A qualitative examination of lead scoring in B2B marketing ...

INOM EXAMENSARBETE MEDIETEKNIK,AVANCERAD NIVÅ, 30 HP

, STOCKHOLM SVERIGE 2017

A qualitative examination of lead scoring in B2B marketing automation, with a recommendation for its practice.

ELIN LINDAHL

KTHSKOLAN FÖR DATAVETENSKAP OCH KOMMUNIKATION

A qualitative examination of lead scoring in B2B marketing automation,

with a recommendation for its practice.

Elin Lindahl

[email protected]

Submitted for the completion of the KTH program; Civil engineer in Media Technology,

Master of Science in Media Technology.

Supervisor: Christopher Rosenqvist, Stockholm School of Economics,

Department of Marketing and Strategy.

Examiner: Haibo Li, KTH, CSC School of Computer Science and Communication,

Department of Media Technology and Interaction Design.

Work commissioned by: Visma Advantage AB

2017-06-02

mailto:[email protected]

Abstract Digital marketing has become an important part for companies in the process of attracting new customers. The digitalisation has led to substantial changes in the ways consumers and businesses search for information and do their research before making a purchase. A major shift has been observed regarding how digital communication influences the purchasing decision within the B2B sector. The purpose of this research project was to examine lead scoring in the perspective of B2B marketing automation, and to investigate how lead scoring can contribute to a more efficient and effective marketing process for Visma Advantage. The aim was to develop a recommendation for an optimal lead scoring model for Visma Advantage and which marketing actions that are suitable for the different lead score values. The result shows that there can be several ways of an optimal use of a lead scoring model for Visma Advantage. The result also presents a completed lead engagement scorecard and lead profile scorecard, together with a lead score matrix that specifies the thresholds for each lead score value. In addition to that, relevant marketing actions for each lead score value in the model is presented in the result.

Sammanfattning Den digitala marknadsföringen har kommit till att bli en viktig del för företag, i processen av att attrahera nya kunder. Digitaliseringen har lett till betydande förändringar av hur konsumenter och företag söker information och gör sin efterforskning innan de slutför ett köp. Ett stort skifte har observerats, gällande hur digital kommunikation påverkar inköpsbeslutet, inom B2B-sektorn. Syftet med detta projekt var att undersöka lead scoring i perspektivet av automatisering av B2B marknadsföring, och att undersöka hur lead scoring kan bidra till en mer effektiv och verkningsfull marknadsföring för Visma Advantage. Syftet var att ta fram en rekommendation för en optimal lead scoring-modell för Visma Advantage och vilka marknadsföringsåtgärder som är passande för respektive lead score-värde. Resultatet visar att det kan finnas flera sätt för en optimal användning av en lead scoring-modell för Visma Advantage. Resultatet presenterar också ett färdigt poängkort för både profil-aspekten och för engagemangs-aspekten, tillsammans med en lead score-matris som anger tröskelvärdena för varje lead score-värde. I tillägg till poäng-korten presenteras relevanta marknadsföringsåtgärder för varje lead score-värde i modellen, i resultatet.

Table of content

1 Introduction 2 1.1 Background 2 1.1.1 Marketing automation and lead scoring 2 1.1.2 Visma Advantage 3 1.2 Research Question 4 1.3 Purpose and objectives 4 1.4 Delimitations 4

2 Theory 5 2.1 Definitions 5 2.2 Customer Journey 5 2.3 Marketing Automation 6 2.4 Lead Scoring 7 2.5 Oracle Eloqua 9 2.6 Data Privacy 10

3 Methodology 12 3.1 Literature study 12 3.2 Interviews 12 3.3 Creation of lead scoring model 14

4 Result 18 4.1 Result from interviews with employees at Visma Advantage 18

4.1.1 Background information of the interviewees 18 4.1.2 Result from interviews 18

4.2 Result from interviews with marketing automation specialists 29 4.2.1 Background information of the interviewees 29 4.2.2 Results from interviews 30

5. Analysis and Discussion 33 5.1 Research questions 33 5.2 Ethics 38 5.3 Method Criticism 39 5.4 Further work 39

6 Conclusion 40

7 References 41

Appendix A - Interview with P.A. 43

Appendix B - Interview with V.R. 46

Appendix C - Interview with M.E. 50

Appendix D - Interview with M.Ö. 53

Appendix E - Interview with J.dJ. 56

Appendix F - Interview with K.P. 61

Appendix G - Interview with H.S. 65

Appendix H - Interview with P.J. 67

Appendix I - Interview with B.S. 69

Appendix J - Interview with L.S. 74

1 Introduction In this chapter the subject of the the report is introduced and a brief background of the company Visma Advantage is also described. The research problem with its appurtenant sub questions and the purpose, objectives and delimitations of this research project is also stated in this chapter. 1.1 Background 1.1.1 Marketing Automation and Lead Scoring

The substantial transformation in the digital landscape has changed how both business and individuals communicate and interact with each other. The expansion of digital content has shifted the way individuals and businesses search for information, and how they do their research before making a purchase. In the business to business sector, a fundamental shift has been observed in the ways digital communication influences the decisions being made in relation to a purchase. Studies has shown that business to business buyers perform large parts of the customer journey online before making a purchase, and that online information sources overall act as an important factor in the purchasing decision. (Järvinen and Heinin, 2016) Marketing Automation is still a quite new concept to many companies in Sweden. The United States, where the concept was first introduced, has come further in their research compared to Sweden. In 2001, John D.C was the first one to introduce the term ”Marketing Automation”. The concept of marketing automation involves monitoring and analysing digital footprints of leads in a company’s digital channels. The objective of monitoring and analysing the digital footprints is to use adequate models to follow up the leads behaviours and perform essential implications. Marketing automation operates on all stages in the purchasing funnel. Automated marketing decisions enhance organisations efficiency and larger return on marketing investments. It increases the gratification of customers and leads, and enhance higher loyalty by the customisation of the marketing flow and marketing content. (Heimbach, Kostyra and Hinz, 2015) A central part of the marketing automation concept is lead scoring. Studies has shown that lead scoring improves both the performance and effectiveness of the sales figures, which entails increased revenue. As organisations begins to target a larger and wider audience, it becomes necessary to automate the communication with leads, and also with existing customers and former customers. Lead scoring and prioritisation techniques makes it possible for companies to lower the cost per lead and also to improve the performance in lead conversion rates. Lead scoring is a technique that evaluates the leads likelihood of making a purchase. The evaluation is based on two aspects, implicit data and explicit data. The total lead score value is then utilised for prioritising which leads should be delivered to the sales department and which leads that needs further digital nurturing before delivering them to sales. Lead scoring helps to identifying the leads that are an

1

inappropriate fit, in order for the sales department to not waste any time on managing that process manually. The scoring value is also used as a groundwork for deciding what type of content that is suitable to approach the lead with. In short, lead scoring maximises the effectiveness of the marketing process. (Michiels, 2008)

1.1.2 Visma Advantage AB

Visma Advantage is a part of the koncern Visma AS, that constitutes of over 30 companies. Visma Advantage is located in Visma’s office in Stockholm. The company was registered in 2006. (Alla Bolag, 2017) Visma Advantage’s target audiences are small and medium-sized companies. At present they have approximately 15 000 customers nationwide. Visma Advantage supplies a service that enables their customers to make purchases to strongly negotiated deductions. The collective purchasing power makes it possible to negotiate the prices to the same extent as large companies are able to. They offer negotiated prices from approximately 60 well known suppliers, within areas such as travels, stationary, fuel, shipping, IT and many more. Examples of suppliers are Ikea, DHL, Hertz, OKQ8, Norwegian and Nespresso. Visma Advantage have three different services that are adapted to companies in different sizes and with different attributes. The three services are Visma Basic with a yearly license fee of 2496 SEK, Visma Professional with a yearly license fee of 4992 SEK, and Visma Premium with an individual pricing. (Visma Advantage, 2017) Visma Advantage does currently use Oracle’s marketing automation software Eloqua. (Visma, 2017) Eloqua is one of the leading marketing automation systems on the market, and is suitable for both business-to-consumer and business-to-business corporations that are of medium or large size. The system includes a comprehensive range of features, that makes it possible to create targeted segments, execute dynamic marketing campaigns, implement lead scoring, utilise advanced analytics and reporting functions. The software also enables integrations with different CRM systems. (Software Advice Inc, 2017) For Visma Advantage, the functionalities of the software Eloqua differs slightly from the standard in some aspects, due to the complex setup involving the different business units in the corporate group Vimsa. Nonetheless, the system meets all the needs that Visma requires, and since Eloqua manage the complex setup in a great way, the software is an ultimate option. (Petersen, 2017)

2

1.2 Research Question

How can lead scoring in marketing automation, contribute to a more efficient marketing process for Visma Advantage? Sub questions: I ) What is the optimal lead scoring model for Visma Advantage? II ) What automated marketing actions are suitable for each lead scoring value in order to warm up the leads? 1.3 Purpose and objectives

The purpose of this research project was to increase understanding of lead scoring and how it can be used in an optimal way in marketing automation. The aim was to provide a recommendation for how Visma Advantage can leverage a lead scoring model to make their marketing process more efficient. The research is scientifically relevant since marketing automation is a technique that is becoming more and more crucial for companies to use due to the digitalisation. Lead scoring is a core part of marketing automation, and with an optimal lead scoring system the marketing automation process will have a significantly increased efficiency. 1.4 Delimitations

This research will examine lead scoring in marketing automation form a B2B point of view. The report will not cover all parts of marketing automation but rather be delimited to parts of marketing automation that are directly connected to lead scoring. Visma Advantage’s services are aimed toward the Swedish market. Hence, this research project will be delimited to the Swedish market, but will also refer to the American market because of its similarities in structure and leading edge within the marketing automation development. Regarding the software for monitoring the digital footprints and managing leads, this research will be based on Oracle’s marketing automation software Eloqua.

3

2 Theory This chapter describes the concept of marketing automation, and describes lead scoring in detail. This chapter also clarifies how lead scoring works in Eloqua, and briefs on data privacy. 2.1 Definitions

API - Application programming interface B2B - Business to business B2C - Business to consumer CEO - Chief executive officer CFO - Chief financial officer CRM - Customer relationship management EGDPR - European general data protection regulation MQL - Marketing qualified lead ROMI - Return on marketing investment SQL - Sales qualified lead SRL - Sales ready lead

2.2 Customer journey

The dramatic increase of digital technologies in the last years has made consumers more empowered. They now have more control over what information they can reach. Consumers are now able to quick and effortless search for information on the internet, read reviews and compare products and prices. This has placed the consumers in a beneficial position against the companies. However, new technologies has enabled companies to proactively lead consumers on their digital customer journey. In order to accomplish a competitive advantage, companies can make the digital customer journey customized after the individual customer’s features and thereby win the customers loyalty. Digital customer journeys that are superior and successful includes automation, innovation, context-based and personalised interaction. The technologies behind a digital customer journey are for example cookies, APIs, analytical tools and communication across the channels. (Edelman and Singer, 2015) A sales funnel can be used for visualising the different stages leads moves through in a sales process. In figure 1, the horizontal blocks represent the customer journey stages. The decreasing width of the blocks symbolize that the amount of people in the customer journey decreases as less people reach each stage. The first stage in the funnel, awareness, represents all people who encounter the company in any channel. The block, leads, represents the people that leaves a digital footprint that can be used for further tracking. The marketing automation software tracks the leads and qualifies them based on demographic criteria, such as job title or type of business, and engagement criterias by evaluating their digital footprints to score the amount of interest they show. The

4

leads that meets the threshold set for the criterias are moved to the MQL-stage in the funnel. If the leads meets the minimum criteria set for being considered as a sales opportunity, for example if they are authorized for purchasing the product and have the budget for it, they are moved along to the SQL-stage in the funnel. The sales qualified leads are followed up by sales team and can either result in a successful sale or a lost sale. (Duncan and Elkan, 2015)

Figure 1. Sales funnel. Source: Duncan and Elkan, 2015

2.3 Marketing Automation

John D.C. Little were the one who first introduced the term “marketing automation” in 2001. In his presentation at the 5th Invitational Choice Symposium UC Berkeley, he talked about the potential automated marketing decisions that can be leveraged when performing marketing on the Internet. (Heimbach, Kostyra and Hinz, 2015) As a framework for marketing automation, Little presented five levels of system operations: “(1) Data inputs, (2) Real time decision rules, (3) Updates of the decision rules, (4) Feedback to site management, (5) Strategy choice”. (Little, 2001) Marketing automation is a method that combines process design and technology to enhance efficiency as well as effectiveness of marketing activities. Due to the digitalisation, the marketing environment has become more and more complex, and is still reshaping constantly. To manage the changes and the challenges of channel complexity, marketing departments have begun to invest in different digital marketing technologies for process execution and planning campaigns. There is a substantial focus for marketers to optimise the return on marketing investment to improve the effectiveness of marketing execution. The goals for achieving more effective and efficient marketing constitutes of both longterm and shortterm goals. The goals typically include branding, customer relationship management

5

and lead generation. Marketing departments wants to ameliorate internal processes so that they can have better control and surveillance over the marketing operations. Companies can improve the marketing process and reduce their expenses through waste reduction, optimisation of the employees, reducement of cycle time, and improved targeting by shifting the communication from mass marketing to more individual marketing. (Biegel, 2009) The motivation for making the marketing process automated is the difficulty of manually managing the huge amount of data that the digitalisation of the marketing process has entailed. Automated personalisation and customisation of the customer journey constitute the core part of marketing automation, and it has its roots in the B2B section. It is often associated with CRM-systems since they have some functionalities in common, though marketing automation further exceeds its disciplines since “marketing automation intends to utilize multiple data sources even for unknown users to design the communication on-the-fly, in real time, for all kind of touch points, e.g. website, smartphone app, email, etc.”. (Heimbach, Kostyra and Hinz, 2015). Automated marketing decisions have several benefits, inter alia improved decision-making, increased productivity and higher ROMI. It also improves the relationships with the consumers and increases satisfaction and loyalty by making the digital communication personalised and customised. Marketing automation enables analysis of the leads digital footprints in order to make the digital communication individually relevant and meaningful throughout the whole customer journey. An example of a scenario where it would be relevant to apply marketing automation is if a person has bought a ticket online for the cinema. Suppose that the ticket was to a romantic comedy with a famous actor in the main role. Based on the attributes of the movie referred to this purchase, the following newsletter emails would include other new romantic comedies, and prioritisation would be if the same actor release a new romantic comedy. The outcome of marketing automation is that the consumers tend to show more engagement and observe more of the company's digital communication since the relevance of the information is increased, which in turn entails enhanced conversion rate and retention rate. (Heimbach, Kostyra and Hinz, 2015) 2.4 Lead scoring

The process of scoring leads as such, is not a new thing that evolved in connection with the digitalisation. Companies has for a long time been using manual lead scoring systems. New technologies has made it possible to automate the process of scoring leads. Creation of automated lead scoring systems is facilitated by several marketing automation softwares. (Duncan and Elkan, 2015) The purpose of lead scoring is to divide the leads in different segments in order to process them differently. Marketing team construct a model for assigning different rates to different leads in order to indicate when a lead is cold, warm or hot. A cold lead does not have an immediate intention to make a

6

purchase but is interested in the product in question. A warm lead is likely to make a purchase in the near future. A hot lead is a sales ready lead, and is ready to make the purchase at present. (Tanner & Raymond, 2011)

