Data-Driven Sales: come analizzare i dati per incrementare le performance di vendita

Nello sviluppo di questa nuova era digitale – che ha aperto le porte all’Industria 4.0 – la risorsa più importante di cui le aziende dispongono è il dato, ossia un’informazione prodotta dal comportamento di un utente online, che può essere utilizzata nel digital marketing per conoscere più da vicino il modo in cui quest’ultimo agisce, al fine di progettare strategie sempre più efficienti. L’analisi attenta di queste informazioni – definita Big Data Analysis – è cruciale per fare in modo che le operazioni aziendali raggiungano l’obiettivo e garantiscano al business il proprio vantaggio competitivo. Ecco una guida su come analizzare i dati per mantenere alte le vendite!

Cos’è il Data-Driven Sales

Questo processo non avviene schioccando semplicemente le dita, ma viene condotto impiegando potenti tool digitali di analisi, che prendono i Big Data e li studiano in modo approfondito, rappresentandoli prima in grafici e poi valutandoli come indicatori del comportamento degli utenti. 

Mentre un tempo l’antenata della Big Data Analysis era affidata a processi manuali lunghi e complessi, oggi tutto questo viene svolto in tempi molto più ristretti grazie a tecnologie avanzate (e competenze specifiche), come computer di ultima generazione, algoritmi e AI, in grado di elaborare i moltissimi dati prodotti ogni giorno dall’utente in rete e di estrapolare informazioni importanti per l’azienda.  

Perché il Data-Driven è essenziale per le aziende moderne

In virtù dei moltissimi dati prodotti dagli utenti (e dunque dai potenziali clienti di un’azienda), adottare un approccio data-driven è fondamentale per migliorare le performance nelle vendite, aumentare i profitti e garantire ai clienti – grazie alle analisi predittive – un’offerta che sia sempre più in linea con le loro preferenze, espresse proprio tramite il loro comportamento in rete.

Il Data-Driven Sales non si limita tuttavia a questo, ma abbraccia ambiti e concetti diversi che vanno a complessificare la questione e a porre l’attenzione su una serie di vantaggi molto rilevanti. Per esempio:

Come raccogliere e gestire i dati per le vendite

Dopo aver stabilito le diverse utilità dei Big Data all’interno del marketing e del settore delle vendite, è importante andare un po’ più in profondità e iniziare a vedere come si raccolgono in concreto queste informazioni per condurre ricerche in un modello di business data-driven. 

Fonti di dati utili per il processo di vendita

Nel processo di raccolta dei dati di mercato, le fonti sono un aspetto molto importante, poiché rappresentano di fatto il bacino da cui un’azienda può attingere per trovare le informazioni di cui ha bisogno. L’elenco di tutte le fonti potrebbe essere troppo lungo per un solo articolo, pertanto possiamo concentrarci sulle principali e più diffuse, tra cui:

Strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati

L’avvento della digitalizzazione ha messo i business nelle condizioni di doversi dotare di strumenti sempre più avanzati nei diversi campi della gestione aziendale, tra cui anche l’analisi dei dati per lo sviluppo di una buona Data-Driven Sales. Anche da parte dei fornitori si è registrata una corsa alla creazione del tool migliore, capace di fornire strumenti di analytics più efficienti e approfonditi, nonché spesso supportato da sistemi di apprendimento automatici, che permettono a questi strumenti di supportare le analisi predittive e indirizzare le automazioni delle vendite.

Tra i tool più noti e utilizzati ci sono:

Tecniche di analisi dei dati per migliorare le performance di vendita

Oltre agli strumenti digitali, l’analisi dei dati in una strategia di marketing Data-Driven richiede anche l’utilizzo di tecniche specifiche. Il processo di data analysis si svolge in primo luogo segmentando il pubblico di riferimento – in modo da facilitare la ricerca – e svolgendo delle analisi predittive da utilizzare poi come supporto alle strategie di vendita. 

Segmentazione dei clienti basata sui dati

All’interno di una strategia di marketing data-driven, dunque, suddividere il target dei clienti in gruppi più piccoli risulta vantaggioso per ottimizzare gli sforzi e rendere più efficienti le campagne di vendita e le comunicazioni.  

In genere le principali forme di segmentazione seguono queste modalità:

• Segmentazione geografica: in base al luogo in cui vivono o si trovano. Utile per pubblicizzare eventi, nuove aperture o attività specifiche. 
• Segmentazione demografica: in base alle caratteristiche principali di un individuo, come età, genere, stato civile e istruzione. Questo tipo di segmentazione è utile per esempio per modulare il tone of voice di una campagna, o puntare su interessi generazionali o in base alle fasce di reddito. 
• Segmentazione psicografica: suddivisi in base a criteri di personalità e passioni. Queste informazioni sono utili per indirizzare campagne che trattano tematiche di sostenibilità ambientale o etiche, per aumentare la brand reputation e incrementare la fidelizzazione dei clienti.
• Segmentazione comportamentale: questo tipo di segmentazione avviene tenendo conto di come gli utenti/clienti si comportano nelle interazioni con il brand, per esempio nel traffico al sito web, clic alle ads, acquisti, interazioni sui social, etc. Ottima per riproporre agli stessi utenti prodotti simili a quelli già acquistati, o per migliorare la customer journey.  

