"Er is niets zo verschrikkelijk als activiteit zonder inzicht." - Johann Wolfgang van Goethe
Ik realiseer me dat het moeilijk kan zijn om tijd en geld te besteden aan goede statistische tests, zoals A/B-testen, voor uw verkoopteam. Het probleem is dat het maken van willekeurige wijzigingen in sjablonen, documenten en gesprekken een nutteloze oefening is. Het is belangrijk om te begrijpen waarom de wijzigingen worden doorgevoerd en welke voordelen ze kunnen opleveren.
A/B-testen is vaak de basis van statistische tests voor een verkoopteam. Als je in de verkoop bent geweest, weet ik zeker dat je hebt deelgenomen aan formele of informele A/B-tests.
Informele A/B-tests hebben over het algemeen betrekking op het onderstaande verkoopmateriaal:
- Ongevraagd bellen scripts: Cold calling-scripts hebben alles te maken met vallen en opstaan. Het is gebruikelijk om twee verschillende formaten van één script uit te testen op vergelijkbare prospects. Dit proces vindt welke een hoger conversiepercentage heeft.
- Uitgaande e-mails: Als het gaat om uitgaande e-mails, ligt de focus op het openen, lezen en beantwoorden van die e-mail door de ontvanger. Bij koude e-mails kan het twee, drie of zelfs vier e-mails duren voordat de lead de e-mail opent.
- Documenten: Interne en externe documenten worden voortdurend bijgewerkt. Dit kunnen vergelijkingsdocumenten, introducties van functies en vele andere zijn. Door verschillende documentformaten uit te testen door middel van A/B-testen, kunt u op de gemakkelijkste manier de beste informatie bieden.
- demonstraties: Demonstraties kunnen bestaan uit het geven van een korte demonstratie van uw product of het geven van een PowerPoint over uw bedrijf en een aantal andere onderwerpen. Deze hebben het grootste aantal betrokken variabelen, maar zelfs kleine gecontroleerde variabelen kunnen een aanzienlijke impact hebben. U kunt de informatie op een dia wijzigen of verschillende punten in de presentatie kiezen om vragen te stellen.
Het belangrijkste probleem met deze informele tests is dat de resultaten in een specifieke context mogelijk niet zinvol of betrouwbaar zijn. Om bruikbare resultaten te bereiken, moet u de juiste A/B-tests opzetten. Deze tests zullen de juiste statistische analyseprocedures volgen met hetzelfde verkoopmateriaal.
Als u niet op de hoogte bent van de stappen die nodig zijn om een goede A/B-test op te zetten en uit te voeren, raad ik u aan de blog te lezen die ik onlangs heb gepubliceerd met de titel De basisprincipes van A / B-testen.
De resultaten van het uitvoeren van een goede A/B-test kunnen worden gebruikt om absoluut het best mogelijke verkoopmateriaal te creëren voor zowel u als uw verkoopteam. Natuurlijk zullen de resultaten niet onmiddellijk zijn. Het proces van A/B-testen verloopt geleidelijk. U maakt kleine wijzigingen om verhogingen in specifieke statistieken te zien, zoals gekwalificeerde leads, geboekte vergaderingen en nog veel meer.
Er zijn tal van voordelen voor het gebruik van A/B-testen voor uw verkoopproces, maar ik heb er vier waarvan ik vind dat ze het meest opvallen hieronder. Een paar hiervan komen uit een artikel geschreven door Forbes met de titel, A/B-testen: de voordelen en hoe u het efficiënt kunt gebruiken.
- Verhoogde betrokkenheid
- Meer gekwalificeerde leads en geboekte vergaderingen
- Verlaagde e-mailbouncepercentages
- Betere gesprekken
Ik kan geformaliseerde A/B-testen niet genoeg aanbevelen. Het verweven van de resultaten van uw statistische testen met uw praktische verkoopervaring en training zal vaak de beste resultaten opleveren.
Ga vandaag nog aan de slag door uw eigen geformaliseerde A/B-test te maken!