In 2007, Robert Alvin applied for patent of a system for multi-level email marketing. The system included features as automatic nurturing of leads, sending online communication to selected list of recipients, scheduling communications, scoring leads based on responses, and a database for storing information about leads and rules. The first step in the lead scoring process is to capture leads online and store them in a lead management database. The capturing of a lead could for example involve filling out an online form in order for the lead to receive some desired material. If the subsequent action would be that an email with the desired material is sent to the lead, the lead’s response to that email is captured by the system and the first lead score value is generated. Actions of response that the system evaluates, include opening of the email, reply, ignorance or clicks at the links in the email. The lead score is both determined based on the behavior of the lead, but also on the relevance of the lead’s input in forms. After a lead is assigned a generated lead score, the lead can automatically be placed in a predefined campaign. The lead’s response to the subsequent emails or other actions, can be used as foundation for generating a new lead score value. Alvin presented a 4x4 square matrix, see figure 2, with the letters A, B, C and D on the vertical axis and the numbers 1, 2, 3 and 4 on the horizontal axis. The letter and number combinations in the matrix compose 16 different lead score values. The letters represent the demographic score and the numbers represent the engagement score. A lead that scores A1 has received the highest score for both demographic criteria and engagement criteria. A lead that scores D4 has received the lowest score for both aspects. Alvin divided the different elements in the matrix into three segments. Segment one constitutes of element A1, A2 and B1. The segment includes the leads with the highest scores and could therefore be sent to sales for immediate follow up, by an automated alert notification. The second segment constitutes of the element A3, A4, B2, B3, C1, C2 and D1. That segment includes the leads that have medium scores on both profile and engagement aspects, but they have not scored high enough for qualifying of being delivered to sales. These leads needs further nurturing, and a goal of the marketing content addressed to them should be to receive a response with more information about their profile or engagement. The last segment constitutes of the element B4, C3, C4, D2, D3 and D4. These leads could be sent marketing regularly but unfrequently, awaiting new information or action from the lead in the future. A company’s marketing strategy determines what marketing action that is suitable for each lead score value. An automated lead nurturing system makes it possible to deploy a multilevel nurturing program where initial information of the leads is being captured in order to score the leads and pursue the adequate follow-up marketing communication. The primary goal is to process the leads with the right nurturing in order to pursue the leads to a higher score level in the lead score matrix. (Alvin, 2007)

7

Figure 2. Lead score matrix. Source: Alvin, 2007

Lead scoring is an important factor for companies striving to achieve superior performance in lead conversion. (Michiels, 2008) The fact that the customer has to be in a state of readiness for purchasing, is required for the sales scenario to be successful. (Rosenbröijer, 2014) One of the prime benefits of utilising a lead scoring model is that the technique identifies where each individual lead is in the digital customer journey. This is also used for segmenting the leads, which enables companies to target each segment with different marketing content conformed to the specific stage in the customer journey. Implementing a lead scoring system does not only improve the lead conversion, but is also important regarding the financial aspect. Automated lead scoring systems reduces the cost per lead which results in higher revenue for the company. Lead scoring also saves time from the sales department and ensures that the right leads are being prioritized. Companies who use lead scoring models are likely to achieve superior sales since they are able to react immediately, which results in more effective marketing. (Michiels, 2008) 2.5 Oracle Eloqua

Eloqua was founded in 1999 by Steven Woods, Mark Organ and Abe Wagner (Software Advice Inc, 2017), and was bought by Oracle in 2012 (Oracle, 2017b). In september 2016 Gartner named Oracle as the top leader in the “magic quadrant for CRM lead management”. The motivation was Oracle Eloqua’s wide range of features and functions for lead management and business to business marketing, and the comprehensive ecosystem of technology and service providers. Eloqua enables its users to employ multi channel campaigns, extensive analytics tools, key performance index and other features for global business to business marketing. (Fletcher, Daigler and Hansen, 2016) Eloqua’s lead scoring function is extensive and enables for objective ranking of leads. Eloqua evaluates the leads based on two sets of criterias, profile criteria and engagement criteria. The profile criteria constitutes of explicit data for example demographic information such as job title of industry. This data supports to identify if the lead is a good fit for the company. Profile criteria is scored with a letter between A-D. Oracle gives a recommendation to not set up more than five

8

fields on the profile criterias. (Oracle, 2017a) If scoring more than five profile criterias it can be hard to determine which values in the profile that are actually defining the score. Therefore, it is beneficial to try to keep it simple. For example, criterias that are similar, like annual revenue and company size, can be reduced to one criteria. (Zentgraf, 2014) The engagement criteria constitutes of implicit data which could for example be visits on the website or responses to emails, and this data supports to evaluate how interested the lead is in the product. Oracle states that the more behaviours that are included in the engagement criterias, the leads will be more accurately evaluated. Engagement criteria is scored with a number between one and four. The scores of the letter and the number is then combined to a total lead score. The score can then be used to automatically decide what follow-up action that is appropriate for each lead. Oracle supports creation of several lead scoring models. (Oracle, 2017a) 2.6 Data Privacy

Using personal data in marketing operations and communication has advanced rapidly. There are several effects of the extensive and increasing access, storing and tracking of personal data. The positive effects of sophisticated usage of consumers personal data, is that it enables personalised communication, product recommendation, discounts, and free services. In general, sophisticated usage of personal data allows for more relevant and optimised digital marketing communication and media content. However, there are risks with the increasing storage and tracking of personal data, including privacy invasion, unwanted marketing and increased vulnerability of being exposed to fraud. For marketing departments, the continuously evolving technologies that facilitates tracking and storing of consumer data, enables increasing benefits since it allows them to operate more efficient with superior information. The trend of utilising consumer data has induced regulators, researchers and social critics to enhance focus on the subject. Martin and Murphy (2017) argues that there has been a shift in point of view regarding the subject. Before, the question and discussion referred to whether or not users accept sharing of private data, and now it is rather about how the users react when marketers and others have access to their private data that is widely available. (Martin and Murphy, 2017) On 25th of May 2018 a new law will replace the current EU data protection directive. The new law EGDPR, european general data protection regulation, intend to put the consumers in control over their personal data again. Consumers frequently need to submit their personal data in several digital situations, and what happens to the data thereafter is often difficult, and sometimes impossible, for the consumer to know. The new EGDPR law’s purpose is to prevent the disasters that can befall when wrong people come across personal data. The European Commission also argues that each person has the right to protection of their personal data. Therefore, personal data will only be allowed to be collected under strict conditions for legitimate purposes. (European Commision, 2017) The

9

implications of the new EGDPR law, is for business and organisations an administrative fine of four percent of the total annual revenue in preceding financial year for breach of the regulation. In order for business to be compliant they will need to, inter alia, collect consents from the consumers to process their personal data, collect explicit consent to process personal data that can be sensitive such as gender or race, provide consumers information about their rights, be transparent with the data subject and be transparent about the purposes of processing private data, implement a level of security of the data processing, and also respond to access request from a data subject within one month and without any fees. (Calder, 2016)

10

3 Methodology In this part of the report, the different methods that were used to resolve the research problem is explained. The research problem was resolved by investigating how companies can use digital footprints to reach their customers when they are in an appropriate stage in the process of making a purchase. The method that were applied in order to resolve the research problem, are divided in a process in three steps shown in figure 3 below. At first, a comprehensive literature study was carried out, covering marketing automation in general, lead scoring and adjacent topics. The second step comprised qualitative interviews with specialists within marketing automation, and relevant employees at Visma Advantage. The final step was to develop the lead score model and implement it in the marketing automation system.

Figure 3. Visualisation of the process in three steps. 3.1 Literature study

The first step of the process was to conduct a pre-study of the subject by researching online about marketing automation. The purpose of the literature study was to increase the understanding of lead scoring in marketing automation, and to examine the previous research that has been made in relation to lead scoring and marketing automation. Literature in form of research papers, reports and web content was collected through databases as KTHB Primo and Google Scholar. When searching for relevant literature in the databases, six main search terms were used. These search terms were: ”lead scoring”, ”lead nurturing”, ”marketing automation”, ”digital marketing”, ”B2B companies” and ”sales ready lead”. The terms were combined in several different combinations to find the relevant literature. In a second step further literature was found by references to the articles found in the first step, and in related articles and cited literature.

3.2 Interviews

In addition to the literature study, semi-structured interviews were performed. Semi-structured interviews were suitable for this research project since it is a qualitative research. Individual semi-structured in-depth interview allows for an iterative process where the predefined open-ended questions can be altered continuously, and allows for new questions to emerge during the interview. The interviews were held individually in order to establish a comfortable environment for the interviewees that encourage them to talk more and share information without external influence. (DiCicco-Bloom and Crabtree, 2006) The interviews

11

could have been performed in groups in order to make the research project more efficient, but there would then have been a risk of the interviewees to restrain their answers or affect each other. The risk of the interviewees to influence each other can be extra substantial in a workgroup, such as the employees at Visma Advantage, where they know each other from before and hierarchical constellations exists. It was therefore decided that the best method would be to perform the interviews individually.

The interviewees constituted of experts within marketing automation, sales persons with experience in selling Visma Advantage’s products, and also employees at Visma Advantage that have detailed knowledge about the company and the customers. Compilation with short information of the ten interviewees are shown in table 1. The purpose of the interviews with marketing automation specialists was to deepen the knowledge about lead scoring in marketing automation, and to get an insight in how companies are currently working with marketing automation. Another aim of the interviews were to inquire examples of best practise on the swedish market and also examples of failures that can be useful to learn lessons from. The interviews with employees at Visma Advantage were done in order to get an understanding of the company’s operation and estimations. The set of questions in each interview were slightly different worked out and customised after the referred employee’s expertise and experience. Through the interviews, qualitative information was gathered which contributed to the research project on a more detailed level. After each interview with employees at Visma Advantage, they were asked to fill out a lead engagement scorecard, and rate the major digital marketing communications of Visma Advantage. The lead scorecard are further explained in the next chapter about the creation of the lead scoring model. The interviews were substantial as a groundwork for the development of the lead scoring model for Visma Advantage. The questions that were asked in the interviews were based on two templates, one for marketing automation experts and one for Visma Advantage’s employees. However, these questions were modified and combined different for each interview in order to suit the different backgrounds of the interviewees.

12

Table 1. Compilation with information of the interviewees.

Interviewee Name Company Job title

A Per Asplund Visma Advantage Web Editor and Content Manager

B Viktor Rahal Visma Advantage Salesman

C Mattias Erasmie Visma Advantage Customer Success Manager

D Madeleine Östensson Visma Advantage Customer Service and TF

E James de Juan Connecting Carlstad Salesman

F Kristina Petersen Visma Advantage Marketing Manager

G Henrik Sjelin Visma Advantage Digital Analyser

H Pär Johansson Visma Advantage Content Manager

I Björn Sperling Leadteq CEO

J Lina Stensjö Element Marketing Automation Specialist

3.3 Creation of lead scoring model

The last step of the method comprised development of the lead scoring model and implementation of the lead scoring model in Visma Advantage’s system. The creation of the lead scoring model was performed in Oracle’s marketing automation software Eloqua, since that is the software that Visma Advantage have implemented. Oracle have written guidelines for how to create a lead scoring model in Eloqua, and those guidelines were followed and referenced in this project. It is possible to create and use multiple lead scoring models in Eloqua. However, this project focused on developing one model for new leads, defining the highest score as a lead ready for being delivered to telemarketing, a SRL. Before performing the actual setup of the model in Eloqua, a lead engagement scorecard, and a lead profile scorecard were completed. The values determined in the scorecards were based on the interviews. Since Visma Advantage currently does not request a lot of different information from leads on their website, with exception for purchase-forms and contact-forms that are sent to sales directly, a basic version of the lead profile scorecard in figure 4 was completed. Research on additional profile criterias of leads were performed as a groundwork recommendation for future practise. The penultimate column in the lead profile scorecard, points, is utilized for assigning a numeric rating to a field value of a contact field, and the last column is utilized for assigning a percental weighting to the contact field specified in the first column. Oracle gives a recommendation to Eloqua users to not use more than five contact fields per lead scoring model, which was regarded when completing the recommendation of the lead profile scorecard.

13

For the lead engagement scorecard, see figure 5, several aspects had to be considered. Before making the structure for the engagement scorecard and defining the behaviours, an analysis of Visma Advantage’s digital marketing channels had to be performed. For every defined behaviour, it should be stated what is considered as a poor lead, a medium good lead, and a great lead. The purpose of defining the different levels is to be able to know when it is appropriate to take action and also what the action should implicate. The penultimate column in the lead engagement scorecard, points, is utilized for assigning a numeric rating of the subject together with frequency in combination with time frame, and the last column is utilized for assigning a percental weighting to the subject block specified in the first column. The ratings are then applied when automating the lead scoring program. In cases where contacts meets the criterias of more than one rule pertaining to the same subject block, Eloqua will score them according to the one that confer the highest points. In addition to the lead engagement scorecard that Oracle provides, a comparative figure was added, and calculated by multiplying the points on each field with the weighting figure for respective section. The purpose of the comparative figure was to be able to compare the results from the interviewees with each other easier, and to be able to visualise the result from the scorecards in a perspicuous way in charts.

Figure 4. Structure for lead profile scorecard. Source: Oracle, 2017a.

Figure 5. Structure for lead engagement scorecard. Source: Oracle, 2017a.

14

A lead scoring matrix with attached threshold worksheet, see figure 6, was also completed as a preparation for the creation of the lead scoring model in Eloqua. The matrix was completed to utilise as structure for planning how the leads should be scored and what actions should be applied for each scoring range. The division of the scoring has a definitive function for the actions that can be applied to the leads. For example, each scoring field in the matrix can be linked to different email campaigns. Every lead that gets scored in a lead scoring model is assigned a numeric engagement score, and a profile score on a scale from 0-100. The numeric scores are calculated based on the decided values in the lead engagement scorecard and the lead profile scorecard. The established thresholds for each field in the lead scoring matrix regulate what total lead score value the lead will be assigned.

Figure 6. Lead score matrix template. Source: Oracle, 2017a.

When the preparations with the scorecards and the matrix worksheet was done a lead scoring model could be created in Eloqua. When configuring the engagement and profile criteria for the model, the intended behaviour types are selected and then each slider is to be dragged to specify the percental weighting for each behaviour type, see figure 7.

15

Figure 7. User interface for configuring engagement criteria in Eloqua. Oracle, 2017a.

