Analisi dei dati nel CRM: come usarli per le tue strategie di vendita
Come tradurre le informazioni in strategie di vendita vincenti attraverso l'analisi dei dati nel CRM

INDICE

Avere una buona offerta e un processo di vendita strutturato sono due condizioni necessarie, ma non sufficienti per ottenere risultati. Se vuoi perfezionare le tue strategie di vendita, c’è solo un elemento che può darti le risposte che cerchi: i dati.

L’analisi dei dati nel CRM ti permette di capire meglio i tuoi clienti, analizzare lo storico acquisti, ricostruire la customer journey e sviluppare approcci alla vendita mirati e efficaci. Vediamo insieme come utilizzare queste informazioni per migliorare la qualità delle tue decisioni in azienda e vendere di più.

Cos’è il CRM e perché è importante?

Il CRM (Customer Relationship Management) è un sistema utilizzato per gestire e analizzare le interazioni dei clienti e dei potenziali clienti con la tua azienda. 

L’obiettivo principale del CRM è migliorare le relazioni commerciali, centralizzando un’ampia mole di dati su ciascun cliente, rendendoli facilmente accessibili e gestibili dai tuoi team interni. La gestione clienti tramite CRM prevede una serie di azioni, come il monitoraggio di ogni interazione e transazione, dalla prima visita del cliente sul tuo sito web fino all’acquisto finale e oltre. 

Grazie ad un CRM, potrai avere sotto controllo tutte le informazioni più importanti sui tuoi clienti come i dati di contatto e le preferenze, tracciando allo stesso tempo i comportamenti di acquisto, feedback dei clienti e motivi per cui le persone non stanno acquistando. 

I vantaggi dell’analisi dei dati CRM

I dati vengono spesso definiti come il nuovo petrolio per le aziende. Se ci pensi un attimo, non siamo molto distanti dalla realtà: l’analisi dei dati proveniente dal tuo sistema CRM può trasformare radicalmente le tue strategie di marketing e vendita, dandoti una serie di benefici che impattano direttamente sul tuo ROI marketing (ROMI). Grazie alla business intelligence, potrai:

  • Capire meglio chi sono i tuoi clienti, cosa cercano e di cosa hanno bisogno
  • Quali sono i sentimenti dei tuoi clienti (paure, aspirazioni, desideri)
  • Perché hanno acquistato e perché continuano a farlo
  • Perché non hanno acquistato (e su quali leve puoi basarti per convincerli)

Uno dei principali vantaggi dell’analisi dei dati CRM è la possibilità di segmentare i clienti in gruppi specifici basati su comportamenti, preferenze e storico degli acquisti. Questa segmentazione ti permette di personalizzare le campagne di marketing in modo che siano più pertinenti con il tuo pubblico, aumentando l’efficacia di ogni campagna e, di conseguenza, il ROMI. 

Inoltre, l’analisi dei dati CRM aiuta, in un certo senso, a prevedere i comportamenti dei clienti attraverso l’analisi predittiva (e su questo, ti invito a leggere questa guida sul predictive marketing). Tutti questi dati ti aiutano a capire come sviluppare prodotti, come pianificare ke scorte e le strategie di marketing, garantendoti che le risorse vengano allocate in modo più efficace possibile

Infine, ma non per importanza, un altro beneficio importante è l’ottimizzazione della customer journey. Con l’aiuto dei dati, potrai analizzare tutte le tappe percorse dai clienti, dal primo contatto all’acquisto, e di conseguenza affinare ogni punto di interazione per migliorare l’esperienza del cliente. 

I dati chiave da monitorare nel tuo CRM 

Se è vero che il tuo CRM è una miniera d’oro, dall’altra parte dovrai essere in grado di leggere e trattare questi dati con gli strumenti giusti. Uno degli errori più comuni commessi dagli imprenditori, infatti, è quello di raccogliere dati, ma non avere gli strumenti per saperli leggere. Il risultato? Tanti dati senza un’apparente connessione tra loro, che non sono in grado di darti le risposte che stai cercando.