Previsioni di vendita e analisi predittiva

Com’è stato anticipato nei paragrafi precedenti, la Big Data Analysis svolge un ruolo molto importante nelle strategie predittive, ossia tutti quegli studi che permettono a un business di fare dei pronostici su come potrebbero evolversi le vendite a breve e lungo termine, e su come il mercato potrebbe cambiare. 

Trasformando dati grezzi in informazioni preziose, le AI, le automazioni e i sistemi di machine learning utilizzati dagli analisti all’interno di questa disciplina individuano nei comportamenti degli utenti dei modelli fissi e delle tendenze che potrebbero ripetersi anche in futuro e sfruttare queste ultime per incrementare le vendite. 

Ma come si svolge questo tipo di analisi per ottenere risultati attendibili nelle previsioni delle vendite? Tutto si basa sull’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico, che sono programmati per fare previsioni di vario tipo, per esempio catalogando un cliente come un individuo che compirà un’azione rispetto a un’altra in relazione all’azienda, oppure raggruppando i clienti in cluster specifici, o ancora predicendo il volume di traffico futuro su un sito web.  
L’analisi predittiva svolta da questi algoritmi sulla base dei BigData può essere impiegata per prevedere quali potrebbero essere alcuni KPI aziendali, i profitti o le spese, può fare pronostici legati al team interno, o – nel Data-Driven Sales nello specifico – ha il compito di analizzare il comportamento dei clienti per predire quali potrebbero essere le interazioni e conversioni future.

Implementare una strategia di vendita Data-Driven

Dopo aver visto che cosa significa l’approccio data-driven alle vendite e quali strumenti esso utilizza per esprimere le proprie potenzialità, è necessario soffermarsi sul modo in cui questa strategia legata ai dati può essere implementata in azienda, e di cosa ha bisogno quest’ultima per fare in modo che ciò avvenga in modo fruttuoso.

Come allineare il team di vendita con i dati

Un’azienda data-driven difficilmente è in grado di ottenere buoni risultati se anche il suo team – soprattutto quello impiegato nelle vendite – non lo è. Ecco perché una strategia completa tiene conto della necessità di formare i dipendenti a un approccio improntato sull’importanza dei dati, della loro raccolta e della loro analisi. 

Per fare in modo che il proprio team di vendita sia più data-driven è fondamentale partire dalla cultura aziendale, aperta in primo luogo all’innovazione, al cambiamento e all’adozione di tool digitali sempre più avanzati (utili per esempio per la data analysis), ma anche caratterizzato da una buona conoscenza delle proprie metriche e dei KPI delle vendite. I dipendenti che adottano questo approccio sono abituati a usare spesso le piattaforme CRM aziendali, e a integrare il proprio lavoro con attività di reporting regolare. I dati non sono infatti informazioni fini a se stesse, ma risorse preziose da utilizzare per il miglioramento delle strategie di marketing. Ma non solo: l’applicazione dei dati dovrebbe avvenire idealmente in tutti i reparti aziendali, con una comunicazione fruttuosa e costante tra unità. 

In quest’ottica è molto importante formare i dipendenti per agevolare il loro lavoro con i dati, e permettere loro di avere una buona comprensione dei linguaggi SQL e delle tecnologie di Business Intelligence, nonché investire in nuove risorse verticali sulla Data Analysis. 

Molte aziende ancora non hanno raggiunto questo livello di consapevolezza data-driven ma è importante che la strada per l’innovazione aziendale includa un modello di business preparato alla gestione dei dati, per garantirsi una migliore automazione nelle vendite e un vantaggio competitivo sul mercato. 

Monitorare e adattare la strategia nel tempo

Le tendenze di mercato cambiano e con esse anche gli obiettivi aziendali. Pertanto è importante che l’azienda non resti fossilizzata nelle vecchie strategie, ma evolva la propria visione in base a tali cambiamenti. Per farlo è fondamentale svolgere azioni di monitoraggio costanti, in modo da comprendere se la strategia data-driven sta avendo delle performance positive. 

Aggiustare la propria marketing strategy sulle analisi delle vendite, significa apportare dei miglioramenti alle campagne e alle comunicazioni in base a ciò che le informazioni sul comportamento degli utenti suggeriscono. In quest’ottica la flessibilità è un requisito fondamentale per fare in modo che l’azienda possa adattarsi ai cambiamenti in modo agevole e ridurre l’impatto di una strategia mal riuscita. 

L’analisi dei dati può essere utile proprio per capire il motivo per cui un annuncio non ha ottenuto i risultati previsti, e indirizzare le future campagne su obiettivi più produttivi. Allo stesso modo i report delle vendite sono una risorsa valida anche per individuare le strategie che hanno richiesto uno sforzo eccessivo in termini di tempo e denaro. 

In questa fase è molto importante monitorare i comportamenti degli utenti, conoscere le loro abitudini di acquisto, applicare la sentiment analysis sui social media ed effettuare degli A/B test per valutare quali strategie funzionano di più. 

In sintesi, l’adattamento è la vera chiave del successo di un’azienda, sia in periodi buoni che in tempi di crisi. 

Conclusioni

Mantenere un vantaggiocompetitivo in un presente lavorativo sempre più complesso, può rivelarsi un’impresa titanica per le aziende, che possono però contare sull’analisi dei dati per poter mantenere alto il proprio valore competitivo sul mercato. Un approccio alle vendite data-driven è la leva ideale per convertire il comportamento degli utenti in rete in informazioni preziose per migliorare le strategie di marketing, la comunicazione e il servizio, nonché la customer satisfaction, fondamentale per il successo di un’azienda.