Datadriven försäljning för B2B, låt e-handelsdatan visa vägen

Många B2B-företag samlar in stora mängder kunddata via sina digitala kanaler men använder den sällan strategiskt. I en e-handelsplattform finns ofta redan mycket av det som behövs för att förstå era kunders behov, beteenden och köpmönster. Utmaningen ligger inte i att få tag i datan, utan i att omvandla den till insikter som ni kan agera på.

Vilken data finns att hämta i B2B e-handel?

Det handlar inte bara om vad som köpts,  utan också allt det där som händer innan och mellan köp, eller där köpen aldrig blir av. Lika mycket information finns att hämta i det som händer som det som inte händer. Du vill både hitta mönstren och avbrotten i dem. Här är några datatyper som oftast finns att hämta direkt i er ehandelsplattform:

• Kundbeteende på sajten: Vilka produkter besöks mycket men köps inte? Vilka funktioner (t.ex. konfiguratorer, datablad, teknisk data, sök, chatt) används ofta, och av hur stor andel användare?
• Sök- och klickdata: Vad söker kunder efter? Hur många hittar rätt direkt? Hög sökfrekvens på en produkt som sen inte köps kan signalera att något saknas, kanske information, lagerstatus eller pris.
• Köphistorik och mönster: De av era kunder som beställer ofta, och mycket. Hur ser deras ordervärde och frekvens ut jämfört med snittet? Varför sticker de ut? Här kanske ni vill göra intervjuer eller ställa ut enkäter för att veta mer. 
• Avvikelser: Har en aktiv kund plötsligt minskat sina beställningar? Det kan vara en signal för säljare att ta kontakt.
• Offertflöden: Hur många offertförfrågningar eller köpflöden startas, och hur många slutförs? Vilka avbryts, och var? Här finns nog ett glapp mellan köparens behov och er leverans på något sätt. Ofta ett behov av information.
• Olika kundgruppers beteenden: Beteendet skiljer sig ofta kraftigt mellan olika kundtyper, vissa kräver specialanpassningar, andra köper standardutbud, vissa behöver teknisk specifikation, andra information för att motivera investering. Segmentera upp era kundgrupper och titta på dem separat också.

Genom att se på mönster, avvikelser och konverteringsgrad i varje steg före och i köpprocessen går det att bygga en mer dynamisk förståelse för vad kunderna faktiskt gör och vad som hindrar dem från att gå vidare.

I ett av våra kundprojekt med ett tillverkande B2B-företag såg vi exempelvis hur en tydligare placering och presentation av en produktkonfigurator ledde till ökad användning och fler avslut i ehandeln.

Från data till handling. Koppla på sälj, kundteam och affärsutveckling

Att samla in e-handelsdata är en sak. Att få den att skapa värde i hela organisationen är en annan. När insikterna sen används regelbunder i sälj, kundrelationer och affärsutveckling kan datan börja driva förändring och karva guld.

1. Gör datan tillgänglig där sälj och kundteam jobbar

Datan behöver vara tillgänglig i de system och vyer där medarbetarna redan arbetar, i CRM, säljverktyg, kundportaler. Genom integrationer mellan e-handelsplattform, BI-verktyg och interna system kan ni lyfta fram nyckelinsikter i rätt kontext.

Här kan även AI med fördel användas som ett mellansteg för att sortera signaler, identifiera mönster och föreslå nästa bästa åtgärd. Vilka konton som bör prioriteras eller vilka kunder som riskerar att tappa engagemang. Det gör det enklare för sälj och kundteam att fokusera där insatsen gör mest nytta.

Det kan handla om vilka kunder som ändrat sitt beteende, vilka som visar köpsignaler, eller vilka konton som har potential att flyttas till digital försäljning. Ju enklare det är att se relevant data desto större chans att det blir en naturlig del av det dagliga arbetet att använda datan som stöd.

2. Prioritera insikter som går att agera på i sälj och utveckling

All data är inte lika värdefull. Fokusera på insikter som direkt kan påverka affären:

• Automatiska triggers för kontakt med kund när ett mönster bryts
• Identifierade flaskhalsar i köpprocessen där ni ofta tappar potentiella köpare
• Produkter som ofta söks på men sällan köps
• Funktioner som används oväntat lite eller mycket

Insikterna är inte bara värdefulla för sälj utan ger också underlag för beslut om vidareutveckling: nya funktioner, förbättrad självservice eller förändrade flöden. Det blir lättare att prioritera insatser som verkligen påverkar kundens upplevelse och stöder affären.

3. Bygg rutiner för datadriven kund- och affärsutveckling

Datan ska inte bara “finnas” den ska användas. Bygg in rutiner som gör den levande:

• Gemensamma sälj- och marknadsmöten där insikter från e-handeln diskuteras
• Veckovis uppföljning av digitala signaler som input till säljmöten
• Löpande avstämning mellan sälj, marknad och utveckling kring beteendemönster och förbättringsbehov