Diva-tutkimusprojektissa selvitettiin, onko B2B-myyntityötä mahdollista automatisoida ja jos on, miltä osin. Selvitys tehtiin haastattelemalla viiden suuren yrityksen myynnin ja digitaalisten palvelujen kehittämisen johtajia ja asiantuntijoita sekä kehittämällä haastatteluista nousseiden ideoiden pohjalta kolme prototyyppiä, joiden avulla myynnin robotisaatiota testattiin käytännössä. Tulokseksi saatiin, että B2B-myynnissä voidaan automatisoida yksinkertaisen transaktiomyynnin liäksi myös osia vaativammasta arvomyynnistä. Tämä voidaan tehdä antamalla ohjelmistorobotin suorittaa osa myyntityöhön liittyvistä tehtävistä.
Tekes-rahoitteisessa DIVA-tutkimusprojektissa selvitettiin, onko B2B-myyntityötä tai sen osia mahdollista automatisoida. DIVA-projekti on Haaga-Helia ammattikorkeakoulun koordinoima neljän tutkimusosapuolen ja viiden yrityksen muodostaman konsortion yhteinen tutkimushanke, joka tutkii B2B-myyntiä digitaalisessa maailmassa. Hankkeen kesto on 1.1.2015-31.12.2017. B2B-myynti puolestaan tarkoittaa yritysten välistä myyntiä. Tutkimuksen keskiössä on erityisesti se, kuinka digitalisaatio on muuttanut asiakkaan ostopolkua ja mitä vaikutuksia sillä on myyntityöhön. Yritysostajan arvioidaan tehneen 60% ostopäätöksestään ennen kuin hän kohtaa myyjän ensimmäisen kerran. Tässä artikkelissa kerrotaan DIVA-projektin piirissä tehdystä myyntityön robotisaatioon liittyvästä selvityksestä. Muita projektin tutkimusaiheita ovat mm. yritysostajien ostoprosessin kartoitus ja mallintaminen sekä ostoprosessin aikana käytetyt digitaaliset työvälineet.
Robotisaation tarpeet B2B-myynnissä
Myynnin robotisaatioon liittyvä selvitys aloitettiin kartoittamalla mitä haasteita B2B-myynnissä ylipäätänsä on sekä mitä digitaalisia palveluja myyntiorganisaatioilla on jo käytössään. Tämä tehtiin haastattelemalla DIVA-konsortion yritysjäsenten myynnin ja markkinoinnin johtoa ja asiantuntijoita sekä yritysten digitaalisia palveluita kehittäviä henkilöitä.
Alun perin tutkijoiden oletuksena oli, että nk. transaktiomyyntiä olisi tarvetta automatisoida, mutta että arvomyynti jätettäisiin pois automatisoinnin piiristä sen monimutkaisuuden takia. Transaktiomyynnillä tarkoitetaan tässä sellaista myyntiä, jossa erillisten ostotapahtumien määrät ovat suuria, mutta euroissa mitattuna yksittäinen osto on melko pieni. Myös katteet ovat transaktiomyynnissä tyypillisesti pieniä. Transaktiomyynnissä ostaja yleensä tietää hyvin jo etukäteen, mitä hän tarvitsee ja ostaminen on rutiininomaista. Tällaisessa tapauksessa ostoksen voi hyvin tehdä mm. verkkokaupassa tai ohjelmistorobotin avulla. Transaktiomyynnissä ei tyypillisesti tarvita myyjää tekemään tarvekartoitusta, antamaan lisätietoja tuotteesta tai kumoamaan ostajan epäilyksiä tuotteen suhteen.
Arvomyynti sitä vastoin mielletään kompleksiseksi vuorovaikutukseksi ostajan ja myyjän välillä. Arvomyynti on konsultoinnin kaltaista. Siinä myyjä kartoittaa asiakkaan tarpeita ja pohtii yhdessä asiakkaan kanssa, miten asiakas voisi tuottaa enemmän arvoa omassa liiketoiminnassaan. Tämän pohjalta myyjä kertoo tuotteista, jotka toisivat asiakkaalle lisäarvoa. Arvomyynti vaatii tyypillisesti sekä asiakkaan liiketoiminnan että oman tarjooman syvällistä tuntemusta.
