Cosa sono i dati di vendita? E come ti aiutano a vendere in modo più efficace?

Ogni trimestre, il volume dei dati dei miei clienti continua ad aumentare. Che si tratti dei tassi di risposta dei clienti, dei lead nella pipeline o del raggiungimento delle quote, c’è sempre un’altra metrica da monitorare.

Per quale motivo? Le funzionalità e gli strumenti basati sull’AI si espandono a grande velocità, ma possono rendere più efficiente il processo di vendita solo se sono supportati dai dati. Il problema è che molti clienti non sanno quali dati acquisire o come organizzarli.

Ecco perché è fondamentale definire in modo chiaro il processo di raccolta e analisi dei dati di vendita. Scopri come acquisire i dati giusti e analizzarli in modo efficace. Utilizza gli insight ottenuti dalle analisi per elaborare strategie di vendita efficaci, massimizzando al contempo l’impatto dell’AI sul tuo processo di vendita per ottenere risultati migliori rispetto agli altri team di vendita del tuo settore.

In questo articolo scoprirai:

Cosa sono i dati di vendita?
Perché sono importanti i dati di vendita?
Quali sono le diverse tipologie di dati di vendita?
Come trovare e raccogliere i dati di vendita
Come monitorare i dati di vendita e agire di conseguenza
Un esempio concreto di raccolta e analisi dei dati
Di quali strumenti hai bisogno per gestire e interpretare i dati di vendita?

Cosa sono i dati di vendita?

I dati di vendita ricadono in due ampie categorie. La prima è costituita dai dati esterni, ovvero tutte le informazioni raccolte su clienti potenziali, tra cui dati demografici, interessi, comportamento, coinvolgimento e attività nelle varie fasi del percorso di acquisto. La categoria dei dati di vendita interni comprende le informazioni che riguardano le trattative, come il tipo di prodotto e il prezzo, e le metriche delle prestazioni dei responsabili commerciali. L’insieme di questi dati interni ed esterni viene utilizzato per prendere decisioni informate nello svolgimento delle trattative e per misurare i progressi compiuti verso gli obiettivi di vendita o per valutare altri indicatori chiave delle prestazioni (KPI). 

Perché sono importanti i dati di vendita?

Hai mai provato a preparare dei biscotti con gocce di cioccolato senza avere gli ingredienti giusti? Un vero disastro: farina integrale invece di quella di grano tenero, uvetta al posto delle gocce di cioccolato, bicarbonato anziché lievito in polvere. Puoi mescolare tutti questi ingredienti, ma il risultato non somiglierà mai a un biscotto e, forse, non sarà nemmeno commestibile. 

Con gli ingredienti giusti, e una ricetta sperimentata, puoi invece realizzare dei biscotti che faranno venire l’acquolina in bocca.

Ecco qual è la forza dei dati di vendita. Quando si combinano e si analizzano (con l’aiuto dell’AI) i dati giusti, possono emergere degli schemi nei comportamenti, interessi e bisogni dei clienti che prima non erano riconoscibili. I responsabili commerciali possono usare quindi questi insight per mettere a punto le loro strategie di vendita, con il risultato di agevolare e velocizzare i cicli delle trattative. Una vera delizia.  

Quali sono le diverse tipologie di dati di vendita? 

I dati di vendita possono essere suddivisi in dati su singoli clienti e società, come i dati demografici e sui comportamenti di acquisto, e in dati interni sulle prestazioni di vendita, come i dati raccolti durante il processo di vendita. Esaminiamoli più da vicino:

1. Dati demografici. Per vendere ai tuoi clienti, devi prima sapere chi sono. I dati demografici si riferiscono alle caratteristiche fondamentali dei clienti, tra cui il nome, l’età, il sesso, il ruolo professionale, il luogo in cui risiedono, oltre alle informazioni di contatto come l’indirizzo e-mail e il numero di telefono. Queste informazioni costituiscono la base della buyer persona, ovvero il profilo dell’acquirente tipo che ti permette di orientare le attività di ricerca di potenziali clienti e di marketing.
2. Dati firmografici. Si tratta della versione aziendale dei dati demografici dei clienti. I dati firmografici comprendono la ragione sociale, la sede, le dimensioni, il settore e il fatturato di un’azienda. Come i dati demografici dei clienti, queste informazioni ti permettono di orientare in modo mirato le tue attività di ricerca di potenziali clienti e di marketing.
3. Dati tecnografici. I dati tecnografici forniscono un profilo di tutte le tecnologie e degli strumenti che gli acquirenti target utilizzano nelle loro attività, nel lavoro quotidiano o nella vita di tutti i giorni. Questi dati ti aiutano a individuare gap di funzionalità o possibili criticità in modo da poter offrire soluzioni in linea con le esigenze specifiche dei clienti. 
4. Dati cronografici. I dati cronografici indicano eventuali cambiamenti a livello operativo o finanziario all’interno delle aziende. Questo set di dati normalmente comprende il numero di nuove assunzioni in un determinato periodo, i cicli di finanziamento e le acquisizioni. Monitorando questi cambiamenti, avrai maggiori strumenti per individuare opportunità da sviluppare, avviare conversazioni significative e rispondere efficacemente all’emergere di nuove esigenze.
5. Dati sulle intenzioni e sui comportamenti. Sono la vera “miniera d’oro” su cui basare la ricerca di potenziali clienti. Individuano i tipi di contenuti consumati dagli acquirenti target, come e dove li consumano e per quali prodotti hanno manifestato interesse. Utilizzando questi dati, puoi creare un quadro chiaro delle esigenze dei potenziali clienti che ti consente di prendere decisioni informate su cosa vendere, come e a chi.
6. Dati sulle trattative: questi dati si riferiscono alle informazioni che emergono durante il processo di vendita, come il prodotto o servizio richiesto dal cliente potenziale, la struttura dei prezzi e i gap funzionali segnalati dai clienti rispetto ai prodotti della concorrenza. Possono essere utilizzati per mettere a punto le presentazioni di vendita e le proposte finali affinché siano in linea con le esigenze, il budget e le tempistiche dei clienti.
7. Dati interni sulle prestazioni di vendita: questi dati riguardano essenzialmente l’efficacia del team di vendita. Comprendono metriche, quali i tassi di chiusura delle trattative, la durata dei cicli di vendita e il raggiungimento delle quote, che consentono di individuare le prestazioni inferiori ai parametri di riferimento, per le quali sono richieste ulteriori attività di abilitazione o coaching, o le prestazioni elevate da riconoscere e premiare con dei bonus.

Come trovare e raccogliere i dati di vendita

Vuoi che i dati di vendita ti aiutino a vendere in modo più efficace? Noi possiamo aiutarti. Ma cosa devi fare esattamente per trovare e raccogliere queste informazioni? Investi in un sistema CRM che funga da unica fonte di informazioni affidabile e monitori il coinvolgimento di tutti i clienti, automatizza la raccolta dei dati per tenere sempre aggiornate le tue informazioni e incorpora con attenzione i dati esterni dando sempre priorità alla loro sicurezza e riservatezza.

1. Investi in un sistema CRM con funzioni di analisi integrate: scegli un CRM intuitivo, in grado di consolidare i dati sul coinvolgimento dei clienti in un’unica piattaforma, e integralo con strumenti di analisi basati sull’AI che analizzano i tuoi dati e segnalano eventuali problemi in tempo reale in modo da poterli gestire tempestivamente. Inoltre, accertati che siano applicate le misure di sicurezza necessarie per proteggere le informazioni sensibili dei clienti da accessi non autorizzati e minacce informatiche. Servendoti di dati centralizzati (e sicuri), puoi creare dashboard interattive che offrono viste in tempo reale del comportamento dei clienti e delle prestazioni dei responsabili commerciali per poter prendere decisioni rapide e informate (maggiori informazioni sono fornite più avanti).
2. Automatizza la raccolta dei dati nel tuo CRM: configura l’automazione nel tuo CRM in modo tale che i dati sulle interazioni dei clienti vengano acquisiti e inseriti nei record delle trattative in tempo reale. Ciò consente di sollevare i responsabili commerciali da un’enorme quantità di lavoro manuale e garantisce che ogni informazione sia sempre aggiornata e immediatamente accessibile.
3. Integra i dati di altri strumenti nel tuo CRM: acquisisci i dati provenienti dagli altri strumenti del tuo stack tecnologico utilizzando le integrazioni software fornite dal tuo CRM, da singoli strumenti o dal tuo team tecnico. Grazie a queste integrazioni otterrai una vista completa dei clienti.
4. Integra altri dati in modo sicuro: ove opportuno, puoi considerare la possibilità di integrare i dati interni con elenchi a pagamento di potenziali clienti o con altri database di informazioni sui clienti. In questo caso, tuttavia, devi dare priorità alla sicurezza dei dati personali (PII, personally identifiable information). Questa vigilanza non soltanto salvaguardia l’integrità dei dati ma contribuisce anche a rafforzare la fiducia dei clienti. Einstein Trust Layer di Salesforce, il fondamento su cui si basa la sicurezza di Sales Cloud, è stato creato con questo obiettivo. Grazie alla sua architettura “zero retention”, nessun dato viene conservato al di fuori di Salesforce. Adottiamo anche un processo di mascheratura dei dati per tutte le interazioni che avvengono sulla piattaforma al fine di occultare le informazioni personali sensibili o i dati aziendali.