In un CRM come SalesForce, ad esempio, puoi tenere traccia di diversi tipi di dati:

  • Dati demografici e comportamentali dei clienti
  • Dati sullo storico interazioni e sulle transazioni commerciali
  • Indicatori di performance (KPI)

Vediamo come leggere questi dati nello specifico.

Quali dati è importante tracciare nel CRM

Dati demografici e comportamentali dei clienti 

Uno degli step più importanti da gestire quando parliamo di analisi dei dati di un CRM è la raccolta e l’analisi comportamentale dei dati demografici. 

Questi dati servono per dirti chi sono i clienti, ma anche per capire come interagiscono con il tuo brand, quali sono le loro preferenze e comportamenti di acquisto. Sfruttare queste informazioni può migliorare moltissimo l’efficacia delle tue campagne di marketing e vendita: capiamo insieme perché.

Per prima cosa, i dati demografici, come età, sesso, livello di istruzione, reddito e località geografica, ti aiutano a tracciare un profilo di base dei tuoi clienti, che nel marketing chiamiamo “buyer persona”. Questi dati possono essere utilizzati per la segmentazione dei clienti, così da creare delle campagne marketing mirate in linea con specifici gruppi demografici. 

Ad esempio, una campagna di marketing per un prodotto di lusso potrebbe rivolgersi a clienti in fasce di reddito più elevate, mentre prodotti per la formazione potrebbero avere un target di giovani adulti che frequentano l’università.

I dati comportamentali ti mostrano anche come i clienti interagiscono con il tuo brand. Potrai conoscere la frequenza di acquisto, il valore medio degli ordini, le risposte alle campagne email, i percorsi di navigazione sul sito web e i feedback sui prodotti. Analizzare questi dati ti aiuta a costruire dei veri e propri modelli di comportamento e preferenze di acquisto, che a loro volta possono guidare la personalizzazione delle comunicazioni e delle offerte. 

Storico delle interazioni e transazioni 

Il secondo gruppo di dati da tracciare nel tuo CRM riguarda lo storico delle interazioni e delle transazioni dei clienti, una miniera d’oro di informazioni per ogni azienda che vuole capire in profondità la customer journey e implementare strategie efficaci di fidelizzazione clienti. 

Questi dati sono la risposta a diverse domande, come:

Quali sono i touchpoint più influenti nel percorso di acquisto dei clienti?

Quali prodotti o servizi attirano maggiormente i clienti?

Ci sono pattern ricorrenti o stagionali nel comportamento di acquisto?

Quali sono le cause comuni di insoddisfazione o abbandono del funnel?

Analizzando lo storico delle interazioni, puoi tracciare il percorso completo del cliente, dalla prima visita al tuo sito web fino all’ultima transazione completata. Questo ti permette di capire quali sono i momenti “critici” nel ciclo di vita del cliente che possono essere ottimizzati per migliorare la soddisfazione e incrementare la lealtà. Ad esempio, se ti accorgi che molti clienti abbandonano il carrello prima di completare un acquisto, potresti fare dei test per capirne le ragioni. Le cause potrebbero essere un processo di checkout troppo lungo o complesso, oppure costi di spedizione troppo alti. 

Lo storico delle transazioni è anche un modo per identificare i clienti che ti danno più valore,  che acquistano frequentemente o che spendono di più durante ogni transazione. Queste informazioni sono utilissime per sviluppare programmi di loyalty su misura, come offerte esclusive, sconti personalizzati o programmi a premi.

Indicatori di performance (KPI) essenziali

Altro gruppo di dati importantissimi da analizzare nel tuo CRM sono gli indicatori di performance. Per monitorare le prestazioni delle tue strategie di vendita e la soddisfazione dei clienti, dovrai infatti focalizzarti su alcuni KPI delle vendite. 

Questi indicatori servono per valutare il successo delle tue campagne e per darti delle informazioni utili per l’ottimizzazione del conversion rate e il miglioramento continuo dei processi.

