Ogni Azienda desidera avere un processo di vendita perfettamente ottimizzato.
Dopotutto, una volta che le prestazioni di un reparto vendite sono state massimizzate, la generazione di entrate viene semplificata e tutto il resto va a posto con facilità.
Sebbene esistano numerosi modi per aumentare l’efficienza delle vendite, uno dei più sottovalutati è l’utilizzo di dati di altri reparti ed API per arricchire le informazioni sui lead.
La maggior parte delle Aziende digitali raccoglie Dati.
In effetti, ne raccolgono così tanti che la maggior parte di essi è considerata come “dark data”, con la conseguenza che il 90% delle informazioni acquisite non viene mai utilizzato.
Utilizzare quelli specifici Dati così come li vediamo è un altro ottimo approccio.
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Comprendere la Business Intelligence nelle vendite
La raccolta dei Dati – o Data Collection – è una componente necessaria della Business Intelligence.
Tuttavia, non è necessario disporre di processi di raccolta interni per utilizzarla.
I Dati possono essere acquisiti da altre fonti come ad esempio alcune aziende SaaS come Salesforce o altre del tipo data-as-a-service.
Come abbiamo detto in precedenza, non tutti i Dati sono utili.
La sopravvalutazione delle informazioni e la loro acquisizione è una trappola comune nella quale cadono quelle Aziende che tentano di implementare processi data-driven in qualsiasi reparto.
Pertanto, prima ancora di iniziare l’implementazione dei processi di arricchimento, il primo passo dovrebbe essere quello di raccogliere i Dati giusti dalla vasta gamma di informazioni disponibili.
Ma come facciamo a sapere in anticipo quali Dati ci saranno utili?
Ci basterà pensare a come il reparto vendite prende le decisioni e raccogliere Dati su importanti metriche di performance.
Le inefficienze saranno numerose, dal modo in cui le persone scelgono i lead preferiti ai modelli di comunicazione specifici utilizzati per descrivere prodotti o servizi.
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Iniziare in modo semplice
C’è qualcosa che tutti possono imparare dalle (buone) pratiche di codifica: il cambiamento incrementale.
Invece di rivoluzionare completamente un reparto includendo tutti i tipi di Dati, utili o meno, è meglio iniziare con semplici modifiche che possano però avere un grande impatto.
Spesso decidere cosa avrà il maggiore impatto non è semplice.
Tuttavia, se abbiamo una certa esperienza nelle vendite, non avremmo bisogno di Dati concreti per fare un’ipotesi plausibile.
Una di queste potrebbe essere quella di comprendere i profili dei lead ed approcciarsi a loro in base alla pertinenza, in modo da aumentare l’efficienza.
Tuttavia sono davvero poche le Aziende che mettono in pratica azioni di data enrichment per i lead in entrata.
Solitamente viene fatta un’assunzione errata per la quale qualsiasi Dato fornito dai lead ci sarà sufficiente.
Potrebbe essere vero per le piccole realtà aziendali che ottengono pochi contatti al giorno, ma quando cominciamo a parlare di numeri a doppia cifra l’arricchimento automatico dei lead sarà la decisione più efficiente.
Un semplice esempio di enrichment può essere ad esempio la combinazione di un Database interno con Dati provenienti da uno esterno che contiene invece informazioni aziendali.
Il collegamento di queste due fonti comporterebbe la ricezione di informazioni dettagliate sull’Azienda ogni volta che arriva un nuovo lead.
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Sfruttare l’Enrichment
Tuttavia la semplice ricezione dei Dati riguardanti un’Azienda non aiuta molto il processo di vendita.
Certo, è sicuramente meglio di niente, ma aggiungere marchi, Aziende e, possibilmente, altre informazioni professionali non significa utilizzare i Dati.
Usare i Dati significa invece cambiare il processo decisionale della propria Azienda.
Per poter correttamente utilizzare i Dati nell’enrichment dei nostri Lead, dovremmo separarli in diverse categorie.
La nostra categoria principale dovrebbe essere quella dei lead cosiddetti ICP (Ideal Customer Profile), vale a dire i clienti ideali per il nostro Business.
Tale categoria dovrebbe già esistere, se non nel reparto vendite, almeno nel reparto marketing.
Possiamo anche automatizzare le attribuzioni a determinate categorie, per rendere più facile il lavoro dei nostri team.
Tale categorizzazione consente al personale di vendita di vedere il valore di un lead in anticipo.
Rispondere più velocemente e con maggiori dettagli sarà notevolmente più semplice, portando a una migliore relazione con il cliente.
Comprendere il profilo dell’azienda, il modello di business e altri fattori importanti aiuta anche a sviluppare una migliore comprensione delle loro esigenze.
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Aggiungere altra Analisi Dati al Mix
L’utilizzo di tool di terze parti o interni all’Azienda per arricchire i Dati sui lead in entrata con informazioni pertinenti è solo il primo passo, ma comunque un passo molto potente.
Un’ulteriore step può essere poi la combinazione della Data Science con le vendite.
Un altro modo per ottimizzare il processo di vendita attraverso la Data Science è analizzare il contenuto ed il destinatario delle e-mail in uscita (separatamente).
Intuitivamente possiamo comprendere che contattare determinate persone all’interno di un’Azienda potrebbe garantire una migliore opportunità di chiusura di un affare.
Senza i Dati corretti, tutto ciò che avremmo sono supposizioni.
Risolvere un problema del genere è abbastanza semplice con l’aiuto di un team dedicato alla Data Analytics.
In alcuni casi, l’acquisizione di Dati sui professionisti del settore da una società di terze parti potrebbe essere un’opzione.
Se tali informazioni sono disponibili, l’abbinamento dei Dati professionali sarà complesso quanto l’impostazione di alcuni filtri in qualsiasi strumento di monitoraggio.
L’applicazione del monitoraggio del titolo non fornirà risultati immediati.
Tuttavia, con alcuni Dati storici, i venditori saranno in grado di vedere le correlazioni tra i tassi di apertura e risposta delle e-mail e i Dati professionali.
Nel tempo, con una granularità sufficiente, sarà possibile abbinare i Dati professionali e le e-mail aperte o le percentuali di risposta per garantire informazioni sull’efficienza dell’approccio messo in atto.
Eventualmente, la strategia di vendita può essere adattata in base ai Dati per massimizzare l’efficienza dell’approccio a freddo.
I Dati, quindi, non sono solo utili ai team di marketing o tecnici.
I team di vendita possono trarre enormi vantaggi dall’analisi dei Dati.
Eseguendo alcune analisi basate su Dati interni ed esterni, ipotetiche strategie di vendita possono essere provate, testate ed applicate.
Le vendite potrebbero essere l’esempio perfetto di applicazione della Data Science nella vita reale.
Realizzare un profitto è l’essenza del Business, e quindi non c’è miglior reparto da ottimizzare attraverso gli ultimi traguardi della Data Science se non quello delle vendite.
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