Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics Dati Informazioni Insights
Le vendite possono generare rapidamente una nuova crescita dei ricavi raccogliendo costantemente dati e metriche sui prodotti più richiesti e agendo sulle informazioni che producono. Per generare rapidamente un incremento delle vendite è necessario ottenere correttamente cinque elementi di base:
Usare quello che si ha – la maggior parte delle aziende dispone già di strumenti con cui estrarre maggiore valore dai dati. Per esempio, attraverso lo sviluppo di semplici moduli di lead-generation che vanno ad alimentare gli 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 vanno messe in atto per raccogliere in modo regolare i dati di vendita principali in vari punti del processo. Si possono utilizzare gli strumenti comunemente disponibili in tutta l’azienda, per ottenere dati puliti e coerenti e ricavare preziosi insights.
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. Le aziende più avanzate in questo ambito sanno invece che serve dare la priorità a quelle metriche che in modo specifico rilevano se si stanno raggiungendo i risultati desiderati 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 – spesso si hanno a disposizione molti dati, ma molti di questi sono difficili da usare, o addirittura obsoleti e incoerenti. È possibile rimediare adottando processi di data quality per pulire e razionalizzare i dati e assicurarsi che siano affidabili.
Assegnare responsabilità – ogni azienda deve identificare un leader che sia responsabile di generare dati chiari e coerenti sui cui si possa 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 sull'esperienza o sull'intuito.
Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics Dati Informazioni Insights
Una volta compreso cos’è il modello data-driven, sorge spontanea una domanda: quali dati occorrono?
Le analisi che vengono effettuate sui dati raccolti danno vita a informazioni molto appetibili che possono essere vendute. Si parla quindi di monetizzazione diretta o indiretta:
I sistemi di marketing analytics, ovvero tool e processi per l’analisi dei dati di marketing, e in particolare i web analytics (o digital analytics)…
Secondo l'’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano sono tre le competenze necessarie per l'analisi dei dati:
In relazione all'utilizzo dei dati una soluzione tecnologica dovrà avere funzionalità che permettano di gestire questi aspetti:
Le caratteristiche valutate da Gartner per creare il suo magic quadrant per le soluzioni di business intelligence e analytics sono:
I dati sono i fatti grezzi e non organizzati che sono generalmente sotto forma di testo e numeri.
Per valutare correttamente il ROI dei progetti di data analysis occorre essere certi di aver definito correttamente gli obiettivi che si vogliono raggiungere con l’utilizzo dei dati e di scegliere le…
Ogni giorno le interazioni con i clienti sui vari canali producono milioni di dati contenenti informazioni che emergono solo quando questi dati vengono raccolti, classificati…