Come monitorare i dati di vendita e agire di conseguenza

Dopo aver raccolto i tuoi dati, devi interpretarli e agire di conseguenza. Per prima cosa, identifica obiettivi o target aziendali specifici. Individua quindi i KPI che ti aiuteranno a realizzare questi obiettivi. Infine, mappa i tuoi dati di vendita a questi  KPI all’interno del CRM per monitorare i progressi compiuti verso il conseguimento dei tuoi obiettivi. Crea delle dashboard che ti consentano di rendere più comprensibili i dati complessi. Ecco come tutti gli aspetti si combinano insieme:  

1. Definisci obiettivi aziendali misurabili: collabora con il team dirigenziale per stabilire degli obiettivi aziendali che coniughino la capacità (ciò che il tuo team può realizzare) con la crescita (un traguardo ambizioso per incrementare i profitti dell’azienda). Ad esempio, l’obiettivo della tua azienda potrebbe essere quello di vendere 1.000 unità di un prodotto appena rilasciato nell’esercizio successivo, realizzando il 70% di questa quota tramite la vendita del prodotto come componente aggiuntivo a clienti già acquisiti. (Maggiori indicazioni sono fornite nel nostro articolo sull’impostazione degli obiettivi di vendita.)
2. Individua i KPI per il tuo team di vendita: dopo aver stabilito in modo chiaro gli obiettivi aziendali, identifica i KPI che puoi utilizzare per misurare i progressi verso la loro realizzazione. Sempre con riferimento all’esempio precedente, se uno dei tuoi obiettivi è quello di promuovere le vendite del nuovo prodotto attraverso la base clienti esistente, potresti utilizzare un KPI che mostra le vendite mensili del nuovo prodotto ai clienti acquisiti rispetto a quelle effettuate a nuovi clienti.
3. Mappa i dati di vendita ai KPI: in questo caso, devi combinare le vendite complessive del nuovo prodotto effettuate da ogni responsabile commerciale, oltre al tipo di opportunità (ad es., nuovo business vs. componente aggiuntivo), per monitorare i progressi rispetto al KPI relativo alle vendite mensili.
4. Visualizza i dati per poterli interpretare più facilmente: utilizza strumenti di visualizzazione come le dashboard di vendita aggiornate in tempo reale per monitorare in modo semplice e immediato i progressi compiuti rispetto agli obiettivi. I responsabili commerciali riescono a vendere il nuovo prodotto con maggiore successo alla base clienti esistente o ai nuovi clienti? Monitorando questo dato in tempo reale, puoi rettificare rapidamente la strategia di vendita per conseguire il tuo obiettivo. 

Un esempio concreto di raccolta e analisi dei dati 

La società di consulenza globale Korn Ferry utilizza i dati di vendita per aumentare la propria efficienza. Di recente, volevano migliorare la percentuale delle offerte trasformate in vendite e accelerare la velocità delle trattative. Grazie alle funzionalità di analisi del CRM, è stato facile monitorare questi indicatori, ma per capire come influire sui KPI era necessario trasformare i dati in insight e azioni concrete. Quali fattori incidevano maggiormente sulla percentuale di offerte trasformate in vendite e sui cicli di vendita? Per rispondere a questo interrogativo, hanno iniziato a esaminare i dati.