For each behaviour type, rules have to be applied in order for Eloqua to score the leads properly. There are however some exceptions where it is not possible to add rules to a behaviour type and in those cases, the full weighting will be used. Several rules can be applied to one behaviour type. One rule consists of a few options, see figure 8, where for example frequency and time frame can be configured. Each rule should also be assigned a percentage value which indicates how much of the total available points that should be given, which is useful to decrease the scoring according to an expanding timeframe. In occasions where the criteria for more than one rule correspond with a contacts data, Eloqua will score the contact as according to the rule that will imply the highest score. Lastly, once the configuration of the engagement and profile criteria was completed, the configuration of the thresholds for engagement scores and profile scores was finalized. (Oracle, 2017a)

16

Figure 8. User interface for configuring engagement behaviour rules in Eloqua. Source: Oracle, 2017a

17

4 Result This chapter presents the results from the eight interviews with employees at Visma Advantage and the two interviews with marketing automation specialists. The most important information from each interview were identified and compiled in this chapter. Complete transcribed interviews can be found in the appendix. The figures from the lead scorecards were also compiled and is presented in this chapter. 4.1 Result from interviews with employees at Visma Advantage 4.1.1 Background information of the interviewees

Interviewee A is working as a web editor and content manager at Visma Advantage. He has in total four years experience of working with this, but specifically one year and four months experience of working with this at Visma Advantage. Interviewee B is working as a salesman at Visma Advantage. He has 8 years of experience in selling Visma Advantage’s services. He does primarily sell Visma Advantage’s service Visma Premium but he also has experience in selling both Visma Professional and Visma Basic. Interviewee C is working as customer success manager and has 5 months of experience working at Visma Advantage. Interviewee D has worked at Visma Advantage’s customer service for six and a half year, with close relation to the customers. She is also responsible for stepping in as customer success manager when ordinary employee is not present at site. Interviewee E is working at an external company that is hired by Visma Advantage to operate telemarketing employment. He has six months of total experience of working with telemarketing and five months experience of selling Visma Advantage’s services. He mostly sells Visma Advantage’s services Visma Basic and Visma Professional. Interviewee E also has experience from working as a salesman in warehouse. Interviewee F is working as marketing manager at Visma Advantage. She has worked at Visma Advantage eleven years total, whereof nine years as marketing manager. She also has experience from working as an account manager at Visma advantage with the service Visma Premium. 4.1.2 Result from interviews

Regarding what people that are optimal customers to sell Visma Advantage’s services Visma Basic to, the interviewees had fairly similar apprehension. All interviewees were unanimous about the size of an optimal company, that there should only be a few employees working there. Interviewee B estimated the company size to one to six employees, interviewee C said one to ten employees and interviewee D said one to fifteen employees. All interviewees were also unanimous regarding that the person who buys the service, should have a major position at the company, for example CEO or owner. Interviewee B argued that the age of the person could be any age, but that it is most likely between 25-45

18

years, and interviewee E said between 30-50 years. Concerning the type of business, interviewee C and D said that a company that has a webshop is optimal since they need to ship a lot. Interviewee C said that building companies are optimal customers. Interviewee D coincided, and also supplemented that Visma Advantage can offer the customers of Visma Basic good deduction on fuel and that there also is good deduction on workwear, telephony and insurances. He also argued that accounting offices are great customers since they need stationery, and Visma Advantage have agreements with two of the world’s largest suppliers of stationery. However, he also argued that most companies are trying to obtain a completely digital business and therefore the demand of stationery is decreasing. Interviewee F argued that IT companies are optimal customers for Visma Advantage since they most likely have great computer skills and therefore easily can start using Visma Advantage’s software for making purchases. Interviewee A also mentioned that the aspect of the person’s computer skills is a great capacity, and he said that another good capacity is if the company has a strained economy so that it is substantial to get the lowest price possible. Interviewee C said that an optimal customer is someone who makes purchases from several suppliers, and are able to perform most function in the software without any help from customer service, since they then consume less time from customer service. Interviewee E argued that the customer's annual revenue could be any amount between a couple of 100 000 SEK to 10 million SEK. For Visma Professional interviewee A said that companies within the manufacturing industry are optimal customers. Interviewee B stated that it is optimal if the company is expanding and have high profit. Interviewee E and F said that an optimal customer of Visma Professional works at a company that has a webshop. Interviewee E also mentioned that companies whose employees travel a lot are optimal customers, and interviewee F said that companies who consume much fuel are optimal customers. Interviewee B stated that companies with 15-50 employees are optimal, interviewee D said 10 employees and more, interviewee E said 16-50 employees and interviewee F said from 10 or 15 and more employees. Concerning the job title of the person who takes the purchasing decision, interviewee B said owner, CEO or CFO. Interviewee C said a person with responsibility over a company’s purchases, and interviewee D coincided and also said CFO. Interviewee F said owner or CEO. The annual revenue of a company, interviewee E stated that it would probably be over 10-15 million SEK. The interviewees were asked what type of content that they consider relevant to communicate to leads with different interest levels. Interviewee A answered that informative content that is not directly connected to Visma Advantage’s services, something that would be a hold-fast in the beginning, is suitable for leads whose interest for the service is quite low. For medium interested leads he suggested that the content should be mixed with more promotion-like material of Visma Advantage’s services, and that it should be more focused around a purchase of the product. Interviewee B said that he would communicate content that is not only about savings, to a lead with low interest. But he would also communicate

19

how Visma Advantage’s service could, as a wholeness, benefit the lead’s company so that they will make more profit and fulfill their goals. For medium interested leads he would try to concretise how much the company in question could save, and the cost of the service. He would also emphasize how easy it is to start using the service. Regarding leads with high interest for Visma Advantage’s service, interviewee B suggested to also emphasize the simplicity of getting started and using the service. He would be straightforward with how they can purchase the product. Interviewee C said that it is important to emphasize the deduction of the prices, to leads with quite low interest, and emphasize the savings a customer can achieve with Visma Advantage’s service. If a lead’s interest area is known, deduction figures concerning relevant suppliers should be communicated. He argued that the more interest the lead have, the content can explain more values of the service. To the medium interested leads, content can include more about the wholeness of the service. For the very interested leads he suggested to communicate more detailed about the values of the service, including that customers do not have to negotiate prices, and the assurance of quality. On the question about what content that is suitable to communicate to leads with quite low interest for Visma Advantage’s service, Interviewee D answered that she would communicate information that is likely for the specific company in question to be interested of. An example she gave was that if the lead is a carpenter, it is likely that he needs workwear and fuel etcetera, and figures on exact savings on those areas could then be communicated. Regarding medium interested leads she suggested the same communication, but to add a bit more information, about the service assortment for example. For leads with high interest she suggested to add more detailed information and declare a larger amount of agreements with suppliers, so that the lead really understands the broadness of the service. Interviewee E argued that for leads with low and medium interest, information about all benefits of the service and figures on savings is suitable. He also suggested to introduce the possibility to try the service, to those leads so that they can evaluate by themselves if the service is favorable for their company. For leads with high interest he suggested to communicate how the service works practically. Interviewee F argued that the communication to leads with low interest should be relevant for the person in question. She suggested that the content could be restricted to a narrower area, include topics as purchases, how to become a better negotiator, environmental policy, a checklist of what to prepare before summer, or what to observe when renting a car. For the medium interested leads she argued that information about the values of Visma Advantage’s service is suitable. Regarding leads with high interest she suggested to promote the free trial period of the service, the demo version of the service, specific information about the service, or maybe even promote purchase of the service.

20

The interviewees were also asked what type of content that they consider not suitable to communicate to leads. Interviewee B answered that information which is not relevant for the lead in question’s requirements should be excluded from the communication. Interviewee C argued that it is superfluous to inform leads with low interest about all 50 agreements with suppliers, he suggested to rather put focus on a few agreements. He also said that it can be too complicated for leads with low interest to bring up other values of the service and the website where customers make the purchases to deducted prices. For leads with high interest he argued that they probably got their high interest from some specific information, and it should be avoided to repeat that information and rather communicate broader information. Interviewee D answered that it is too much to communicate all 50 agreements with suppliers, to leads with quite low interest. She suggested to put focus on a few agreements only. Interviewee E said that it is important to not act superior to leads with low interest, but rather communicate the benefits of the service. For leads with high interest for Visma Advantage’s service, he argued that it is important to not be to cunning. The communication should be honest and genuine. Interviewee F argued that it is not suitable to promote purchase of the service to leads with quite low interest for Visma Advantage’s service. For leads with medium high interest for the service, she suggested to not communicate content that is too general, but rather for example a case study. Regarding leads with high interest she argued that it is suitable to communicate more detailed content about Visma Advantage’s service. Another question were how much information and what kind of information they estimate that leads that are ready for a purchase has. Interviewee A believed that it is important for the lead to know that Visma Advantage is the best alternative compared to similar services before they are ready for making a purchase. Interviewee B argued that it is significant that the lead knows that Visma Advantage offer deducted prices from over 50 suppliers. He also added that it is important that they know how easy the service is and that customers are able to retain their flexibility referring to purchases. Interviewee E informed that they have a magic number, three, at the sales department. He said that leads only need information about up to three agreements with suppliers, that is relevant for their company, and that is sufficient for them to make the choice of completing a purchase. Interviewee F argued that it is significant that leads has adequate information about Visma Advantage and knows the purpose of the service, which is that they get strongly negotiated deductions on prices, ready for use. Concerning when a lead is a sales ready lead, interviewee A argued that they should have visited Visma Advantage’s website recurring times, and they should have actively engaged in marketing content, preferably recurring times. He also said that another important factor is that the lead has seen the values of the service, an example could be the savings calculator. Interviewee B argued that leads with appropriate job title, who has shown interest for specific information about some of the suppliers, are ready for being sent over to the sales department. Interviewee D argued that it is sufficient if a lead has visited the

21

website one or two times and read about what Visma Advantage does, and had a look at the list of suppliers. Interviewee E argued that leads are always ready for being delivered over to the sales department, as long as their company is not in the progress of closing, changing owner, or temporarily inactive. Interviewee F said that leads are ready for being sent to sales if they join the one month free trial offer, and also if they practise the savings calculator and sends the result to their inbox. Another factor is if they are subscribed to newsletters and opens them frequently, and clicks on the links to the website. Additional questions were asked to the interviewees that works with selling Visma Advantage’s services. One question were if they had cognized any information that often is lacking among leads that choose to not fulfill a purchase. Interviewee B answered that it could be information about the purpose of the service, and that it is common that the company gets mixed up with other companies in the concern. Interviewee E answered that it is negative if the lead does not have information about their company’s current spendings, since they can not get an understanding of how much they can save if they do not know their spendings. The interviewees were also asked if they had cognized any common denominator for leads who are close to fulfilling a purchase but choose not to, in the last stage. Interviewee B said that sometimes when a CFO is very interested in Visma Advantage’s service, a hurdle can be that the office manager in that company is against buying the service if they have to change any of their regular suppliers in order to benefit from Visma Advantage’s agreements on deducted prices. An office manager might not care about savings to the same extent that a CFO does, the office manager’s focus is more on getting the organisation to run smooth and easy. Interviewee E answered that if the saving a company can do by using Visma Advantage’s service, is only a small saving, they will probably not feel that it is worth it. He said that dentists, hairdressers and smaller shops are often difficult to sell the service to. Interviewee E said during the interview that it is significantly easier to sell the service to a lead that has visited Visma Advantage’s website before the sales talk. If the lead is not informed about what the service includes, there is a barrier that the salespersons has to get across. When a lead is already informed about the purpose of the service, there is more room in the sales talk to discuss actual figures on how much the company can save by using the service. All interviewees from Visma Advantage were asked to rate how important it is, that six different demographic factors of leads, accords with what they consider to be an optimal customer for Visma Advantage. The different factors were rated with a number on a scale from zero to ten, where zero correspond to “not important at all” and ten correspond to “very important”. The result is presented in table 2 below. The arithmetic average of the interviewees’ answers was calculated and is shown in figure 9. The interviewees were also asked to complete a lead engagement scorecard, where they rated the importance of different behaviours that leads can execute in Visma Advantage’s digital

22

channels. The arithmetic average of the interviewees’ answers are shown in figure 10. The figures 11-18 shows the comparative figure of the interviewees’ answers for each field in the lead engagement scorecard. In figure 19, the interviewees’ answers on the percental weightings of the behaviour blocks, are displayed.

Table 2. Result of the importance of six demographic factors of Visma

Advantage’s lead s.

Interviewee Job title Type of business

Annual revenue

Amount of staff

Age Location

A 7 5 8 6 5 3

B 8 7 3 7 0 0

C 8 6 9 7 7 8

D 8 2 8 5 0 6

E 10 7 9 3 0 0

F 7 7 3 5 0 4

G 7 7 8 9 2 7

H 8 8 0 7 7 9

Figure 9. The arithmetic average of the interviewees’ answers of how important six demographic factors of Visma Advantage’s lead s are.

23

Figure 10. Lead engagement scorecard, with the arithmetic average from the answers in the interviews with employees at Visma Advantage.

24

Figure 11. Result from lead engagement scorecard completed by interviewees. The chart presents the comparative figures from the behavioral section “Visited website”.

Figure 12. Result from lead engagement scorecard completed by interviewees. The

chart presents the comparative figures from the behavioral section “Visited productpages”.

25

Figure 13. Result from lead engagement scorecard completed by interviewees. The chart presents the comparative figures from the behavioral section “Visited the blog”.


chart presents the comparative figures from the behavioral section “Tried demo-version of the product”.

26


chart presents the comparative figures from the behavioral section “10 purchasing tips in 10 days”.

Figure 16. Result from lead engagement scorecard completed by interviewees. The chart presents the comparative figures from the behavioral section “Clicked CTA in any

email”.

27


chart presents the comparative figures from the behavioral section “Savings calculator”.


chart presents the comparative figures from the behavioral section “Signed up for free trial”.

28

Figure 19. Result from lead engagement scorecard completed by interviewees. The chart presents the percental weightings assigned for the behavioral section

blocks.

4.2 Result from interviews with marketing automation specialists 4.2.1 Background information of the interviewees

Two interviews were performed with specialists in marketing automation. The first interviewee was Björn Sperling who is the CEO at the company Leadteq, who are experts within marketing automation and certified resellers of Eloqua in Nordic countries. Sperling has worked with marketing automation for five years, and has mostly worked with Eloqua, but also Pardot, Hubspot and Upsales. The second interviewee was Lina Stensjö who is working as a marketing automation expert at the company Element. She has worked with marketing automation for five years and has worked primarily with the software Pardot, but also Marketo, Act-On and Hubspot.

29

4.2.2 Results from interviews

Sperling argued that the largest benefit of using a marketing automation software is that the company gets a very important business system. Instead of having a system for financial transactions, a CRM system and an external email marketing system, it is now possible to integrate those systems with a marketing automation software that uses all the relevant data to create automatic and dynamic marketing flows in relation to how the company want to communicate digitally with customers. Another significant benefit is that it is possible to measure all digital communication. Sperling argued that the best marketing automation software is individual for each company, depending on different factors such as size of the company an expected vision of marketing strategy. The most important thing is to define the needs of the company before choosing a software. Since Eloqua is a large system made for large organisations, and intended to integrate with other systems, it is the best software when it comes to manage complex situations in complex organisations. Thus, the system can be too complex for smaller organisations. For smaller organisations he recommends Hubspot or Pardot. Sperling told that the method of working with marketing automation has changed since he first started five years ago. Back then it was more about only automating the email dispatches. Today it is more about having business critical dialogues, and to move more customer dialogues into the marketing automation system. Regarding lead scoring specifically, he said that it was not very common to actually work with lead scoring five years ago. Still today, it is many companies that have not started to use lead scoring yet. Another difference compared to five years ago is that predictive lead scoring has started to become more frequently used. The prime possibilities that Sperling sees with implementing lead scoring models are that it can give the sales department an indicator of which lead to contact first, and the possibility of creating a threshold limit value between sales and marketing department. The result of that is that the marketing department get a larger part of the sales process, which implicate that sales can become more efficient. Sperling has participated in implementing a lead scoring model at, for example, the company Klarna. The implementation at Klarna was a great success. The key to success, in that specific case, was that the marketing department convinced the sales department that all leads should not be sent to sales directly. Instead the leads that were not good enough stayed at marketing longer, for further nurturing. A factor that can lead to an unsuccessful lead scoring implementation is if a company defines the criterias too high of which leads should stay in the nurturing flows and which should be sent to sales, and then no leads at all comes in to the sales department. The challenges that Sperling sees with implementing a lead scoring model is to dedicate enough time on the work process. The time dedication is very important, but also the fact that both people from sales and marketing department should work together to develop the lead scoring model.

30

For the setup of profile criterias, Sperling thinks that Oracle’s recommendation of five criterias at the most, is plausible, but he also emphasizes that often less criterias are used. Regarding challenges during the practise of the lead scoring model, he argues that the time dedication is a substantial challenge. It is important to continuously follow up the leads, and that marketing and sales department set aside time to together discuss if the leads that marketing delivers to sale are good enough or if they need further nurturing or more information about any specific subject. Regarding what content that is appropriate to communicate to leads with low lead scoring, Sperling consider it most important that the content is relevant for the recipient. He recommend to do a target audience analysis to see what part of the business or product that can be of interest. He also consider it very important to have an instant call to action that will divert into the funnel. A common mistake is to have too much text in emails and websites. Another common mistake is to have a too insignificant CTA with a text that is not commanding enough. For leads with medium lead scoring, Sperling recommends adequate nurturing and not send them emails too often. The campaigns should maintain the leads until they show more interest and are ready for more frequent communication. Stensjö argued that there are two large benefits of using a marketing automation system. The first thing is that all marketing activities are gathered on one platform, all online advertisement is integrated in the marketing automation system which makes it easier to have control over everything. The second thing is that the marketing department are forced to organise the work process. Users of marketing automation have to plan the work in details and make a plan for the activities that will be executed and also think through the aim of them. Thus, emails will not be sent just because it would be adequate to send an email. Instead the marketing team will need to broaden their perspectives and analyse the purpose of their marketing activities and make a plan for each email. Stensjö also emphasize that it is a challenge for marketing teams to be forced to organise the process. Another challenge of using a marketing automation system is that it is required to work across organisational department divides, in order to accomplish the entirety objective that the marketing automation system enables. Sometimes it can also be a challenge that the marketing team is overwhelmed with work when the marketing automation software is being implemented in the organisation. Stensjö argues that there is a large difference in the way of working with marketing automation today compared to five years ago.Today, companies and organisations understands the need of implementing marketing automation, and therefore there is a larger motivation of pursuance. Regarding difference in the use of lead scoring, she states that the usage has increased. The challenges that Stensjö sees with implementing a lead scoring system is the process of categorising all the content a company has on their website. A challenge during the employment of the lead scoring model that she sees, is that companies can rely entirely on the implemented lead scoring model. The model has to be reviewed continuously and changes should be made when needed. The method

31

that Stensjö recommend to use for evaluation of the lead scoring model, is to have a collective meeting with the sales department and the marketing department. During the meeting, all leads that were sent to sales should be followed up and discussed. Sales should give feedback to marketing regarding if the leads were warm enough, if there was anything specific that they had not understood, or if there was anything else that could be used for improvement. The feedback is then used for evaluating what needs to be updated and changed in the lead scoring model. Regarding nurturing of leads with low interest, Stensjö argued that it is often a supposition in the early stage. She referred to two different ways of approaching leads with low interest in the early stage. One way is to meet them with strategic communication and create trust, by knowledge dispersion and early stage content that is broad with little focus on the product itself, for example content about the state of the market. A risk with that is to miss sales opportunities with the leads that were in the stage of making a purchase decision, and then they instead maybe end up purchasing from a competitor. The other way is to do the opposite and skip the part with creating trust and instead head straight to the point and tell the lead what the company offers. If they would not be interested in that, the second step would be to send them early stage content to create trust.

