Sales data: come i nuovi leader stanno guidando la crescita aziendale
I dati e gli analytics ricoprono ormai un posto centrale per la crescita aziendale. La possibilità di accedere con costanza e scientificità ad informazioni sul cliente e sulle performance aziendali porta ad una crescita sensibile in termini di fatturato e profitti, ma impatta anche in modo importante sull’efficienza e sull’efficacia dei processi.
Un ruolo significativo i dati lo stanno giocando oggi anche nel settore sales, con un’attenzione crescente al B2B. Nonostante questa crescita e questa attenzione dedicata allo strumento, le aziende ancora oggi non riescono ad intraprendere a pieno questa trasformazione.
Secondo un’indagine condotta da CSO Insights nel 2019, solo il 30% delle aziende intervistate ha una visione chiara e strategica per l’utilizzo dei dati. Secondo l’indagine McKinsey, inoltre, ben il 57% della aziende non si considera ancora oggi efficiente dal punto di vista dell’utilizzo dei dati e degli analytics nel settore vendita. La strada da percorrere è quindi ancora molto lunga ed è importante che le aziende inizino un percorso verso un approccio realmente data-driven.
È importante partire da analytics basilari, acquisire conoscenza ed esperienza per crescere, individuando e quantificando l’importanza di ogni informazione dal punto di vista strategico.
Anche nel settore sales, i vantaggi e il valore ottenuto giustificano l’intero percorso e le trasformazioni richieste. Le aziende che hanno adottato programmi di analisi ben definiti, hanno registrato significative crescite nel fatturato e nei margini di vendita. Un percorso da intraprendere nel tempo, seguendo step e metodologie chiare.
Sales data: importanza strategica per ottimizzare le vendite
La tecnologia e le nuove possibilità messe a disposizione dal digitale costituiscono degli strumenti molto validi per le imprese ma stravolgono spesso intere strutture aziendali.
L’impatto tecnologico è particolarmente pervasivo nel reparto vendite. Qui la posta in gioco è molto alta e gli obiettivi diventano davvero sfidanti. Le cose si complicano ancora di più quando si parla di B2B. I clienti rispondono ad una chiamata di vendita su 18 e aprono 1 email su 4. Il digitale complica ancora di più la situazione.
In un contesto così critico, i venditori hanno bisogno di attuare una selezione a monte. Devono acquisire il maggior numero possibile di informazioni sui loro clienti potenziali, per raggiungerli con la giusta offerta al momento giusto. Solo in questo modo è possibile differenziarsi, lavorando non più sui volumi ma sulla qualità del contatto e del lead (a tal proposito, approfondisci l’articolo: Account Based Marketing). La personalizzazione della comunicazione diventa un fattore determinante in termini di competitività sul mercato.
Per questi motivi, è fondamentale che anche il reparto sales acquisisca un approccio orientato al dato. In questo modo, grazie ad una comunicazione più diretta ed efficace con i clienti, si potranno apportare grandi benefici anche al marketing, al customer support e alle strategie di prodotto.
È l’azienda intera che sceglie di intraprendere un percorso fatto di step successivi, tutti orientati all’acquisizione e all’analisi del dato per guidare le decisioni. Come attivare questa trasformazione a partire dal sales?
Centrato sulle persone e predittivo.
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Sales data-driven: 4 aree dove applicare gli analytics
L’acquisizione e l’utilizzo dei dati nel reparto sales può giocare un ruolo fondamentale per la crescita delle vendite e per l’ottimizzazione di una conoscenza condivisa sul cliente e sul mercato. Questo reparto in passato è sempre stato fondato sull’esperienza delle risorse coinvolte da integrare con il dato storico aziendale. Dalla conoscenza del passato prossimo e dall’intuizione delle professionalità si sceglievano gli indirizzi strategici da seguire.
Oggi i dati offrono una quantità di informazioni e di conoscenze attendibili che prima non potevano essere immaginabili. Per poterle sfruttare al meglio è fondamentale che l’azienda ne comprenda l’importanza e adotti la giusta metodologia. È necessario che si focalizzi l’attenzione sulle aree dove l’attivazione degli analytics può creare reale valore e iniziare un’implementazione graduale e ragionata.
