Je draait een LinkedIn-campagne op je doelgroep en er komt een like binnen op een leadership ad. Je loopt niet naar sales om te zeggen dat ze die persoon moeten bellen. Terecht, want een like is nog geen koopintentie. Maar stel dat datzelfde bedrijf een paar dagen later op je website kijkt. En dat een collega van sales toevallig de directeur kent die je nodig hebt. Dan ligt het anders.
Wie moet ik vandaag bellen? Die vraag zat Sjors Teeuwen als verkoper dwars, en daar bouwde hij Stairoids omheen. Het gesprek met hem hoort bij de serie over sales en marketing in B2B Breindump. Ik had de aflevering ingepland als signal based marketing. Sjors vond dat de naam niet klopt. In dit artikel lees je waarom, hoe een bedrijf van koud naar superheet gaat en waar ik zelf nog vragen bij heb.
Sjors is oprichter en CMO van Stairoids, een platform dat signalen uit website, LinkedIn en e-mail samenbrengt. Hij richtte ook Leadgate Europe op, een marketing-as-a-service agency, en komt zelf uit de IT-marketing. Stairoids begon bij zijn eigen frustratie. Zijn organisatie had veel data: bedrijven die op de website keken, volgers op de company page, likes, e-mailengagement. Maar alles zat in een eigen systeem en niemand kon zeggen welk bedrijf nu echt interesse had. Sjors verkoopt dit dus ook, dat zeg ik er eerlijk bij.
Sjors noemt drie varianten: signal based marketing, signal based selling en signal based go-to-market. Zelf zit hij aan de GTM-kant. Het is niet alleen voor marketing en ook niet alleen voor sales. Het idee is om alle netwerken samen te brengen.
In de maakindustrie zie je dat goed. Sales-mensen hebben een sterk persoonlijk netwerk in een markt waar iedereen elkaar kent. Jouw collega Piet kent misschien de directeur van het bedrijf waar jij binnen wilt komen. Alleen weet jij dat niet. Stairoids legt die netwerken van sales over de data die marketing al heeft: wie kijkt er op de website, volgt iemand uit de buyer persona jullie al? Zo kun je afspreken: dit bedrijf is nog niet klaar, marketing draait er eerst campagnes op. En dit bedrijf moet sales nu oppakken. Over zulke afspraken sprak ik eerder met Hanneke Vogels, die de handover een vloeiend proces noemde.
Dat werkt alleen als marketing en sales naar dezelfde data kijken, en naar dezelfde processen.
Mijn eigen observatie: als marketeer trek je nieuwe aanpakken graag naar je toe. Je neemt het initiatief, geeft het je eigen stempel en krijgt dan weerstand van de andere kant. Daar heb je die marketeers weer met hun nieuwe shiny object. Een naam die het doel benoemt, helpt dus. Sjors zegt dat de mensen die er het blijst mee zijn commercieel directeuren zijn. Zij zien eindelijk wat marketing doet voor de pipeline, per persoon op de salesafdeling. Bij demand gen was dat lastig uit te leggen aan de directie. Van impressies en brand searches gaat een ondernemer zweten.
Hoe je het ook wendt of keert, het doel is sales helpen uitvogelen wie ze moeten bellen. Dat doe je niet met één signaal, maar door signalen uit meerdere kanalen te combineren.
Een like is geen koopsignaal, zegt Sjors zelf ook. Maar mensen laten tijdens je demand gen-campagnes genoeg sporen achter. Ze kijken op je website, liken een post, reageren op LinkedIn-ads. Elk spoor apart betekent weinig. Samen vertellen ze iets.
Stairoids rekent dat uit met punten. Sjors noemt als voorbeeld 20 punten voor het volgen van de company page, 20 voor een websitebezoek en 50 voor een bezoek aan de contactpagina, met de kanttekening dat hij de precieze getallen niet uit zijn hoofd weet. De punten van een organisatie tellen op tot een score. Die ruwe score zegt volgens hem weinig. Daarom draait er een algoritme overheen waar het team twee jaar aan heeft gewerkt.
Dat algoritme corrigeert op een paar manieren. Komen alle signalen uit één kanaal, dan gaan er punten af. Heeft iemand drie maanden geleden op jouw persoonlijke profiel gekeken, dan weet die persoon dat waarschijnlijk zelf niet meer en gaat er ook punten af. Raakt een tweede buyer persona van dezelfde organisatie engaged, dan komen er tien punten bij. Dat rekent het systeem per organisatie en per persoon. Daarbovenop kijkt AI mee naar verbanden. Kijkt iemand ’s ochtends op de website en een half uur later op jouw persoonlijke profiel, dan is het waarschijnlijk dezelfde persoon.
Het resultaat is een indeling in koud, lauw, warm, heet en superheet. Bij superheet kent het bedrijf je zo goed dat je het aan alle signalen ziet. Bellen, bellen, bellen.
Ik vond de koude kant bijna interessanter. Een bedrijf komt op je demopagina, maar je kent nog geen buyer persona. Dan kun je soft touch outreach doen, bijvoorbeeld de profielen van de buyer persona bezoeken. Thijs Schiebroek beschreef een vergelijkbare aanpak eerder in een gesprek met mij: eerst de deur openen, niet meteen met een pitch binnenkomen.
