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19 Set
Raccogliere dati è un’attività che da sola non basta: bisogna essere in grado di trasformare questi numeri in azioni strategiche concrete.
Secondo uno studio condotto dalla società Aberdeen, le aziende più importanti a livello mondiale, che investono sull’analisi approfondita dei loro clienti, hanno risultati migliori in termini di Customer Experience, marketing, vendite, servizi e ovviamente a livello finanziario:
Questo significa che le aziende Data Driven hanno:
Cosa fare per raggiungere questi risultati? Ottimizzare il Customer Journey dei tuoi clienti, mettendo in pratica azioni Data Driven, cioè guidate dai dati che hai raccolto.
È il processo di identificazione, connessione e mappatura delle interazioni con i clienti, attraverso più punti di contatto (touch point).
L’obiettivo finale è quindi quello di indirizzare o influenzare le azioni dei clienti. Per raggiungerlo è necessaria l’implementazione di una strategia comunicativa mirata, con messaggi studiati e personalizzati per ognuno dei touch point identificati.
Aberdeen ha messo a confronto i risultati ottenuti dalle aziende che strutturano azioni Data Driven per interagire con i propri clienti rispetto a chi non lo fa:
Cos’è una Single Customer View? È una visione a 360° gradi delle esigenze e dei desideri di uno specifico cliente, costruita sulla base di tutte le interazioni che questo ha avuto con la tua azienda.
È molto utile per scoprire quali prodotti o servizi sono “in target” con quella specifica persona e i touch point che usa per interagire con te.
I vantaggi di questo approccio:
Come già detto all’inizio: non è importante (solo) la raccolta dei dati, è importante come li userai!
Tutte le nuove potenzialità degli strumenti di raccolta dei dati (analytics, data modelling, machine learning, intelligenza artificiale) stanno virando sempre più verso l’interpretazione delle informazioni raccolte, aiutandoci a modificare totalmente l’approccio alla vendita.
Ecco 3 esempi pratici in cui trasformare numeri in azioni fa davvero la differenza:
Email, stampa, telefono, social, di persona, chat, messaggi, app: abbiamo infinite opportunità di interagire con i clienti.
Sempre citando lo studio di Aberdeen, il 51% delle aziende usa almeno 8 canali comunicativi (più o meno tutti quelli detti sopra) nei sui programmi di customer experience; solo il 17% di loro però si ritiene soddisfatto della capacità di utilizzare i dati raccolti in una strategia omnicanale.
Combinando insieme business intelligence, customer intelligence, analisi dei clienti, analisi predittiva e apprendimento automatico, la mole di lavoro richiesto per l’interpretazione dei dati diventa molto più che sostenibile: quasi del tutto automatizzata!
La combinazione di big-data e Intelligenza Artificiale dà la possibilità di trovare, analizzare e rielaborare contenuti pertinenti da milioni di fonti, che poi vengono proposti ai commerciali (ma anche community manager, copywriter, ecc) esattamente nel momento in cui ne hanno bisogno, contestualmente alle loro necessità.
Cosa significa questo in concreto:
Vuoi perdere un cliente? Dagli qualcosa che non gli serve, che sia un prodotto o un servizio poco importa.
Vuoi conquistare un cliente? Sii contestuale, pertinente, rilevante e fai emergere la Value Proposition del tuo prodotto o servizio.
Oltre a questo, per vendere, come abbiamo già scritto prima, è importante saper riconoscere e anticipare bisogni e obiezioni del cliente o potenziale tale. La previsione è un’abilità chiave di vendita B2B e non solo.
L’Intelligenza Artificiale, l’analisi predittiva e l’apprendimento automatico giocano un ruolo di supporto fondamentale in questo senso: identificando percorsi tipo, sfide del mercato e nuove opportunità da cogliere.
Oltre a prevedere quali potrebbero essere gli scenari, questi strumenti danno feedback importanti anche su quale soluzione avrà più successo dato un determinato contesto, e quale sarà la risposta più probabile data dal cliente.
Non è accettabile che reparti diversi diano indicazioni diverse a una stessa domanda fatta da un cliente.
Ritorniamo al punto 1: la necessità di avere una visione d’insieme del cliente.
Per ottimizzare il Customer Journey è necessario che esista una conoscenza e una consapevolezza dello stesso in tutti i reparti aziendali.
Le aziende “top”:
Ovviamente anche qui entrano in gioco l’analisi predittiva e l’Intelligenza Artificiale: quando il reparto vendita e marketing conosce con certezza quasi assoluta i prossimi passi, può strutturare strategie di vendita, campagne e sviluppo di prodotti o servizi più sofisticati.
Col passare del tempo e grazie al volume di dati raccolti, questi modelli si evolveranno, consentendo previsioni più rapide e accurate delle esigenze, dei rischi, delle sfide del mercato e delle opportunità da cogliere sui clienti. Nell’ottica non solo di ottimizzare il Customer Journey, ma modellarlo secondo schemi più semplici, intuitivi e soddisfacenti per il cliente stesso.
Vendere velocemente, con minor sforzo e senza sprechi di investimenti: questo è lo scenario a cui aspirano tutte le aziende.
Le informazioni basate sui dati aiutano i venditori a essere più creativi, a prendere migliori decisioni gestionali e a dedicare più tempo a quello che gli viene meglio: dedicarsi ai clienti.
Prendiamo ad esempio un team di vendita di 200 persone. Ognuna guadagna un salario medio di 50.000 € all’anno. Se ognuna perde ogni giorno un 14% del tempo in ricerca e lavori amministrativi, questo si traduce ogni anno in 1.4 milioni di euro di costi superflui per l’azienda.
Tempo e risorse che potrebbero essere meglio investiti se solo si ottimizzasse il Customer Journey.
Un ottimo venditore conosce i suoi punti di forza e debolezza, e trova il modo di colmare le sue lacune.
Adotta nuovi comportamenti, cerca opportunità per orientare al meglio i propri punti di forza e impara a gestire i suoi punti deboli.
I venditori migliori usano l’analisi per tracciare le loro performance e per superare le aspettative, analizzando quali aspetti dell’interazione con il cliente ne influenzano il comportamento.
Questo articolo è un adattamento del post di Robert Taylor di Artesian con cui condividiamo vision e abilità, e che contiene tutti i fundamentals con cui operano i nostri Data Scientist. [...]
