Repurchase analytics – un approccio data-driven alle vendite

Il tuo team di vendita raccoglie ed elabora ancora manualmente i dati dei clienti? Aumenta drasticamente l'efficienza delle vendite con un modello di previsione basato sull'intelligenza artificiale.

Se chiedete ad un rappresentante di vendita cosa teme di più, è molto probabile che il "cold calling" sia in cima alla lista. Non c'è da stupirsi: cercare di (ri)vendere un prodotto o un servizio di punto in bianco significa affrontare molti rifiuti immediati. Con un approccio alle vendite basato sui dati, è possibile aumentare drasticamente il tasso di successo delle chiamate di vendita. Invece di affidarti all'istinto, utilizza i dati per classificare i potenziali clienti in base alla probabilità di acquisto e concentrati solo su quelli più promettenti. Ecco come funziona.

Utilizzare i dati per aumentare l'efficienza delle vendite

Per molte aziende B2C che vendono prodotti di valore e dispongono di grandi database di clienti, molte opportunità vanno perse perché non esiste un modo univoco per stimare la probabilità di vendita. I team di vendita seguono il loro istinto e basano le loro azioni sulla logica aziendale, sull'esperienza e sulle informazioni raccolte manualmente. Questo può aver funzionato in epoche precedenti, caratterizzate da ritmi più lenti, ma nell'era digitale riproporre questo approccio è una bella sfida.

Contratti difficili da rinnovare
Un database di clienti può essere diviso in due gruppi: quelli che hanno già un contratto e quelli senza contratto. Per il primo gruppo il rinnovo è più facile e può essere effettivamente richiamato alla scadenza del contratto. Per il secondo gruppo, invece, il rinnovo è molto più difficile ma c’è comunque un importante potenziale di vendita. Quindi, come si fa a stabilire una priorità nell'elenco dei clienti da contattare?

Approccio manuale
Senza una strategia sui dati dei clienti, un team di vendita baserà il suo approccio sull’esperienza e sulla logica aziendale - sul proprio istinto, per così dire. Ciò implica che il team di vendita abbia una certa esperienza, ovviamente. Ma la domanda che sorge spontanea è: qual è il modo migliore per integrare in modo efficiente il personale di vendita inesperto e portarlo rapidamente a regime?

Inoltre, i dati dei clienti disponibili sono spesso frammentati e/o raccolti manualmente. Sono distribuiti su diversi sistemi software, il che significa che il team di vendita deve investire molto tempo ed energie per raccogliere informazioni prima di chiamare un cliente.

Nessuna generazione uniforme di lead
Sebbene un approccio non strutturato come questo possa funzionare per alcuni venditori esperti in determinati settori, pone problemi strutturali su larga scala. Per esempio: come si fa a sapere se il team di vendita sta contattando i clienti giusti? Lo stanno facendo nell'ordine più efficiente? E infine, se ogni venditore del team applica il proprio approccio, come si fa a valutare oggettivamente le sue prestazioni?

Nell'era digitale, stimare con precisione le probabilità di vendita è fondamentale per dare alla tua azienda un vantaggio competitivo

Un modello di previsione per le vendite basate sui dati

Prevedere la probabilità di rinnovo di un cliente
Quella "sensazione istintiva" che hanno i vostri rappresentanti di vendita esperti, in realtà si basa su una serie di parametri, tra cui le vendite precedenti e le informazioni sui clienti.

Un fraintendimento comune è che per farlo sia necessario un "approccio big data". In realtà, i dati CRM e ERP sono sufficienti per costruire un modello di previsione, che si ottiene in tre fasi:

1. Allenare il modello in base alle informazioni sulle vendite degli anni precedenti
2. Convalidare il modello sulla base delle vendite dell'ultimo anno
3. Fare previsioni per l'anno in corso o per quello successivo

Naturalmente, il modello diventerà sempre più preciso nel tempo, poiché le previsioni saranno a loro volta convalidate dai dati di vendita effettivi.

Creare una classifica basata sulla probabilità
Una volta convalidato il modello di previsione, si crea una classifica di tutti i prospect in base alla loro probabilità di riacquisto. Naturalmente, i clienti in cima all'elenco sono quelli da chiamare per primi, poiché il tasso di successo rispetto al tempo dedicato alla vendita è molto più alto.

Viene quindi definito un punto di cutoff. Al di sotto di questo punto, il potenziale cliente non ha una probabilità di riacquisto tale da giustificare il tempo e gli sforzi necessari per contattarlo.

Tassi di conversione più elevati, team di vendita più soddisfatti

Tasso di conversione più elevato
In una concessionaria che ha implementato il repurchase analytics, il tasso di conversione è aumentato in modo significativo.

L'approccio data-driven ha quasi raddoppiato il numero di conversioni con un aumento del tasso di conversione dell'80%

Integrazione con l’ambiente IT esistente
Non è necessario investire in un'altra piattaforma per utilizzare la funzione di classificazione dei prospect. Questo modello di previsione si integra perfettamente con le piattaforme esistenti, come Salesforce, e l'elenco delle chiamate viene visualizzato in strumenti di reporting come Power BI o Qlik. I responsabili delle vendite possono semplicemente filtrare l'elenco, registrare i risultati in un sistema CRM e lo strumento di reporting viene aggiornato automaticamente.

Comoda visione del cliente a 360 gradi
Il modello di previsione offre due visualizzazioni. L'elenco delle chiamate presenta i dati di base (come le informazioni di contatto), mentre una seconda vista offre informazioni più approfondite, come le vendite passate. Il team di vendita o il manager possono facilmente filtrare queste informazioni e ottenere una visione a 360 gradi di ogni cliente, senza bisogno attività manuali.

Valutazione oggettiva
Il repurchase analytics offre vantaggi anche al management. Poiché i clienti potenziali sono quantificati in base alla probabilità di rinnovo, le prestazioni di un addetto alle vendite possono essere valutate in modo molto più oggettivo.

Repurchase Analytics: possibilità future

Il modello di previsione non solo offre tassi di conversione più elevati, ma costituisce la base di un approccio più orientato ai dati in generale. Una customer data platform unificata e centralizzata costituisce la base di questo modello di previsione, abbattendo i silos. Se un cliente accede al sito web, può essere identificato immediatamente ed è quindi possibile personalizzarne l’esperienza.

I team di vendita e di marketing possono inoltre sfruttare questi dati per le loro campagne e creare un'offerta personalizzata attraverso il sito web, l’email marketing e gli annunci pubblicitari.

Cegeka ha una consolidata esperienza in sistemi ERP e CRM che ci permette di offrire soluzioni end-to-end per supportare la tua trasformazione data-driven. Potenziamo i processi aziendali con l'intelligenza artificiale e integriamo questo modello negli strumenti esistenti utilizzando una collaudata Cegeka reference architecture.