Per prima cosa, Korn Ferry ha cominciato ad acquisire più dati sulle opportunità dell’azienda. I dati sulle trattative acquisiti in Sales Cloud sono stati quindi combinati con i dati forniti da Korn Ferry Sell, un’applicazione basata sulla metodologia di vendita di Miller Heiman, integrata in modo nativo nell’AppExchange di Salesforce. Combinando entrambe le tipologie di dati, Korn Ferry ha ottenuto una visione più completa delle proprie trattative, integrata anche da informazioni qualitative sui cicli di vendita che normalmente venivano acquisite al di fuori della piattaforma nel corso di conversazioni con i clienti, riunioni o scambi di idee con i venditori. 

Successivamente, l’azienda ha avviato un’analisi approfondita dei dati. Combinando l’applicazione Korn Ferry Sell con Einstein e Sales Cloud Analytics, Korn Ferry ha scoperto che alcuni attributi delle trattative, come la relazione con uno dei principali fattori di influenza sul comportamento di acquisto, erano correlati al successo, riuscendo così a identificare delle tendenze e ad adeguare la strategia e l’abilitazione alle vendite per incidere concretamente sui propri KPI.  

Korn Ferry ha anche iniziato a sfruttare i “punteggi delle opportunità” generati dall’AI per monitorare l’andamento delle trattative dopo aver apportato modifiche alla strategia e all’abilitazione alle vendite. Questi punteggi vengono calcolati combinando le metriche standard sull’andamento delle trattative, come le attività completate e le percentuali di chiusura, e le metriche qualitative ricavate dalla propria metodologia di vendita, come le sensazioni degli acquirenti nei confronti di Korn Ferry. Ciò consente a Korn Ferry di individuare eventuali problemi di qualità nella pipeline quando i punteggi scendono al di sotto del parametro di riferimento in modo da poter adottare tempestivamente le misure correttive opportune. L’azienda è così in grado di allocare le risorse in modo più efficiente, migliorare la precisione delle previsioni e condurre riunioni di revisione della pipeline più produttive. 

Di quali strumenti hai bisogno per gestire e interpretare i dati di vendita? 

Per gestire le vendite basate sui dati, non hai bisogno di molti strumenti. In effetti, sono solo due gli strumenti indispensabili: un CRM intuitivo con funzionalità di sicurezza e AI integrate e uno strumento di analisi delle vendite che, spesso, fanno parte della stessa piattaforma.

Software per la gestione delle relazioni con i clienti (CRM): un sistema CRM che funge da unica fonte di informazioni attendibile garantisce che tutte le interazioni dei clienti, dal contatto iniziale all’acquisto finale, siano memorizzate nello stesso luogo. Tuttavia, i CRM dotati di automazione non forniscono soltanto uno spazio in cui archiviare manualmente i dati. Li memorizzano per te acquisendo dettagli pertinenti dai vari canali di coinvolgimento dei clienti, tra cui e-mail, telefonate e riunioni in videoconferenza, e li inseriscono automaticamente nei record delle trattative. A tale proposito, è indispensabile prevedere un livello di sicurezza che mascheri i dati sensibili in modo da renderli invisibili a qualsiasi utente esterno e adottare un meccanismo di “zero retention” che assicuri che nessun dato venga conservato dal CRM. 

Strumenti di analisi delle vendite e reporting: come minimo, devi utilizzare uno strumento di analisi che ti consenta di visualizzare i progressi compiuti verso il raggiungimento degli obiettivi aziendali e dei KPI in tempo reale. L’opzione migliore è quella di usare una soluzione dotata di dashboard per le vendite intuitive e personalizzabili, in grado di facilitare la comprensione di dati complessi. Se desideri rimanere al passo con la concorrenza, assicurati che la tua piattaforma di analisi includa una funzionalità AI in grado di fornire consigli sui cambiamenti di strategia e sulle azioni da intraprendere nel corso delle trattative sulla base dei tuoi dati di vendita aggiornati in tempo reale. Ciò ti consente di avere sempre il polso delle mutevoli esigenze dei clienti e delle tendenze di mercato senza rischiare di restare indietro e di non riuscire a raggiungere i tuoi obiettivi. 

Trasforma i dati di vendita in insight 

I dati di vendita non si limitano a fornire informazioni che possono essere trasformate in metriche tracciabili, ma indicano il percorso delle azioni da intraprendere. Per sfruttare al meglio i tuoi dati di vendita, rivedi periodicamente gli insight forniti dal CRM. adeguando di conseguenza le strategie di vendita e abilitazione per chiudere un maggior numero di trattative. Concentrati quindi sull’offerta di valore per invogliare i clienti a tornare.