Mikä on hyvä läpimenoprosentti B2B-myynnissä

Useat B2B-myyntiä koskevat benchmarkit sijoittavat läpimenoprosentin noin 20 prosentin tuntumaan: HubSpotin kyselyaineistossa keskiarvo oli 21 % ja Ebstan ja Pavilionin 655 000 myyntimahdollisuuden aineistossa uusasiakasmyynnin luku oli 19 %. Tulokset vaihtelevat kuitenkin huomattavasti aineiston ja läpimenoprosentin määritelmän mukaan, eikä yhtä yhteistä hyvää tasoa ole olemassa. Sama Ebstan aineisto antaa nykyasiakkaille myytäville laajennuskaupoille 45 %, eli kauppatyyppi siirtää lukua enemmän kuin mikään toimialavertailu. Hyödyllisin vertailukohta on oma luku segmentoituna: myyjittäin, kauppatyypin ja liidin lähteen mukaan.

Läpimenoprosentti eli win rate on yksi seuratuimmista myynnin mittareista, ja myös yksi väärinkäytetyimmistä. Se tiivistää monimutkaisen prosessin yhteen lukuun, mikä tekee siitä helpon raportoida ja vaikean tulkita.

Tässä artikkelissa käymme läpi, miten läpimenoprosentti lasketaan johdonmukaisesti, millaiset vaihteluvälit ovat tavallisia eri kauppakoossa ja miten lukua käytetään myyntiprosessin diagnosointiin sen sijaan, että se raportoitaisiin kuukausittain ilman johtopäätöksiä.

Miten läpimenoprosentti lasketaan?

Läpimenoprosentti on niiden myyntimahdollisuuksien osuus, jotka tiimi voittaa. Yleisin kaava on yksinkertainen:

Voitetut kaupat ÷ kaikki suljetut kaupat (voitetut + hävityt) × 100

Määritelmä vaihtelee kuitenkin organisaatioittain, ja sillä on enemmän merkitystä kuin moni ajattelee. Osa tiimeistä laskee mukaan kaikki myyntiputkeen tulleet kaupat, toiset vain tarjousasteelle edenneet. Kumpikaan ei ole väärin, mutta luvut eivät ole vertailukelpoisia keskenään.

Kuinka paljon määritelmä siirtää lukua, näkyy hyvin HubSpotin aineistossa: samassa raportissa keskimääräinen win rate on 21 % ja keskimääräinen close rate 29 %. Kyse on samasta myyntityöstä mitattuna kahdella eri tavalla, ja ero on kahdeksan prosenttiyksikköä. Jos oma luku ei kerro kumpaa mittaria se on, sitä ei kannata verrata mihinkään.

Kaksi asiaa kannattaa lukita ennen kuin lukua käyttää mihinkään:

1. Rajaa laskenta yhteen tapaan ja pidä siitä kiinni. Jos vertaat omaa lukuasi ulkopuoliseen vertailuarvoon, varmista että laskentatapa on sama. Muuten vertaat kahta eri asiaa.
2. Siivoa kuollut myyntiputki pois. Jos järjestelmässä on kauppoja, joita ei koskaan oikeasti työstetty, ne painavat läpimenoprosentin keinotekoisesti alas. Määritä, milloin kauppa lasketaan mukaan, ja poista loput laskennasta.

Tämä on ensimmäinen paikka, jossa datan laatu ratkaisee. Jos vaiheiden päivittäminen on myyjän muistin varassa, laskenta perustuu siihen, kuka jaksoi kirjata mitäkin.

Mikä on hyvä läpimenoprosentti B2B-myynnissä?

Universaalia hyvää lukua ei ole, mutta suuruusluokka on kahdesta riippumattomasta aineistosta sama. HubSpot raportoi keskimääräiseksi win rateksi 21 % yli 1 400 myynnin ammattilaisen kyselyn perusteella, ja Ebsta ja Pavilion päätyivät uusasiakasmyynnissä 19 prosenttiin analysoituaan 655 000 myyntimahdollisuutta. Menetelmät ovat täysin erilaiset, itse ilmoitettu kysely ja CRM-datasta laskettu aineisto, mutta tulos asettuu samaan kohtaan. Alla olevat kynnykset ovat Empirican tulkinta siitä, mitä oma luku tarkoittaa suhteessa tähän noin 20 prosentin tasoon. Rajat eivät ole lähteistä, vaan johdettu niistä, ja ne koskevat uusasiakasmyyntiä.

