De rol van de salesvertegenwoordiger in het nieuwe normaal

Het veranderende commerciële landschap
Als u nagaat welke beroepen het zwaarst werden getroffen door de COVID-19-pandemie in 2020, dan staat de salesvertegenwoordiger als “de reizende verkoper” waarschijnlijk ergens bovenaan die lijst, niet?
Duizend kilometer per week in de auto, van de ene prospect naar de andere, het CRM-systeem bijwerken op uw laptop in de auto, lunchen onderweg … sinds maart 2020 is dit eerder de uitzondering dan de norm geworden.

Al deze (of toch de meeste) typische buitendienstactiviteiten werden vervangen door online en telefonische vergaderingen waarbij Skype wordt gebruikt als vergaderplatform voor klant A, WebEx voor klant B, Zoom voor klant C, enzovoort … Een typische dag in het leven van een salesvertegenwoordiger is sterk veranderd. Waar men voorheen gemiddeld 4 klanten of prospects per dag kon bezoeken, kan men nu 8 online meetings houden. Waar men voorheen dicht bij de klanten moest wonen, kan men nu online vergaderen in korte broek of zelfs vanuit het buitenland, in zonnigere oorden. Er gaat minder tijd verloren onderweg en de administratie kan ‘normaal’ aan een bureau ‘thuis’ worden afgehandeld.

Vanuit het perspectief van de klant worden deze online commerciële contacten intussen vaak ook als efficiënter beschouwd: u hoeft niet meer naar de receptie te lopen om bezoekers op te halen, koffie, thee of water te halen, een lege vergaderruimte te zoeken (of er vooraf een te reserveren), …

In sectoren waar de gepercipieerde waarde van repetitieve commerciële face-to-face gesprekken al onder druk stond (bijvoorbeeld in de gezondheidszorg en de nutssector), zal COVID – naar alle waarschijnlijkheid – voor een echte ommekeer hebben gezorgd.

Inderdaad, de eerste aanwijzingen zijn er: grote traditionele verkoopteams ondergaan herstructureringen en inkrimpingen. Maar wat betekent dit voor de commerciële agenten die aan boord blijven? Hoe zal hun job veranderen?

Het nieuwe normaal
Face-to-face gesprekken zullen terugkomen, dat is zeker, maar in mindere mate. In 2020 explodeerde het gebruik van e-mails, nieuwsbrieven, blogs, LinkedIn-connecties & advertenties. Toegegeven, niet al deze communicatie werd gedreven door een aanvankelijk sterke communicatiestrategie, maar niettemin was 2020 een kantelpunt wat betreft de digitalisering van het commerciële proces.

In dit nieuwe tijdperk van omnichannel-contacten zijn traditionele statistieken voor de effectiviteit van het verkoopteam mogelijk niet langer accuraat en zijn nieuwe oorzaakanalyses nodig om te ontdekken welke strategieën effectief zijn en welke niet.

Bij CROPLAND merken we bijvoorbeeld dat marketing- en salesanalisten overspoeld worden door tool-specifieke dashboards: MailChimp, Google Adwords, Google Analytics, LinkedIn (Sales Navigator), Pinterest enz. …, en laten we de voor de hand liggende CRM- en ERP-systemen niet vergeten. In sommige gevallen worden marketing automation tools (bijv. HubSpot, Marketo, enz.) of customer journey tools (bijv. Kitewheel, Thunderhead, enz.) gebruikt om een grotere impact te creëren of om het marketingproces te automatiseren. Hoewel deze tools uitstekend zijn om de efficiëntie te verhogen, bieden ze geen manier om echt de impact te meten die uw marketingactiviteiten hebben op conversie, verkoop, loyaliteit (vs. churn) of enige andere vorm van commercieel succes.

In de omgeving van vóór het telewerken kon een salesvertegenwoordiger altijd proberen de receptie van een prospect te bellen en/of een vast nummer te vinden om in contact te komen met een potentiële lead. Nu echter zo veel mensen telewerken of hybride werken hebben omarmd, is het bijna onmogelijk geworden om de juiste persoon te vinden door simpelweg met de receptie te bellen. In plaats daarvan zullen Social Selling-vaardigheden vereist zijn, waarbij salesvertegenwoordigers weten welke communicatiekanalen ze moeten gebruiken en hoe ze die moeten gebruiken om die saleslead te grijpen die wacht op de producten en/of diensten die u aanbiedt.

Maak kennis met… artificiële intelligentie!
Dit is waar machine learning (ook wel artificiële intelligentie genoemd) in beeld komt. Voor deze geavanceerde oorzaakanalyses, die gebruikmaken van meerdere databronnen en een grote tijdspanne bestrijken, gebruiken we machine learning-algoritmen om patronen in de data te vinden en de beste koers te voorspellen.

Dus, als u een manager bent die graag de grondoorzaak van commercieel succes of falen wil achterhalen, als u een manager bent die het volledige potentieel van uw data wil benutten en de kracht van artificiële intelligentie wil ontdekken … bel ons dan.