiden myyntiä, mistä esimerkkinä voidaan mainita myös laajat tietotekniset ratkaisut. Modernit data- ja analytiikkamenetelmät kuten IoT ja AI tarjoavat erittäin tehokkaan tavan analysoida asiakkaan ongelmia ja löytää parhaat ratkaisut faktapohjaisesti. Tämä on myös entistä helpompi monistaa tapauksesta toiseen, sillä pitkä kokemusperäinen osaaminen kumuloituu matemaattisiin malleihin. Toki asiantuntijoita edelleen tarvitaan, mutta heidän ajankäyttönsä pystytään optimoimaan uudella tavalla. Teknologinen kehittyminen onkin nopeuttanut myyjän roolin muuttumista entistä tärkeämmäksi asiakkaan liiketoiminnan kehittäjäksi.
Analytiikan käyttö myyntityössä vaatii aina asiakkaalta saatavaa tai asiakkaaseen muuten liittyvää dataa, syvää teknologista osaamista ja hyvin läheistä yhteistyötä asiakkaan kanssa. Tämä ei ole helppoa, mutta systemaattinen lähestymistapa auttaa paljon. Ja kun ongelmien yhteinen ratkaisu analytiikan avulla onnistuu, lähentää se asiakasta ja myyjää tavalla, johon harva myyntityökalu pystyy. Vuorovaikutusmyynti on esimerkki tällaisesta myynnin menetelmästä, jossa asiakkaan ja myyjän asiantuntijatiimit työskentelevät yhdessä asiakkaan liiketoimintatavoitteiden saavuttamiseksi. Vuorovaikutusmyynti mahdollistaa myös modernien data- ja analytiikkateknologioiden käytön asiakkaan ongelmanratkaisuun.
Myyntivuorovaikutukseen pohjautuvaa menetelmää on sovellettu menestyksekkäästi esimerkiksi teollisuuslaitostason energian kulutuksen optimointiratkaisuja etsittäessä. Isossa teollisuuslaitoksessa kulutetaan yleensä paljon energiaa monessa eri paikassa. Kulutuksen ymmärtäminen niin tarkasti, että se voidaan minimoida tuotannon kärsimättä, on erittäin vaikeaa. Kun kulutusta on analysoitu IoT-dataa hyödyntäen yksityiskohtaisella tasolla, löysi tiimi lopuksi juuri oikeat ratkaisut energian kulutuksen pienentämiseen. Asiakas oli tyytyväinen tuloksiin ja myyntitiimi sai lyötyä lukkoon myyntisuunnitelman mukaisesti asiakkaan kanssa tulevaisuuden yhteistyötä.
Mistä siis johtuu, että myynnissä ei hyödynnetä enemmän moderneja data- ja analytiikkamenetelmiä kuten IoT:ta ja AI:ta? Kannattaisi hyödyntää, sillä ratkaisut auttavat myyntitiimejä luomaan myös entistä enemmän asiakasarvoa!
Kirjoittajat: Pia Hautamäki, KTT, Liiketoiminta, TAMK, pia.hautamaki@tuni.fi, Yhteiskuntatieteiden, liiketalouden ja hallinnon ala, yliopettaja
Marko Yli-Pietilä, Tekniikan lisensiaatti, tuotantotalous, Stora Enso, Marko.yli-pietila@storaenso.com, Head of Smart Operations
Mikko Tani, Diplomi-insinööri, paperiteknologia, Valmet, Mikko.tani@valmet.com, VP Sales and Marketing
Kuva: Pixabay
Kommentit