B2B增长的七大考验（英）

增长、市场营销与销售实践七项用于B2B增长的 测试 我们的清单为领导者提供了一个快速检测其增长绩效的试金石。 由埃里克·比科夫斯基、凯特·西格尔和威尔逊·麦考里翻译 G增长是最重要的驱动因素对于长期股东回报和价值创造而言。对于一般工业企业，持续跑赢市场200个基点可以使其企业价值提升至EBITDA倍率的2至3倍。 有能够驱动超市场增长的成熟实践，但是公司经常缺乏一个明确的试金石来知道，如果他们打算这样做，有效销售增长基准和目标应该是什么。销售和商业领袖应该对自己和他们的商业团队负什么责任，以让他们对正在增长的路径充满信心？ 我们的研究考察了B2B领域内成功、规模大、连续种植的企业，这帮助我们回答了那个问题。我们识别出七个销售增长领导者始终坚持的做法，并将这些做法转化为一项测试标准。 寻求增长的公司应使用此试金石来将自己的实践与顶尖增长公司的实践进行基准测试： 1. 增长表现与您的市场进行跟踪。 2. 存在一个由三到五个“100个基点”增长赌注组成的具体投资组合。 3. 每个客户或潜在客户的钱包份额被量化。 4. 超过百分之十的年营收增长来自新客户。 5. 年度边际扩张约为25个基点。 6. 卖家奖金/佣金至少为总补偿的50%。 7. 销售技术是乘数，不是锚。 我们当然不是在说推动有机增长很容易，也不是说这里的做法是详尽的。但我们的经验和分析发现，它们是领导者可以用来确保其组织超越市场的实用试金石。 1. 生长表现与您的市场进行跟踪 令人惊讶的是，如此少的B2B公司主动谈论其与市场的表现以及整体份额趋势。虽然为该级别的分析寻找完美数据可能具有挑战性，但作为衡量标准的市场表现“足够好”的指数是可能的。 在我们的经验中，没有比这更重要的指标。公司相对于市场的表现应该处于最突出的位置，并且尽可能精细地定义（例如，按区域， 产品线，或客户垂直）。商业领袖应依据市场洞察力设定的绩效目标来承担责任，资源应依据市场潜力和增长进行分配。那些严格并虔诚地跟踪其市场轨迹的公司更加敏捷——能够在快速识别其在某些领域的衰退时转向。 有一个包含三到五个“100个基点”的混凝土投资组合2. 增长投注 我们的研究表明，顶尖B2B种植者通常会下多注——通常三到五注——每注都能带来至少100个基点的增量企业收入增长。大多数公司声称他们有这样的100基点赌注。但如果你要求他们展示这些赌注、它们是如何量化的以及它们是如何被追踪的，许多高管承认他们没有管理过规模如此之大或雄心如此之大的增长赌注。 虽然听起来可能是一个简单的目标，但现实是，任何能够持续推动如此规模增长的赌注都必须是一个巨大的机会。虽然并非所有赌注都能完全实现其潜力，但赌注组合的综合影响足以在各种市场情况下带来显著的超越市场增长。 这个包含三到五项投注的投资组合通常包括组织核心、邻近领域和新型突破机会的组合。顶尖增长者之间最常见的划分是，约70%的增长来自核心业务，20%来自邻近领域，10%来自突破性增长，范围从战术性（例如，组建内部销售团队以更好地追逐中小型账户，利用分析识别新市场中的空白客户，创建预测客户流失模型以应对客户流失）到更具战略性的（例如，创新）。 3. 每个客户或潜在客户的钱包份额都被量化 销售团队通常拥有关于客户和潜在客户的基本数据，但这些数据在详细程度上不足以理解如何更有效地向他们销售。利用人工智能、外部数据集和高级分析，几乎所有行业的公司都能够描绘出市场的全部潜力，量化每个客户（现有或潜在）的支出机会，包括他们应该购买的所有产品和服务的支出。