Analisi dei dati nelle PMI: valore e modalità

L’analisi dei dati è, oggi, un’attività fondamentale per qualsiasi tipo di azienda. Non parliamo solo di multinazionali, ma anche delle piccole e medie imprese che vogliono aumentare la competitività e rispondere prontamente alle esigenze e ai bisogni dei consumatori. Ne parliamo in questa guida.

Analisi dei dati per le PMI

L’utilizzo quotidiano delle nuove tecnologie genera una quantità di dati enorme e in continua crescita. Dati che, se ben utilizzati dalle aziende, possono evidenziare aree di miglioramento, criticità, nonché far ottenere vere e proprie previsioni sul futuro.

Le decisioni di business non possono più basarsi sull’intuito o sulle convinzioni personali. I dati, oggi, offrono accesso a una serie di informazioni capaci di cambiare completamente l’andamento del business, decretandone il successo o il fallimento.

Quello della data analysis è un approccio basato sui dati che supporta una vasta gamma di settori, a partire da quello produttivo, passando per la logistica, fino al marketing e alle vendite. Analizzare i dati è un’attività che va intrapresa anche da parte delle PMI, in ottica di crescita e miglioramento dei processi.

A seconda dell’ambito di applicazione e delle dimensioni dell’azienda, vengono utilizzati strumenti diversi. In particolare, vedremo come le PMI possono sfruttare gestionali creati ad hoc per raccogliere, organizzare e interpretare dati su clienti e comportamenti d’acquisto.

Cos’è l’analisi dei dati aziendali e principali metodologie

Ma facciamo un passo indietro e cerchiamo di capire innanzitutto cosa si intende con il temine data analysis.

L’analisi dei dati è il processo volto a esaminare, pulire, trasformare e interpretare dati al fine di trarne informazioni significative, identificare modelli, tendenze o relazioni e prendere decisioni informate.

Possiamo distinguere 4 principali tipi di analisi dei dati:

• Analisi descrittiva: è l’uso più frequente dei dati che si basa sull’analisi di ciò che è successo in passato per prendere decisioni più consapevoli in futuro;
• Analisi diagnostica: possiamo dire che si tratta di uno step successivo alla prima fase, in cui non ci si sofferma soltanto ad analizzare ciò che è successo, ma si approfondisce anche la causa scatenante;
• Analisi predittiva: com’è facile intuire, è l’analisi che prova ad anticipare e prevedere cosa potrà succedere in futuro, per esempio per ottenere previsioni di vendita, pianificare campagne di marketing oppure qualificare i lead.
• Analisi prescrittiva: una volta definito cosa potrà succedere in futuro, è anche possibile definire le possibili azioni da mettere in atto per ottenere i risultati migliori.

Campi di applicazione della data analisys nelle PMI

Con la data analysis, dunque, matematica, statistica e logica vengono applicate al business aziendale per offrire risposte mirate e data-driven, e per fare scelte più consapevoli. In sostanza, l’analisi dei dati viene utilizzata per ottimizzare il decision making aziendale.

L’analisi dei dati non è certamente una prerogativa delle grandi aziende.

Gli ambiti applicativi sono numerosi e i dati vengono raccolti e analizzati per diversi scopi.

Vediamo qualche esempio.

• Nel settore manifatturiero: nel contesto dell’industria 4.0 i dati offrono informazioni sui processi produttivi con lo scopo di aumentare l’efficienza operativa, ma anche prevedere eventuali malfunzionamenti e manutenzioni necessarie.
• Nella finanza: i dati vengono utilizzati per valutare la salute finanziaria di un’azienda, per la previsione dei flussi di cassa e per la gestione dei bilanci.
• Nella logistica: le aziende utilizzano dati storici e in tempo reale per ottimizzare le rotte di consegna, ridurre i costi di stoccaggio, prevenire interruzioni nella catena di approvvigionamento e migliorare la visibilità e il tracciamento delle merci.
• Nel marketing: i dati offrono informazioni preziose per individuare tendenze, identificare il target e valutare l’efficienza delle strategie portate avanti fino a quel momento.
• Nelle vendite: i dati consentono di monitorare le attività commerciali, individuare opportunità e avere una previsione dei ricavi.