Haastattelujen perusteella saimme selville, että transaktiomyynnin automatisointi on hyvin hallinnassa erilaisten verkkokauppasovellusten ja automatisoitujen tai puoliautomatisoitujen chat-toimintojen kautta. Edellä mainituissa hyödynnetään jonkin verran ohjelmistorobotiikkaa esim. automatisoimalla keskustelujen usein toistuvia osia kuten tiettyjä small talk -fraaseja tai usein kysyttyjä kysymyksiä vastauksineen. Myös verkkokaupan suosittelujärjestelmät, älykkäät haut, vertaisarviot tuotteista ja B2B-asiakkaiden muodostamat yhteisöt sosiaalisessa mediassa ovat esimerkkejä myynnin ja ostamisen digitalisoitumisesta. Tämän lisäksi asiakasymmärryksen kasvattaminen, uusien tarpeiden ennakointi ja uusien potentiaalisten asiakkaiden tunnistaminen WWW-sivujen liikenteen perusteella olivat hyvin hallinnassa erilaisten markkinointiautomaatio-ohjelmistojen, automaattisten tarvekartoitus- ja palveluvalitsintyövälineiden sekä tehokkaan sisällön jakelun ansiosta.
Haastattelujen perusteella havaittiin, että yrityksillä oli tarvetta automatisoida erityisesti pien- ja mikroyrityksille suunnattua myyntiä – myös vaativaa arvomyyntiä. Erityisesti sekä asiakkaan tarvekartoituksen että liiketoiminnan ymmärtämisestä lähtevän arvomyynnin automatisoimisen mahdollisuuksia tahdottiin selvitettäviksi DIVA-projektissa. Toinen haastattelujen pohjalta esille tullut tutkimusalue olivat tarkoin kohdennetun tiedon tarjoaminen potentiaaliselle asiakkaalle sekä vielä nykyistäkin syvällisemmän asiakasymmärryksen tuottaminen asiakkaasta kerätyn datan avulla. Nämä kaksi viimeksi mainittua päämäärää liittyvät toisiinsa siten, että kohdennettu tieto tarjotaan asiakkaalle nimenomaan hänestä kerätyn tiedon perusteella. Keskiössä tässä kysymyksenasettelussa olivat nimenmaan uudet potentiaaliset asiakkaat, joiden tietoja ei löydy asiakkuudenhallintajärjestelmästä eli CRM:stä.
Myyntirobotti asiakkaan tarpeiden kartoittajana ja kohdennetun sisällön jakelijana
Pienyrityksille suunnatun myynnin osittaista automatisointia tutkittiin kehittämällä kolme erilaista prototyyppiä. Ensimmäinen prototyyppi oli ohjelmistorobotti, joka keskustelee asiakkaan kanssa ja pyrkii selvittämään tämän tarpeita. Prototyypissä keskityttiin myymään vain yhtä selkeää, mutta markkinoilla täysin uutta IoT—teknologiaan perustuvaa tuotetta. Kyseessä oleva tuote oli tutkimuskysymyksen kannalta hyvä valinta, sillä asiakkaat eivät osanneet suoraan ostaa sitä, vaan heitä piti opastaa ymmärtämään kuinka heidän liiketoimintansa hyötyisi kyseessä olevasta tuotteesta. Datalähteenä tämä ohjelmistorobotin prototyyppi käytti uutta tuotetta varten luotuja käyttötapauksia. Prototyypin dialogit perustuivat näihin käyttötapauksiin. Se kysyi kysymyksiä ja asiakas vastasi valitsemalla rajatusta joukosta vastauksia. Kuvassa 2 on esimerkki myyntirobotin dialogiosan käyttöliittymästä. Käyttäjä valitsee yhden Myyntirobotin prototyyppi siis erosi perinteisestä ”usein-kysytyt-kysymykset” – chatbotista siten, että kysyjän ja vastaajan roolit olivat päinvastaiset ja siten, että datalähteenä ei käytetty isoa joukkoa asiakaspalvelusta saatuja kysymys-vastaus -pareja ja tuotetietokatalogia, vaan uuden tuotteen käyttötapauksia.
