Miks see on lõpuks võimalik ja miks sa ikkagi ise mõtlema pead
Indrek Saul – Kasvustrateegia konsultant
Selle artikli lugemiseks kulub sul umbes 6 minutit.
Mis on võitude ja kaotuste analüüs? Süsteem, mis selgitab, milliste konkurentsitegurite põhjal kliendid valivad sinu ettevõtte pakkumise või lükkavad selle tagasi ja valivad konkurendi oma.
Miks enamik müügikoosolekuid seda küsimust ei lahenda? Sest igal müügiesindajal on oma mittetäielik kogemus konkurentsiteguritest – ühisosa on keskmiselt 30%.
Mis rolli mängib AI võitude-kaotuste analüüsis? Mustrite leidmisega suurest hulgast andmetest saab AI hästi hakkama. Liigitamise ja süstematiseerimisega umbes 50% vigadega.
Mida on vaja enne AI rakendamist võitude ja kaotuste analüüsis? Ühist loetelu (30–60 konkurentistegurit), ühist keelt, mõisted ja definitsioone. Kõigepealt inimene, siis masin.
Kust alustada? Kuus konkreetset sammu, mis ei nõua uut tarkvara ega suurt eelarvet.
„Kuidas rohkem võita?“ on keskne küsimus igas strateegias. Alates strateegiast kuni CRM-i ja closing’u tehnikateni. Ma olen andnud ettevõtetele nõu ja teinud koostööd kõikidel tasanditel. Ja kahjutundega tõdenud, et need tasandid ei „räägi“ omavahel. Hästi täidetud CRM-is on peidus ettevõtte kõige väärtuslikum info selle kohta, miks me võidame või miks me kaotame. Aga – enamasti ei ole CRM kas hästi täidetud või selles olev info lihtsalt ei jõua strateegia koostajateni.
CRM täitmise üle käib ettevõtetes üks pidev sõda. Juhid nõuavad täitmist. Müüjate jaoks on see aga tüütu tegevus. Jättes siin mitmed sisulised põhjused kõrvale — minu näpp osutab täiesti teist sorti süüdlasele:
Süüdi on klaviatuur!
Oled sa kunagi testinud kui kiiresti sa trükid? Mina olen, arvan, et olen keskmiselt oskuslik trükkija. Koos trükivigade parandamisega on mu trükikiirus umbes 30 sõna minutis. Aga rääkimise kiirus 150 sõna minutis. Viis korda kiirem!
Veidral kombel enamus inimesi seda ei tea. Igal esinemisel, konverentsil, seminaril, koolitusel, strateegia workshop’il küsin „Anna käega märku, kui sa kasutad igapäevaselt kõnetuvastust?“. Ainult üksikud käed tõusevad. Viimasel konverentsil „Tark tööstus“ umbes 1 inimene 100st.
Eestikeelne kõnetuvastus on kättesaadav olnud juba 10 aastat. Väga hea kvaliteediga 5 aastat. Kuid alles LLM tulek muutis selle tõeliselt võimsaks tööriistaks. Sest see võimaldab töödelda suurel hulgal tekste, muuta kõnekeelsed tekstid kirjakeelseks, teha sisuanalüüse, kokkuvõtteid, tekstivõrdlusi ja moodustada teadmusbaase. See on päriselt väga kasulik. Kuid ühe teemaga veab LLM kasutajaid järjekindlalt alt — loogika ja süsteemsusega. Ja sellest sünnivad tavaliselt kõige kallimad vead.
Kui oled müügijuht või tegevjuht, tunned seda olukorda hästi: müügikoosolek, kus igaühel on oma põhjendus, miks viimane pakkumine kaotati. Tüüpiline vabandus „olime liiga kallid“ Jah, hind on argument, aga tegelikult palju harvemini, kui seda väidetakse.
Väljatõste: Kui mitu korda on sulle elu jooksul pahaselt öeldud „Mitu korda ma pean sulle ühte ja sama asja ütlema!?“ AI ajastul mõtle nii: Ma ütlen iga asja ainult ühe korra. Mikrofoni. Järgmine kord on see „asi“ leitav ja loetav teadmusbaasist. Sulle, kolleegile, juhile, alluvale, kliendile, sõbrale – sinu otsus. Knowledge management, bro!
