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CRM analytics: l’approccio migliore per guidare la forza vendita

CRM analytics

Per creare una relazione di valore con i propri clienti è necessario aver raccolto su di loro – e, nello specifico, sulle loro esigenze, preferenze e problematiche – un bagaglio di informazioni, in grado di restituire all’azienda una conoscenza approfondita dell’audience. Per raggiungere questo obiettivo, acquisizione e analisi dei dati rappresentano le tecnologie fondamentali per instaurare, gestire e mantenere nel tempo un rapporto proficuo con i clienti.

Queste attività rientrano più comunemente sotto la definizione di CRM Analytics: una specifica componente di un più vasto ecosistema, quello del Customer Relationship Management (CRM), che raggruppa in sé sia sistemi di gestione e analisi dei dati dei clienti, sia strumenti di presentazione efficaci e data-driven dei risultati raccolti ed elaborati.

Aumentare le vendite grazie al CRM analytics

Quando parliamo di CRM Analytics, quindi, facciamo riferimento a una forma di elaborazione analitica (che, in alcuni casi, utilizza anche il data mining) grazie alla quale le organizzazioni – con Marketing e forza vendita coinvolti in particolare – arrivano a sviluppare una comunicazione più efficace e nuove modalità di interazione con i clienti

Grazie ai CRM Analytics, le imprese aumentano le possibilità di trasformare i dati in informazioni effettivamente utili, da sfruttare per creare customer experience interessanti e coinvolgenti e migliorare le performance. I dati lo confermano. Stando a una recente ricerca di Findstack, ad esempio, “il 74% degli intervistati afferma che le soluzioni CRM offrono loro un migliore accesso ai dati dei clienti, consentendo un servizio più personalizzato”. Non solo: una ricerca di LinkedIn sullo stato delle vendite ha rilevato che “il 64% delle aziende considera la tecnologia CRM di impatto o di grande impatto”.

Criticità e ostacoli: frammentazione della reportistica e integrazione con i sistemi legacy 

Tra i problemi che il Sales e il Marketing si trovano oggi ad affrontare, molti sono causati dalla moltiplicazione delle fonti e degli strumenti di lavoro utilizzati, che produce a sua volta un’esplosione della reportistica. Questa frammentazione ostacola la possibilità di avere una visione centralizzata e completa sui flussi, impedendo una gestione fluida e senza attriti dell’experience del cliente/prospect. Per ovviare a questa situazione, un sistema di gestione clienti basato su CRM Analytics può rappresentare la soluzione ottimale.

Esiste un’ulteriore criticità che deve essere affrontata in fase di progettazione: le applicazioni di CRM Analytics devono essere perfettamente integrate con i sistemi esistenti. Il rischio, altrimenti, è di sotto-utilizzare o usare in modo parziale e scorretto i dati raccolti. 

Per superare queste criticità, è importante affidarsi a consulenti specializzati che sappiano come introdurre in azienda non solo gli strumenti giusti, ma anche una solida cultura del dato.

CRM Analytics per un approccio “sales” data-driven

Integrare CRM Analytics nell’infrastruttura tecnologica di un’azienda significa sposare un approccio propriamente data-driven, con conseguenze dirette sia sul consumatore finale, sia sulla forza vendita. Un sistema di questo tipo ha, infatti, un impatto duplice:

  1. consente di impiegare i dati dei clienti per prevederne il comportamento e instaurare con loro relazioni più significative;
  2. supporta concretamente i sales nelle loro trattative, aiutandoli a raggiungere i loro obiettivi e a monitorare le pipe line in tempo reale.

Se proviamo a scendere ancora più nel dettaglio, vedremo come l’adozione di soluzioni CRM Analytics va incontro a esigenze specifiche di CMO, marketer e team di vendita in quanto permette di:

  • disporre di dati previsionali di campagne che stanno per essere attivate;
  • sviluppare strumenti di reporting e analisi utili, sia alla direzione, sia ai singoli sales;
  • realizzare una strategia data-driven per rendere più efficiente la gestione dei clienti. 

CRM Analytics e soddisfazione del consumatore

Può sembrare un’ovvietà eppure, ogni tanto, è utile ribadirlo: la soddisfazione del consumatore dipende dalla capacità dell’azienda di stabilire e mantenere relazioni a lungo termine. A parte un innegabile risparmio di risorse – conquistare un nuovo cliente costa molto di più che mantenerne uno già acquisito – un cliente fidelizzato ha buone probabilità di dimostrarsi aperto a iniziative di cross selling e upselling. Inoltre, le buone pratiche messe in atto per rafforzare le relazioni esistenti possono essere efficacemente utilizzate anche in un’ottica di new business. 

In sostanza, una relazione positiva con i clienti garantisce migliori risultati nel presente e nell’immediato futuro e, come abbiamo visto, un contributo decisivo arriva proprio dai CRM Analytics.

marketing e sales analytics

 

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