Läpimenoprosentti	Tulkinta	Ensimmäinen toimenpide
Alle 10 %	Vakava ongelma	Käy koko myyntiprosessi läpi vaihe vaiheelta
10–15 %	Kehitettävää	Paranna kvalifiointia ja liidien laatua
15–25 %	Tavanomainen taso, vertailuluku 19 %	Panosta erottautumiseen kilpailutilanteessa
25–40 %	Hyvä suoritus	Levitä toimivat käytännöt koko tiimille
Yli 40 %	Erinomainen uusasiakasmyynnissä	Tarkista, sisältääkö luku laajennuskauppoja

Suurin yksittäinen selittäjä ei ole toimiala vaan kauppatyyppi. Samassa aineistossa uusasiakaskaupan ja nykyasiakkaalle myytävän laajennuksen ero on kaksinkertainen:

	Uusasiakasmyynti	Laajennus nykyasiakkaalle
Läpimenoprosentti	18 %	45 %
Myyntisyklin pituus	91 päivää	52 päivää
Mukana olevia päättäjiä	8	5

Raportti esittää uusasiakasmyynnin läpimenoprosentin kahdessa kohdassa hieman eri tarkkuudella, yleiskatsauksessa 19 % ja tässä vertailussa 18 %. Ero on pyöristystä, ei ristiriitaa, ja suuruusluokka on sama.

Nykyasiakkaalle myyminen on siis raportin sanoin noin 2,5 kertaa helpompaa, ja 52 % uudesta liikevaihdosta tuli viime vuonna olemassa olevista asiakkuuksista. Jos oma läpimenoprosentti näyttää poikkeuksellisen hyvältä, kannattaa ensin tarkistaa, kuinka suuri osa siitä on laajennuskauppaa.

Myös liidin lähde vaikuttaa, mutta pienemmin kuin yleensä oletetaan. Raportti mittaa lähteitä tehokkuudella, jossa yhdistyvät läpimenoprosentti, kaupan koko ja myyntisyklin pituus. Järjestys on kumppanisuositus 1,3x, orgaaninen inbound 1,2x, outbound 1,05x, tapahtumat 0,78x ja maksettu mainonta 0,68x. Inbound on siis outboundia tehokkaampaa, mutta näistä luvuista laskettuna ero on noin 15 prosenttia, ei moninkertainen.

Kauppakoko siirtää lukua samaan suuntaan kuin päättäjien määrä: mitä suurempi kauppa, sitä pidempi sykli ja sitä matalampi läpimenoprosentti. Tarkkoja kauppakokokohtaisia vertailuarvoja ei kannata etsiä, koska oma historiadata samassa segmentissä on ainoa vertailukohta, joka kertoo tiimistäsi jotain.

Miksi pelkkä läpimenoprosentti johtaa harhaan?

Yksi luku piilottaa sen, mistä se koostuu. Kaksi tavallista tulkintavirhettä toistuu lähes joka tiimissä.

Korkea luku ei ole automaattisesti hyvä. Jos läpimenoprosentti on 60 %, ensimmäinen kysymys ei ole "miten pidämme tämän", vaan "osallistummeko liian harvoihin kilpailutuksiin" ja "onko tässä laajennuskauppaa mukana". Myyjät saattavat valita vain varmat kaupat. Se näyttää raportissa hyvältä ja rajoittaa kasvua.

Matala luku ei ole automaattisesti huono. 15 % kuulostaa huolestuttavalta, mutta se on lähellä uusasiakasmyynnin mitattua 19 prosentin tasoa. Suuryritysmyynnissä, jossa yksittäisen voitetun kaupan arvo kattaa hävityt moninkertaisesti, sitäkin matalampi luku voi olla kannattava. Kannattavuus ratkaisee, ei prosentti.

Oikea kysymys ei siis ole "mikä meidän läpimenoprosenttimme on", vaan "mikä se on oikeissa myyntimahdollisuuksissa ja miten se eroaa tiimin parhaiden ja heikoimpien myyjien välillä".

Mitä mittareita kannattaa seurata läpimenoprosentin rinnalla?

Läpimenoprosentti kertoo lopputuloksen, ei syytä. Neljä mittaria yhdessä sen kanssa muodostaa kuvan, jonka perusteella voi tehdä päätöksiä.

Mittari	Mitä se kertoo	Mihin se paljastaa ongelman
Myyntiputken kate (putken arvo suhteessa tavoitteeseen)	Riittääkö raaka-aine tavoitteen saavuttamiseen	Liian ohut putki tai liian optimistinen tavoite
Kaupan keskikoko	Millaisia kauppoja oikeasti voitetaan	Kohderyhmä valuu pienempiin kauppoihin
Myyntisyklin pituus	Kuinka kauan päätös kestää	Ostoprosessia ei tunneta tai päättäjä puuttuu
Läpimenoprosentti myyjittäin	Onko kyse prosessista vai osaamisesta	Suuri hajonta tarkoittaa, että käytäntöä ei ole levitetty

Viimeinen rivi on näistä paljastavin. Ebstan aineistossa 14 % myyjistä tuottaa 80 % liikevaihdosta, ja parhaan ja heikoimman neljänneksen välinen ero myyntinopeudessa on yksitoistakertainen. Ero syntyy neljästä tekijästä yhtä aikaa: parhailla läpimenoprosentti on 43 % korkeampi, myyntisykli 42 % lyhyempi, kaupan keskikoko 76 % suurempi ja kauppoja työn alla 2,64-kertaisesti. Yksikään näistä ei näy kokonaisluvussa. Samaan aikaan 78 % myyjistä jäi budjetistaan, kun vuotta aiemmin osuus oli 69 %, joten keskiarvoon vertaaminen on entistä huonompi mittatikku.

