Aumentare le vendite con i Sales Analytics

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.

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.

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.
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.
Concentrarsi sulla pulizia dei dati. Le aziende hanno spesso molti dati, ma di solito sono difficili da usare, obsoleti o incoerenti. È possibile rimediare a ciò mettendo in campo processi per taggare, pulire e razionalizzare i dati e assicurarsi che siano affidabili.
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.
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.

Sebbene sappiamo che questo “focus sulle basi” possa sembrare ovvio, vediamo ancora che molte aziende lo trascurano, il che impedisce loro di ottenere il massimo valore da soluzioni di analisi delle vendite più sofisticate.

Per iniziare: come le organizzazioni commerciali liberano valore nei dati e nei processi di vendita esistenti

Un valore significativo può essere sbloccato estraendo i dati di vendita principali intrappolati nelle teste dei rappresentanti o nei sistemi IT. Capire chi sono i veri responsabili delle decisioni o quali prodotti un’azienda ha precedentemente acquistato può essere prezioso, ma questo tipo di dati può essere facilmente raccolto in ogni fase del processo di vendita.

L’atto stesso di raccogliere dati crea valore e getta le basi per un programma avanzato di analisi delle vendite . Ecco le aree in cui abbiamo visto le organizzazioni di vendita ottenere il massimo valore dai loro dati:

Pianificazione delle vendite

Le organizzazioni di best practice utilizzano il software per accelerare il processo di assegnazione di account e territori inserendo una serie di variabili (potenziale cliente o obiettivi di fatturato dell’organizzazione, per esempio) in un unico luogo per definire modelli di copertura piuttosto che fare affidamento sui tradizionali strumenti smussati del “settore settore “o” geografia “. L’atto di mettere i dati in un unico posto per l’analisi consente all’intero processo di pianificazione delle vendite di essere più veloce, più efficiente e, in ultima analisi, più efficace.

Un’azienda tecnologica globale doveva accelerare e migliorare la precisione con cui abbinava i rappresentanti di vendita alle opportunità. Si basava su modelli di fogli di calcolo per condurre la pianificazione delle vendite, inviando più file tra team di diversi paesi e non aveva modo di confrontare i piani di vendita con gli obiettivi di fatturato e la strategia di primo piano all’inizio del suo viaggio di analisi. L’azienda ha iniziato a utilizzare il software di pianificazione della copertura delle vendite per raccogliere variabili di copertura rilevanti e automatizzare l’assegnazione territoriale di oltre 3.000 agenti di vendita. Questo strumento ha creato un’unica fonte di dati basata su cloud in modo che il team di pianificazione delle vendite ei team di gestione delle vendite regionali potessero lavorare insieme allo stesso tempo senza inviare file in giro. Ha inoltre consentito all’organizzazione di confrontare i piani di vendita tra regioni e rispetto agli obiettivi,

Piuttosto che lanciare un nuovo piano di copertura tre mesi dopo il nuovo anno di vendita, la società potrebbe ora avviare l’anno con il piano già in atto. Non solo, ma dopo aver svolto l’esercizio una volta, l’azienda ha potuto pianificare facilmente la copertura dell’anno successivo utilizzando variabili aggiornate perché i dati erano in un unico posto.

Questo approccio ha visto un miglioramento dal 5 al 7% della produttività. Il nuovo modello di copertura ha anche reso molto più facile tenere traccia di cosa ha funzionato e cosa no. Nelle aree in cui la copertura non funzionava, ora era possibile modificare l’approccio al volo perché i dati erano disponibili nello strumento di copertura.

Gestione e previsione della pipeline

Le organizzazioni devono sapere come sono le fasi di una “buona vendita” e dovrebbero richiedere ai rappresentanti di acquisire dati sulle opportunità in ogni fase del processo di vendita, piuttosto che inserire un accordo il giorno in cui si chiude.