Con una struttura di questo genere, l’impatto positivo riguarderà:
1. Lead generation
Gli analytics e i dati ottenuti possono avere un impatto molto profondo nella fase precedente alla vendita. Il risultato atteso riguarda la possibilità di trovare il giusto cliente al momento migliore per presentare la propria offerta. Si tratta di crescere nell’accuratezza della conoscenza del cliente e della proposta da sviluppare. L’indirizzo fondamentale, in un’ottica di miglioramento della customer experience, riguarda la personalizzazione della comunicazione.
In questo settore, prima dell’avvento del digitale e degli analytics, si partiva dai dati storici interni all’azienda per individuare possibili lead da contattare. Oggi, invece, è possibile integrare questa conoscenza interna con fonti e sorgenti esterne, provenienti, ad esempio, dai social media.
Unendo queste informazioni e applicando i modelli predittivi agli analytics è possibile scoprire quali contatti sono più inclini all’acquisto, senza dare spazio alle supposizioni, e concentrarsi su questi. Un vantaggio che può impattare in modo significativo sui profitti e sul fatturato.
Inoltre, dopo aver individuato i lead più caldi, attraverso il machine learning sarà possibile automatizzare alcune azioni di vendita standard. In questo modo, si guadagna tempo e si investe dove ci sono maggiori possibilità di successo.
2. Allineamento persone ed obiettivi
Un valore importante determinato dall’accesso ai sales data riguarda la possibilità di ottimizzare il lavoro dei team interni all’azienda. Attraverso i dati è possibile dimostrare con certezza quali canali, momenti e comportamenti hanno portato alla vendita e quali si sono rivelati meno efficaci. Questa conoscenza deve essere, poi, messa in condivisione con l’intero team per raggiungere il giusto allineamento tra le persone coinvolte, i ruoli e gli obiettivi di business.
I sales data possono rivelarsi determinanti anche per l’allocazione delle risorse rispetto alle diverse strategie di vendita. Basarsi solamente sulla conoscenza storica del mercato e sulla territorialità, potrebbe comportare l’elaborazione di modelli di vendita destinati a diventare velocemente obsoleti.
Infine, dal punto di vista della gestione interna rispetto agli obiettivi, i dati hanno una forte importanza anche nelle fasi di assunzione e onboarding delle nuove risorse. In questa fase, combinando i dati del sales con quelli delle risorse umane e con le informazioni sui clienti è possibile selezionare risorse con un profilo più specializzato nelle aree di interesse.
Allo stesso modo, con la sincronizzazione di informazioni provenienti dal CRM (customer relationship management), dalle email e dal calendario è possibile monitorare la produttività delle risorse e attuare le eventuali modifiche in modo tempestivo.
3. Customer lifetime value (CLV)
Un altro aspetto fondamentale sul quale i sales data e analytics possono offrire grandi risultati riguarda l’accrescimento del customer lifetime value.
Ormai è evidente: è molto più conveniente per le aziende fidelizzare e mantenere un cliente già acquisito rispetto alla ricerca di uno nuovo. Per questo motivo, tutte le operazioni da attuare nel post-vendita giocano un ruolo fondamentale. Offerte di cross-selling, up-selling e valorizzazione della relazione sono aspetti da curare con grande attenzione.
La tecnologia oggi offre gli strumenti più adatti in questo senso. Esistono algoritmi in grado di suggerire il prossimo acquisto di ciascun cliente, sulla base degli acquisti di clienti simili per caratteristiche e comportamento. Questa informazione, legata al dato storico, offre una base solida dalla quale attivare azioni ponderate.
La stessa struttura aiuta a prevenire gli abbandoni da parte dei clienti. Attraverso l’algoritmo che riconosce pattern di comportamento simili, si individuano le caratteristiche e le azioni che preannunciano alla perdita del cliente. In questo modo, si possono mettere in atto proposte di stimolo ed offerte per evitare la perdita.
Tutte queste conoscenza hanno un impatto anche sulla rete vendita che potrà essere organizzata a partire da questi elementi.