32

5 Analysis and Discussion In this chapter the key findings from the research are analysed and discussed, and the research question with appertaining sub questions are discussed. A final lead scorecard is also presented together with an analyse and motivation of the values set for the fields. Lastly the choice of method is discussed, and further work is analysed.

5.1 Research questions

The final lead engagement scorecard was developed based on the arithmetic average result from the interviewees’ answers in the scorecards, see figure 10. However some changes were done both in the points column and in the weighting column. Regarding the weighting figures, the result from interviewee D and interviewee F were considered as extra significative in the development of the final lead engagement scorecard, with the motivation that they had the most knowledge about Visma Advantage and longest experience of working for the company. In the scorecards that the interviewees filled out, the behavioral field “opened newsletter” were included, but since Visma Advantage do not send any newsletter to leads regularly anymore, that field were removed from the final lead scorecard. In the arithmetic average scorecard, the behavioral field for opened news letters got six percent, which due to the removal of the field had to be allocated on the remaining fields. Interviewee D and F both estimated the behavioral field “visited website” to seven percent. The figure were then raised to seven, and one additional percent were added as a effect of the removal of the newsletter field. For the behavioral field “visited product pages” the arithmetic average result from all interviews were ten percent, interviewee D appointed ten percent, and interviewee F appointed eight percent to this field. The figure should then be lowered due to interviewee F’s result, but raised a bit due to the removal of the newsletter field. The final figure were therefore set to ten percent. The same process were applied for the remaining six fields. The final result is shown in figure 20 below.

For the points column in the lead engagement scorecard, the arithmetic average result from the interviewees’ scorecards, see figure 10, were used as a base for the final scorecard. In the scorecards that the interviewees filled out, the column for points were changed from the scale of 1-100 to 1-10 in order to make it a bit easier for them to fill in. The figures in column “points” in the arithmetic average scorecards were therefore converted back to the scale of 1-100 and also rounded. Some minor changes also had to be made to the result in column “points” since the difference between some connected fields were too little, in relation to the frequency in combination with the time frame. The reason for the too small difference could either be that some interviewees did not completely understand the different fields relevance and effect, or that they did consider the frequency in combination with the time frame to actually not matter in some cases. For the behavioral section “ten purchasing tips in ten days” the field for frequency “opened at least one of ten emails” with two different time frames;

33

“within last ten days” and “within last 30 days”, got value 44 respective 36 in the arithmetic average result. To expand the difference between them, the field for frequency “opened at least one of ten emails” with time frame “within last 30 days” were lowered from 36 to 20. Another argument for lowering the points to 20 is that it is a strong indicator that the lead was not that interested, if none of the remaining eight emails were opened within 30 days. The field for frequency “opened at least six of ten emails” with time frame “within the last 30 days” were raised to 80 in order to expand the difference, since “at least six” also includes the people that have opened all ten emails. See final result in figure 20 below.

Figure 20. Final lead engagement scorecard for Visma Advantage. Due to the fact that Visma Advantage currently request mostly the email address from leads who fills out forms on their website, a basic version of the lead profile scorecard was developed. However, research on further profile criterias was performed in the interviews. The purpose of that was to deliver a groundwork

34

recommendation for future practise. The interviews with employees at Visma Advantage demonstrated that the profile criteria “age” was not considered to be of any importance for evaluating potential customers, it only got two points in the arithmetic average result of profile criterias, see figure 9. Thus, the criteria of age was disregarded. A recommendation from Oracle (2017) was to not use more than five fields for the profile scorecard, per lead scoring model. This case however, only requires four profile fields since one of the criterias “annual revenue” or “amount of staff” could be left out as Zentgraf (2014) stated. According to Sperling (2017) often less than five criterias are used for the lead profile scorecard. In the result of arithmetic average of profile criterias, from the interviews, “amount of staff” got higher points than “annual revenue”, see figure 9. Thus, the annual revenue can be disregarded. The result of a recommendation for future practise is therefore to include primarily “job title” with 25%, then “type of business” and “amount of staff” which both got 18% and lastly “location” with 14% based on the result shown in figure 9. In order to leverage a lead scoring model with several profile criterias, Visma Advantage need to implement a strategy for collecting more information through online forms on their website. As a recommendation, implementing progressive profiling would be an efficient way of doing it. In the lead profile scorecard for the initial lead scoring model, only two existing contact fields were relevant to use. As mentioned before, Visma Advantage do not currently request much information from leads in their digital marketing channels. They do however request phonenumber and further details in their online “contact me” forms, but since the leads that have filled out a “contact me” form is automatically sent to telemarketing immediately once submitted, there is no purpose in using that information in this lead scoring model. The two contact fields that were relevant for the lead profile scorecard were email address, and total savings that is collected in the savings calculator-function. The field value set for email address, is the requirement that the address need to include a @, in order to segment out possible unqualified leads. The field value set for total savings is that the savings need to be at least 3000 SEK, since the yearly license fee is minimum 2496 SEK for Visma Basic. It is then guaranteed that those leads will save minimum 504 SEK, and then probably the competent customer service operators could counsel them on how to save more money with the service. The final result of the lead profile scorecard can be seen in figure 21 below.

Figure 21. Final lead profile scorecard for Visma Advantage.

35

Due to the size of Visma Advantage, and the fact that little information of the leads is being requested in forms on the website, it was not necessary to use all element fields in the lead scoring matrix. Therefore, it was decided that the elements from A1 to B3 would be utilised. Since Visma Advantage have a limited amount of online activities, it was possible to include all relevant activities in the lead engagement scorecard. The other option, for larger companies with large amount of online content, is to not specify the behaviours in the scorecard, and instead utilise behaviour fields as, “opened any email”, and “submitted any form”. The fact that it was possible to state all relevant activities individually for Visma Advantage enables a more accurately scoring of the leads, but however requires more action for the leads to reach the highest scorings for the engagement aspect. To compensate for this, the thresholds in the lead scoring matrix had to be expanded for the engagement category “High interest” since it is unlikely that many leads will reach high figures. This argument is based on the comparative figures in the final lead engagement scorecard in figure 20. Another factor of the low comparative figures is that very little 10’s were assigned in the points column in the interviewees lead engagement scorecards, and mostly small numbers were used. Therefore, the threshold for engagement category “High interest” needed to be set to 80. See final results for thresholds in figure 22 below. Regarding thresholds for the profile categories, they were both set to 50. In the lead profile scorecard, see figure 21, the points were set to 80 and the weighting set to 50% for both the email address field and the total savings field. This ensures that leads with a valid email address will get 40 points and thus be assigned profile score B, and if they also meet the requirement of at least 3000 SEK in total savings they will receive another 40 points, totaling 80 points and thus be assigned profile score A, see figure 22.

Figure 22. Lead scoring matrix.

For nurturing recommendations, a marketing action table were completed, see table 3 below. Target fit profile includes the leads that have specified in the savings calculator that their company have enough spendings within certain areas, which would result in them saving at least 3000 SEK per year. Potential fit

36

profile includes leads that have submitted a valid email address including @, at any form on Visma Advantage’s website. Leads that have filled out a “contact me” form and thereby automatically been sent to telemarketing for follow-up, will not be applied by this lead scoring model afterwards. If the sales call was not a successful sale, they can be labelled in the CRM system for unsuccessful sales opportunity, and can later be nurtured in adapted nurturing flows with additional lead scoring models. In table 3 below, the column description is referring to the profile categories and the engagement categories in figure 22. Relevant marketing actions are suggested for each lead score in column “Marketing Action” in table 3.

Table 3. Suggested marketing actions for each lead score.

Lead Score

Description Marketing Action

A1 Target fit, high interest

Send email that encourages the lead to leave phone number or to call in directly, or propose to purchase the product directly.

A2 Target fit, medium interest

Send offer of free trial of the service or propose relevant material that is close to purchase of the product.

A3 Target fit, low engagement

Priority lead that need further nurturing and “why now”-message.

B1 Potential fit, high interest

Send email that encourages the lead to leave phone number or to call in directly, or propose to purchase the product directly.

B2 Potential fit, medium interest

Continue to nurture with marketing materials that can increase interest, send offer of free trial of the service. Pursue information to evaluate if it is a good fit.

B3 Potential fit, low engagement

Send nurturing content that can create a demand for the product. Pursue information to evaluate if it is a good fit.

As seen in the figures 11-18 the employees at Visma Advantage have very diverse estimations of the frequency in combination with the timeframe. They have also estimated the different behaviours very diverse, see figure 19. In addition to that, it is also possible to se differences between the answers of interviewee D and F that has the most experience of working at Visma Advantage, which excludes the factor of experience to be a lacking capacity. The varying results in figures 11-19 shows that the human factor of plainly opine different, is a large aspect here. There is simply no right or wrong answer. In the same way that the interviewees estimated the subjects very different, the leads in the digital channels will also opine and act very variant. Some leads might be ready for a purchase after visiting the website one time while other leads might need more nurturing. Implementing a lead scoring model is therefore a process of testing what is working best for a company. Stensjö (2017) said that

37

implementing a lead scoring model requires a lot of follow-up sessions. It is not a good idea to just create the lead scoring model and then just leave it running. Therefore, the lead scoring model has to be reviewed continuously, the leads should be followed up regularly, and changes in the model should be made when required. The research project shows that lead scoring can contribute to a more efficient marketing process for Visma Advantage through saving time for the sales and marketing department, improving the lead conversion rates, lowering the cost per lead and enabling automatisation and personalisation of the digital marketing communication in a time- and cost-effective way. There is however difficult to estimate exact figures on how much the efficiency of the marketing process can be improved since it depends on several fluctuating factors. The leads can vary in character and quality, and different time periods and external factors can influence the leads behaviours. It is also difficult to estimate how much lead scoring can improve marketing processes in general, since each company is unique and have different types of leads and different success factors. 5.2 Ethics

The rapid increase of tracking consumers digital footprints online has brought up the subject for public discussion. What information and how much, is actually ethical to track and store? The purpose of the tracking of digital footprints is of course a relevant aspect. An issue is however that even if a company has legitimate purposes of tracking and storing private data, the risk of other people illegally accessing the data can cause damage. The new EGDPR law will, starting from May 2018 (Calder, 2016), cause implications for companies use of lead scoring. Tracking of individuals digital footprints will require collection of consents from the consumers in order to process their personal data. Companies will have to provide the consumers with information about their rights and be transparent about the purposes of processing of personal data. It is difficult to speculate how that will affect the consumers' use of digital sites, will lead scoring be futile if many consumers begins to use virtual private networks while on the internet? The EGDPR-law’s requirements will definitely cause difficulties for companies who tracks their consumers’ digital footprints, but the requirement of providing consumers with information about their rights, implementing qualified security of the data processing, and also responding to access request of personal data (Calder, 2016) will however definitely improve the ethical aspects of processing of personal data.

38

5.3 Method Criticism

The method for this research project were mainly favourable. However there were things that could have been improved. The interviewees only got a short brief of the research project and the purpose of the interview, before the interview. In order to get better answers, a longer introduction with the interviewees should have been performed where information about marketing automation and lead scoring should have been presented in detail. This would most likely have improved the accuracy of the results. Another thing was that only two interviewees had distinct experience in selling Visma Advantage’s services, and one of them had only worked with it for five months. It would have been ideal if half of the interviewees were from the sales department and the other half from the marketing department. Then the result would have been more comprising. 5.4 Further work

As mentioned earlier, it is possible to build many lead scoring models in Eloqua. Regarding further work with building more lead scoring models for Visma Advantage, this could be relevant on several areas. One area for an additional lead scoring model is to build one for leads that have reached lead scores that correspond to a sales ready lead, and were then sent to telemarketing but decided not to purchase Visma Advantage’s product at that point. It would then be applicable to place those leads in special nurturing flows and score them to decide when it would be suitable to sent them to telemarketing a second time. Other areas for additional lead scoring models are to score existing customers, or customers that have canceled their subscriptions.

39

6 Conclusion This chapter conclude the answers of the main research question and its appertaining sub questions. The main research question of this report is: How can lead scoring in marketing automation, contribute to a more efficient marketing process for Visma Advantage? The appertaining sub questions are: I) What is the optimal lead scoring model for Visma Advantage? II) What automated marketing actions are suitable for each lead scoring value in order to warm up the leads?

Lead scoring in marketing automation can contribute to a more efficient marketing process for Visma Advantage through several aspects. A prime benefit of utilising a lead scoring model is that the technique enables identification of where each lead is in the digital customer journey, which is a crucial factor for a successful sales attempt, and makes it possible to react immediately once a lead is indicating to be ready for a purchase. Lead scoring improves the lead conversion rates, and can also increase the revenue through lowering the cost per lead for Visma Advantage. Another important aspect is that lead scoring saves time from the sales department by ensuring that the right leads are being prioritized and the unqualified leads are being segmented out. Lead scoring will also contribute to a more efficient marketing process by enabling automatisation and personalisation of the digital communication and nurturing of the leads, current customers, and former customer. This will enable Visma Advantage to target a larger and wider audience without significantly increased costs. The automatisation and personalisation of the digital communication with the leads and customers can enhance higher gratification and loyalty by the customisation of the marketing flows and content.

The optimal lead scoring model for Visma Advantage is shown in figure 20 for lead engagement criterias and figure 21 shows the optimal lead profile criterias for Visma Advantage. The thresholds for the lead scores are shown in figure 22. However, a conclusion of this research project is that there is a relatively wide span of what can be considered as an optimal lead scoring model. Since the leads are perceiving marketing content different, there is no exact best answer to the thresholds set in the lead scoring model. A substantial way of ensuring that a lead scoring model is optimal, is through testing in production. What is optimal right now might also change once new insights about the leads are learned, the leads changes their common apprehension, or the leads changes to new leads. It is therefore crucial to review the lead scoring model continuously, follow up the leads regularly, and make modifications in the lead scoring model when required. Automated marketing actions that are suitable for each lead scoring value, in order to warm up the leads, are shown in table 3.

40

References

Alla Bolag. 2017. Verksamhet och status - Visma Advantage. http://www.allabolag.se/5566976139/verksamhet (Accessed: 2017-03-24). Alvin, Robert. 2007. Systems and method for automated lead nurturing. US Patent 20070129993 A1 Biegel, Bruce. 2009. The current view and outlook for the future of marketing automation. Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice, vol 10(3): pp. 201-213. Calder, Alan. 2016. Preparing for EU GDPR. IT governance Ltd. https://www.itgovernance.co.uk/download/preparing-for-the-eu-gdpr-june-2016.pdf (Accessed: 2017-02-25) DiCicco-Bloom, Barbara. Crabtree, Benjamin F. 2006. The qualitative research interview. Medical education , vol 40 (4): pp. 314-321. Duncan, Brendan. Elkan, Charles. 2015. Probabilistic Modeling of a Sales Funnel to Prioritize Leads. Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 1751-1758. San Diego, USA 10 August.