Kuus pimedat ja elevant
Tüüpilisel müügikoosolekul toimub arutelu umbes sarnaselt, nagu India mõistujutus kuuest pimedast ja elevandist. Igaüks kirjeldab täiesti erinevat „looma“, jalg on nagu templi sammas, kõrv nagu leht, saba nagu köis. Kõigil on õigus — aga et tegu on elevandiga, ei saa keegi aru.
Täpselt sama juhtub müügikoosolekul võitude ja kaotuste põhjuste arutelus. Ühel pool lauda istub inimene, kes on kaljukindlalt veendunud oma tões. Teisel pool inimene, kes on sama kindel oma tões, mis on täiesti erinev. Tulemuseks on tulised vaidlused, selgusest on asi kaugel. Mis kõige dramaatilisem — mõlemal on õigus! Sest iga müügiesindaja näeb vaid väikest tükikest tõest — neid olukordi, kus tema on kogenud, miks klient valis meid või läks konkurendi juurde. Läbi oma vaatenurga.
On veel teinegi tüüpiline põhjus, miks vaidlused nii tuliseks lähevad. Me ei küsi kunagi, kui tihti miski juhtus. On see eraldi reegel. Me teame, et see juhtus. Ja seepärast on mul õigus! Mis läheb valesti – evolutsioon on meid õpetanud reageerima igale negatiivsele signaalile, sest kaotus on kolm korda valusam kui sama suur võit. Nii pannaksegi harva juhtunud asjad ühte patta sageli juhtuvate asjadega.
Mida tegelikult vaja on: ühine vaade
Lahendus ei ole parem arutelu. Lahendus on süsteem, mis kogub kokku kõigi teadmised ja struktureerib need loogiliseks, omavahel seotud tervikuks.
See tähendab kolme asja:
- Esiteks — ammendav nimekiri. Kõik, mida ettevõttes peetakse võitude ja kaotuste põhjuseks, tuleb üles kirjutada. Tulemuseks tuleb tavaliselt 30–60 tegurit — see on üsna tavaline.
- Teiseks — ühine keel. Üks räägib „teeninduse kvaliteedist”, teine „reageerimiskiirusest” — mõlemad mõtlevad sama asja. Enne süsteemi loomist tuleb need ühendada ja anda igale tegurile üks selge nimetus ja definitsioon.
- Kolmandaks — olulisus. Mitu korda see tegur tegelikult pakkumise saatuse otsustas? Mitte „kas see kunagi mängis rolli”, vaid “kui sageli”. See on koht, kus CRM-i vabatekstid ja AI saavad abiks olla: korduvate mustrite leidmisel suurest hulgast andmetest.
Näide: suur Eesti ettevõte, tegutseb neljas riigis
Teen just praegu ühe suure Eesti ettevõttega täpselt seda tööd: nelja riigi turul, kõik klientidega kokku puutuvad töötajad kaasatud.
Kuidas töötasime: palusime igal töötajal asetada end ostuotsuse tegija olukorda ja vaadata meie ettevõtet vs peamine konkurent. Kolm küsimust, millisena otsustaja meid näeb:
- Milles oleme paremad?
- Milles jääme alla?
- Milles oleme võrdsed?
Kõigi sisendist kogunes kokku 36 konkurentsitegurit.
Esimene oluline leid: üks töötaja oskas keskmiselt nimetada umbes 10 tegurit — vaid ühe kolmandiku. Kaks kolmandikku olid tema jaoks „pimenurgas“. See ei ole isiklik puudus, see on paratamatu, kui igaühel on kogemus vaid oma müügisituatsioonidest. See on ka põhjus, miks müügikoosolekutel vaieldakse — ühisosa on väike (30%) ja igaühel ongi oma „tõde“ (kahjuks poolik).
Seejärel rakendasime Kano mudelit — jagasime 36 tegurit kahte kategooriasse:
| Tüüp | Mida tähendab praktikas |
| Hügieenitegur | Kui see on kehv, saad miinuseid. Kui see on korras, ei saa plusse. Pilet mängu. |
| Väärtust loov tegur | Mida paremini seda teed, seda rohkem saad plusse. Võidu allikas. |
Seejärel hindasime iga tegurit otsustaja silmade läbi: kui oluline see tegelikult pakkumise hindamisel on?