Tra gli indicatori di performance da tenere sotto controllo, ci sono sicuramente:

1

Tasso di conversione

Uno dei KPI più diretti, il tasso di conversione misura la percentuale di visitatori che completano un’azione desiderata, come l’acquisto di un prodotto o la registrazione a un servizio. Un tasso di conversione elevato indica in genere che le tue strategie di vendita sono efficaci e che stai riuscendo a convertire l’interesse in azioni concrete

2

Valore Medio dell’Ordine (AOV)

Questo KPI ti aiuta a capire l’importo medio speso da ciascun cliente quando effettua un acquisto. Monitorare l’AOV ti spiega come i cambiamenti nelle strategie di prezzi e promozioni influenzano il comportamento di spesa dei clienti

3

Costo di acquisizione cliente (CAC)

Il CAC rappresenta il costo totale sostenuto per acquisire un nuovo cliente

 

4

Retention rate

Questo KPI misura la percentuale di clienti che continui a mantenere nel tempo rispetto a quelli acquisiti. Un retention rate alto è spesso indicativo di una soddisfazione del cliente elevata e di una forte lealtà al brand, fattori che contribuiscono alla stabilità e alla crescita delle entrate

5

Net Promoter Score (NPS)

Il NPS misura la probabilità che i clienti raccomandino i tuoi prodotti o servizi ad altri. Un punteggio elevato è indice del fatto che i tuoi clienti sono soddisfatti e agiscono come ambasciatori del tuo brand, promuovendo la tua azienda

Strumenti e tecniche per l’analisi dei dati CRM 

Per aiutarti a capire e a leggere questi dati, all’interno di un CRM troverai una serie di strumenti utili per tracciare le metriche e incrociarle. Una delle criticità più grandi da gestire, infatti, è proprio la grandissima mole di dati da elaborare: per semplificare questo processo e evitare una gestione manuale, i CRM offrono software interni per l’analisi, oltre a tecniche di machine learning. 

Software di analisi dati integrati nel CRM 

I CRM hanno al loro interno dei software avanzati di analisi dati, noti come customer data platform e business intelligence systems. Questi tool sono progettati per estrarre, analizzare e visualizzare dati per migliorare le tue decisioni e, di conseguenza, l’efficacia delle strategie di marketing e vendita. 

Prendiamo come esempio un CRM come Salesforce, tra i più popolari in assoluto. Salesforce ha al suo interno diversi strumenti di analisi, che creano dashboard personalizzabili e report avanzati. Questi strumenti ti aiutano a visualizzare complessi set di dati e a identificare tendenze, schemi e opportunità all’interno del comportamento dei clienti. 

Salesforce integra anche capacità di business intelligence attraverso la sua piattaforma Salesforce Einstein. Einstein utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare automaticamente i dati del CRM, dandoti previsioni basate sui numeri. 

Tecniche di data mining e machine learning

Un altro approccio parallelo ai software per l’analisi dei dati  sono le tecnologie di data mining CRM e intelligenza artificiale CRM, indispensabili per analizzare i grandi volumi di dati accumulati.

Monitoring

Data Mining

Il data mining utilizza algoritmi statistici e tecniche di modellazione per analizzare vasti database in cerca di pattern regolari e anomalie. Ad esempio, il data mining prevede l’analisi di sequenza per tracciare il percorso del cliente attraverso il sito web, l’analisi di clustering per segmentare i clienti in base alle loro caratteristiche comportamentali e demografiche o l’analisi predittiva per prevedere i comportamenti futuri dei clienti. 

Account_Tree

Machine learning

Branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’uso di algoritmi che possono apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Nel CRM, il machine learning può essere utilizzato per migliorare la precisione delle previsioni di vendita, personalizzare i consigli di acquisto prodotti ai clienti e automatizzare i processi di servizio clienti con i chatbot.

Come tradurre i dati in strategie di vendita 

I dati che raccogli all’interno del tuo CRM si traducono concretamente in strumenti per migliorare le tue strategie di vendita. In particolare, i dati ci servono per:

  • Personalizzare l’offerta in base alle caratteristiche di ogni cliente
  • Coltivare i lead e “nutrirli” nel tempo
  • Ottimizzare il percorso cliente

Vediamo come realizzare questi tre step.