Prototyyppiä testattiin IT-alan ammattilaisista koostuvalla 21:nen henkilön ryhmällä. Henkilöt saivat ensin vastata kyselyyn ja käyttää myyntirobotin prototyyppiä, jonka jälkeen 6 heistä haastateltiin tarkemmin. Tästä selvityksestä kävi ilmi, että myyntirobotti nähtiin aivan yhtä hyvänä vaihtoehtona kuin oikeakin myyjä jos vain palvelutaso säilyi. Tämän lisäksi myyntirobotilla oli erittäin positiivinen vaikutus yrityksen imagoon. Myyntirobotin ansiosta yritystä pidettiin aikaansa seuraavana organisaationa.
Toinen prototyyppi oli palveluvalitsin, jonka avulla asiakas voi selvittää tietyn tuotekategorian sisällä, mikä tuotteista sopii hänelle parhaiten. Suosittelun pohjalta mikroyrittäjä saa sekä tietoja hänelle soveltuvasta tiuotteesta, että voi lähettää erittäin tarkasti määritellyn tarjouspyynnön ko. tuotteesta. Tätäkin prototyyppiä tutkittiin mikroyrittäjien keskuudessa tehdyllä kyselyllä. Vastauksista kävi ilmi, että mikroyritysten ostajat arvostavat sitä, että ohjelmisto voi palvella heitä 24/7. Asiakkaan kannalta ei ollut merkitystä sillä, oliko toisessa päässä ihminen vai ohjelmisto jos palvelun laatu pysyi hyvänä.
Kolmas prototyyppi tehtiin sen selvittämiseksi, kuinka uudesta potentiaalisesta asiakkaasta saataisiin mahdollisimman hyvä ymmärrys hänestä kerätyn datan avulla. Tätä asiakasymmärrystä hyödynnettiin kahteen eri tarkoitukseen: jotta asiakkaalle voitiin kohdennetusti valita oikea sisältö ja jotta myynnin käytössä olevaa dataa voitaisiin rikastaa yhdistämällä siihen uusi, prototyypin keräämä data. Myynnillä oli tässä tapauksessa käytössään normaalit www-sivujen analytiikkadatat sekä markkinointiautomaatio-ohjelmiston tiedot. Tämä kolmaskin prototyyppi muodostui teknisesti samakaltaiseksi kuin edellä mainitut myyntirobotin prototyyppi ja palveluvalitsin.
Johtopäätöset
Lopputulos viiden eri organisaation myynti- ja digipalveukehityksen organisaatioiden haastatteluista sekä kolmen eri prototyypin tekemisestä oli, että myös muuta kuin transaktiomyyntiä on tarvetta automatisoida. Tämän lisäksi saimme selville, että yritysostajat näyttävät olevan valmiita ottamaan vastaan myynnin robotisaation silloin, kun se tarjoaa heille saman tasoisen palvelun kuin ihminenkin. Joissain tapauksissa myynnin robotisaatiota pidettiin jopa positiivisena asiana yrityksen imagon kannalta.
FT Lili Aunimo toimii yliopettajana Digitalouden yksikössä Haaga-Helia ammattikorkeakoulussa. Hänen tutkimusalaansa ovat uusie1515n digitaalisten palveluiden kehittäminen sekä tiedon louhinta ja visualisointi. Lili Aunimo opettaa data-analyysiin ja digitaalisten palveluiden innovointiin ja kehittämiseen liittyvillä kursseilla. lili.aunimo [ät] haaga-helia.fi, www.divaresearch.fi