Prospektointi toimii, mutta vain jos kohdistat sen oikein

Myyntitiimit ovat vuosien ajan yrittäneet ratkaista prospektoinnin haasteita kasvattamalla volyymia: enemmän tilejä sekvensseihin, enemmän viestejä, enemmän automaatiota. Mutta kun katsoo tuloksia tarkemmin, yksi asia nousee selvästi esiin: prospektointi ei kaadu tekemisen puutteeseen vaan siihen, että tiimit työskentelevät väärien yritysten parissa.

Linkattu esimerkki osoittaa tämän konkreettisesti. Predictive Audience -ratkaisu toi yli 2 miljoonaa dollaria pipelineen, eikä tulos syntynyt suuremmalla budjetilla tai laajemmalla näkyvyydellä. Erona oli se, että tiimillä oli riittävän tarkka yritysdata, jonka perusteella LinkedInin mallit pystyivät tunnistamaan aidosti ostoaikeissa olevat yritykset.

Kun yritysdata on puhdasta ja ajantasaista, kohdistusmallit toimivat huomattavasti paremmin. Ja kun malli toimii paremmin, prospektointi ei enää perustu arvailuun.

Miksi useimmat priorisointimallit epäonnistuvat

Jos CRM:ssä on vanhentuneita yritystietoja, puuttuvia kenttiä tai väärä kuva yrityksen koosta tai teknologiaympäristöstä, koko priorisointilogiikka romahtaa.

AI suosittelee vääriä tilejä.

Reitityssäännöt ohjautuvat harhaan.

SDR:t käyttävät tunteja tileihin, jotka näyttävät oikeilta CRM:ssä — mutta eivät ole täyttäneet ICP:tä kuukausiin.

Tämä ei ole teoriaa. HubSpot on itse nostanut esiin, kuinka myyjät löytävät kriittistä yritysinformaatiota keskustelun aikana — asioita, joiden olisi pitänyt ohjata prospektointia jo paljon aiemmin. Se kertoo selvästi, että kohdistus ja priorisointi nojaavat edelleen puutteelliseen tai virheelliseen dataan.

Kun CRM on väärä, myös outbound menee väärään suuntaan.

Ja kun outbound menee väärään suuntaan, pipeline näyttää paremmalta kuin se todellisuudessa on.

Tämän takia tiimit näkevät usein high intent -tilejä, jotka eivät vastaa koskaan, kauppoja jotka pysähtyvät ensimmäisen tapaamisen jälkeen, ja AI-pisteytyksiä, joihin kukaan ei enää luota. Ongelma ei ole suorituksessa — vaan datassa.

Miksi datan laatu ratkaisee prospektoinnin

Prospektointi oli ennen suorituskykyhaaste. Tänään se on datahaaste.

Kaikki modernit GTM-prosessit — erityisesti AI:ta hyödyntävät — perustuvat siihen, että tunnistat kohdeyrityksen oikein. Jos CRM ei vastaa todellisuutta, jokainen seuraava askel perustuu virheeseen.

Pohjoismaiset tiimit, jotka onnistuvat parhaiten, tekevät saman asian:

He käyttävät varmennettua, jatkuvasti päivittyvää yritysdataa ohjaamaan priorisointia, enrichmentiä, reititystä ja pisteytystä.

Kun tiliprofiilit ovat oikein, AI ei enää arvaile — se alkaa tunnistaa todellisia ostosignaaleja.

Siksi yhä useampi tiimi siirtyy ratkaisuihin kuten Vainu for Sales Teams ja Vainu for CRM Teams. Ne mahdollistavat sen, että myynti ja RevOps voivat toimia faktojen, ei oletusten, perusteella — ja prospektoinnista tulee aidosti ennustettavampaa.

Puhdas, reaaliaikainen yritysdata tarkoittaa, että:

• AI-pisteytys on oikeasti hyödyllistä
• SDR:t priorisoivat tilejä, joilla on oikeaa liikettä
• Outbound osuu oikeaan aikaan
• Pipeline heijastaa todellista tilannetta, ei toiveita

Prospektointi ei helpotu siksi, että tiimi tekee enemmän — vaan siksi, että järjestelmä tietää vihdoin, mihin sen pitää tähdätä.

Mitä tämä tarkoittaa tiimillesi

B2B-prospektointi ei ole rikki.

Vaan se, mitä ja miten tilejä priorisoidaan.

Kun CRM on epätarkka, jokainen prospektointipanostus muuttuu pieneksi todennäköisyyspeliksi. Mutta kun yritysdata on puhdasta, ajantasaista ja varmennettua, koko pipeline tiivistyy: parempi kohdistus, parempi ajoitus, parempi konversio, paremmat tulokset.

Korjaa perusta, ja prospektointi alkaa vihdoin toimia niin kuin sen kuuluu.