Adquisición B2B: obtén máis lista polo seu diñeiro

diñeiroA adquisición de empresas a empresas pode ser bastante desalentadora. Se es unha organización que atende a unha rexión grande cun número reducido de empregados, quere asegurarse de que a súa estratexia de adquisición sexa eficiente. Se hai 50,000 empresas na rexión, imaxinemos que podes contactar con 25 clientes potenciais por semana ou 5 por día. Isto requiriría que tiveses 20 vendedores. Isto é bastante agresivo para un equipo de vendas e telemarketing e é probable que non teñas unha forza de vendas tan grande.

E se só puideses contactar con 5,000 empresas (1 de cada 10)? Como atoparías e dirixirías a esas empresas? A resposta está nalgunhas técnicas de mercadotecnia de bases de datos bastante sinxelas aplicadas á adquisición de empresas a empresas. Proporcionei esta análise hai máis dun ano a unha empresa rexional e agora acabamos o noso segundo ano de prospección. Non é ciencia de foguetes, é simplemente prospección en industrias que coincidan coa firmeza dos seus clientes.

Paso 1: Perfil das súas empresas. Este é un servizo que a maioría das empresas de datos lle ofrecerán a un custo moderado. InfoUSA, Dun e Bradstreet e AccuData son algúns destes tipos de empresas. Unha vez recibidos os informes, é importante analizalos e compilalos en datos significativos. Aquí tes un exemplo (fai clic para ver):

Anos de negocio por industria -% de penetración:
Anos no negocio

Volume de vendas de empresas por industria -% de penetración:
Tomo de vendas

Número de empregados por industria -% de penetración:
Número de empregados

Paso 2: Analiza os resultados

A penetración é o porcentaxe de clientes nese rango que ten comparado co porcentaxe medio de clientes potenciais nese rango. Noutras palabras, se o 25% dos seus clientes estiveron traballando menos dun ano, pero só o 10% das empresas rexionais estiveron traballando menos dun ano, é mellor que apunte a novas empresas. Ao facelo, aumentará as posibilidades de atopar un cliente potencial en lugar de mirar empresas que non comparan.

O signo revelador de se pode ou non actuar sobre os datos é simplemente mirar a forma das curvas e as relacións dentro dunha industria. Aquí tes algunhas observacións xerais (froitas con pouca pendura) das gráficas anteriores:

  • Número de anos de actividade: ¿observas como os dous G&H teñen un pico no primeiro ano ou menos? Tomaría unha puñalada máis profunda nestas industrias e posiblemente investiría en listas de perspectivas de novos negocios.
  • Volume de vendas: mentres moitas das industrias suben e baixan nunha boa curva, ¿notas como as rampas de construción ascenden? Entón ... canto maior sexa a empresa de construción, mellor!
  • Número de empregados: ¿observa como a industria de servizos é bastante plana? Iso dime que o número de empregados pode non ser un factor nesa industria.

Paso 3: Aplique os achados

Se quixese ser preguiceiro e rápido, simplemente proporcionaría á miña empresa de datos os picos das miñas curvas e usaríaos como mínimo para dirixir a clientes potenciais de cada sector. As compañías de datos normalmente non che cobran por facer algunhas consultas complexas contra os datos para dar coa túa lista, así que non sexas tímido, pregunta. Un xeito moito mellor de facelo é desenvolver algúns algoritmos de puntuación baseados no perfil e despois aplicar esa fórmula aos clientes potenciais para obter unha puntuación global para un cliente potencial. Simplemente ordene os seus clientes potenciais en orde descendente e comece a adquisición.

Paso 4: Executa!

Cando executamos estas campañas para o noso cliente, analizamos cal era o seu rendemento para contactar cos clientes potenciais. Entender cantos clientes potenciais podían contactar proporcionounos os recontos que necesitabamos para restrinxir as súas listas de prospección. Realizamos un esforzo de tres puntas que resultou nun aumento do 3% na adquisición.

Paso 5: Analiza os novos resultados e comeza de novo

O panorama cambia ao igual que as características dos teus clientes. É importante continuar perfeccionando e axustando os seus algoritmos de puntuación e prospección.

Última nota: Hai libros enteiros escritos sobre técnicas de mercadotecnia de bases de datos. É difícil comunicar un complexo proceso de mercadotecnia nunha base de datos nunha soa entrada de blogue, polo que tomeime a liberdade de facer moitas hipóteses e tomar moitos atallos. O proceso real que impulsamos este cliente levou un par de meses. Identificamos e emparellamos o 95% da súa base de clientes cos datos de Dun e Bradstreet para obter un perfil excepcional. Cando seleccionamos as nosas perspectivas finais, por suposto, excluímos aos seus clientes actuais e caducados recentemente.

Simplemente quería transmitir que hai algunhas análises relativamente sinxelas e moi estratéxicas que podes facer desde unha folla de cálculo de Excel que mellorará o esforzo de adquisición de empresas.

Un comentario

  1. 1

    Pensei que este era un post extremadamente útil. Pola miña experiencia, a maioría dos propietarios de pequenas empresas non afondan profundamente na análise da industria ou do mercado, etc. Pero (obviamente) facelo realmente pode dar os seus froitos axudando a estas empresas a dirixir os seus esforzos cara ás mellores perspectivas. Grazas pola información.

¿Que pensas?

Este sitio usa Akismet para reducir o spam. Aprende a procesar os teus datos de comentarios.