7 myynnin ennustamisen esimerkkiä tuotto-operaatioiden johtajille

Liikevaihto-operaatiot on jatkuva prosessi, jossa ennakoidaan ja suunnitellaan yrityksesi taloudellista tulevaisuutta, ja myynnin ennustaminen on olennainen osa molempia. Mikään ennustemalli ei kuitenkaan toimi kaikissa yrityksissä.

Nämä myynnin ennustamisen esimerkit näyttävät, miten liikevaihtoa ennustetaan erilaisilla mittareilla ja kaavoilla.

Tämän artikkelin lopussa ymmärrät useita myynnin ennustamisen menetelmiä ja osaat käyttää hallussasi olevia tietoja tulevaisuuden ennustamiseen ja suunnitteluun.

Miksi myynnin ennustaminen on niin tärkeää liikevaihto-operaatioille?

Kun myyntitiimeillä on paljon saavutettavaa, jotkut kollegat saattavat ajatella, että ennustaminen on vain yksi tehtävä muiden joukossa. Ennustaminen vaikuttaa kuitenkin myyntitiimiin ja koko yritykseen monella tasolla. Myyntiennusteet auttavat asettamaan odotuksia vuosineljännekselle tai vuodelle. Niiden avulla myyntipäälliköt ja heidän tiiminsä voivat asettaa realistisia tavoitteita ja kiintiöitä. Ilman tietoja ja ennusteita voit helposti päätyä tavoitteisiin, jotka eivät joko haasta myyntiedustajia tai ovat saavuttamattomia.

RevOps-tiimeille myyntiennusteet auttavat arvioimaan paitsi liikevaihtoa myös kustannuksia. Kun sinulla on käsitys myynnin määrästä, se auttaa suunnittelemaan rekrytointeja myynnin, markkinoinnin ja asiakaspalvelun tarpeisiin. Tarkkojen myyntiennusteiden avulla voit hyödyntää markkinoilla olevia mahdollisuuksia mukauttamalla henkilöstömäärää, myyntityökaluja ja budjetteja.

Tarkka myynnin ennustaminen on myös tärkeä työkalu, joka auttaa yrityksiä suunnittelemaan merkittävää kasvua, joten myynnin ennustamisen parhaat käytännöt ovat olennaisia. Kasvaville SaaS-yrityksille tai muille startup-yrityksille nopea kasvu voi tarkoittaa, etteivät viime vuoden luvut ole yhtä hyödyllisiä seuraavan vuoden suunnittelussa. Kasvua tukevat yritykset saavat paremman käsityksen odotuksista tarkkojen ennusteiden avulla, joissa otetaan huomioon uudet tiedot ja markkinatutkimus.

Myyntiennusteista voi olla hyötyä myös sijoittajien ja kumppaneiden houkuttelemisessa. Vaikka yrityksesi olisi tällä hetkellä hyvin pieni, merkitykselliseen dataan perustuvat ennusteet voivat auttaa viestimään organisaatiosi potentiaalista.

Lopuksi ennustaminen on tärkeää myyntiprosessin arvioimiseksi ja uudelleenarvioimiseksi. Voit selvittää, ovatko ennusteesi tarkkoja, ja testata oletuksiasi voittotodennäköisyydestä ja muista mittareista.

Vaikka myynnin ennustaminen menisi pieleen, se voi johtaa prosessien parantamiseen. Oletetaan esimerkiksi, että toteutunut myyntiliikevaihtosi jää ennusteidesi alapuolelle. Voit silloin verrata prosessin jokaista vaihetta selvittääksesi, miksi näin tapahtui. Ehkä keräsit odotetun määrän liidejä, mutta voittoprosenttisi oli odotettua pienempi. Nyt tiedät, että sinun on joko mukautettava ennustelaskelmiasi tai löydettävä keinoja voittoprosentin kasvattamiseen.

Asiakkaidesi tarpeet ja odotukset kehittyvät jatkuvasti, joten saatat huomata, että myös myyntitoimintojesi on kehityttävä. Kun ennusteesi eivät vastaa tuloksiasi, on aika arvioida, miksi näin on.

7 esimerkkiä myynnin ennustamisesta

Valitsin nämä esimerkit parhaista myynnin ennustamisen menetelmistä. Kerron, mitä tietoja ennusteessa käytetään sekä mitä hyötyjä ja haittoja kullakin lähestymistavalla on.