Personalizzazione dell’offerta basata sui dati 

Utilizzare i dati raccolti nel CRM per la personalizzazione delle offerte è una strategia fondamentale per migliorare la customer experience e ottimizzare le vendite. 

La chiave, in questo caso, è partire dall’analisi dei dati demografici, comportamentali e di transazione dei clienti, grazie ai quali potrai creare offerte su misura che rispondono in modo più diretto e personale alle esigenze e alle preferenze dei loro clienti. 

Quando ti parlo di personalizzazione, non intendo solo la possibilità di mandare messaggi personalizzati ai clienti, per suggerire loro qualcosa in linea da acquistare. Ti parlo di adattare l’intero processo di vendita e le offerte di prodotti per fare in modo che siano allineati alle interazioni passate, le preferenze espresse e i comportamenti che puoi predire dei clienti. 

Te lo spiego con un esempio. Se un cliente ha visualizzato ripetutamente un particolare tipo di prodotto ma non lo ha acquistato, il CRM può segnalare questo interesse al team di vendita o utilizzare queste informazioni per inviare al cliente offerte speciali o incentivi su quei prodotti specifici. Inoltre, la personalizzazione può anche essere applicata al livello di servizio offerto. Ai clienti molto fedeli, ad esempio, potresti offrire un accesso prioritario a nuovi prodotti, oppure linee di assistenza dedicate. Tutto questo migliora la customer experience e aumenta anche la possibilità che un cliente torni ad acquistare in futuro.

Identificazione e nurturing di lead qualificati 

I dati del tuo CRM sono utili anche per coltivare la relazione con i tuoi lead. L’uso dei dati CRM, infatti, non ti aiuta solamente ad individuare potenziali clienti, ma anche a mantenere una comunicazione continua e personalizzata che può trasformarli da semplici contatti a clienti fedeli. 

Le tecniche di lead generation e la segmentazione del clienti sono alla base di questo processo. Per prima cosa, l’analisi dei dati CRM ti permette di identificare i lead più promettenti analizzando le loro attività passate, le interazioni con la tua azienda e il loro comportamento di acquisto. In questo caso,  l’analisi si concentra su dati come le visite al sito web, i download di contenuti, la partecipazione a webinar o altri eventi e le interazioni sui social media. 

Attraverso questi dati, puoi determinare quali lead hanno mostrato un interesse reale e sostenuto nei tuoi prodotti o servizi. Una volta che i lead sono stati identificati, la segmentazione dei clienti diventa fondamentale. Segmentare i tuoi lead in base a criteri specifici come demografia, comportamento di acquisto e livello di engagement consente di personalizzare ulteriormente le comunicazioni di marketing e vendita. Ad esempio, potresti scoprire che un particolare gruppo di lead risponde meglio a certi tipi di email promozionali o preferisce interagire tramite canali social piuttosto che attraverso chiamate telefoniche. 

Il nurturing dei lead, poi, implica il mantenimento di un dialogo continuo con questi potenziali clienti. Utilizzando i dati raccolti, puoi sviluppare campagne di nurturing mirate che danno loro informazioni utili, contenuti di valore e offerte personalizzate che rispondono alle specifiche esigenze e interessi di ogni segmento. 

Come nutrire i lead con CRM

Ottimizzazione del percorso cliente

Altro utilizzo importante dei dati del tuo CRM riguarda l’ottimizzazione della customer journey e l’analisi completa dell’engagement del cliente in ogni fase di questo processo.

Attraverso un’analisi dei dati raccolti nel CRM, puoi identificare i punti di forza e di debolezza lungo il percorso del cliente, così da fare delle modifiche mirate che migliorano l’esperienza complessiva del cliente e, di conseguenza, i risultati aziendali. 

