L’Ottimizzazione dei Processi di Vendita Tramite il CRM e la Business Intelligence

Il digitale, e con esso la digitalizzazione e la semplificazione dei processi, è un forte abilitatore di innovazione e permette alle strutture di trasformare velocemente le modalità con cui si approcciano alle sfide di mercato e di gestire al meglio la crescita.

Negli ultimi anni è diventato evidente come la tecnologia potesse essere sempre più un fattore abilitante (alle volte quasi una condizione necessaria, ma non sufficiente) della gestione del lavoro per obiettivi e di una rinnovata agilità delle aziende. La conseguenza è stata un’enorme accelerazione del percorso di digitalizzazione delle aziende.

I mutamenti continui nel mercato e nelle modalità di lavoro richiedono una capacità enorme di sapere analizzare lo scenario esterno e interno. In questo contesto la governance del dato diventa imprescindibile per una qualsiasi azienda che voglia riuscire a prendere decisioni leggendo la realtà.

Nell’ambito del marketing e delle vendite questo diventa ancora più vero e urgente. Ecco perché soprattutto il settore Marketing & Sales dovrebbe dotarsi di tecniche di machine learning implementando strategie CRM (Customer Relationship Management). Scopri di seguito i vantaggi che questo implica e le nostre soluzioni.

Perché è importante implementare strategie CRM

Da una parte diventa fondamentale poter conoscere a fondo i customer journey dei nostri clienti (sia in ambito B2C che B2B), studiandone le interazioni sui diversi touchpoint e personalizzando l’esperienza sulla base dello storico di dati raccolti intorno a ogni singola persona.

Dall’altra è importante per un’azienda saper analizzare le proprie performance nella gestione dell’interazione con i propri clienti e nel riuscire a essere efficace ed efficiente nei processi di supporto che permettono di assicurare un’esperienza del cliente di alto livello fermo restando i mezzi (per definizione limitati) a disposizione dell’azienda.

Uno degli approcci di maggior successo intorno a questi temi è legato all’implementazione di strategie CRM (Customer Relationship Management).

Approccio che si concretizza nello studio, nell’implementazione e nell’adozione di sistemi CRM che oggi sono integrati con sistemi di digital analytics per la raccolta del dato digitale e sistemi di Business Intelligence e Augmented Analytics per l’analisi e visualizzazione del dato e dell’informazione.

L’implementazione di un sistema CRM, utilizzato come leva abilitante di una strategia di gestione del cliente e delle vendite ad ampio spettro, permette alle aziende di integrare efficacemente dati di marketing e di vendita, fornendo:

• ai team di vendita: anagrafiche di clienti arricchite da informazioni utili legate a interessi del cliente, azioni registrare sulle piattaforme digitali e non, insight raccolti da ambienti di discussione digitale e social network, tutti elementi funzionali a condurre la relazione 1-to-1 in modo efficace;
• ai team marketing: feedback costanti sull’effettivo ciclo di vita del cliente e sull’impatto delle attività di marketing anche fuori da un contesto di campagna;
• al management: la possibilità di valutare l’andamento complessivo delle attività ed costruire forecast di crescita basati non solo su dati finanziari, ma anche su segnali legati ad informazioni raccolte dall’esterno.

Le nostre soluzioni

In 3rdPlace integriamo il sistema CRM Zoho con gli strumenti di Digital Analytics come Google Analytics e su questi costruiamo sistemi basati su AI che abilitano le aziende a lavorare su una miriade di versanti come:

• miglioramento delle attività di acquisizione dei clienti ad alto life time value – grazie alla riconciliazione dei dati di marketing con quelli di vendita, infatti, diventa possibile identificare i fattori determinanti per l’acquisizione di un cliente ad alto valore. Il marketing non si concentra più in questo modo sull’acquisizione di generici prospect o clienti, ma ottimizza le proprie attività e i propri budget rispetto all’acquisizione di clienti ad alto valore, consapevole di quelle che sono state le tipologie di iniziative che in passato hanno portato clienti di valore;
• ottimizzazione del percorso di trasformazione dell’utente anonimo in cliente fidelizzato – grazie allo studio dei percorsi di conversione è possibile identificare velocemente i principali problemi sui quali intervenire e concentrare gli sforzi, un passo alla volta e tramite iniziative specifiche, su ciò che può portare i risultati di maggior soddisfazione;
• miglioramento della capacità di retention del cliente – l’analisi di tutte le interazioni permette di identificare i clienti che rischiano di abbandonarci, oppure di ridurre la loro frequenza di acquisto. Il dato dell’utente è già digitale e pronto ad essere attivato sui diversi canali (digital advertising, email, push), possiamo così immediatamente raggiungerlo con un messaggio personalizzato e studiato in base alla specifica situazione;
• ottimizzazione ed efficientamento di processo – dall’analisi delle interazioni della forza vendita dell’azienda con il sistema, è possibile programmare modifiche di processo o automazioni di attività ripetitive in modo da permettere a chi si occupa di vendita di concentrarsi sulle attività ad alto valore aggiunto;
• monetizzazione del dato e attivazione di nuovi revenue-stream – il dato è un asset che può generare nuove opportunità di guadagno. Immaginiamo di avere un eCommerce, sul quale monitoriamo l’andamento delle vendite per categorie di prodotti e/o l’interesse di una nicchia di utenti per specifici marchi. Il dato raccolto tramite sistemi di digital analytics e CRM, opportunamente aggregato e anonimizzato, può diventare un prodotto da vendere sotto forma di analisi o di flusso di informazioni per brand e analisti di mercato, senza effort aggiuntivo da parte dell’azienda.

Conclusioni

Gestire correttamente il dato di prima parte, trasformarlo in un asset per l’azienda con il quale prendere decisioni strategiche e tattiche è qualcosa che non è più rinviabile. Il futuro di attività Marketing & Sales passa necessariamente attraverso l’adozione di soluzioni di Intelligenza Artificiale: oggi le aziende possono stare al passo con i tempi e fare meglio il loro lavoro solo se si dotano di soluzioni di machine learning; l’importante è impostare bene le strategie.