Myyntiputken katetta kannattaa katsoa myös laadun näkökulmasta, ei vain euromäärän. Kävimme erikseen läpi, miten tekoäly tunnistaa myyntiputken piilevät riskit ennen kuin ne näkyvät läpimenoprosentin laskuna.

Mistä matala läpimenoprosentti yleensä johtuu?

Viisi syytä toistuu selvästi useimmin. Ne eivät ole toisiaan poissulkevia, ja useimmiten mukana on ainakin kolme.

1. Heikko kvalifiointi. Työstetään kauppoja, joita ei koskaan ollut mahdollista voittaa. Tämä on kartoituksissamme yleisimmin vastaan tuleva syy ja myös helpoin korjata, koska se vaikuttaa heti myös myyjien käytettävissä olevaan aikaan.
2. Epäselvä ostoprosessi. Ei tiedetä, kuka päättää ja millä perusteella. Kauppa etenee hyvin siihen asti, kunnes se pysähtyy hyväksyntään, josta kukaan ei tiennyt.
3. Heikko erottautuminen. Myyjä ei osaa perustella, miksi tarjottu vaihtoehto on parempi kuin kilpailijan. Tämä näkyy erityisesti hävityissä kaupoissa, joissa syyksi kirjataan hinta.
4. Kohderyhmän ja myyntiputken epäsuhta. Putkessa on asiakkaita, jotka eivät vastaa ihanneasiakasprofiilia. Luku paranee usein pelkästään rajaamalla, keihin ollaan yhteydessä.
5. Puutteellinen datan laatu. Vaiheet ovat vanhentuneita, häviämissyitä ei kirjata ja sama tieto on kahdessa järjestelmässä eri muodossa. Ebstan aineistossa 44 % niistä kontakteista, joiden kanssa myyjät oikeasti keskustelevat, ei päädy lainkaan CRM:ään, ja näistä puuttuvista noin neljännes on ylintä johtoa tai muita päättäjiä. Käytännössä se tarkoittaa, ettei kukaan pysty raportoimaan, kuinka monta päättäjää kaupassa todella on mukana. Tämä on tyypillisesti seurausta manuaalisista prosesseista, joiden piilokustannukset ylittävät menetetyn työajan.

Viides kohta on se, joka estää neljän muun korjaamisen. Jos häviämissyitä ei ole kirjattu johdonmukaisesti, kohtien 2 ja 3 olemassaoloa ei voi todentaa, vaan niistä keskustellaan mielipiteinä.

Miten läpimenoprosenttia käytetään diagnostiikkana?

Yksi kuukausittain raportoitu luku ei ohjaa mitään. Neljä liikettä tekee siitä käyttökelpoisen:

• Segmentoi. Laske luku erikseen myyjittäin, kauppakoon, liidin lähteen ja toimialan mukaan. Kokonaisluku on keskiarvo, joka piilottaa juuri sen tiedon, jota tarvitset.
• Katso vaiheittain. Selvitä, missä kohtaa kaupat kaatuvat. Tarjousvaiheessa kaatuva kauppa kertoo eri ongelmasta kuin ensimmäisen tapaamisen jälkeen kuolleet.
• Vertaa sisäisesti. Ero parhaan ja keskitason myyjän välillä on käyttökelpoisempi tieto kuin ero toimialan keskiarvoon.
• Analysoi häviämissyyt systemaattisesti. Vakioidut syykoodit ja säännöllinen läpikäynti, ei vapaa tekstikenttä, jota kukaan ei lue.
• Seuraa kauppojen liukumista. Tämä on yksittäisistä signaaleista ennakoivin. Ebstan aineistossa läpimenoprosentti laskee sitä mukaa kun kauppa siirtyy: viikon liukuneissa se on 18 %, kuukauden liukuneissa 13 %, kolmen kuukauden liukuneissa 8 %, puolen vuoden liukuneissa 5 % ja sitä pidempään liukuneissa 3 %. Loppuvaiheen kauppa, joka siirtyy yli kahdella kuukaudella, on käytännössä eri kauppa kuin se, joka näkyy ennusteessa.