Una società di logistica globale stava lottando con questo. Il COO desiderava disperatamente creare trasparenza nella pipeline di vendita e portare coerenza ai rapporti in tutto il mondo. Ciò getterebbe le basi per un processo decisionale più affidabile e previsioni accurate.

Nell’ambito del processo di gestione della pipeline esistente dell’azienda, il 20% delle opportunità di vendita sono state create nel suo sistema CRM senza che fosse definita una fase di vendita – sono state semplicemente aggiunte al sistema come opportunità – e un terzo non è stato inserito fino a quando l’affare non era a metà a completamento. Ciò significava che i responsabili delle vendite non avevano idea di dove si trovasse veramente un affare nel ciclo, o anche se l’affare era un lead qualificato piuttosto che solo un potenziale cliente. Ciò limitava la comprensione da parte dell’organizzazione della reale durata di un ciclo di trattativa, di come inizialmente si è concluso un affare e, soprattutto, di come portare a termine un affare attraverso il processo di vendita.

Per creare trasparenza e coerenza, la società ha deciso di semplificare il proprio progetto CRM, riducendo il numero di fasi della pipeline di vendita da nove a cinque, riflettendo il processo di vendita sul campo e rendendo più facile per la forza vendita inserire i dati sul trattare come è andato attraverso il ciclo. Parallelamente, l’azienda ha standardizzato la definizione di ogni fase, quindi tutti, da un rappresentante di vendita junior al responsabile delle vendite, hanno condiviso la stessa prospettiva e acquisito i dati di conseguenza.

Con il nuovo sistema, un rappresentante doveva avviare ogni opportunità di vendita nella fase 1. Per guidare l’adozione del nuovo sistema e il corretto inserimento dei dati, le chiamate settimanali della pipeline si tenevano utilizzando il cruscotto CRM come fonte di verità: se non lo era sul cruscotto, non è stato discusso. Questi piccoli passaggi hanno semplificato l’utilizzo del CRM, hanno aiutato i rappresentanti a valutare meglio le offerte potenziali rispetto a quelle qualificate e migliorato il monitoraggio dei dati critici, offrendo visibilità affidabile alle offerte in ogni fase del processo di vendita.

Standardizzando il processo di vendita e le sue definizioni e quindi utilizzando il CRM per acquisire i giusti elementi di dati in ogni fase di vendita, le organizzazioni di vendita possono gettare le basi per lo sviluppo di informazioni preziose sul comportamento di acquisto dei clienti e il miglioramento dei risultati delle prestazioni di rappresentante.

Prezzi, sconti e gestione degli ordini

Una società di pagamenti globale aveva più listini prezzi nel proprio sistema CRM. Alcuni libri non erano aggiornati, mentre altri avevano prezzi mancanti. Il risultato è stato che la prima linea stava accedendo a informazioni incoerenti oppure i rappresentanti si affidavano a fogli di calcolo salvati sui loro dischi rigidi per generare proposte. Alla fine, tutti, dai rappresentanti di vendita al personale finanziario allo sviluppo del prodotto, avevano una definizione diversa di “buon affare”.

L’azienda ha deciso di porre fine ai prezzi ad-hoc e ha invece aggiornato i prezzi nei libri contabili per migliaia di articoli e si è assicurata che tutti i libri dei prezzi fossero disponibili e aggiornati nel CRM.

I rappresentanti sono stati quindi tenuti a utilizzare i listini prezzi CRM per accedere ai listini prezzi ottimizzati più recenti e per organizzare, creare e inviare preventivi in base ai listini prezzi. Le richieste di sconti dovevano essere inviate alla direzione utilizzando il CRM. Qualsiasi prezzo scontato doveva essere basato sui listini prezzi aggiornati in modo che le quotazioni ei dati sugli sconti potessero essere collegati ai prezzi correnti. I prezzi e gli sconti potrebbero quindi essere monitorati in tempo reale anziché dopo la chiusura dell’affare. Il risultato è stato un aumento del 2% del margine lordo.

