Il marketing e le vendite sono aree cruciali per il successo di qualsiasi azienda. Con la crescente disponibilità di dati e l’evoluzione delle tecnologie, le opportunità per migliorare le performance in queste funzioni sono più grandi che mai. Adottare un approccio smart attraverso l’utilizzo di dati, analitycs e intelligenza artificiale (AI) diventa sempre più fondamentale per ottenere successo sul mercato.
Qualche giorno fa ho partecipato al convegno dell’Osservatorio Big Data & Business Analitycs del Politecnico di Milano, che quest’anno aveva come focus “Data Culture & Generative AI: verso una nuova data experience. Tra i diversi input e stimoli interessanti emersi, mi ha colpito in particolare l’affermazione che “i sistemi di generative AI come ChatGPT ci consentono di dialogare con maggiore facilità con i dati“.
Inoltre, sempre dai risultati della ricerca dell’Osservatorio, emerge una importante area di miglioramento per le PMI sugli Advanced Analytics, con particolare riguardo alla adozione di strumenti di data visualtization e reporting, le sperimentazioni nell’analisi predittiva e nella totale mancanza, in molti casi, di figure dedicate anche solo parzialmente all’analisi dei dati.
Dati, analitycs, machine learning e intelligenza artificiale possono trasformare il modo in cui gli utenti di business, del marketing e delle vendite dialogano con i dati sfruttando queste nuove tecnologie con l’obiettivo di migliorare l’efficienza, aumentare la precisione delle previsioni e personalizzare l’interazione con i clienti. Questo dialogo con i dati può essere applicato a varie aree chiave, tra cui la previsione delle vendite, l’ottimizzazione dei processi di vendita, l’analisi delle performance, la segmentazione dei clienti, l’ottimizzazione del pricing e il revenue management.
Sales Forecast col machine learning e l’ai
La previsione delle vendite è una parte essenziale del processo decisionale non solo per l’area Vendite ma per l’intera Supply Chain. L’uso di strumenti avanzati di analisi dei dati e algoritmi di machine learning consente di inserire nei modelli previsionali tutta una serie di dati – come ad esempio dati storici, trend di settore, informazioni sul comportamento di acquisto, etc -per prevedere con maggiore precisione la domanda e ottimizzare le risorse, riducendo al contempo i costi di gestione degli stock.
Fare un forecast delle vendite utilizzando algoritmi di machine learning e ai non riguarda solo volumi attesi e prezzi ma può coinvolgere aspetti più ampi relativi al ciclo di vita del cliente, di cui ho parlato in questo post sul CLV, tra cui la previsione della vita residua del cliente e la previsione dei margini futuri.
Sales Performance e processi interni
Grazie al dialogo smart con i dati, le aziende possono monitorare da vicino le performance dei propri team di vendita. L’analisi dei dati può rivelare tendenze, metriche chiave e aree di miglioramento. Questo consente di fornire feedback mirato ai venditori, identificare i fattori chiave che guidano l’eccellenza nella vendita e sviluppare strategie per migliorare le performance complessive.
In diverse esperienze di progetti con clienti ho osservato che le aziende che utilizzano l’analisi dei dati per identificare i loro migliori venditori e le pratiche che li rendevano tali – ne ho accennato in questo post – hanno scoperto che alcuni venditori avevano un tasso di conversione significativamente più alto grazie a un approccio personalizzato basato su dati. Andare a fondo sui driver di tali performance è stato il primo passo per implementare queste best practice in tutta l’azienda, fornendo formazione specifica ai venditori. Il risultato è stato un aumento delle performance complessive e un aumento dei ricavi.
Anche i processi interni possono beneficiare di un approccio smart ai dati. I processi di vendita possono spesso essere complessi e soggetti a inefficienze. L’analisi dei dati può aiutare a identificare i punti critici che possono essere rivisti e ottimizzati. L’integrazione di dati e AI nelle operazioni di vendita può migliorare la gestione dei lead, l’automazione delle attività di routine e l’allocazione dei compiti ai membri del team.
È il caso ad esempio di un’azienda B2B che opera nel settore agro, dove è stato implementato un sistema basato su PowerBI per monitorare il flusso dei lead e identificare le fasi in cui questi tendevano a bloccarsi. L’analisi dei dati ha evidenziato che un elevato numero di lead si perdeva durante il follow-up post-incontro. Grazie a questa scoperta, è stato raffinato il processo di follow-up, fornendo ai venditori strumenti specifici per migliorare il coinvolgimento con i potenziali clienti.
Customer Segmentation e Targetizzazione
È noto come l’analisi dei dati consenta alle aziende di suddividere i clienti in segmenti basati su comportamenti, preferenze e caratteristiche demografiche. Per chi opera già nel mondo digitale questo è fondamentale per creare messaggi di marketing mirati e offerte personalizzate che aumentano l’engagement dei clienti e le conversioni.
Ma la stessa cosa è applicabile anche nei business più tradizionali. Il dialogo con i dati relativi al comportamento di acquisto, di cui ho parlato in questo post, consente di creare modelli di segmentazione utili ad estrarre valore.
Revenue Management e Pricing Strategy
L’AI può essere utilizzata per determinare il prezzo ottimale per i prodotti e i servizi. L’analisi dei dati sui prezzi, la concorrenza e la domanda dei clienti consente di regolare i prezzi in tempo reale per massimizzare i ricavi. Anche in questo caso, chi opera nel mondo digitale – si pensi ad esempio al travel e all’hospitality – ha adottato da tempo strategie di prezzo dinamico basate su dati in tempo reale.
Ma anche molti settori tradizionali, come il retail fisico, hanno avviato l’implementazione di strategie di revenue management che utilizzano dati qualitativi e quantitativi – trendi di settore e di mercato, andamento dei prezzi, customer data, etc – che applicati a modelli di previsione della domanda e della relativa elasticità del prezzo rispetto ad essa, consentono agli algoritmi di simulare differenti scenari, verificare l’impatto su revenues e sulle quote di mercato e identificare le metriche da utilizzare per il processo decisionale.
Non è mai troppo tardi per iniziare
L’adozione di un approccio smart basato su dati, analitycs e intelligenza artificiale può portare a risultati straordinari nel marketing e nelle vendite. Le aziende che sfruttano appieno il potenziale dei dati sono in grado di prendere decisioni più informate, migliorare l’efficienza delle operazioni e offrire un’esperienza più personalizzata ai clienti. La chiave è riconoscere il valore dei dati e implementare le giuste strategie per massimizzarne l’utilizzo. Con il potere dei dati, il successo di mercato diventa più accessibile che mai.
Cerco di portare la cultura dei dati alle organizzazioni che desiderano potenziare competenze e processi decisionali basati sui di essi. Se siete interessati a esplorare questa opportunità e saperne di più contattatemi.
Massimo Ghetti - ®2025 