4. Pricing
La definizione del prezzo è uno degli aspetti fondamentali per il reparto vendite, soprattutto nel settore B2B. In quest’ambito, gran parte della partita si gioca nella contrattazione con il cliente tra volumi, tempistiche e servizi offerti. Sino ad oggi, molte aziende hanno definito i prezzi a partire dall’esperienza degli agenti. Nonostante la qualità e la professionalità delle risorse coinvolte giochino sempre un ruolo centrale, oggi i dati possono ampliare la prospettiva. Si tratta di offrire ai venditori nuovi strumenti da utilizzare per ottenere risultati migliori.
Attraverso algoritmi e analytics che attribuiscono un punteggio dinamico alla trattativa, il venditore avrà a disposizione, in tempo reale, informazioni valide su come condurre la trattativa stessa. Allo stesso modo, altri algoritmi possono offrire un’analisi della struttura decisionale per identificare acquisti simili ed accordi comparabili con quello in atto. I clienti con comportamenti d’acquisto e caratteristiche strutturali simili, verranno accomunati e segnalati nelle trattative future.
I dati offrono importanti informazioni anche nella definizione assoluta del prezzo di un prodotto, soprattutto nei casi in cui mancano benchmark sul mercato di riferimento. In questi casi, esistono algoritmi che integrano dati di mercato con strategie di vendita in tempo reale e modificano il prezzo in questa direzione. La dinamicità dell’approccio consente anche di testare diverse possibilità e verificare la migliore.
Come implementare i sales data?
Aver riconosciuto l’importanza dei dati inerenti il reparto sales è solo il primo passo. Per diventare un’azienda orientata realmente al dato, nelle procedure come nella strategia, è necessario seguire tutto il processo di trasformazione aziendale e compiere i giusti passi per iniziare. Molte imprese, pur avendo sviluppato una consapevolezza intorno alla potenza del data-driven, incontrano forti difficoltà nelle prime fasi operative.
Passare dalla reportistica occasionale offerta dal CRM per analizzare le performance della forza vendita ad una conoscenza più granulare ed approfondita è un passo che richiede una struttura aziendale ben definita, negli strumenti, nei processi e nelle professionalità. È necessario costruire un modello e definire ogni aspetto in vista della trasformazione profonda alla quale il reparto sales va incontro.
Scegliere i giusti dati
Il primo aspetto da definire è di tipo strategico. È importante partire da una domanda per la quale cercare una risposta: su quale problema inerente del reparto sales si vuole intervenire per trovare una soluzione?
A partire dalla risposta a questa domanda si potrà decidere quali dati acquisire, di quali informazioni si ha bisogno e come dovranno essere raccolte, analizzate ed utilizzate. Da qui si definiscono le metriche, le modalità di raccolta e la tecnologia da acquisire.
Ovviamente, per questo genere di valutazioni, dovranno essere coinvolti anche altri reparti aziendali come il marketing e l’IT. Questa comunicazione trasversale è molto positiva e permette un allineamento sugli obiettivi e sulle dinamiche.
L’importante è che le scelte strategiche rimangano in mano al reparto sales così come il monitoraggio costante. L’IT potrà garantire l’integrità e la sicurezza del dato ma la conoscenza deve essere a disposizione dell’intero team coinvolto.
Adottare un approccio strutturato
Affinchè l’implementazione dei giusti tool e analytics vada a buon fine, l’approccio utilizzato dai soggetti coinvolti deve seguire una struttura ben definita. Come primo step è fondamentale definire i ruoli e le responsabilità, soprattutto dal punto di vista gestionale. Si dovrà anche scegliere dove conservare i dati, in ottemperanza alle normative sulla sicurezza e sulla privacy.
Acquisire i dati richiede una manutenzione costante delle informazioni per garantire la scientificità e l’affidabilità della conoscenza estrapolata. Per questo motivo, va definita subito una procedura di pulizia, monitoraggio e gestione quotidiana del dato: eliminazione delle duplicazioni, sincronizzazione e integrazione delle diverse sorgenti, valutazione delle ridondanze. A partire da queste procedure si sceglieranno gli strumenti e le tecnologie ritenute più idonee.