Käytännön este on yleensä työmäärä. Kun segmentoitu näkymä koostetaan käsin exceliin, se tehdään kerran neljänneksessä ja unohdetaan. Tässä automaatio tuo suurimman hyödyn: raportin koostaminen on toistuvaa, sääntöpohjaista ja virhealtista työtä, eli täsmälleen sitä työtä, joka kannattaa automatisoida ensimmäisenä. Kun sama näkymä päivittyy itsestään viikoittain, läpimenoprosentista tulee ohjaussignaali eikä kuukausiraportin rivi.

Sama pätee ennustamiseen: vaiheen todennäköisyys kannattaa laskea historiadatan läpimenoprosentista eikä arvioida tapauskohtaisesti. Käsittelimme tätä tarkemmin artikkelissa miksi myyntiennuste ei pidä.

Mistä kannattaa aloittaa?

Jos tunnistat oman tiimisi tästä, seuraavat askeleet vievät eteenpäin ilman erillistä hanketta:

1. Lukitse laskentatapa ja laske luku uudelleen viimeiseltä 12 kuukaudelta.
2. Segmentoi se kauppakoon ja liidin lähteen mukaan. Katso, mikä segmentti painaa keskiarvoa alas.
3. Käy läpi 20 viimeisintä hävittyä kauppaa ja luokittele syyt.
4. Laske, montako tuntia myyntiraporttien koostamiseen menee kuukaudessa ja keneltä.
5. Automatisoi yksi manuaalinen koostamisvaihe ja mittaa säästetty aika.

Jos et saa listaa itse järjestykseen, kiinteähintainen automaatiokartoitus käy myynnin prosessit läpi ja kertoo, mitkä kohteet kannattaa automatisoida ensin ja paljonko se tuo euroina. Toteutukset rakennamme Microsoft Azuren päälle, ja Claude Partner Network -jäsenyytemme ansiosta datan käsittelypaikka ja pääsynhallinta ovat selvillä heti alusta lähtien.

Ero 19 ja 30 prosentin läpimenoprosentin välillä ei yleensä ole myyjien osaamisessa. Se on siinä, kuinka tarkasti kvalifioidaan, kuinka luotettavaa data on ja kuinka nopeasti poikkeama huomataan.

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on hyvä läpimenoprosentti B2B-myynnissä?

Useat benchmarkit sijoittavat luvun noin 20 prosentin tuntumaan: HubSpotin kyselyaineistossa keskiarvo on 21 % ja Ebstan ja Pavilionin 655 000 myyntimahdollisuuden aineistossa uusasiakasmyynnin luku on 19 %. Nykyasiakkaille myytäessä sama luku on 45 %, joten kauppatyyppi ratkaisee enemmän kuin toimiala. Näistä johdettuna uusasiakasmyynnissä 15–25 % on tavanomaista, yli 25 % hyvä suoritus ja alle 10 % viittaa yleensä kvalifiointiongelmaan. Nämä rajat ovat tulkintaa mitatuista keskiarvoista, eivät itsessään mitattuja.

Miten läpimenoprosentti lasketaan?

Voitetut kaupat jaetaan kaikilla suljetuilla kaupoilla, eli voitettujen ja hävittyjen summalla, ja tulos kerrotaan sadalla. Osa tiimeistä laskee mukaan kaikki myyntiputkeen tulleet kaupat, osa vain tarjousasteelle edenneet. Kumpikin tapa on käyttökelpoinen, kunhan siitä pidetään kiinni ja kuolleet kaupat rajataan pois laskennasta.

Onko korkea läpimenoprosentti aina hyvä asia?

Ei. Yli 40 prosentin luku uusasiakasmyynnissä voi tarkoittaa, että tiimi osallistuu vain kilpailutuksiin, jotka se tietää voittavansa. Se näyttää raportissa hyvältä mutta rajoittaa kasvua, koska myyntiputkeen ei oteta riittävästi mahdollisuuksia. Toinen tavallinen selitys on, että luvussa on mukana laajennuskauppaa nykyasiakkaille, jossa vertailutaso on 45 %. Kannattaa tarkistaa samalla kauppatyyppien jakauma, kaupan keskikoko ja myyntiputken kate suhteessa tavoitteeseen.

Miksi läpimenoprosentti on matala?

Yleisimmät syyt ovat heikko kvalifiointi, tuntematon ostoprosessi, heikko erottautuminen kilpailutilanteessa, kohderyhmän ja myyntiputken epäsuhta sekä puutteellinen datan laatu. Viimeinen on näistä hankalin, koska se estää muiden todentamisen: jos häviämissyitä ei kirjata johdonmukaisesti, syistä keskustellaan mielipiteinä eikä havaintoina.

---

Empirica auttaa kasvuyrityksiä poistamaan operatiivisia pullonkauloja automaatiolla ja operatiivisella tekoälyllä. Automaatiokartoitus on kiinteähintainen tapa selvittää, mistä aloittaminen kannattaa.

← Takaisin pääsivulle