1. Intuitiivinen myynnin ennustaminen

Kuten nimi kertoo, intuitiivinen myynnin ennustaminen perustuu myyntitiimisi näkemyksiin ja subjektiivisiin arvioihin.

Miten se toimii

Intuitiivisessa ennustamisessa RevOps-johtaja pyytää myyntitiimejään arvioimaan parhaillaan työstettävien mahdollisuuksien voittamisen todennäköisyyden. Yksinkertaisimmillaan voit laatia intuitiivisen ennusteen kysymällä jokaiselta myyntiedustajalta, kuinka paljon hän uskoo saavansa aikaan vuosineljänneksen tai vuoden aikana. Tämän jälkeen lasket vain nämä intuitiiviset arviot yhteen ja muodostat kokonaismyyntiennusteen.

Hieman yksityiskohtaisempaa arviota varten voit myös pyytää jokaista myyntiedustajaa yhdistämään kaksi arviota:

• Kuinka paljon liikevaihtoa kauppa tuottaa (dollareina)
• Kuinka todennäköisesti hän saa kaupan päätökseen tietyn ajanjakson aikana (prosentteina)

Voit sitten kertoa voittamisen todennäköisyyden kaupan arvolla. Suoritat tämän laskutoimituksen jokaiselle kaupalle ja lasket luvut yhteen arvioidaksesi kyseisen henkilön odotettavissa olevan myynnin.

Jokainen myyntiedustaja tekee nämä arviot jokaisesta vastuullaan olevasta mahdollisuudesta. Tämän jälkeen voit yhdistää kunkin kaupan arvon ja todennäköisyyden ennustaaksesi yksittäisten edustajien ja koko myyntitiimin myynnin.

Esimerkki intuitiivisesta myynnin ennustamisesta

Oletetaan, että sinulla on viisi myyntiedustajaa ja kysyt jokaiselta, kuinka paljon he myyvät vuosineljänneksen loppuun mennessä. Jokainen tiimin jäsen lähettää sinulle parhaan arvionsa, ja saat seuraavat luvut:

Lisäät sitten nämä luvut yhteen muodostaaksesi kyseisen vuosineljänneksen myyntiennusteen: $460,000.

Jos haluaisit tarkastella jokaista kauppaa lähemmin, pyytäisit jokaista myyntiedustajaa arvioimaan yksittäisten kauppojen koot ja todennäköisyyden niiden päättämiseen tällä vuosineljänneksellä. Tarkastelemme esimerkkinä yhden tiimin jäsenen kauppoja.

Tekisit samat laskelmat jokaisen myyntiedustajan mahdollisuuksista ja lisäisit sitten heidän ennustetut kokonaismyyntinsä yhteen muodostaaksesi yleisen myyntiennusteen.

Hyödyt

• Mahdollistaa vähäisen historiallisen datan omaaville uusille yrityksille myynnin ennustamisen
• Pyytää näkemyksiä myyntiedustajilta, jotka työskentelevät suoraan kauppojen parissa

Haitat

• Perustuu mielipiteisiin, ei dataan
• Edellyttää asiantuntevia ja kokeneita myyntitiimejä

2. Historiallinen ennustaminen

Historiallinen myynnin ennustaminen perustuu periaatteeseen, jonka mukaan aiempi suorituskyky on paras tulevan suorituskyvyn ennustaja. Siinä käytetään aiempien vuosineljännesten tai vuosien toteutunutta myyntidataa tulevien tuottojen ennustamiseen.

Miten se toimii

Käytämme historiallista dataa ennustamiseen jatkuvasti. Kun meidän täytyy ostaa jotain, perustamme kustannusodotuksemme usein siihen, milloin ostimme kyseisen tuotteen edellisen kerran. Historiallisessa myynnin ennustamisessa aloitat aiemmasta datasta ja teet sitten muutoksia useiden tekijöiden perusteella, kuten hinnan muutosten, toimialan tai markkinoiden tilanteen sekä myyntitiimisi koon perusteella.

Esimerkki historiallisesta myynnin ennustamisesta

Ymmärtääksemme, miten yritys voisi käyttää historiallista ennustamista, oletetaan, että yrityksesi myyntitulot olivat viime vuonna $2 miljoonaa. Jos todella odottaisit, ettei mikään muuttuisi, voisit ennustaa, että myyt tänäkin vuonna $2 miljoonan edestä. Useimmissa tapauksissa historiallinen ennustaminen on kuitenkin hieman monimutkaisempaa.