Per rendere le operazioni di monitoraggio, controllo e correzione continua più fluide ed efficaci, può essere utile prevedere la creazione di un comitato trasversale ai reparti, responsabile dell’adempimento delle procedure strutturali.
Gestione dei flussi: i dati del sales a disposizione dell’azienda
La gestione dei flussi e della comunicazione gioca un ruolo fondamentale per l’adozione di un approccio realmente data-driven. Uno degli aspetti più importanti in questo senso riguarda il possibile gap comunicativo tra il marketing e il reparto sales: secondo un’indagine condotta da LinkedIn, 4 intervistati su 5 dichiara di vedere un divario problematico tra questi due reparti. Ma la condivisione di informazioni si rivela necessaria e profondamente impattante. Mettere insieme i feedback dei venditori durante il processo d’acquisto con i dati del CRM crea una conoscenza molto utile anche a livello del marketing.
In più, dalle conversazioni dei venditori si ottengono molte informazioni preziose intorno al prodotto, alla percezione esterna dell’azienda e alla reale esperienza del cliente.
Grazie al machine learning e all’utilizzo di speech analytics, è possibile analizzare e processare volumi molti grandi di chiamate e conversazioni commerciali per avere una visione più completa del prodotto, del processo di vendita e del punto di vista del cliente.
Monitorare costantemente i dati
Come detto in precedenza l’aspetto del monitoraggio costante è fondamentale per la riuscita del progetto data-driven. I dati hanno un valore immenso solamente se vengono utilizzati con costanza e con grande attenzione.
Monitorare i dati non solo garantisce il corretto svolgimento del processo ma permette di individuare in tempo reale le opportunità di crescita, i segnali di pericolo e i momenti strategici, sia dal punto di vista aziendale che da quello più ampio del mercato. L’azienda è una struttura complessa, frutto dell’equilibrio tra molte variabili differenti; avere un atteggiamento proattivo verso il futuro, grazie ai dati, è un aspetto dalle potenzialità rivoluzionarie.
Conoscere e comprendere il momento significa agire in modo più coerente sul mercato ma anche nei confronti del cliente e delle sue attuali esigenze. I sales data, se utilizzati ed attivati con attenzione, possono armonizzare ed allineare i tre piani del mercato, dell’azienda e del cliente, offrendo vantaggi effettivi da tutti i punti di vista.
Output: sales data e risultati attesi
Implementare una struttura aziendale orientata al dato e ai sales data è un percorso complesso che coinvolge, in maniera differente, diversi reparti e responsabilità. Sicuramente, per quanto riguarda le vendite, gli analytics hanno un impatto importante anche dal punto di vista della struttura interna al reparto.
Attraverso l’utilizzo consapevole di queste informazioni, è possibile costruire un modello territoriale di vendita, non più orientato al dato storico e all’esperienza degli agenti, ma con una copertura differenziata a seconda di quanto emerso dagli analytics. In questo modo, è anche possibile costruire dei profili di professionalità più adeguate per alcuni obiettivi rispetto ad altre. Assegnare le giuste persone nelle giuste posizioni ha sempre un impatto molto rilevante sulle performance e, dunque, sui profitti.
Riflettere in modo differenziato sulle risorse umane coinvolte, porta con sé anche la possibilità di prevedere attività di coaching e formazione differenziata e personalizzazione dei percorsi professionali. Un modo per investire sulle persone, creando un vantaggio per l’azienda e per gli individui.
Un ultimo risultato atteso e previsto con l’implementazione degli analytics nel sales riguarda l’ottimizzazione del prezzo. Nella vendita il prezzo è uno degli elementi più importanti ed è giusto che sia oggetto di riflessioni profonde a partire da dati scientifici affidabili.
Sales data: 5 consigli operativi
Dopo aver definito gli elementi di maggiore valore offerti dai dati e aver tracciato gli step da seguire per la costruzione di una struttura solida, è il momento di lasciare alcuni consigli operativi, per rendere più fluido il passaggio.
1. La perfezione non esiste
Come primo aspetto, è importante ricordare sempre che i dati perfetti non esistono. Nonostante i dati abbiano un forte valore scientifico oggettivo, la raccolta, la gestione e l’analisi sono soggette sempre a difficoltà, mancanze e problemi di integrazione.