In questo caso, ti consiglio di seguire 5 step di base:

Account_Circle

Mappatura del percorso cliente

Il primo passo nell’ottimizzazione è mappare accuratamente il percorso del cliente, dall’awareness all’acquisto e oltre. Utilizzando i dati CRM, analizza tutte le fasi del percorso del cliente per identificare dove i clienti trascorrono più tempo, dove perdono interesse, quali azioni portano a conversioni e quali no

Workspaces

Identificazione dei punti di “attrito”

Con i dati alla mano, identifica i punti di attrito che causano frustrazione o abbandono da parte dei clienti. Ad esempio, potrebbero essere processi di checkout complicati, difficoltà nell’ottenere supporto clienti, o contenuti non pertinenti

Phone_in_talk

Personalizzazione delle interazioni

Utilizza i dati demografici, comportamentali e di transazione per personalizzare le interazioni con ogni cliente. La personalizzazione può toccare aspetti diversi, dalla personalizzazione dell’email marketing al suggerimento di prodotti basata sui precedenti acquisti o comportamenti di navigazione

 

Forum

Ottimizzazione della comunicazione

 Il tempismo è fondamentale quando si parla di comunicazione, a volte addirittura più del messaggio stesso. Ad esempio, se i dati mostrano che i clienti tendono a esitare prima di un acquisto, integra delle email di follow-up o offerte speciali per rassicurarli e incentivarli all’acquisto 

Quiz

Test e apprendimento continuo

Come puoi immaginare, l’ottimizzazione del percorso del cliente non è un processo statico, ma richiede test continui. Utilizza test A/B per provare diverse strategie di engagement e conversione per vedere quali funzionano meglio. Analizza i risultati e adatta le tue strategie di conseguenza.

Best practice e consigli per gli imprenditori 

Ora che abbiamo visto quali sono gli step più importanti per sfruttare l’analisi dei dati nel  CRM, ecco alcuni consigli che puoi applicare fin da subito per potenziare ancora di più questo aspetto nella tua azienda.

Mantenere la qualità e l’integrità dei dati 

La qualità dei dati e la loro integrità sono fondamentali per garantire che le analisi siano precise e che le decisioni basate su di esse siano efficaci. I dati influenzano ogni aspetto del reporting CRM e si ripercuotono sulle decisioni strategiche della tua azienda: ecco perché ci sono degli aspetti a cui ti consiglio di fare attenzione. Ecco quali:

  • Pulizia dei dati. La pulizia regolare dei dati è fondamentale per rimuovere o correggere le informazioni obsolete, incomplete o inaccurate. Durante questo processo, dovrai verificare le duplicazioni, correggere gli errori di immissione e aggiornare le informazioni mancanti. Una base dati pulita riduce il rischio di fare analisi errate che potrebbero portare a decisioni di business sbagliate
  • Standardizzazione dei processi di inserimento dei dati. Per limitare la pulizia dei dati al minimo, imposta regole e procedure standard per l’inserimento dei dati nel CRM per ridurre gli errori umani. Ciò include la definizione di formati standard per i dati, come le date, i numeri di telefono e le indirizzi e-mail, e l’uso di formulari con validazione dei dati per evitare inserimenti errati
  • Aggiornamento continuo. I dati nel CRM devono essere costantemente aggiornati per allinearli a qualsiasi cambiamento nelle informazioni del cliente o del mercato. Assicurati che il team sia formato e consapevole rispetto alla necessità di  aggiornare i dati in tempo reale, specialmente dopo ogni interazione importante con i clienti.

Integrare l’analisi dei dati nel processo decisionale aziendale 

Infine, per migliorare i risultati in azienda, dovrai tradurre gli input dei tuoi dati in strumenti per semplificare le tue decisioni. Non mi soffermerò troppo su questo punto perché abbiamo scritto una guida ad hoc che trovi qui, ma la prima cosa da fare per integrare l’analisi dei dati nel processo decisionale è creare una cultura aziendale che valorizzi e comprenda l’importanza dei dati. Dovrai quindi garantire la formazione dei dipendenti su come utilizzare i dati per prendere decisioni informate e assicurarti che tutti, dai dirigenti ai membri del team di base, comprendano come accedere ai dati necessari e interpretarli correttamente.

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Luca Savi

AUTORE

Luca Savi

Responsabile Romi Tech

Aiuto le aziende a implementare e ottimizzare le loro attività su Sales Force.

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