Ehkä tarkastelemme usean viime vuoden dataa ja huomaamme, että myynti on kasvanut keskimäärin 10 % vuosittain. Voisit sitten käyttää historiallista kasvudataa historiallisen myyntidatan mukauttamiseen.

• Edellisen vuoden myynti = $2,000,000
• Keskimääräinen vuosikasvu = 10 %
• Myyntiennuste = $2,200,000

$2 miljoonan myynti yhdistettynä odotettuun 10 %:n kasvuun antaa ennusteeksi $2,2 miljoonaa. Näin historiallisessa ennustamisessa voidaan yhdistää eri mittareita tarkemman ennusteen saavuttamiseksi.

Ongelma on se, että myyntiin liittyy monia muuttujia. Ehkä kilpailijasi julkaisi juuri uuden tuotteen, joka on erittäin suosittu. Tai ehkä paras myyntiedustajasi on lähtenyt yrityksestä. Kun ennustat myyntiä historiallisen datan avulla, sinun on päätettävä, mitkä tekijät ovat riittävän merkittäviä otettaviksi huomioon laskelmissasi.

Hyödyt

• Nopea ja helppo laskea
• Perustuu vahvistettuun aiempaan dataan

Haitat

• Ei ota huomioon sisäisiä tai ulkoisia muutoksia
• Ei ole hyödyllinen nopeasti kasvaville yrityksille

3. Myyntisyklin pituuteen perustuva ennustaminen

Myyntisyklin pituuteen perustuva ennustaminen hyödyntää tavallaan myös historiallista dataa, nimittäin yrityksen myyntisyklin keskimääräistä pituutta.

Miten se toimii

Myyntisyklin pituus tarkoittaa sitä, kuinka kauan uudella liidillä kestää keskimäärin saavuttaa voitetuksi suljetun kaupan tila. Jos saisit uuden liidin tänään, milloin odottaisit kaupan päättyvän?

Nämä aikataulut voivat vaihdella huomattavasti riippuen myymäsi tuotteen tyypistä, potentiaalisen asiakkaan koosta, hintatasosta ja monista muista tekijöistä. Siksi on niin tärkeää käyttää oman myyntisyklisi dataa.

Asiakkuudenhallinta-alustasi datan avulla lasket myyntisyklisi keskimääräisen pituuden. Sitten vertaat tätä keskimääräistä myyntisyklin pituutta siihen, kuinka kauan kukin mahdollisuutesi on ollut myyntisyklissä.

Esimerkki myyntisyklin pituuteen perustuvasta ennustamisesta

Tämän ennusteen ensimmäinen vaihe on laskea myyntisyklisi keskimääräinen pituus. Jos haluat pitää asian todella yksinkertaisena, voit laskea yhteen kunkin voitetuksi suljetun kaupan myyntisyklin pituuden ja jakaa summan kauppojen määrällä.

Tämän menetelmän haittapuolena on, ettei siinä oteta huomioon menettämiäsi kauppoja. Onneksi tähän on olemassa yksinkertainen kaava. Aloita laskemalla yhteen kaikkien tietyn ajanjakson aikana tehtyjen kauppojesi myyntisyklien pituudet riippumatta siitä, voititko vai hävisitkö kaupat. Jaa summa sitten kyseisen ajanjakson aikana voittamiesi kauppojen määrällä. Näin myyntisyklin pituus korjautuu, eikä ennusteista tule liian optimistisia. Alla oleva esimerkki osoittaa, miten keskimääräisen myyntisyklin laskeminen hävittyjen kauppojen kanssa muuttaa tuloksia.

Tätä kaavaa käyttämällä saamme tulokseksi 45 päivän myyntisyklin. Tarkastelet sitten jokaista mahdollista kauppaa ja kysyt, saavuttaako se 45 päivää sen ajanjakson aikana, jolle teet ennustetta.