Tulemus: tuli välja, et 8 hügieenitegurit on väga olulised. 12 väärtust loovat tegurit on väga olulised. Aga ainult 2 tegurit mõlemast rühmast said hinnangu „väga oluline” mõlemas dimensioonis korraga — kaks täiesti erinevat maailma, mis vajasid erinevat lähenemist.
Kolm praktilist järeldust:
- Et üldse mängus olla — tagada hügieen 8 teguri osas. Tooted vastavad nõuetele, töötavad nagu peab, probleemid lahendatakse nagu peab. Elementaarne, aga sageli puudulik.
- Et võita — olla konkurentidest selgelt parem umbes 10 teguri osas. Ostjale on vaja 5 tugevat argumenti, miks just sinu pakkumine on parim. Miks sinu lahendused, tehnoloogia, teenindus, suhtumine ja maine on teistest paremad.
- Et mitte ressursse raisata — 5 teguri osas piisab võrdsusest. Ei pea igas asjas parim olema.
AI tugevused ja nõrkused võitmise analüüsis
AI on selles töös abiks, paraku teatud piirini. AI kogub, ühendab ja leiab mustreid suurest hulgast vabatekstist — see õnnestub hästi. Liigitamine ei õnnestu. Praktika näitab, et umbes pool AI tehtud grupeeringutest on sisuliselt valed — asjad, mis ei sobi kokku, pannakse ühte gruppi; asjad, mis on sisuliselt samad, jäävad eraldi.
Üks näide: 58 tegurit, mille AI grupeeris 12 gruppi. Kui vaadata kogemusega pilguga, jääb järele 6 gruppi — ja osa AI loodud kombinatsioonidest oleks analüüsi hoopis eksitanud.
Põhjus on lihtne: konkurentsisaladusi ei avaldata internetis. Keegi ei kirjuta blogisse, miks nende ettevõte võidab. Nii ei tea ka AI seda.
Lahendus: esmalt inimene struktureerib ja liigitab, seejärel saab selle süsteemi AI-le anda ja hakata iga pakkumise järel küsima: mis siin kaalukeeleks sai?
Mida homme teha?
Kuus sammu, millega alustada:
- Palu igal müügiesindajal kirjutada iseseisvalt, milles oleme konkurentidest paremad, milles jääme alla, milles oleme võrdsed — otsustaja vaatenurgast.
- Kogu kõik vastused kokku ja ühenda dubleerivad tegurid.
- Rakenda Kano mudelit: hügieen vs väärtus.
- Hinda, mis on otsustajale tegelikult oluline — kõik tegurid ei kaalu võrdselt.
- Pärast iga olulist pakkumist — võidetud või kaotatud — tee avatud vestlus kliendiga. Küsi ka hinnavahe suurust (2% ja 20% on täiesti erinevad lood).
- Alles siis, kui süsteem on olemas, rakenda AI-d mustrite leidmiseks.
Joonis 1. Konkurentsitegurid
Küsimus, mida endalt küsida: kas meie tiimis on ühine arusaam, miks me võidame?
Kui vastus on „ei ole päris kindel” – siis võib abiks olla nii eristumise workshop kui võitude-kaotuste AI analüüsi süsteemi loomine. Kirjuta või helista, arutame täpsemalt.
Loe ka seotud artikleid konkurentsianalüüsist:
→ Eristumise analüüs strateegiapäeval – miks 3 ettevõtet neljast ei tea, millega võidavad
→ Kuhu viivad AI-strateegiad: eristumisse või hinnasõtta? (AI ja konkurentsistrateegia)
→ AI kasutamisega konkurenti ei võida. Kontekst on uus konkurentsieelis (ülevaatlik selgitus AI piirangutele)
→ Kui ei eristu, tuleb (hinna)sõda (miks võitude-kaotuste analüüs on üldse oluline — seos hinnasurve ja eristumise vajadusega)
💬Küsimused?
Kirjuta mulle otse LinkedInis või kommenteeri LinkedIni postituses.
—
📥 Kui see teema sind kõnetab, siis uudiskirjas jagan jooksvalt uusi artikleid ja mõtteid konkurentsistrateegia, eristumise ja ärikasvu kohta. Ilmub 1× nädalas.
👉 Uudiskiri: Tellin uudiskirja