Het voorbeeld dat ik het leukst vond is de koffieautomaat. Op een kantoor staan een managing director, een sales directeur en een IT-manager bij de koffieautomaat. Ze hebben een probleem en de naam van jouw organisatie komt voorbij. Daarna gaan ze alle drie terug naar hun werkplek. De managing director vraagt zich af of hij daar iemand kent. De IT-manager googelt of vraagt het aan een engineer en komt via Google op jouw website terecht. De sales directeur volgt je bedrijf op LinkedIn of leest wat stukken. Drie mensen, drie losse signalen, in korte tijd. Vroeger zat dat in losse systemen en zag je het patroon niet. Sjors noemt het momentum. Ik zei tijdens de opname dat dit goud waard is, en dat meen ik nog steeds.
Ik vroeg Sjors waar de data vandaan komt, want op persoonsniveau gelden best strikte regels. Zijn antwoord: ze gaan met de data om zoals een bedrijf met een CRM. Je stelt je ICP in en alleen van die bedrijven krijg je gegevens. Dat zijn zakelijke en publiek beschikbare gegevens, zoals je die op Google of LinkedIn vindt. Bedrijven buiten je ICP zie je alleen als je ze actief toevoegt, en hun data verdwijnt na een tijd die je zelf instelt. E-mailadressen en telefoonnummers koop je in via Stairoids, dat zelf weer inkoopt bij leveranciers, op dezelfde manier als Clay en Apollo dat doen. Hij noemt de privacy-aanpak een van hun USP’s: het braafste jongetje van de klas by design.
Het lastige is: dit soort tools balanceren vaak op de rand. Het is heel belangrijk om dit met de juiste intenties in te zetten en voor jezelf te bepalen waar je grenzen trekt. Ik ben geen jurist, dus ga hier geen hard advies of oordeel voor geven. Direct marketing kan onder gerechtvaardigd belang vallen, maar dan moet je wel afwegen of mensen redelijkerwijs verwachten dat ze zo gevolgd en beoordeeld worden. Sjors vergelijkt het met een CRM, zeker als je met iemand in gesprek bent. Hier gaat het juist om personen scoren voordat dat gesprek er is, en om een websitebezoek koppelen aan een profielbezoek op LinkedIn.
Wil je met deze of vergelijkbare tools aan de slag, vraag de leverancier dan op welke rechtsgrond ze werken, waar de gegevens vandaan komen en hoe iemand bezwaar kan maken. En leg het voor aan je privacy-officer of jurist. Better safe than sorry.
Terug naar het verhaal. Sjors’ eigen advies is minder ingewikkeld dan het systeem erachter: kom uit je stoel en doe iets met die gouden bak met data die je hebt. Alleen websiteverkeer uitlezen is niks. Je hebt iets meer nodig om uit te lezen, want zonder marketing en sales die actief aan de slag gaan komen er ook geen signalen.
Dit artikel is gebaseerd op het gesprek met Sjors Teeuwen in de B2B Breindump podcast. We hebben het gehad over veel meer dan hier staat: de nieuwe AI-lijsten waarmee je op websites naar kenmerken van bedrijven zoekt, de connector die signalen automatisch doorzet naar je CRM of outreach tool, en wat een klein B2B-team minimaal nodig heeft om te beginnen. Luister naar de volledige aflevering via Spotify of YouTube.
Je brengt signalen van een bedrijf of persoon samen (website, LinkedIn, e-mail, ads) en legt er intelligentie overheen. Zo zie je of een bedrijf koud, lauw, warm, heet of superheet is. Volgens Sjors is het eigenlijk go-to-market en niet alleen marketing, omdat marketing en sales naar dezelfde data kijken.
Alles wat een bedrijf of persoon achterlaat: een volger op je company page, een websitebezoek, een bezoek aan de contactpagina, een like op een ad of post, een profielbezoek. Je kunt signalen ook zelf maken met content, ads en SEO.
Een like betekent nog niet dat iemand wil kopen. Pas als meerdere signalen uit meerdere kanalen in korte tijd samenkomen, ontstaat wat Sjors momentum noemt.
Elk signaal krijgt punten, bijvoorbeeld meer voor een bezoek aan de contactpagina dan voor een volger. Een algoritme corrigeert daarop: punten gaan eraf bij oude signalen of signalen uit één kanaal, en erbij als een tweede buyer persona engaged raakt. Dat rekent het per organisatie en per persoon.
Volgens Sjors werkt Stairoids met zakelijke, publiek beschikbare gegevens van bedrijven binnen je ICP, zoals een CRM dat doet, en koop je e-mailadressen en telefoonnummers in via leveranciers. Dat is zijn eigen beschrijving en niet getoetst. Ik ben geen jurist, dus vraag de leverancier naar rechtsgrond, herkomst van de data en bezwaarprocedure, en leg het voor aan je privacy-officer.
Signalen zijn de data, intelligence is wat je ermee doet. Stairoids merkte dat een dashboard met koud en warm niet genoeg was. Daarom bouwden ze een connector die acties automatisch doorzet naar tools zoals een CRM of Lemlist.
Je moet wel iets aan marketing en sales doen, want zonder signalen gebeurt er weinig. Verbind je salesteam met de company netwerken en volgens Sjors staan er twee dagen later al opportunities in je data. Daarna kun je bijhouden hoeveel van je ICP je de afgelopen 30 dagen hebt aangeraakt.
Op 1 oktober brengt Foeter je Underground in Utrecht voor een middag in de Dark Funnel. Met een keynote van Tycho Luijten & Steven van Marle (Dapper).