Hyödyt

• Perustuu laajaan tietomäärään
• Ennusteet perustuvat myyntisykliisi

Haitat

• Edellyttää myyntisyklisi perusteellista ymmärtämistä
• Syklin pituus voi vaihdella potentiaalisten asiakkaiden henkilötyyppien välillä

4. Myyntimahdollisuuden vaiheen perusteella tehtävä ennustaminen

Myyntimahdollisuuden vaiheen perusteella tehtävässä ennustamisessa hyödynnetään myyntiprosessisi rakennetta sen arvioimiseksi, kuinka todennäköisesti voitat kaupan tietyn ajanjakson aikana. Toisin kuin muissa menetelmissä, siinä otetaan huomioon se, että myyntiprosessissasi pitkälle edenneistä potentiaalisista asiakkaista tulee todennäköisemmin asiakkaita.

Miten se toimii

Kun käytät myyntimahdollisuuden vaiheeseen perustuvaa menetelmää, arvioit kaupan toteutumisen todennäköisyyden sen perusteella, missä vaiheessa myyntiprosessia se on. Voit esimerkiksi määrittää, että viimeiseen vaiheeseen päässeellä potentiaalisella asiakkaalla on 90 prosentin todennäköisyys kaupan toteutumiseen, kun taas tuote-esittelyvaiheessa olevalla on 40 prosentin todennäköisyys.

Laskeaksesi tietyn ajanjakson (kuukauden, vuosineljänneksen jne.) myyntiennusteen sovellat tätä todennäköisyyttä jokaiseen mahdolliseen kauppaan. Kerrot todennäköisyyden kaupan arvioidulla arvolla ennustaaksesi tulevat myyntitulot.

Esimerkki myyntimahdollisuuden vaiheen perusteella tehtävästä ennustamisesta

Oletetaan, että yrityksesi jakaa ostopolun viiteen kaupan vaiheeseen ja määrittää kullekin voittotodennäköisyyden.

• Liidivaihe = 5 %:n voittotodennäköisyys
• Kvalifioitu vaihe = 15 %:n voittotodennäköisyys
• Esittelyvaihe = 40 %:n voittotodennäköisyys
• Kokeiluvaihe = 60 %:n voittotodennäköisyys
• Tarjousvaihe = 90 %:n voittotodennäköisyys

Tarkastelet sitten jokaista kauppaa ja kerrot sen arvioidun arvon kyseisen myyntimahdollisuuden vaiheen voittotodennäköisyydellä.

Oletetaan esimerkiksi, että arvioit potentiaalisen asiakkaan A kaupan arvoksi 20 000 dollaria. Hän on parhaillaan ostopolun kokeiluvaiheessa, joten on 60 prosentin todennäköisyys, että tuloksena on allekirjoitettu sopimus.

20 000 dollarin kaupan arvo x .6 voittotodennäköisyys = 12 000 dollarin ennustettu myynti

Toistat tämän prosessin jokaisen myyntimahdollisuuden kohdalla ja lasket yhteen ennustetut myynnit kokonaismyyntiennusteen laskemiseksi.

Hyödyt

• Ottaa huomioon liidivaiheen
• Huomioi kaikki myyntiputken kaupat

Haitat

• Ei huomioi liidivaiheessa vietettyä aikaa

5. Liidin arvon perusteella tehtävä ennustaminen

Jokainen myynnin ammattilainen tietää, etteivät kaikki liidit ole samanlaisia. Liidin arvon perusteella tehtävässä ennustamisessa erityyppisten liidien väliset erot nostetaan myyntiennusteiden keskiöön.

Miten se toimii

Kuten monet muutkin menetelmät, tämä menetelmä hyödyntää historiatietojasi ennustaakseen, miten tietyntyyppiset liidit kehittyvät. Saatat esimerkiksi tietää, että tietyn toimialan potentiaalisilla asiakkailla on yleensä suurimmat kaupat. Tai liidit saattavat muuttua todennäköisemmin asiakkaiksi, kun ne ottavat ensimmäisen kerran yhteyttä verkkosivustosi kautta.

Liidin arvon perusteella tehtävässä ennustamisessa yhdistetään yleensä tietyntyyppisen liidin keskimääräinen kaupan arvo ja kyseisen tyypin keskimääräinen konversioaste. Näin saat samanlaisten potentiaalisten asiakkaiden keskimääräisen liidiarvon.

Esimerkki liidin arvon perusteella tehtävästä ennustamisesta

Oletetaan esimerkiksi, että asiakkaasi kuuluvat yleensä johonkin seuraavista kolmesta toimialasta:

• Ravintolat
• Hotellit
• Viihde

Aiempiin tietoihin perustuen määrität kunkin tyypin keskimääräisen kaupan koon sekä voittotodennäköisyyden. Kun kerrot kaupan koon voittotodennäköisyydellä, saat kullekin liidityypille liidin arvon.