有了这些数据，销售团队可以确定有多少潜在的支出处于风险之中，优先考虑机会，并制定一个雄心勃勃的计划来瞄准这些机会。 例如，领先的建筑材料公司越来越多地使用网络爬虫来按市为单位绘制所有新的建筑许可证。他们将这些许可证转换为每个项目的估算材料清单，这使他们能够针对现有和潜在客户制定有针对性的推广活动。 在餐饮服务中，供应商可以扫描在线餐厅菜单和评论来估算每个餐厅的产品组合和支出规模。而在售后市场中，售入数据、历史服务率和实时数据监控可以结合起来，以高概率预测客户可能的服务和零件需求。 4. 超过10%的年营收增长来自新客户 对于挣扎在市场平均水平或之上的公司来说，应当首先审视的一个因素是他们的新客户获取率。在我们的经验中，这类公司的该比率几乎总是显著低于行业水平。销售实践往往会加剧这个问题，例如： prospecting 活动极少、奖励深耕业务的薪酬模式、没有专用狩猎资源或几乎没有、以及对潜在客户的管道可见性和绩效管理有限。 虽然新客户获取的目标因行业而异——例如，在工业分销等交易性业务中通常较高，而在医疗保健提供等长期合同业务中通常较低——但我们的研究表明，强劲增长的企业平均每年将超过10%的收入增长目标分配给新客户。 好消息是，公司可以快速加速这方面（尽管我们认识到有些销售周期比其他的要长）。一些老派的实践可以带来不同，例如增加销售团队中专门猎手的数量，为线索生成而在内部销售团队中建立外呼制度，在顶尖新机会上提升高层的可见度，锐化价值主张信息，进行高层对高层的对话，并考虑特殊定价。同时，调整补偿机制以确保卖家在新的胜利上获得不成比例的回报也至关重要。 分析和生成式人工智能也在改变领导者快速且低成本地开展这项工作的方式。可以通过多种来源（例如冷CRM联系人、行业数据库和第三方聚合器）识别数千个客户线索，并通过量身定制的AI生成的外联方式使用定制消息进行联系——与传统的电子邮件和短信相比，可以增加响应率。 另一个好处？不再有卖家抱怨必须管理成千上万条线索，其中许多质量很差。根据我们的经验，设计良好的AI代理可以识别、资格认证，并将最佳线索几乎没有或无人干预地交给代表。 5. 年度利润率扩张约为25个基点 强大的增长者通过价格和成本纪律推动稳定的利润率扩张。他们共同设定了每年约25个基点的利润率扩张目标，每年量化因材料成本通胀带来的预期成本变化，并确保这些变化得到持续传递。 他们维持着一个创新管道，因此顾客愿意为定期的价格上涨付费，并且不依赖一刀切的价格上涨。例如，一家公司发现，在旺季，顾客对加急订单的支付意愿几乎是高峰时期的两倍，并相应地调整了定价。 领导层也会将薪酬与盈利增长相匹配。基本门槛是薪酬中包含利润成分。许多领先公司会增加额外奖励，以奖励强大的定价者，通常与交易评分挂钩，该评分根据交易规模、客户规模和价值相关因素对交易的利润进行评分。 6. 卖家奖金/佣金至少为总补偿的50% 虽然许多公司都有浮动薪酬计划，但顶尖和最末尾销售团队表现者之间的差距可能每年只有5,000美元到10,000美元。这并不能激励你的最佳表现者，并且经常导致长期的销售周期和惯性。 优秀的销售人员应该因为赢得业务而得到激励和良好的回报，并且顶尖和表现不佳者之间的薪酬差距应该很大。高增长和高利润者的奖金可以达到基本工资的几倍，而表现不佳者获得的奖金则要少得多。 