Analógia: GPS-es vagy tapasztalati útválasztás?
Képzelj el két sofőrt: az egyik a GPS-re bízza magát, a másik a korábbi tapasztalatainak hisz, hogy melyik útvonal lesz gyorsabb. A modern B2B salesben is hasonló dilemmával kerülünk szembe: mikor hallgassunk az adatokra, és mikor hagyatkozzunk az intuíciónkra? Vajon az adatalapú döntéshozatal kiszorítja-e a sales veteránok „megérzéseit”?
Számok és trendek
A McKinsey szerint azok a cégek, amelyek adatvezérelt sales-stratégiát alkalmaznak, 15–25 %-kal magasabb EBITDA-növekedést érnek el a piaci átlagnál (→ Creating and sustaining data-driven commercial growth)
Ugyanakkor a BARC felmérése rámutat, hogy még mindig 58 %-ban hisznek a zsigeri döntésekben, míg a magas teljesítményű szervezetek már tudatosan építik be az adatokat a stratégiájukba.
👉 Az eredmény: ahol a vezetők átlátják és strukturáltan használják az adatokat, ott nem csak pontosabb döntések születnek, hanem fenntartható növekedés is.
Mikor segít az adat? – Három konkrét eset
|
Use case
|
Milyen adatok segítenek?
|
Előny
|
|
Lead priorizálás
|
Lead scoring algoritmusok a CRM-ben – viselkedés, demográfia, engagement
|
|
|
Pipeline optimalizálás
|
Fázisok lassulása, átlagos szerződéskötési átfutási idő fázisonként
|
Szűk keresztmetszetek felismerése, gyorsítás
|
|
Kampány-elemzés
|
Értékesítési kampány találkozó-időpontok darabszáma, email open/click arányok
|
Célzottabb, skálázható kampányok
|
A McKinsey például egy IT-vállalatnál 30 %-os pipeline hatékonyság-növekedést mért, amikor az lead scoring megoldást vezetett be.
Hol van még helye a megérzésnek?
Daniel Kahneman szerint az intuíció kiválóan működik ismert környezetben, amikor gyors döntésre van szükség – de hamis biztonságot is teremthet, ha nincs mögötte elegendő felhalmozott tapsztalat. Vagy éppen adat.
Például, ha egy régi ügyféllel tárgyalsz egy gyors találkzón, a megérzés vezet – ma már azonban célszerű ezt egy adatalapú javaslattal kombinálni.
Hibrid modell: a data-informed megközelítés
A best practice: ne csak
data-driven, hanem data-informed legyen a sales. Ez azt jelenti, hogy az adatok segítenek, de a döntést a tapasztalat és a stratégiai fontosság hatja át.A kulcs:
- Feedback-ciklus – adatok alapján értelmezed a döntésed, majd visszajelzést kapsz;
- Folyamatos finomhangolás – pipeline, lead scoring, kampány;
FusionR Sales példa – a FusionR Sales lead pontszáma alapján születik, ám mindig látható, hogy miért született az eredmény. Ez a transzparencia emeli be a humán rálátást.
Gyakorlati példa: Egy sales vezető napja
- Reggel a FusionR Sales dashboardon látja, mely leadek a legígéretesebbek („lead scoring”);
- Délben összehívja a csapatot – mindegy, hogy intuíció vagy pipeline alapján dönt, a Sales App grafikonon mutatja az értékesítési tölcsér szűk keresztmetszetét;
- Délután kampányt tervez: az adatok elemzése szerint csak a B2B influencer cégek reagálnak jól;
- Este visszainformálja a csapatot: mely ajánlat nyert, mi volt sikeres. Másnap új adathiányra hívja fel a figyelmet – a kör bezárul.
Összefoglalás
Az igazán sikeres B2B értékesítő az adatra és a tapasztalatra is támaszkodik.
Az adatok irányt mutatnak – de te adsz hozzá stratégiai fókuszt és ügyfélkapcsolatot.
A FusionR Sales pontosan ezt valósítja meg: objektív adat + emberi tudás = erősebb döntés.