Più la struttura è complessa, maggiore è la possibilità di incontrare imperfezioni. Per questo motivo, nelle prime fasi è consigliabile partire con pochi dati, provenienti dalle maggiori sorgenti. In questa maniera si inizia ad estrarre conoscenza e a costruire un metodo che potrà poi crescere ed arricchirsi nel tempo.
2. Assumere le giuste professionalità
Per gestire un processo in direzione data-driven è fondamentale assicurarsi la presenza di professionalità qualificate. In questo senso, sono necessarie le competenze nel settore statistico e quelle tecniche legate al machine learning.
A queste competenze, però, è bene affiancare sempre anche una conoscenza più legata agli analytics rispetto al settore sales. In questo modo è possibile contestualizzare lo strumento nell’ambiente destinato e sfruttarne a pieno tutte le possibilità.
3. Partire low cost
Un altro consiglio riguarda l’investimento iniziale. Può essere rischioso scegliere delle soluzioni troppo complesse nelle fasi iniziali di transizione e adozione degli analytics. Meglio partire con soluzioni low cost che prevedono investimenti minori e permettono un avvicinamento ed una crescita graduali.
Acquistare strumenti troppo avanzati non solo rischia di non permettere lo sfruttamento di tutte le possibilità offerte ma anche di confondere l’analisi e produrre conoscenza errata.
4. Integrazione degli analytics nel flusso
Accedere ai dati diventa potenzialmente determinante per il successo solo a condizione di ottenere quelle informazioni al momento giusto. Una conoscenza in ritardo non ha alcuna utilità operativa ma rimane solamente destinata alla reportistica successiva. Per questo, si raccomanda di integrare i dati nel flusso di vendita in modo costante. Tutti devono poter accedere ai dati utili per quel determinato momento. Solo in questo modo, la conoscenza diventa davvero integrata e la strategia di vendita effettivamente data-driven.
5. Comunicazione e chiarezza
La comunicazione è sempre fondamentale, inutile ribadirlo. Iniziare una transizione verso una struttura guidata dai dati significa stravolgere tutte le dinamiche interne ai reparti, soprattutto nel settore sales. Per questo, è necessario gestire sin dal principio questo passaggio offrendo a tutti i membri del team le informazioni necessarie con chiarezza e costanza.
Per agevolare il passaggio può essere utile prevedere degli incentivi nell’utilizzo dei nuovi strumenti e attività di coaching per superare resistenze e difficoltà. È una trasformazione che riguarda l’intero team sales ed è importante che sia scelta e compresa da tutti.
Sales data e la crescita che parte dai leader
I dati per il reparto sales possono giocare davvero un ruolo dirompente. I processi di vendita vengono rivoluzionati, orientandosi al dato e alle informazioni proveniente dagli analytics.
Una rivoluzione che si riflette sia all’esterno che all’interno. I dati possono ottimizzare le procedure di vendita, superando le difficoltà e offrendo al cliente ciò che davvero sta cercando, nel momento corretto. Ma possono anche migliorare le gestione interna della rete vendita, individuando ruoli e professionalità in modo più specifico.
Come per l’intera azienda, l’approccio data-driven è un processo che stravolge tutti i flussi e crea una struttura nuova e più efficiente. Nonostante i grandi benefici, ancora oggi molte aziende fanno difficoltà nell’adozione di questi strumenti.
Da dove partire per acquisire ed utilizzare al meglio i sales data?
La trasformazione può e deve partire dai leader, dalle figure che hanno la responsabilità ma anche l’autorità necessaria per guidare il cambiamento. Il sales manager ha il compito di individuare la strada e aiutare l’intero team ad intraprendere questo viaggio. Gli step saranno numerosi e le resistenze potrebbero moltiplicarsi. Per questo, serve una figura di riferimento forte che, avvalendosi di consulenze dal reparto IT e marketing, sappia disegnare una struttura destinata a durare e crescere nel tempo.
E tu hai già iniziato ad addentrarti in un utilizzo migliore dei dati nel reparto sales?
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