Questo sito web utilizza cookie tecnici e, previo Suo consenso, cookie di profilazione, nostri e di terze parti. Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina o cliccando qualunque suo elemento acconsente all'uso dei cookie. Leggi la nostra Cookie Policy per esteso.OK

sales management

Aumentare le vendite con i Sales Analytics: da McKinsey una guida in 5 passi per i manager

La società di analisi passa in rassegna le cinque attività fondamentali, ma spesso trascurate, per migliorare i risultati e costruire una strategia di vendita di successo basata sui sales analytics. Adottare soluzioni sofisticate non serve se prima non si mette ordine nella modalità di raccolta dei dati e nei processi aziendali

06 Mag 2018

Se i dati sono il petrolio dell’era digitale, gli Analytics sono il motore che li trasforma in energia. I Sales Analytics, in particolare, hanno un valore strategico: hanno la capacità di potenziare e trasformare le attività di vendita e marketing, e non solo di incrementarne l’efficienza. Ma come? McKinsey ha pubblicato un’analisi basata sull’esperienza maturata lavorando con i propri clienti, sottolineando che queste azioni, che possono sembrare banali, nella realtà vengono spesso trascurate.

La tentazione di molti executive alla ricerca di strumenti per potenziare le vendite, spiegano gli analisti, è quella investire per dotarsi di una piattaforma di Sales Analytics all’avanguardia. Ma è un po’ come comprare una Ferrari quando si può ottenere molto di più dall’auto che già si possiede. Utilizzare con successo strumenti di Sales Analytics è un lungo viaggio, e il primo passo è assicurarsi di ottenere il massimo dai dati esistenti. Un viaggio che McKinsey suggerisce di affrontare in tre fasi.

  • Focalizzarsi sui dati esistenti: si inizia individuando dati e metriche esistenti di alta qualità, per poi gettare le basi per una raccolta coerente dei dati
  • Creare Insight dinamici: dati e metriche di qualità consentono di generare in modo dinamico gli Insight, accelerando così il processo decisionale
  • Generare previsioni: gli analytics avanzati e l’intelligenza artificiale, o il machine learning, vengono a questo punto applicati per predire risultati e creare segnalazioni automatiche legate a specifici eventi.

Ottenere rapidamente una crescita dei profitti è possibile, spiega McKinsey. Serve raccogliere in modo coerente i dati e le metriche “core” delle vendite lungo tutto il processo, agendo poi sugli insights ottenuti. Questo approccio aiuta anche a costruire una cultura data-driven nell’organizzazione, e pone le basi per l’adozione di soluzioni di analisi dei dati più sofisticate.

Aumentare le vendite con l’analisi dei dati: una guida per iniziare

Ecco i cinque elementi base da cui partire per far crescere le vendite.

  1. Usare quello che si ha. La maggior parte delle organizzazioni di vendita dispone già di dati e strumenti da cui estrarre maggiore valore. Ad esempio, attraverso lo sviluppo di semplici moduli di lead-generation che vanno ad alimentare strumenti CRM (Customer-Relationship Management) esistenti, o tramite l’aggiornamento del CRM con informazioni accurate che servono a valutare quali sconti applicare. Si tratta di attività fondamentali che devono essere messe in atto per raccogliere in modo regolare i dati di vendita principali in vari punti del processo. È inoltre importante utilizzare gli strumenti comunemente disponibili in tutta l’azienda, limitando al minimo la customizzazione. Più lo strumento è standardizzato, più puliti e coerenti saranno i dati, e più comprensibili e preziosi saranno gli insights che ne conseguiranno.
  2. Valutare cosa è necessario misurare. Per focalizzare la propria raccolta di dati, i responsabili delle vendite devono capire ciò che vogliono ottenere e quindi elaborare i dati e le metriche migliori per farlo. La maggior parte delle aziende dispone di dashboard con decine di metriche, quando spesso solo una o due influenzano realmente i risultati aziendali: la verità è che le altre sono presenti solo perché facili da calcolare. Le aziende più avanzate in questo ambito sanno che serve dare la priorità alle metriche che in modo specifico rivelano i risultati che desiderano e adottare dati di performance che definiscono più in generale lo stato di salute dell’azienda, come la lunghezza del ciclo di vendita o il tasso di abbandono del cliente.
  3. Concentrarsi sulla pulizia dei dati. Le aziende hanno spesso molti dati, ma di solito sono difficili da usare, obsoleti o incoerenti. È posibile rimediare a ciò mettendo in campo processi per taggare, pulire e razionalizzare i dati e assicurarsi che siano affidabili.
  4. Assegnare responsabilità. Ogni organizzazione deve identificare un leader che sia responsabile di generare dati chiari e coerenti sui cui i sales leaders possano fare affidamento.
  5. Investire in una cultura di vendita basata sui dati. Qualunque dato e insight è inutile se i venditori poi non li usano. I responsabili delle vendite possono incoraggiare i venditori a basare le loro decisioni sui dati piuttosto che su “esperienza” o “pancia”, mettendo gli strumenti nelle mani delle persone giuste.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

Articolo 1 di 4