Edelman, David C. Singer, Marc. 2015. Competing on Customer Journeys. Harvard Business Review, vol 93 (11): pp. 88-100. European Commision. 2017. Protection of personal data. http://ec.europa.eu/justice/data-protection/?elqTrackId=5677770EAD6B6EF48F26F2F4682DDEC0&elqaid=1209&elqat=2 (Accessed: 2017-02-25). Fletcher, Chris. Daigler, Jason. Hansen, Ilona. 2016. Magic Quadrant for CRM Lead Management. Gartner. https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-3H2YO5F&ct=160907&st=sb (Accessed: 2017-03-03) Heimbach, Irina. Kostyra, Daniel S. Hinz, Oliver. 2015. Marketing automation. Business & Information Systems Engineering, vol 57 (2): pp. 129-133. Järvinen, Joel. Taiminen, Heinin. 2016. Harnessing marketing automation for B2B content marketing. Industrial Marketing Management, vol 54 : pp. 164-175. Petersen, Kristina; marketing manager at Visma Advantage. 2017. Interview 12 May.

41

http://ec.europa.eu/justice/data-protection/?elqTrackId=5677770EAD6B6EF48F26F2F4682DDEC0&elqaid=1209&elqat=2

http://ec.europa.eu/justice/data-protection/?elqTrackId=5677770EAD6B6EF48F26F2F4682DDEC0&elqaid=1209&elqat=2

https://www.itgovernance.co.uk/download/preparing-for-the-eu-gdpr-june-2016.pdf

http://www.allabolag.se/5566976139/verksamhet

https://www.itgovernance.co.uk/download/preparing-for-the-eu-gdpr-june-2016.pdf

https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-3H2YO5F&ct=160907&st=sb

Little, John. D.C. 2001. Marketing automation on the Internet. In Presentation at the UC Berkeley Fifth Invitational Choice Symposium. Monterey, California 1-5 June. Martin, Kelly D. Murphy, Patrick E. 2017. The role of data privacy in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, vol 45 (2): pp. 135-155. Michiels, Ian. 2008. Lead prioritization and scoring - The path to higher conversion. Aberdeen Group. http://www.oracle.com/webfolder/mediaeloqua/documents/AberdeenLeadScoringandPrioritization.pdf (Accessed: 2017-03-04) Oracle. 2017a. Lead Scoring. http://docs.oracle.com/cloud/latest/marketingcs_gs/OMCAA/index.html#Help/LeadScoring/LeadScoring.htm%3FTocPath%3DLead%2520Scoring%7C_____0 (Accessed: 2017-03-10) Oracle. 2017b. Oracle and Eloqua. https://www.oracle.com/corporate/acquisitions/eloqua/index.html (Accessed: 2017-03-14) Rosenbröijer, Carl-Johan. 2014. Customer Relationship Management and business analytics: a lead nurturing approach. Proceedings of DYNAA, vol 5 (1): pp. 29-34. Software Advice Inc. 2017. http://www.marketingautomationsoftware.com/reviews/eloqua/ (Accessed: 2017-02-28) Tanner, Jeff. Raymond, Mary A. 2011. Principles of Marketing. Irvington, New York: Flat World Knowledge. Visma. 2017. Eloqua partner. https://www.visma.com/your-guide-to-eloqua/eloqua-partner/ (Accessed: 2017-03-21) Visma Advantage. 2017. Om visma advantage. https://www.visma.se/inkop-inkasso/inkopsrabatter/om-visma-advantage/ (Accessed: 2017-03-25) Zentgraf, Sebastian. 2014. A simple guide to lead scoring configuration. [Webianar] http://demand.eloqua.com/LP=6700 (Accessed: 2017-03-10)

42

http://www.oracle.com/webfolder/mediaeloqua/documents/AberdeenLeadScoringandPrioritization.pdf

https://www.visma.se/inkop-inkasso/inkopsrabatter/om-visma-advantage/

http://www.marketingautomationsoftware.com/reviews/eloqua/

http://docs.oracle.com/cloud/latest/marketingcs_gs/OMCAA/index.html#Help/LeadScoring/LeadScoring.htm%3FTocPath%3DLead%2520Scoring%7C_____0


http://www.oracle.com/webfolder/mediaeloqua/documents/AberdeenLeadScoringandPrioritization.pdf

https://www.visma.com/your-guide-to-eloqua/eloqua-partner/











https://www.oracle.com/corporate/acquisitions/eloqua/index.html





http://demand.eloqua.com/LP=6700










Appendix A - Interview with P.A. Interview 1 - Transcription of interview with Per Asplund (PA), 2017.04.28, Visma Advantage, Stockholm. EL: Vad är din jobbtitel? PA: Webbeditor & contentansvarig - Visma Advantage. EL: Hur länge har du jobbat total som Webbeditor & contentansvarig? PA: 4 år. EL: Hur länge har du jobbat på Visma Advantage? PA. 1 år och 4 månader. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara en optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Basic. PA: En egenföretagare, med ett fåtal anställda, främst en man med svenskt ursprung som är förhållandevis teknikkunnig, som har en relativt pressad ekonomi, det är viktigt att hitta så låga priser som möjligt. Branschspecifikt är lite svårt hos oss, men kanske, den är lite svår att specificera för att den är så bred. I relation till oss skulle jag nog säga att de flesta, jag tror liksom inte han älskar oss, jag tror han är ganska försiktigt positiv är nog min känsla. Det var en, sen tänker jag en persona till som är kanske främst en kvinna på ett något större företag, som sysslar med liksom, vad kallar man de, med lite såhär alltiallo, som tar hand om inköp bland annat då som en av uppgifterna, liknande ålder, kanske något yngre. Eller kanske inte yngre förresten, samma ålder tror jag nog. Kanske inte nödvändigtvis jätte teknikkunnig, vill att det ska fungera bra, uppskattar oss, men ser oss till en viss mån även som en konkurrent med hennes arbetsuppgifter. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara en optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Professional. PA: Först var jag inne på och tänkte på ett företag i framkant, modernt, men jag tror kanske inte att de har alltid riktigt samma behov. Vår leverantörsbas har inte riktigt hunnit med, vi ligger fortfarande kvar på endel lite mer traditionella områden. Så kanske såhära, tillverkningsindustri och liknande tror jag är ganska bra kunder för oss, för de kan utnyttja ganska många av våra saker, frakt bland annat. Medan det här andra företaget som jag beskrev först är dom som jag tror på sikt att vi måste börja attrahera. EL: Följande frågor ska besvaras med ett tal på skalan 0-10 där 0 motsvarar inte viktig alls, och 10 motsvarar mycket viktig. Frågorna gäller tjänsterna Visma Basic och Visma Professional. Du kan antingen svara för tjänsterna gemensamt eller separat. Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts jobbtitel stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PA: 7 för basic & 8 för professional.

43

EL: Hur viktigt tycker du att det är att den bransch som en en prospekts jobbar inom stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PA: 5 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets årliga omsättning där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PA: 8 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets antal anställda där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PA: 6 för basic och 7 för professional. EL: Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts ålder stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PA: 5 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den geografiska positionen där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PA: 3 EL: Vad anser du är lämpliga former av content att möta kalla leads med en låg scoring? PA: Med kanske mer informativt content skulle jag kunna tänka mig. Grejer som bidrar med information som är förhoppningsvis nyttigt för kunden, kanske inte direkt knutet till liksom vår tjänst, eller de är det, men inte liksom jättetajt, inte såhär så att ett naturligt steg blir ett köp direkt, utan ganska långt därifrån, utan en hållhake liksom till en början. EL: Vad anser du är lämpliga former av content att möta leads med en medel scoring? PA: Då kanske man kan trappa upp den där och blanda upp informationen mer med lite mer kampanj-aktigt material, lite mer driv mot ett köp men utan att det ska kännas jättekrängigt. Så att ändå vår tjänst syns igenom. EL: Hur mycket information och vilken information skulle du uppskatta att leads som är redo för att köpa Visma Advantages tjänst har? PA: Att de har en uppfattning om att visma är det bästa alternativet mellan liknande tjänster tror jag många skulle vilja ha en uppfattning om innan de kan göra ett köp. Den blir ju förhållandevis långt fram ofta. EL: Vilken typ av information skulle du INTE säga till en potentiell kund som har lågt intresse för Visma Advantage? PA: Kommer inte på något svar just nu. EL: Vilken typ av information skulle du INTE säga till en potentiell kund som har medel intresse för Visma Advantage?

44

PA: Kommer inte på något svar just nu. EL: Vad anser du är ett sales ready lead? PA: Återkommande besök på webbplatsen och bevisad aktivitet för att ta del av material, gärna upprepade gånger där också, liksom en action verkligen. Om möjligt också någon typ av action som genererar någonting där kunden kan få se hur pass bra tjänsten faktiskt är. Att vi har fått visa vårt värde, mer än att vi bara är en jättebra tjänst liksom. Och i vårt fall skulle ju det kunna vara räknesnurran.

45

Appendix B - Interview with V.R.

Interview 2 - Transcription of interview with Viktor Rahal (VR), 2017.04.04, Visma Advantage, Stockholm. EL: Hur länge har du jobbat som säljare hos Visma Advantage? VR: 8 år. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara den optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Basic. VR: För basic tjänsten har företaget ungefär 1-6 anställda, det kan vara till och med 1-11 personer. Det är oftast en ägare i bolaget som man säljer till, när jag har träffat sådana bolag, med titeln VD. Det kan egentligen vara vilken ålder som helst, men jag skulle misstänka att det oftast är personer mellan 25-45. Demografin spelar ingen roll. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara den optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Professional. VR: Oftast är det bolag som har mellan 15-50 anställda. Då är det oftast kanske en ägare eller en ekonomichef eller VD som man pratar med. Ibland brukar jag kolla på alla bolag om företaget går med förlust eller med vinst, om de är ett tillväxtbolag, och om de växer starkt är det ett bra tecken för då vet jag att de växer och deras nuvarande avtal kanske inte är så bra längre i och med att de växer och blir större och fler, och jag vet att växande bolag passar oss perfekt för då har de kanske inte hunnit förhandla avtal. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara den optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Premium. VR: Ekonomichefer eftersom de är intresserade av att sänka sina kostnader men de har också ett personligt intresse och även för bolaget. Träffar jag en inköpsansvarig då betraktas vi många gånger som konkurrenter, att jag tar deras jobb, så dessa är ibland inte lämpliga att träffa även om de berör inköp. En VD går jättebra att träffa, med de är svårare, oftast delegerar de ner till ekonomichefen för ekonomichefen har kontroll över siffrorna. Ekonomichefen sitter också oftast i ledningen och kan påverka så att beslutet bli av. Titlarna på en ekonomichefen kan variera, det kan också vara en ekonomidirektör, finanschef, chefsekonom, kontrollerchef, koncernkontroller, koncernekonomichef, titlarna varierar lite beroende på bolaget och verksamheten. Ibland träffar jag också kontorschefer eller en ägare, eller en rektor, oftast alltså ledande befattningar. För premium träffar jag oftast bolag med 50 anställda och uppåt. Jag säljer oftast Visma Premium. EL: Följande frågor ska besvaras med ett tal på skalan 0-10 där 0 motsvarar inte viktig alls, och 10 motsvarar mycket viktig. Frågorna gäller tjänsterna Visma

46

Basic och Visma Professional. Du kan antingen svara för tjänsterna gemensamt eller separat. Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts jobbtitel stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? VR: 8 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den bransch som en en prospekts jobbar inom stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? VR: 7, vissa branscher är meningslösa för oss, till exempel konsulter som inte alls sitter på kontor. EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets årliga omsättning där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? VR: 3 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets antal anställda där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? VR: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts ålder stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? VR: 0 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den geografiska positionen där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? VR: 0, eftersom våra leverantörer är rikstäckande. EL: Hur mycket information och vilken typ av information skulle du uppskatta att en prospekt som är redo för att köpa Visma Advantages tjänst har? VR: Att de har koll på att vi gör besparingar på inköp och att vi skapar enkelhet. Att de vet vilken täckning på våra avtal vi har, att de vet att vi är jätte breda. Att de kan behålla sin flexibilitet vad gäller inköp även om de skriver avtal med oss. Den typ av information. EL: Finns det någon specifik information som ofta saknas hos de prospekts som inte väljer att slutföra ett köp av Visma Advantages tjänst? VR: Det kan vara att vi ofta blandas med olika bolag som gör samma sak. EL: Har du sett någon gemensam nämnare för prospekts som är nära att genomföra ett köp av Visma Advantages tjänst men inte väljer att fullfölja köpet? VR: Ja, oftast är det att den personen som jag har träffat, låt säga en ekonomichef, som är intresserad men att det kanske finns en kontorsansvarig i bolaget som är emot och inte vill ändra sina leverantörer, de bryr sig inte om besparingar, de vill bara att det ska fungera och vara enkelt. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har lågt intresse?

47

VR: Först är det viktigt att kolla branschen, att ha gjort research om företaget, för att sedan mappa deras behov mot våra avtal, för att se vad de kan ha behov av. Viktigt att inte relatera bara till besparingar, utan också till hur det här kommer att hjälpa hans verksamhet så att de går med vinst och uppnår sina mål. Skicka erbjudande som är anpassat efter deras behov och som är rimligt i priset. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? VR: Allt som inte är relevant för deras behov, för det blir bara brus och kommer att ta bort deras intresse. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? VR: Jag skulle också där direkt peka, försöka konkretisera hur mycket de kan spara och vad det ska kosta, så att de ser helheten. Jag skulle också påpeka direkt hur enkelt det är att komma igång, för många har fastnat i sina tidigare erfarenheter. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? VR: Samma sak här, allt som är irrelevant skulle jag ta bort. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har högt intresse? VR: Förklara hur snabbt de kan komma igång och använda tjänsten. Inte översälja utan gå rakt på med hur de kan köpa tjänsten. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har högt intresse? VR: Samma sak här, allt som är irrelevant. EL: När anser du att en prospekt är redo för att bli uppringd av en telefonförsäljare? VR: Om vi ser att de är inne och klickar på ett visst område, eller två områden, då kan man komma med riktigt bra erbjudande på de området. Och om man vet att det är rätt befattning på personen, då kan man skicka den vidare till en telefonförsäljare.

48

49

Appendix C - Interview with M.E.

Interview 3 - Transcription of interview with Mattias Erasmie (ME), 2017.04.06, Visma Advantage, Stockholm.