Popolando gli strumenti CRM con i prezzi più aggiornati e i livelli di sconto pre-approvati, i prezzi e gli sconti diventano più efficienti e accurati, consentendo ai rappresentanti di rispondere ai clienti più rapidamente, dedicare meno tempo ai prezzi manuali e avere la certezza di essere offrendo un buon affare per i propri clienti e la loro azienda. Inoltre, pone le basi per le organizzazioni per monitorare e gestire i prezzi e i livelli di sconto in modo molto più accurato nel tempo.

Successo dei clienti e gestione dell’account post-vendita

Molte aziende si affidano a una raccolta di dati relativi ai clienti esistenti. Quando questi dati sono integrati in una visione “a 360 gradi” del cliente, possono essere la base per un cross-selling e un upselling più efficaci, o per le aziende per fornire servizi migliori e migliorare la soddisfazione del cliente. Questi dati vengono solitamente distribuiti tra diversi sistemi di dati, spesso in organizzazioni separate. Integrarlo, sintetizzarlo e riportarlo è complesso e laborioso. Per realizzare il potenziale dei loro dati, le aziende devono automatizzare il più possibile il processo e democratizzare l’accesso per i team in tutta l’azienda.

Una delle principali società chimiche ha adottato questo approccio nel tentativo di sbloccare una maggiore crescita dei ricavi e una maggiore quota di portafoglio nei suoi conti più grandi. È iniziato con uno sprint di quattro settimane per identificare, pulire e aggregare manualmente i set di dati rilevanti in una tabella principale, quindi ha utilizzato questo apprendimento per automatizzare il processo per altri set di dati. L’azienda ha anche incorporato set di dati esterni, come quelli di Dun e Bradstreet, che hanno aggiunto più profondità e comprensione alle sue capacità analitiche. Una volta che la tabella era pronta, le operazioni di vendita potevano estrarre i dati dei clienti esistenti per ottenere informazioni sulle opportunità di crescita, quindi collegare tali informazioni alle opportunità di cross-sell o upsell nel sistema CRM. Anche con questi passaggi di base, l’azienda è stata in grado di aumentare la sua crescita organica del 6% al di sopra del tasso di mercato.

Questa visione a 360 gradi del cliente aiuta anche a identificare i clienti a rischio di abbandono e consente ai team di vendita di affrontare la loro insoddisfazione in modo proattivo. I fornitori di software-as-a-service (SaaS) come Salesforce.com spesso creano organizzazioni di “successo del cliente”. Questi team riuniscono più fonti di dati affidabili sui clienti in una vista comune per creare punteggi di “salute del cliente” che possono guidare un servizio clienti ottimale, prevedere quando un cliente potrebbe lasciare o essere ricettivo a sentire parlare di un nuovo prodotto.

Una società SaaS ha dimezzato il tasso di abbandono dei clienti incorporando i punteggi di salute nelle sue pratiche di successo dei clienti. Nonostante abbia affrontato un ambiente di dati interno impegnativo con set di dati disparati e colleghi riluttanti a concedersi l’accesso reciproco, è iniziato in piccolo creando punteggi di salute di base con dati facilmente accessibili e puliti. Poiché questi punteggi hanno prodotto vittorie iniziali, dimostrando così il valore dell’utilizzo delle informazioni di base sui clienti, l’azienda ha fornito più dati e ha perfezionato i punteggi sulla salute per migliorarne l’impatto nel tempo.

Questi passaggi iniziali sono i fattori chiave per un set più avanzato di analisi che sono più predittivi del comportamento dei clienti con un potenziale ancora maggiore per sbloccare valore.

Ottenere semplicemente i dati giusti nel posto giusto è il primo passo per creare solide capacità di analisi commerciale. I responsabili delle vendite possono iniziare a prendere decisioni migliori e più informate quando i dati disponibili negli strumenti esistenti sono di alta qualità e tracciabili durante tutto il processo di vendita. Ciò offre loro una visione a 360 gradi della loro attività e dei loro clienti e getta le basi per analisi più affidabili e generazione di insight lungo la strada.