Myyntiennusteen laatimiseksi kerrot kunkin liidityypin määrän sen liidin arvolla.

Hyödyt

• Tietoperusteinen ilman liiallista monimutkaisuutta
• Perustuu aiempiin myyntitrendeihisi

Haitat

• Jättää huomiotta muita tärkeitä tekijöitä, kuten myyntimahdollisuuden vaiheen
• Ei ota huomioon poikkeavia havaintoja

6. Myyntiputken ennustaminen

Myyntiputken ennustaminen voi olla erittäin tarkkaa… jos sinulla on oikeat tiedot ja teknologia. Koska siinä analysoidaan jokainen kauppa useiden tekijöiden perusteella, se edellyttää yleensä myynnin ennustetyökalua.

Näin se toimii

Myyntiputken ennustaminen on suunniteltu hyödyntämään kaikkea, mitä tiedät myyntiputkestasi ja myyntiprosessistasi. Jokainen kullekin myyntiedustajalle osoitettu kauppa analysoidaan yrityksen valitsemien useiden tekijöiden perusteella.

Esimerkiksi CRM:stä saatujen tietojen avulla älykäs myynnin ennusteohjelmisto voi yhdistää mahdollisen kaupan koon paitsi myyntimahdollisuuden vaiheeseen myös esimerkiksi kaupan tyyppiin, vaiheissa vietettyyn aikaan ja jopa kauppaa hoitavan edustajan voittoprosenttiin.

Kun käytettävissä on suuri määrä tietoa, oikea ennusteohjelmisto voi tuottaa erityisen tarkkoja ennusteita. Jos et kuitenkaan toimita uusia tietoja ja pidä tietojasi puhtaina, laskelmista tulee vähemmän luotettavia.

Esimerkki myyntiputken ennustamisesta

Oletetaan, että määrität myyntiputken ennusteohjelmiston ottamaan huomioon seuraavat tekijät:

• Mahdollisen kaupan koko
• Myyntimahdollisuuden vaihe
• Liidin lähde
• Prospektin toimiala

Työkalu hakisi jokaista tekijää koskevat tiedot CRM-järjestelmästäsi ja käsittelisi luvut tuottaakseen ennusteen kunkin kaupan sekä koko myyntitiimin myynnistä. Itse laskelmat voivat olla erittäin monimutkaisia.

Jos aloitat esimerkiksi 100 000 dollarin mahdollisesta kaupan koosta, saatat päätellä, että nykyinen myyntimahdollisuuden vaihe merkitsee 50 prosentin todennäköisyyttä asiakkaaksi muuttumiselle. Jos liidin lähteenä on kuitenkin asiakkaan suositus, se todennäköisesti kasvattaisi voittotodennäköisyyttä. Toisaalta prospektin toimialan asiakkaat saattavat valita tuotteesi epätodennäköisemmin.

RevOps-tiimisi pitäisi työskennellä ennusteohjelmiston kanssa päättääkseen, miten näitä tekijöitä painotetaan laskelmissa.

Hyödyt

• Erittäin tietoperusteinen
• Ottaa huomioon myyntimahdollisuuden vaiheen lisäksi myös muita tekijöitä

Haitat

• Edellyttää yleensä myynnin ennusteohjelmistoa
• Edellyttää puhtaita ja säännöllisesti päivitettyjä tietoja

7. Monimuuttujaennustaminen

Myyntiputken ennustamisen tavoin monimuuttujaennustamisessa hyödynnetään useita tietopisteitä mahdollisten kauppojen arviointiin ja tulevan myyntitulon ennustamiseen. Kun myyntiputken ennustaminen keskittyy nimenomaan myyntiputkeen, monimuuttujaennustamisessa voidaan ottaa huomioon laajempi joukko sisäisiä ja ulkoisia tekijöitä.