EL: Hur länge har du jobbat som customer success manager hos Visma Advantage? ME: 5 månader. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara den optimal kund för Visma Advantage. ME: Den bästa kunden är ju den kunden som betalar licens och som använder flera olika avtal, och de avtal som är mest lönsamma för oss och som då också tar minst tid för vår hantering, alltså att de använder avtal där de klarar av att göra det mesta själva eller direkt med leverantören. Om man tittar på Basic-tjänsten så är det ju vår billigaste tjänst, och i en ideal värld vill vi ju inte att för stora företag ska köpa den tjänsten utan att större företag ska gå på Professional eller Premium. Därför tror jag att den ideala basic-personan är små företag, ca 1-10 anställda. Jag tror också att det, i hög utsträckning, är någon med hög befattning som är inköparen och användaren, kanske VD:n eller grundaren av bolaget. Sen om det gäller Professional eller Premium-kunder så går det över till att vara någon som är ansvarig över inköp men som vill ha hjälp med det och få färdiga avtal. Med just Basic då det kanske ofta är VD:n och eller grundaren som är den som köper in och som inte har inköp och förhandlingar av inköp som favoritsyssla eller specialistområde och har därför mycket nytta utav att slippa göra det och istället kunna bara använda våra avtal och våra priser. EL: Är det någon speciell typ av bransch som du skulle säga passar in på en persona för Basic-tjänsten? ME: Många av våra basic kunder är inom bygg och verkstadsindustri. En växande trend är att vi har fler kunder som är E-handlare som är just frakt-intensiva. EL: Följande frågor ska besvaras med ett tal på skalan 0-10 där 0 motsvarar inte viktig alls, och 10 motsvarar mycket viktig. Frågorna gäller tjänsterna Visma Basic och Visma Professional. Du kan antingen svara för tjänsterna gemensamt eller separat. Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts jobbtitel stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? ME: 8 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den bransch som en en prospekts jobbar inom stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? ME: 6

50

EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets årliga omsättning där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? ME: 9 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets antal anställda där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? ME: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts ålder stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? ME: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den geografiska positionen där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? ME: 8, Jag tror att vår tjänst går hem bättre i större städer. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? ME: Jag tänker att ju lägre engagemang och intresse kunden har från början desto viktigare är det att trycka på rabatten, alltså rabatt och besparing. Förutsatt att vi vet nånting om vad det är för bransch och vad det är för person vi pratar om, att vi bara har känna av att de inte är så intresserade så hade jag tryckt på själva procentuella rabatten inom de området som de är intresserade av. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? ME: Jag hade inte pratat för mycket om alla 50 avtal utan siktat in mig på några färre, och jag hade inte heller pratat så mycket om andra värden om vår produkt och om portalen, för jag tror att det bara hade komplicerat. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? ME: Ju större intresse det finns från första början så kan man utveckla och förklara ännu mera värden. Och även kanske då, till de som har intresse så kan man ju kanske börja prata mer om helheten. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? ME: Svårt att säga, jag kommer inte på något just nu. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har högt intresse? ME: Egentligen lite av det jag har sagt redan, att ju mer intresserade de är, desto mer möjlighet har man att prata om olika värden och sälja in helhets värdet, och då behöver man inte fokusera på bara ett avtal. Jag förespråkar mycket att våra säljare ska göra ordentliga behovsanalyser med våra kunder där vi påvisar både

51

vilka besparingar de kan göra genom våra avtal, men även att man sparar tid och att det är färdigförhandlade avtal. Så då kan man ju börja prata mer om vad är värdet med att få ett färdigförhandlat avtal utöver att du får en färdig rabatt, jo att du slipper förhandla och att du på nått sätt redan har fått en kvalitetsförsäkran. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har högt intresse? ME: Om de är super-intresserade men ändå inte har tagit beslutet att verkligen köpa, så har de ju säkert blivit super-intresserade på grund av att de har gått igång på något av de budskapen vi har sänt ut. Och då har det väl kanske varit då ett särskilt riktat budskap kring något utav våra starkaste avtal, så att då får man väl undvika att bara upprepa det utan istället bredda bilden.

52

Appendix D - Interview with M.Ö.

Interview 4 - Transcription of interview with Madeleine Östensson (MÖ), 2017.04.06, Visma Advantage, Stockholm. EL: Vad är din jobbtitel?

MÖ: Kundservicemedarbetare & tillförordnad kundservicechef på Visma Advantage EL: Hur länge har du jobbat som kundservicemedarbetare hos Visma Advantage? MÖ: 6,5 år. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara den optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Basic. MÖ: Ett bolag som sysslar med en webbshop som behöver frakta mycket. EL: Om man tittar just på personen som tar beslutet att göra inköpet av tjänsten, vad skulle du säga då? MÖ: Det är nog VD, ekonomi eller inköpare. Men då det är små bolag är det kanske en person som har alla tre titlar. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara den optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Professional. MÖ: En inköpare eller ekonomichef på ett lite större bolag, från 10 anställda och uppåt, liknande Visma Advantages storlek, där de sysslar med många olika delar, de behöver kontorsmaterial, de behöver kanske frakta någonting, de behöver drivmedel, så att de känner av att de verkligen kan spara in licensen eftersom den licensen är lite högre. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara den optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Premium. MÖ: Ännu större bolag. Där är det ju verkligen att de behöver hjälp med mera riktade typ av inköp, de vill känna att de får just den hjälpen, som licensen ska motsvara. EL: Följande frågor ska besvaras med ett tal på skalan 0-10 där 0 motsvarar inte viktig alls, och 10 motsvarar mycket viktig. Frågorna gäller tjänsterna Visma Basic och Visma Professional. Du kan antingen svara för tjänsterna gemensamt eller separat. Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts jobbtitel stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? MÖ: 8

53

EL: Hur viktigt tycker du att det är att den bransch som en en prospekts jobbar inom stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? MÖ: 2 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets årliga omsättning där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? MÖ: 8 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets antal anställda där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? MÖ: 5, och det motiverar jag med att om det är några anställda, så kommer de garanterat känna att de sparar in lite mera än om det bara är en ensam anställd. EL: Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts ålder stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? MÖ: 0 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den geografiska positionen där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? MÖ: 6. Storstäderna har större behov, många av våra avtal riktar sig mot storstäder. I mellan och sydsverige tror jag att den största efterfrågan finns. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? MÖ: Sån information som man tror att det bolaget kan vara intresserade av, om det är en snickare så kanske han behöver arbetskläder och drivmedel och sådana saker, och att man då kan visa på exakta siffror på vilka besparingar man skulle kunna göra. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? MÖ: Jag kanske inte skulle nämna alla avtal utan försöka rikta in sig på någonting. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? MÖ: Väldigt likvärdigt som Basic, kanske gå lite djupare in på avtalen och ge lite mer information helt enkelt. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? MÖ: Samma som Basic. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har högt intresse?

54

MÖ: Samma som de andra men kanske gå in djupare och berätta om ännu fler avtal så att de verkligen ser bredden och blir ännu mer positivt överraskade. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har högt intresse? MÖ: Jag vet faktiskt inte. EL: När är en prospekt redo för att bli uppringd av en telefonförsäljare? MÖ: Så länge de har varit och klickat in och läst lite om vilka vi är och vad vi gör, så att de vet att Visma Advantage är en del av en koncern och inte hela Visma koncernen. De behöver kanske inte ha hundraprocentig koll, men så länge de kanske ändå har varit inne och läst att det finns alla de här avtalen och vilka leverantörer, då känns det ändå som att det har visat så pass mycket intresse att de har ett behov. Det räcker med att ha varit inne på på hemsidan en eller två gånger.

55

Appendix E - Interview with J.dJ.

Interview 5 - Transcription of interview with James de Juan (JdJ), 2017.04.12, Connecting Carlstad.

EL: Vad är din jobbtitel? JdJ: Säljare inom telemarketing på företaget Connecting Carlstad . EL: Hur länge har du jobbat som säljare? JdJ: 6 månader som telefonförsäljare, men tidigare som säljare i butik. EL: Hur länge har du jobbat som säljare med just Visma Advantages tjänster? JdJ: 5 månader. EL: Vilka av Visma Advantages tjänster säljer du? JdJ: Visma Basic och Visma Professional. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara en optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Basic. JdJ: Jag skulle säga att många byggföretag faller under en bra kategori för Visma Basic, i och med att i den tjänsten så har vi först och främst bra avtal gällande just drivmedel, och det brukar kunna vara en daglig kostnad för byggarbetare som är ute och kör en del. Sen har vi ju även avtal för exempelvis arbetskläder, telefoni, försäkringar som de kan tänkas behöva. Och skulle det vara ett byggföretag som jobbar mer rikstäckande, det vill säga utanför länet, då kan ju hotellnätter och sånt där också vara en bra grej. Skulle man ta ett andra alternativ så skulle jag säga att bokföring eller redovisningsbyråer då. För där har vi många bra avtal med stora leverantörer som både staples och lyreco. Och det är ju två av de tre största i världen när det gäller just kontorsområdet. När det gäller bokföring så har vi bra priser på pennor, papper, pärmar och det är mycket sånt som går just där även om många sådana typer av branscher nu försöker att bli papperslösa, så är det ju många som fortfarande jobbar enligt gammelstandard. Basic tjänsten passar bra för företag som har 1-15 anställda. Sen är det ju såklart beroende på vilken bransch de jobbar i, men det är den generella riktlinjen där. Omsättningsvis så skulle jag säga att de kan omsätta från bara några hundra tusen upp till tio miljoner. Men basic tjänsten passar ganska omfattande alla små företag som har under 15 anställda. Det är en bred målgrupp för basic tjänsten. Jag skulle säga att genomsnittet ligger på mellan 30-50 år på de som vi talar med idag, och väldigt ofta så innefattar det en VD-roll eller någon form av inköpsansvar. EL: Beskriv en eller flera personas som du anser vara en optimal kund för Visma Advantages tjänst Visma Professional.

56

JdJ: Där skulle jag säga att det är mellanstora företag, allt från 16 upp till 50 anställda, alternativt att de reser mycket i jobbet för vi har väldigt bra avtal gällande just reseavtal när det kommer till Professional. Jag skulle även säga att de som fraktar mycket, tillverkare, har stor nytta av den typen av tjänst, även de som jobbar inom E-handel till exempel för att vi har alla verktyg som krävs för att starta en E-handel om vi säger så. Jag skulle säga att de har en omsättning på över 10 miljoner, 10-15. EL: Följande frågor ska besvaras med ett tal på skalan 0-10 där 0 motsvarar inte viktig alls, och 10 motsvarar mycket viktig. Frågorna gäller tjänsterna Visma Basic och Visma Professional. Du kan antingen svara för tjänsterna gemensamt eller separat. Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts jobbtitel stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? JdJ: 10, vi behöver kunna tala med någon som har något form av beslutsansvar. Vi behöver kunna tala med rätt person så att rätt information kommer till rätt person också. Skulle det vara så att man talar med någon som har ansvar för själva inköpen men kanske inte har koll på just avtalet, då blir det oftast mycket rörigare. Det är bättre att vi har kontakt med rätt person från början. EL: Hur viktigt tycker du att det är att den bransch som en en prospekts jobbar inom stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? JdJ: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets årliga omsättning där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? JdJ: 9, omsättning kan bevisa ganska mycket vad ett företag håller på, hur det går för dem osv. Det är en bra siffra att kolla på vad gäller prospekts. EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets antal anställda där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? JdJ: 3, alla företag oavsett storlek är rätt målgrupp. EL: Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts ålder stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? JdJ: 0 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den geografiska positionen där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? JdJ: 0 EL: Hur mycket information och vilken typ av information skulle du uppskatta att en prospekt som är redo för att köpa Visma Advantages tjänst har? JdJ: Jag skulle säga att, för att de här kunderna ska inse värdet av vår tjänst så skulle de behöva kanske vara antingen på jakt efter en ny leverantör eller bättre avtal, alternativt att de redan jobbar med någon utan de leverantörer som vi har avtal med, och väldigt ofta när det gäller informationen, många kunder hoppar på

57

våran tjänst när de får höra lite information om 1 till 3 avtal. I slutändan så slutar det alltid med att de använder fler avtal än så. Väldigt ofta så hookar vi dem på 2-3 avtal och sen brukar de kunna ligga uppemot 10 stycken sådär som de aktiverat själv. När det gäller informationen när vi erbjuder totalt 58 avtal, så ger vi ut information för ungefär 2-3 avtal, är dom hookad då hoppar dom väldigt ofta på, annars är det ju att det brukar komma lite jämförelser och sånt där. Men det brukar vara det generella här då, vi kallar det för magiska 3. EL: Finns det någon specifik information som ofta saknas hos de prospekts som inte väljer att slutföra ett köp av Visma Advantages tjänst? JdJ: Ja, väldigt ofta när en kund väljer att inte gå igenom våran tjänst, det är, det kan vara väldigt ofta på grund av att kunden kanske inte riktigt har kollen själv när det väl kommer till sina egna priser och det är mycket luddigt, du vet dom är ute på jobb och vad de betalar är oftast det sista de tänker på. EL: Har du sett någon gemensam nämnare för prospekts som är nära att genomföra ett köp av Visma Advantages tjänst men inte väljer att fullfölja köpet? JdJ: De som vi riktar oss ut till som kanske inte alltid är en superpositiv kund idag är mindre butiker som kanske inte har e-handel exempelvis. Tjänsten handlar om att spara pengar men även om att spara tid om vi säger så, och många företag kan ju känna att om det kommer ner till kronor man vänder på, så är det inte så värt att hoppa på tjänsten, speciellt när man bör lägga lite arbetstid på de också, för det inräknas ju också som en kostnad. Så jag skulle säga att våra svåra träffar ligger ofta på tandläkare, frisörer, och mindre butiker. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? JdJ: Jag skulle antagligen försöka komma in på en jämförelse nivå med den här personen, just för att kunna utröna om, hur pass mycket han skulle kunna tjäna på att vara med i vår organisation. Som jag sa tidigare där, det är inte alltid ett företag passar. De kanske inte har de här inköpen som krävs och så kanske de inte kommer upp i ens att kunna spara in vår årslicens. Så till någon som har ett lågt intresse, det brukar kunna finnas en generell baktanke hos den personen också, att den personen känner redan på en gång att det inte är så värt för honom att gå med. Men väldigt ofta så brukar vi kunna få in sådana kunder ändå för att vi har väldigt många bra verktyg som vi jobbar med och våra erbjudanden är bland de bättre på marknaden. Så att även om de visar ett lågt intresse så har de möjligheten att få utvärdera tjänsten på ett eller annat vis, så på så sätt kan de märka själv om de skulle kunna ha nytta av den. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? JdJ: Man ska aldrig ställa sig över en prospekt. Exempelvis ”Nej jag är inte intresserad av tjänsten, jag tycker vi redan har bra avtal”, då kanske man inte ska hoppa in och säga ”Men ni är så små, så” du vet på ett sätt nedlåtande. Istället

58

skulle jag försöka lyfta vilka fördelar den här kunden skulle ha om han gick med. Inte nackdelar med att han inte är med idag, om vi säger så. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? JdJ: Egentligen samma sak, lyfta alla fördelar med att vara med i en sån här typ av organisation. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? JdJ: Samma sak som för prospekter med lågt intresse. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har högt intresse? JdJ: Jag skulle säga till den kunden att han gjorde rätt redan från början som tog ett intresse för vår tjänst. Det enda som saknas från den kunden är att han faktiskt upplever hur tjänsten fungerar i praktiken också. Väldigt många gånger brukar de kunna hålla med om att man ska alltid kunna ge saker en chans. I och med att vi har väldigt schyssta villkor i vår deal så är det många som hoppar på även om de är mycket intresserade men har svårt att ta det beslutet just nu. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har högt intresse? JdJ: Inte vara för slug. Så länge man har den ärliga tonen i sin röst och verkligen är genuin om sin produkt så är det inga problem. EL: Hur viktigt anser du att det är att en prospekt har besökt Visma Advantages webbplats innan du ringer säljsamtalet? JdJ: Det gör väldigt stor skillnad faktiskt, när vi ringer kallt så pratar vi väldigt ofta med personer som inte har någon aning om varför vi ringer. Sen är det oftast så att Advantage, i och med att Visma som koncern är mer känd för sina ekonomitjänster, alltså program och system, än vad just Advantage är. Så pratar vi med en kall kund som inte riktigt vet vad Advantage är, så har vi ju den här väggen vi måste ta oss igenom, att de först och främst ska förstå att vi sysslar med inköpsavtal. Är det så att vi pratar med en kund som känner till oss redan, då är det mycket lättare att komma ner till en bra kontakt med den här kunden, för att vi behöver inte gå in på detalj om hur saker och ting funkar utan den här personen är redan medveten då om hur det här funkar. Utan den här personen kan vi prata rent mer ekonomiskt, avtal osv. EL: När anser du att en prospekt är redo för att bli uppringd av en telefonförsäljare? JdJ: Alltid. En bra affär kan landa i knäet när som helst. Det är lite så vi jobbar här på TM. Vi jobbar med nått vi tror på, det är en bra produkt i sig, så jag menar de här kunderna de är egentligen redo när som helst skulle jag säga, om det inte

59

är att de står inför, att bolaget ska säljas eller läggas ner, eller en vilande verksamhet, då kan det vara svårt.

60

Appendix F - Interview with K.P.