有不同方法可以实现这一点，但一些被证明有效的主要原则包括：没有上限，一个简单的公式供卖家轻松理解每个新赢得的价值，例如引入新品牌或实现更高利润率的奖金，以及较低的成本用于“开荒”——也就是说，稳定状态的账户以较低成本进行管理，通常是通过转移到具有不同补偿模式的“开荒”代表来管理。随着时间的推移，一个针对高绩效者进行奖励的激励机制将保留最具价值的卖家，同时鼓励不适合该角色的代表的流动。 7. 销售技术是一种乘数效应，而不是一个锚 顶尖种植者拥有无缝且互联互通的渠道体验，适用于卖家和客户，卖家将技术视为提升其业绩的倍增器。三个核心销售技术能力是关键： — 无缝全渠道体验。我们每两年进行一次的B2B客户脉搏调查显示，在过去十年中，客户的互动方式从主要与销售人员接触，转变为在整个购买周期中使用平均十个不同的渠道，呈现出稳步过渡的趋势。顶尖成长者激励销售人员推动销售活动到数字渠道，并对所有渠道的销售进行补偿（甚至将数字渗透率作为激励计划中的指标）。他们还通过一个整合良好的CRM和360度的客户视图，在数字、线下和远程销售和服务渠道之间创建了一个相互连接的体验。客户在线购买比拿起电话呼叫销售人员更容易。越来越多，AI代理可以在没有人工干预的情况下解决高达90%的产品和服务问题。 — 卖家们热衷使用的CRM系统。我们经常听到低增长组织中卖家说他们的CRM是“仅用于管理报告的工具”。虽然CRM应该用于这个目的，但数据通常质量较低（机会记录在管道的最后阶段、数据录入不完整、数字错误），导致卖家互动效率低下。CRM被视为另一个工作职责，而不是卖家日常工作的核心赋能工具。 高增长组织已将其CRM定位为卖方所需的一站式商店，并在需要时主动加载有价值的信息与卖方共享。每天，销售人员都会收到由AI高度丰富的高价值线索（联系方式、为什么机会是好的线索、用什么价值主张引导、关系的历史洞察）。自动化贯穿整个销售过程（自动服务请求洞察、AI驱动的新客户开发、自动账户规划）。 — 一个价值驱动的AI路线图。AI正在快速发展，使一组不断扩展的新用例更加准确和可行。然而，将AI正确部署并看到AI在损益（P&L）中的价值极为困难。价值来自于一个定义良好且灵活的AI路线图，它涵盖了端到端的销售者和客户旅程（参见侧边栏，“端到端AI销售场景”）。这种基于精准目标机会的端到端视图是增长的最佳途径。 端到端AI销售场景 考虑以下人工智能赋能旅程： 一位潜在客户收到供应商发送的一封个性化电子邮件，完全由生成式人工智能生成，并由与该客户相关的市场事件（例如新产品推出）触发。然后，客户与人工智能代理通过电子邮件进行交流，以帮助回答初步问题，同时该代理通过查询CRM和其他相关数据源来判断客户是否为合格线索。 代理随后安排与销售代表的实时对话，并将对话摘要和提出的谈话要点交给销售代表，以便其为对话做准备。销售代表的定价自动生成，包含基于客户具体需求的AI生成的价值主张谈话要点。 交易完成后，卖家将基于AI倾向模型获得实时提醒，了解他们下一步应考虑销售哪些产品（以及原因），何时客户可能因服务与购买趋势而面临流失风险，并获得自动生成的季度业务回顾简报，用于定期客户互动。如果客户错过了标准订单窗口，他们会收到一条快速短信进行问候。如果错过了两个窗口，他们会根据个性化定价算法收到其最喜爱购买的自动定价报价，以应用内提醒的形式发送。 所有这一切都是由一个AI教练来实现的，该教练每周都会告诉销售代表及其经理他们在哪些方面做得好，以及哪些方面可以做得更好。 埃里克·比科夫斯基他是麦肯锡亚特兰大办公室的合伙人；凯特·西格尔是底特律办公室的合伙人；威尔逊·麦克罗里她是卡罗来纳办公室的高级合伙人。