Näin se toimii

Monimuuttujaisessa myynnin ennustamisessa et huomioi ainoastaan kaupan kokoa, myyntimahdollisuuden vaihetta ja liidityyppiä. Tässä menetelmässä otetaan usein huomioon markkinaolosuhteet, kuten talous, kausivaihtelu ja kilpailijoiden toimet, jotta tuotteesi kysyntää voidaan ennustaa. Käymällä läpi sekä sisäisiä että ulkoisia tietoja monimuuttujaennustaminen tarjoaa kokonaisvaltaisen kuvan myyntimahdollisuuksistasi.

Esimerkki monimuuttujaennustamisesta

Tämäkin menetelmä voi muuttua nopeasti erittäin monimutkaiseksi. Siksi siinä turvaudutaan yleensä analytiikkaohjelmistoon kaikkien keskenään kilpailevien tekijöiden tasapainottamiseksi. Myynnin ennusteanalyytikko saattaa syöttää ohjelmistoon nykyiset liiditiedot CRM-järjestelmästä, aiemmat liikevaihtoluvut, laajat talousindikaattorit ja muita mittareita.

Jos yrityksesi myy esimerkiksi luksusautoja, ottaisit luonnollisesti huomioon liidiesi määrän ennustetta laatiessasi. Saatat kuitenkin käyttää demografisia tietoja arvioidaksesi kaupan toteutumisen todennäköisyyttä sekä talousnäkymiä ennustaaksesi, vähentääkö taantuma tuotteesi kysyntää. Lisäksi autoteollisuus on kausiluonteinen.

Edistyneet analytiikkatyökalut (ja taitavat analyytikot) punnitsevat kaikkia näitä yksityiskohtia suhteessa toisiinsa tuottaakseen myyntituloennusteen, joka kuvastaa yrityksen, toimialan ja talouden tilaa.

Edut

• Erittäin tarkka ja dataan perustuva
• Ottaa huomioon ulkoiset tekijät, kuten kausiluonteisuuden

Haitat

• Vaatii yleensä kehittyneitä analytiikkatyökaluja
• Vaatii puhdasta ja ajantasaista dataa useista lähteistä

Miten valita myynnin ennustamismenetelmä

Aivan kuten kaikki myyntitiimit eivät käytä täsmälleen samoja menetelmiä kauppojen päättämiseen, ne eivät myöskään käytä samoja ennustamismenetelmiä. Jos näin olisi, tämä luettelo olisi ollut paljon lyhyempi. Oikea ennustamismenetelmä riippuu yrityksesi tyypistä, yrityksen kypsyysasteesta, käytettävissäsi olevista tiedoista ja työkaluista sekä muista tekijöistä.

Kun valitset myynnin ennustamisprosessia, sinun kannattaa esittää itsellesi seuraavat tärkeät kysymykset:

• Haluanko käyttää alhaalta ylöspäin vai ylhäältä alaspäin etenevää ennustamismenetelmää?
• Onko minulla tarvittavat tiedot dataan perustuvan lähestymistavan käyttämiseen, vai pitääkö minun aloittaa subjektiivisemmilla menetelmillä?
• Kuinka kypsä ja vakaa toimialani ja yritykseni on? Onko olemassa vuosittaisia tai muita pitkäaikaisia markkinasyklejä, jotka vaikuttavat myyntiin?
• Onko minulla myynnin ennustamisohjelmistoa tai resursseja sen hankkimiseen?

Saatat huomata, että yrityksellesi aiemmin toiminut ennustamismenetelmä ei enää ole paras vaihtoehto. Vaikka menneisyydessä toimineen asian toistaminen voi tuntua houkuttelevalta, sinun kannattaa aina kysyä itseltäsi, ovatko yrityksesi, toimialasi tai datasi olosuhteet muuttuneet ja miten se vaikuttaa myynnin ennustamismenetelmiisi.

Lopuksi

Mikään myyntiennuste ei pysty ennustamaan tulevaisuutta täydellisesti, mutta se voi auttaa tiimiäsi asettamaan myyntitavoitteita, kohdentamaan budjettia ja hallitsemaan resursseja. Monien erilaisten ennustamistekniikoiden ansiosta myös uudet yritykset tai yritykset, joiden myyntisykli on monimutkainen, voivat laatia merkityksellisiä ennusteita.

Voit käyttää jotakin yllä olevista esimerkeistä ennusteesi pohjana tai yhdistää eri elementtejä mukautetun kaavan luomiseksi.

Saat viikoittain artikkeleita ja näkemyksiä tulotoimintojen asiantuntijoilta tilaamalla CRO Clubin uutiskirjeen.