Interview 6 - Transcription of interview with Kristina Petersen (KP), 2017.05.12, Visma Advantage, Stockholm. EL: Hur länge har du jobbat på Visma Advantage?

KP: 11 år. EL: Hur länge har du jobbat som Marketing Manager hos Visma Advantage? KP: 9 år. EL: Vilka andra områden har du jobbat med på Visma Advantage? KP: Account manager. EL: Hur påverkas användandet av Eloqua, av att vismakoncernen är uppdelade i flera olika bolag? KP: Leads scoringen påverkas till exempel och vi påverkas av att, om någon opt-out:ar så opt-out:ar den för alla bolag, eftersom att en person kan vara kund på många bolag så om något annat bolag gör ett dåligt mail och får mycket opt-out:er så kan det påverka våra kunder. Från början, eftersom Eloqua i sig är ett komplext system så var det säkert ett år med barnsjukdomar. EL: Varför valde Visma just Eloqua som marketing automation system? KP: Man undersökte alla val som fanns på marknaden, och man ville ha ett system som skulle kunna dra ut rapporter uppåt. Så att alla bolagen har sina delar i Eloqua, vi kan till exempel inte skicka mail till andra bolags kunder, men man ville ändå kunna dra rapporter ur ett övergripande perspektiv. Och visma finns i flera länder och har flera bolag, så man ville att systemet skulle klara av alla bolag. För Visma Advantage som är ett litet bolag så är egentlige Eloqua alldeles för komplext, men det kostar väldigt mycket för alla bolag, så därför måste vi verkligen nyttja det till 100, annars slänger vi pengar i sjön kan man säga. Hade det bara varit vi så hade vi inte valt det, men eftersom vi tillhör koncernen och deras tankar och så, så är Eloqua ett bra val. EL: Beskriv en eller flera olika personer som du anser vara en optimal kund för Visma Basic. KP: Visma Basic, det är småföretagare. Personen äger eller är VD i bolaget. Och om vi ser det ur det digitala perspektivet så är det ändå någon som sitter vid datorn och är van vid att komma igång själv. Till exempel en som har IT-verksamhet av något slag. EL: Beskriv en eller flera olika personer som du anser vara en optimal kund för Visma Professional.

61

KP: Ett bolag som skickar mycket frakt, de skulle vara nöjda mer vår tjänst. Eller kanske ett företag som har 10 bilar som kör runt hela tiden. Det får vara ett bolag som är lite större, från iallafall från 10-15 anställda och uppåt. Eller en som håller på med online försäljning, som har en webshop, det är också en jättebra kund. Beslutsfattaren som köper tjänsten, tror jag är också VD eller ägare, för oftast kanske de inte har någon som är ekonomichef på det sättet. Det beror på om de producerar själva, då kanske de har någon inköpare som man kan komma i kontakt med. Men det beror på hur stort de är, om de själva sköter ekonomin, då blir det ju VD eller ägare. EL: Följande frågor ska besvaras med ett tal på skalan 0-10 där 0 motsvarar inte viktig alls, och 10 motsvarar mycket viktig. Frågorna gäller tjänsterna Visma Basic och Visma Professional. Du kan antingen svara för tjänsterna gemensamt eller separat. Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts jobbtitel stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? KP: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den bransch som en en prospekts jobbar inom stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? KP: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets årliga omsättning där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? KP: 3 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets antal anställda där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? KP: 5 EL: Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts ålder stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? KP: 0 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den geografiska positionen där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? KP: 4 EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? KP: Någonting som kan vara relevant för den, det kan vara nått om inköp eller att bli en bättre förhandlare, eller att man går ner på något område liksom och skriver om. Det kan vara dethär med miljöpolicy, eller att man delar med sig av andra mallar tillexempel, eller hyrbilar vad man ska tänka på, checklista på vad man bör förbereda inför sommaren eller som företagare.

62

EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har lågt intresse? KP: Vår tjänst som köp, köp vår tjänst. Det hade jag inte kommunicerat. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? KP: Där skulle jag försöka få dom att förstå mera värdet av vår tjänst. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har medel-högt intresse? KP: Jag skulle inte ta köp heller, och jag hade inte tagit för långt ifrån om det bara är generellt för då tänker jag att, har den medel-intresse då har den ändå förstått, liksom kommit in och sett vår tjänst och så. Då vill jag inte flytta ut de igen, så att då blir det kanske inte bland mallarna utan kanske kundcase och så. EL: Vilken typ av information skulle du kommunicera till en prospekt som har högt intresse? KP: Antingen då att de ska prova på, eller kanske till och med köpa, det beror på hur intresserade de är, hur mycket de har gjort. Men också, eller se demon, mer produktspecifik information kanske. EL: Vilken typ av information skulle du INTE kommunicera till en prospekt som har högt intresse? KP: Jag hade inte gått ut till de hära mallarna. Eller bli en bättre förhandlare, nu handlare det om att trycka mer på produkten, eller tjänsten som vi har. EL: Hur mycket information och vilken information skulle du uppskatta att leads som är redo för att köpa Visma Advantages tjänst har? KP: Önsketänkande är att de vet vad tjänsten innebär, att de får samförhandlade avtal. Att vi lyckas så pass bra med vår kommunikation att de vet de, så att förväntningarna när de går in är lika med att de ska spara pengar, som vi då tänker också. EL: När är ett lead ett sales ready lead? KP: Det är en bra fråga, Ett sales ready lead, om de fyller i en månad gratis, då är de väldigt heta. Och likadant kan jag tycka, om de har gjort räknesnurran där de får ett mail tillbaka och de, och gärna att de har gått till sin kollega och visat upp det, fast den kan inte vi mäta, men då är det ju väldigt bra. Om den följer vårt nyhetsbrev, nej förresten då är de inte sales ready, men om de gör det och öppnar det ett antal gånger och har varit inne på webbsidan sen är det ju då värderingen hur många gånger ska de ha öppnat och sådär. Ett formulär kontakt mig är också sales ready. Fast det kanske inte är sales ready det kanske är sales qualified lead. För sen ska vi ju då se att de är kvalificerade att de är ett då företag och inte en student, eller att de har ett bolag och att den som tecknar avtalet får teckna avtal.

63

64

Appendix G - Interview with H.S.

Interview 7 - Transcription of interview with Henrik Sjelin (HS), 2017.05.22, Visma Advantage, Stockholm. EL: Hur länge har du jobbat som digital analytiker? HS: 5,5 år EL: Hur länge har du jobbat på Visma Advantage? HS: 3 månader

EL: Följande frågor ska besvaras med ett tal på skalan 0-10 där 0 motsvarar inte viktig alls, och 10 motsvarar mycket viktig. Frågorna gäller tjänsterna Visma Basic och Visma Professional. Du kan antingen svara för tjänsterna gemensamt eller separat. Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts jobbtitel stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? HS: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den bransch som en en prospekts jobbar inom stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? HS: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets årliga omsättning där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara rätt persona/personas för Visma Advantage? HS: 8 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets antal anställda där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? HS: 9 EL: Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts ålder stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? HS: 2 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den geografiska positionen där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? HS: 7

65

66

Appendix H - Interview with P.J.

Interview 8 - Transcription of interview with Pär Johansson (PJ), 2017.05.16, Visma Advantage, Stockholm. EL: Följande frågor ska besvaras med ett tal på skalan 0-10 där 0 motsvarar inte viktig alls, och 10 motsvarar mycket viktig. Frågorna gäller tjänsterna Visma Basic och Visma Professional. Du kan antingen svara för tjänsterna gemensamt eller separat.

Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts jobbtitel stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PJ: 8 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den bransch som en en prospekts jobbar inom stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PJ: 8 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets årliga omsättning där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara rätt persona/personas för Visma Advantage? PJ: 0 EL: Hur viktigt tycker du att det är att företagets antal anställda där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PJ: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att en prospekts ålder stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PJ: 7 EL: Hur viktigt tycker du att det är att den geografiska positionen där en prospekt jobbar, stämmer överens med vad du anser vara en optimal kund för Visma Advantage? PJ: 9

67

68

Appendix I - Interview with B.S.

Interview 9 - Transcription of interview with Björn Sperling (BS), 2017.03.30, Leadteq, Stockholm. EL: Vad är din jobbtitel? BS: VD på Leadteq. EL: Hur länge har du jobbat med marketing automation? BS: 5 år. EL: Vilka marketing automation-system har du jobbat i? BS: Till största del Eloqua men även Pardot, Hubspot och Upsales. EL: Vilket av dessa marketing automation-verktyg anser du är det bästa? BS: Jag tror att det beror lite på vilka behov man har. Eloqua är ju ganska stort och det är gjort för en större organisation, och det är gjort för att integreras med andra system, och när det kommer till att just hantera komplexa situationer i komplexa organisationer och komplexa integrationer till andra system så tycker jag som det ser ut idag att Eloqua är bäst. Om man ska ha nånting för content marketing, om man har en webbplats och ett bolag, då är det kanske inte rätt system för att det kan vara för stort för ett behov, så där kanske man ska gå mot hubspot eller pardot eller nått annat. Det viktigaste när det gäller marketing automation är att man tittar på, vad ska vi ha det till, vilka use cases är det, vilka kundresor ska man åka på, hur ser min organisation ut och sen så sätter man en kravställning på det. EL: Vad anser du är den de största fördelarna med att använda sig av Marketing Automation? BS: Det är att man får ett väldigt viktigt verksamhetssystem. Det vill säga att man, i traditionell affär så har man ett affärssystem som sköter alla finansiella transaktioner, bokföring och sådana saker. Sen så förhoppningsvis så har man ett CRM system som har hand om kundhanteringen, det vill säga det säljarna sitter och knappar in information om kunderna och de flyttar affärer framåt. Tidigare så hade man egentligen bara de två systemen för att hantera kunderna, och så hade man ett email-marketing system som kunde då skicka ut information. Vad ett marketing automation system gör, det är ju att den tar datan, all den digitala datan som man får in om folk, som till exempel om de är inne på webbplatsen, om de fyller i formulär, man skickar ju ut mail, man är på events, och allt möjligt. Baserat på den andra datan som du har i CRM systemet och i affärssystemet så kan du skapa automatiska flöden hur du vill digitalt kommunicera med kunden, och allt det går att mäta. Och det är egentligen den stora fördelen med marketing automation, att du kan kommunicera med kunderna automatiskt baserat på all information du har i bolaget, och sen kan du mäta allt det och följa upp det. Det är den största fördelen.

69

EL: Skiljer sig sättet att arbeta med Marketing Automation idag från när du började arbeta med det? Hur? Vad är de största skillnaderna i så fall? BS: Jag tror att när vi började jobba så var det ganska mycket kring, nu ska vi göra, vi ska börja med marketing automation så att vi kan automatisera kampanjer och kampanjflöden istället för att skicka ut ett och ett mail så vill vi kunna skicka ut första mailet, andra mailet, tredje mailet, fjärde mailet. Det var liksom de första som vi började med. Idag handlar det mycket mer om att, förutom att göra det som man gjorde tidigare, har mycket med verksamhetskritiska dialoger, det vill säga inte bara marketing dialoger utan även onboarding program. Man försöker flytta mer och mer kunddialoger in i marketing automation systemet, som man tidigare hade kanske från andra verkasmhetssystem. Det är skillnaden. EL: Skiljer sig sättet att arbeta med Lead Scoring idag från när du började arbeta med det? Hur i så fall? BS: Ja nu arbetar man med lead scoring, då kanske man inte gjorde det äns. Leadscoring handlar ju om att, egentlige mycket av en process, som organisationen måste ta del av. Vad är ett bra leda? När ska det vara ett bra lead? Hur ska vi kunna mäta det och om det är ett bra lead, hur sa vi kommunicera det till sälj? Så att det kan ju vara mer eller mindre avancerat. Vi jobbar ju också med, predictive lead scoring. Det vill säga att man förutom lead scoring baserat på vad du har i CRM systemet och vad de gör digitalt, behavioral datan och sen vad du har om bolaget, och så finns det en tredje, predictive lead scoring, där man använder 300-400 andra källor som man definierar, som till exempel vilket operativsystem har de, vilka andra produkter har de. Så bygger man upp en modell och det ger kanske framförallt, okej, av de här 100 bolagen, då vet jag att de här 20 är lättast att sälja till. Då har man algoritmer för det, och detta kallas predictive lead scoring. Till exempel klarna har det, vilket innebär att man kan koppla in det i ett flöde i eloqua baserat på kriterier de har satt upp, tillexempel att deras verksamhet är E-handlare och de har 15 butiker och de använder inte Klarna idag, hot lead. Så det blir mer och mer avancerat. Sen är det fortfarande ganska många bolag som inte använder lead scoring. EL: Vilka är de främsta möjligheterna som du ser med att använda Lead Scoring? BS: Dels att man ger säljarna en indikator på vem de ska kontakt med. Om det är en grön A1:a så ska de sälja på den, och är det en röd D4 då ska säljarna inte and ha den utan då ska vi fortsätta att bearbeta den digitalt. Så att det är ju möjligheten att sätt upp gränsvärden mellan marknad och sälj. Det vill säga, när ska ett lead tillhöra marknad och när ska det gå över till sälj. Och så har man då ett service level agreement där. Detta gör att marknad får större del av säljprocessen, vilket innebär att sälj kan bli mer effektiv. Det är de största möjligheterna.

70

EL: Har du varit med och sett några stora framgångar efter att man implementerat ett Lead Scoring system? BS: Absolut, till exempel klarna. EL: Vad skulle du säga var nyckeln bakom den framgången? BS: Nyckeln var ju att när marknad lyckades övertyga sälj att de inte skulle ha alla leads som kom in, vilket var typ 5000 i månaden som sälj absolut skulle ringa till alla. Men att istället marknad fick fortsätta att bearbeta vissa utav dom som de inte ansåg vara tillräckligt bra. Det var den stora nyckel där. Och efter att den överenskommelsen togs så började man fortsätta finjustera. EL: Har du varit med om något fall där det gått väldigt dåligt att implementera ett Lead Scoring system, och att man inte har fått ut särskilt mycket av det? BS: Nej. När man sätter upp dem och gör det riktigt, och man är överens mellan marknad och sälj hur det ska sättas upp så fungerar det bra. Men däremot så om man inte har grundkunskaperna om hur man ska sätta upp det så kan det ju innebära att sälj inte får in någonting, och då undrar ju sälj, vad är det som händer för någonting, var är alla mina leads nånstans, på grund av att man har satt för höga kriterier på vilket lead som ska gå till sälj och vilka som ska fortsätta i kampanjerna. EL: Vilka utmaningar ser du med att implementera en Lead Scoring modell? BS: Att man måste lägga tid på det. Man måste lägga tid och det måste vara personer från båda marknad och sälj som kommer överens om hur man ska bygga upp det, och det underskattas ofta. EL: Vilka utmaningar ser du vid själva användandet av en Lead Scoring modell? BS: Det är också tid, att man tittar på den och justerar, och att man har kontinuerlig uppföljning, att marknad pratar med sälj, funkar det här? Får ni in nånting bra? Är dom som ni kontaktar bra? Är det nått ni vill att vi ska göra annorlunda? Det är lätt att bara sätta en lead scoring modell och låta den gå. Det finns liksom alltid en liten mur mellan marknad och sälj, och den måste man verkligen försöka att bryta och säga, detta som vi gör vi snor inte era kunder, vi bara gör dom bättre, och när de är tillräckligt bra så får ni dem.Och det kan man hela tiden justera för att det är ju också så att marknaden förändras, man kanske har nya produkter, man kanske bygger en lead scoring modell för en produkt ytterligare så att man utökar lead scoring modellen, man behöver ju inte bara ha en utan man kan ha flera stycken, eller ganska många. EL: Anser du att det är nödvändigt att använda alla 16 lead scoring fält A1-D4? I vilka fall/ i vilka fall inte? BS: Ja det skulle ju räcka med två egentligen. Det vill säga, ja den är kvalificerad eller den är inte kvalificerad. Men det är bättre att använda alla 16 till D4:a för att då har du mycket mer beslutspunkter, och då kan du göra olika typer av åtgärder på respektive score. Så att om det är en A1:a så ska den gå till sälj men är det

71

bara en A4 då kan sälj få den och skicka tillbaka den till marknad om de inte tycker att den var redo till exempel. EL: Vad anser du är bästa strategin för arbetet innan själva implementeringen av lead scoring modellen i Eloqua, alltså planeringen innan? BS: Ja man behöver ju ett antal workshops där man går igenom, vad är det för typ av information som vi har i Eloqua och I CRM systemet och vilken av den information vill vi använda för att bestämma lead score. Dom sakerna behöver man komma överrens om. Så det är ju strategin, och sen så att man också bestämmer hur ska det användas. Men strategin är att man måste ha två veckors jobb totalt för att sätta upp en lead scoring modell. Men då är ju majoriteten av den tiden för att man faktiskt ska sitta tillsammans och komma överens om rätt kriterier. EL: I de fall där du har jobbat med lead scoring, har du sett några gemensamma faktorer för när ett lead är ett sales ready lead? BS: Inte direkt, det är väldigt olika case på hur man jobbar. En gemensam faktor är ju ofta att har man fyllt i ett formulär, kontakta mig, då är det ett sales ready lead. EL: Har du sett några gemensamma faktorer för när ett lead är ett nära att vara ett sales ready lead men inte riktigt kvalificerar till det? BS: Det har mycket med demografisk data att göra. Vad är det för profil, det är ett inte så attraktivt bolag utifrån den kundgrupp som man har och de är inte så aktiva på webbplatsen, eller i de digitala aktiviteterna, det är en gemensam sak att man hellre låter marknad ta hand om dessa då. EL: Oracle rekommenderar att ha 4-5 kriterier för profile data, håller du med? Hur många fält på profile data tycker du är lämpligt? BS: Jag tycker att 4-5 är bra, ofta så använder man mindre faktiskt. Det beror lite på vad man vill ha modellen till, är det en upsell på en befintlig kund, eller är det en ny kund. Då kanske man behöver mer kriterier på upsell modellen är på själva nysälj modellen. EL: Brukar du ofta stöta på kunder som inte har ”clean data”? Vad är dina bästa tips för att tvätta datan? BS: Det är i princip alltid. Tipset är att köra data washing machine utifrån kriterier som man anser relevanta och framförallt att man först och främst ser till så att den datan som man faktiskt använder i lead scoringen och använder i sina kampanjer, att den först och främst blir tvättad. Man behöver inte tvätta all data om den inte används. EL: Vad anser du är lämpliga former av content att möta kalla leads med en låg scoring? BS: Det måste vara relevant för dom, det är targeting, man måste göra en målgruppsanalys av vad de kan vara intresserade av i ditt erbjudande. Och sen

72

är det ju viktigt att det är ganska enkel och har en call to action som är omedelbar, så att man får in dem i funneln. Vanligt misstag är att man skriver allt för mycket, och att man har för liten call to action, alltså att man inte säger ”gör det här nu” utan att man istället säger ”du skulle kunna”, man är lite för försiktig. EL: Vad anser du är lämpliga former av content att möta leads med en medel scoring? BS: Det beror mycket på vad det är för kampanjer och vad man säljer självklart, det är väldigt individuellt. Lagom bearbetning, inte ligga på dem för mycket, utan att göra kampanjer som underhåller tills de är redo och börjar visa mer intresse. Sen finns det ju också, vi jobbar med en del modeller för account based lead scoring. Det vill säga man gör leads storing på företagsnivå och inte på individnivå. Att man sammanställer den digitala datan från ett antal individer från samma domän eller samma företag, och baserat på deras aktiviteter och företagets profil så får man en företags-score, och baserat på den företags-scoren så kan man också indikera om företaget är intresset i mina tjänster. EL: Hur lång tid är optimalt mellan varje utskick till ett kallt lead? BS: Inte mer än en gång i månaden till ett kalt lead, men det är lite beroende på vad det är förmått och hur man har interagerar med dem tidigare. Men när de börjar visa intresse igen, de vill säga kanske klicka på länkar och gå in på webbplatsen, då kan man ju öka frekvensen och de ska ju då in i en ny kampanj, där man kan öka frekvensen till ett utskick i veckan tills de antingen får en högre lead score så att man faktiskt kan göra någonting med dom eller att de börjar droppa av då tar man ut dom igen till en mer underhålls kampanj.

73

Appendix J - Interview with L.S.

Interview 10 - Transcription of interview with Lina Stensjö (LS), 2017.04.24, Element, Stockholm.

EL: Vad är din jobbtitel? LS: Marketing Automation Expert på Element. EL: Hur länge har du jobbat med marketing automation? LS: 5 år. EL: VIlka marketing automation-verktyg har du jobbat i? LS: Pardot, Act-On, Marketo och Hubspot EL: Vad är din roll idag? LS: Marketing Automation expert, med extra fokus på Pardot. EL: Vad anser du är den de största fördelarna med att använda sig av Marketing Automation? LS: Det finns lite olika perspektiv på fördelar. Det ena är att det är marknadsförarens system. Det är ett system där du som sitter på marknad kan hålla koll på allt vad du gör. Tanken med marketing automation är att det ska integrera med alla dina online-annonseringar, med alla dina onlinekanaler där man befinner sig, alla former av utåtgående aktiviteter som man gör digitalt, epost, sms eller vad man nu vill jobba med. Även integrering med CRMet så att man får åtrerapportering från sälj tillbaka till marknad. Så tanken är att man ska kunna gå in i marketing automation systemet och få tillgång till, och ta tempen på, vad är det du har gjort för marknadsaktiviteter och få en överblick och göra allting i ett och samma system så att man slipper hoppa mellan och titta på statistik i olika system. Så det är den första fördelen, att man samlar allting på en och samma plattform så att man känner att man har kontroll på allt vad man för. Sen handlar det också om att man som marknadsförare blir tvingad att organisera sig, jag ska inte säga att man inte ska göra adhookgrejer hit och dit i planeringen, men det är ju klart, det behöver man göra ibland också. Men att man tvingas att planera och göra en plan för vad man vill göra inom den närmsta tidsperioden och varför. Allting går ju hand i hand, att om du väl planerar och har en plan, du skickar inte bara ut det här mailet för att det borde vara bra att skicka iväg ett mail, utan man har en plan för när vi har skickat ut mailet så vill vi tillexempel att en säljare ska kontakta de personer som var mest intresserade. Sen vill vi även plocka in dethär om personerna gjorde någonting online som var relevant och påverkar säljs kommunikation med dom. Det blir att man behöver vidga sitt perspektiv och syftet med alla marknadsaktiviteter som man gör. Det är den mest organisatoriska fördelen med marketing automation.

74

EL: Anser du att det finns några stora utmaningar med att använda sig av marketing automation? LS: Det är just det, att man tvingar sig till att organisera sig. Ofta är det en utmaning, i vissa företag så är marknadsavdelningen en avdelning vid sidan av, men för att få ihop, och just få ut det här helhetssyftet som marketing automation-systemet möjliggör, så krävs det att man samarbetar mer över organisationens avdelningsgränser. Det brukar vara den största utmaningen. Du kan vara en duktig marknadsförare, men får du inte kommunikationen tillbaka från sälj, med feedback, hur gick det med det här som jag skickade ut här, det är en av de största anledningarna till att man inte får ut så mycket som man kan få ut av marketing automation. Ibland kan det vara en utmaning att en marknadsorganisation är fullbelamrad av aktiviteter och så tar man in ett system och så förväntar sig hela organisationen, om man tänker att VD och styrelse och management har köpt grejen med, liksom konceptet med marketing automation, men att marknadsorganisationen kanske inte är redo för det. Det är en annan utmaning. EL: Skiljer sig sättet att arbeta med MA idag från när du började arbeta med det? Hur isåfall? LS: Ja, det skiljer sig. Samtidigt så är det, om man tittar på hela svenska marknaden och alla svenska företag, så finns en mycket större förståelse och ett driv i att man ser behovet av dethär, och att man vill jobba med marknad och sälj gemensamt och ta hjälp av marketing automation. Men själva hur man använder marketing automation och hur systemen har utvecklats, det har också kommit, det är jättestor skillnad som har hänt nu bara på 5 år. Alltifrån att det har blivit mer sofistikerat i mätning av alla poäng, scoring, hur du mäter vad en person har interagerat med i dina digitala kanaler. Den utvecklingen kommer ju från system leverantörerna, att de är dom som har boostat upp och byggt bättre system, och det har verkligen hänt väldigt mycket, både med scoring och med segmenterings möjligheter med personifiering på webbsidor. att man även nu det senaste, predictive scoring, som alla systemen börjar prata om nu. Att marketing automation har en intelligens och kan titta på, vad är det du har i din databas för typ av personer, vad är det för typ av företag, individer som vi har gjort affärer med, och ger förslag på vad det är för marknadsaktivitet vi ska göra, och ger förslag på vilka personer är det ni bör nå ut, så att det bli extra hjälp. Men det är nått som precis har kommit nu, vilket är väldigt spännande. Jag ser fram emot att lära mig mer om det just för att se hur det kan användas. EL: Skiljer sig sättet att arbeta med Lead Scoring idag från när du började arbeta med det? Hur i så fall? LS: Användandet av lead scoring har ökat. Det blir mer gemensamt, marknad och sälj, att marknad hjälper till så mycket man kan att förse sälj med den här automatiska lead scoringen i digitala kanaler, men sälj måste också kvalificera såklart för att se om det är relevant.

75

EL: Har du varit med och sett några stora framgångar efter att man implementerat ett Lead Scoring system? LS: Ja. Den typen av framgångar är alltid svårt att mäta i och med att lead scoring inte är något man gör och sen är det klart, utan det är något som man hela tiden, marknad tillsammans med sälj, att det hela tiden förändras hur man ser på lead scoringen. Men om man tänker framgångarna, de är inte så mätbara, utan mer att man får en indikation om att den här personen som jag ska ringa nu har varit väldigt aktiv och haft ett beteende som borde betyda att personen kan mycket om vad vi håller på med. Det är framgångarna, att de är denhär känslan av att, det här hjälpte mig att kunna bedöma, vem jag ska ringa och vem jag inte ska ringa. Vem ska jag sätta in mer marknadsaktiviteter och skicka mail till, för att de har för lite scoring. EL: Har du varit med om något fall där det gått väldigt dåligt att implementera ett Lead Scoring system? LS: Ja. Det är egentligen samma sak där, när scoringen, när man inte riktigt bryr sig om scoringen, när scoringen inte spelar någon roll. Att man kanske har haft olika förväntningar på scoringen, att scoringen är det som löser allt. Scoringen är egentligen det som är den mjuka faktorer i systemet, att man bara får en liten hjälp, och sen får man öka eller minska kraven, ska vi skicka över nån till sälj, ska vi ringa någon när de fått 50 poäng eller 100 poäng, det går inte att säga riktigt utan det är något man får komma fram till genom att testa och justera eftersom. EL: Vilka utmaningar ser du med att implementera en Lead Scoring modell? (Utmaningar vid implementationen och utmaningar under själva användandet sedan.) LS: Utmaningen är att kategorisera allt innehåll man har på webben. Att kunna ha en klar bild som man kan berätta för systemet, att om du har den här titeln då ska du fa en viss poäng. Stämmer det i alla situationer? Det är den största utmaningen. Ofta brukar vi sitta i situationer där företag säger att, om vi tänker den demografiska scoringen, vi är intresserade av företag som har en omsättning över så här mycket, börjar man med att säga, och antal anställda över så här många, då vet vi att det är en perfect match. Då kan man lägga in det i systemet, men sen i andra meningen så brukar man också tänka såhär att, ja fast om de har jättemånga anställda, då är det okej att de har lägre omsättning. Och då måste man berätta det för systemet, man måste identifiera alla olika situationer och hitta ett sätt att kombinera dom så att det blir relevant. Ofta kan det vara motsägelsefullt, och det är där den mänskliga faktorn kommer in. Att man sätter upp scoringen, både demografiskt och beteendemässigt, så att den blir som en hjälp, men sen vill man ofta ha någon som gör en liten google-sökning och tar reda på, vem är du i relation till det här företaget, tittar lite mer på den mänskliga faktorn än vad systemet kan hjälpa till med. Så det brukar vara den största utmaningen med att sätta upp ett tillförlitligt lead scoring system. En utmaning vid själva användandet av lead scoring modellen är att man förlitar sig blint på den. Att man sitter och väntar, att man gör ingenting med de här

76

personerna fram tills att de får 100 poäng, och då kan man gå miste om väldigt mycket. Så därför måste man bygga in att, vad finns det för undantag, vi kan ha en mental gräns eller en systemmässig gräns, att systemet skickar en allert när någon når 100 poäng. Men om, hur ofta tittar vi igenom systemet, och vår modell som vi har satt upp? Om det inte är någon som når 100 poäng, vad gör vi då? Vad gör vi med dom så att de når upp till 100 poäng. Och om det är så att de aldrig kommer nå 100 poäng, det kanske är fel uppsatt från början och då måste vi se över det och ge dom personerna en andra chans och se på vad som händer i verkligheten. EL: Vad anser du är bästa strategin för arbetet innan själva implementeringen av leadscoringen i Eloqua, alltså planeringen innan? LS: Det handlar egentligen om att lista vad som är viktigast för det enskilda företaget. Vad har ni för, egentligen tillbaka till conten, vad är det ni skriver. Det ni skriver, hur kan vi tolka den personen som besöker och läser en sida på vår webb. Hur tolkar vi det beteendet? EL: Vad anser du är lämpliga former av content att möta kalla leads med en låg scoring? LS: Det beror på vad syftet är med nutrutingen. Det som vi har lyssnat på från pardot, som dom har tagit fram, att just när du når ut till kalla leads, då vet man inte hur aktuellt ett köp av produkten är för de leadsen. Om jag då skickar ut ett mail med early stage content där jag pratar om, hur ser marknaden ut, och ganska brett med väldigt lite fokus på just produkten. Då kanske jag missar chansen att nå ut till det företaget, för att de var mycket närmare ett köp än vad jag visste. Så därför kan det finnas en nackdel att börja väldigt brett och kunskapsspridande och inte prata konkret direkt. Och sen om man vänder på den teorin, och istället skickar ut mer aggressivt och säger “hej, jag vill komma i kontakt för att jag vill sälja det här och det här till dig”, exempelvis. Då kanske man träffar några rätt, low hanging fruits om vi säger så. Som faktiskt sitter i en slututvärderingssituation. Det är en balans där emellan, och ibland vill man göra A/B test på de här två olika målgrupperna, för det kan man aldrig veta, och egentligen som alla “möta-kalla-leads” är det en chansning till en början. Då får man bestämma internt om man vill lägga sig på nivån om strategiskt prat och skapa förtroende som kunskapsspridande, då börjar man med lite bredare content, att man inte pratar specifikt om det man erbjuder direkt. Eller så börjar man tvärt om, och säger det här erbjuder vi, och sen om folk inte nappar på det, då kan man bredda och ta rollen som en kunskapsspridare istället. EL: Vad anser du är lämpliga former av content att möta leads med en medel scoring? LS: Det går väldigt mycket hand i hand, när man tittar på,vad är det som har gjort dessa personer varma. Vem är du i organisationen? Vad har du varit intresserad av? Det är det som ska bedöma vilken typ av nurturing som man vill fortsätta kommunicera med.

77

EL: Vilka metoder använder ni för att utvärdera om det är en bra lead scoring modell? LS: Att prata med sälj. Marknad och sälj i ett och samma rum. Man går igenom alla leads som man har skickat över baserat på alla poäng som man har tänkt att den här tror vi att vi vill satsa på direkt, och så får man feedback. Var den här personen som sälj ringde och kontaktade, hur mogen var den? Vad sa dom som var speciellt som vi kan ta lärdom av. Var det att det behövdes fler personer som behövdes övertalas internt? Eller var det att “jag förstår inte alls vad ni håller på med”. Den feedbacken kommer sen föda in hur vi behöver uppdatera poängen i lead scoring modellen.

78

www.kth.se

A qualitative examination of lead scoring in B2B marketing ...

Documents