L’analisi dei dati per il settore marketing & sales

Oggi un buon prodotto non è in grado, da solo, di portare al successo un brand: che si tratti di grandi aziende, startup o PMI.

I consumatori hanno cambiato abitudini e comportamenti d’acquisto. Per rispondere alle loro esigenze, le aziende devono analizzare in modo approfondito quali siano i bisogni dei potenziali clienti, nonché i loro problemi, per mettere a disposizione prodotti e servizi che siano in grado di rispondere ad una precisa domanda.

È proprio in questo contesto che l’analisi dei dati offre la possibilità di estrapolare informazioni chiave per superare la concorrenza e ampliare il bacino di clienti o, ancor più, fidelizzare quelli già acquisiti.

Ecco che la data analysis viene sfruttata, in campo marketing&sales, in diversi modi.

1. Segmentazione dei clienti

Per offrire prodotti o servizi che rispondano alle esigenze dei consumatori è necessario, in primo luogo, avere una chiara idea di chi siano questi ultimi e di quali siano i loro comportamenti, le abitudini di acquisto, ma anche le interazioni avvenute tra loro e l’azienda.

L’analisi dei dati permette di conoscere i modelli di acquisto dei clienti, ad esempio quali prodotti acquistano, con quale frequenza e in quali quantità. Inoltre, consente di ottenere informazioni su reddito, età o posizione geografica per segmentare i consumatori in base a caratteristiche comuni.

2. Gestione dei lead

I potenziali clienti devono essere accompagnati verso la conversione. Ciò significa che il reparto marketing e quello sales devono comunicare in modo efficace e collaborare perché ciò accada.

La gestione dei lead può essere facilitata dall’analisi dei dati per identificare lead di alta qualità e massimizzare le opportunità di conversione. Soprattutto, è possibile seguire il cliente lungo tutto il processo d’acquisto per determinare i momenti giusti in cui compiere azioni chiave, per esempio il passaggio del lead al reparto sales.

3. Monitoraggio delle campagne

Avviare campagne marketing senza impostare obiettivi chiari o conoscerne i risultati è inutile. Grazie ai dati che abbiamo a disposizione, possiamo valutare l’efficacia delle strategie messe in atto fino a un dato momento, attraverso metriche chiave come il tasso di conversione, il ROI e il costo per acquisire un cliente.

Non solo, l’analisi dei dati sui clienti consente anche di personalizzare le campagne di marketing, migliorando l’efficacia e la rilevanza delle offerte.

4. Pianificazione e previsione delle vendite

Grazie all’analisi dei dati è possibile sviluppare modelli di previsione delle vendite, ma anche impostare obiettivi misurabili e pianificare strategie di vendita per raggiungerli.

Per iniziare il processo di pianificazione e previsione delle vendite, è fondamentale raccogliere dati storici sulle vendite dell’azienda (vendite, dettagli sugli articoli venduti, prezzi e canali di distribuzione) ed estrapolarne informazioni come tendenze e cicli di vita del prodotto.

Analisi dei dati per PMI: quali strumenti utilizzare

Alcune tipologie di analisi tra quelle che abbiamo appena elencato non vengono ancora condotte da molte aziende.

Al di là di quelle che sono le tipologie, è anche importante riflettere sugli obiettivi che si intendono raggiungere grazie all’analisi dei dati e al settore in cui questi devono essere raccolti e analizzati.

A partire dall’impostazione degli obiettivi (cosa si intende misurare e quali sono le indicazioni che si vogliono ottenere dall’analisi dei dati) è anche possibile indirizzarsi verso lo strumento più adatto al tipo di analisi da intraprendere.

Con l’evoluzione delle nuove tecnologie, oggi le aziende si servono sempre più spesso di software di Customer Relationship Management: si tratta di gestionali che permettono di raccogliere, organizzare e visualizzare dati su clienti e processi di vendita.

In particolare, TeamSystem ha sviluppato CRM in Cloud, un software gestionale per la gestione dei clienti e dei processi di vendita, cucito appositamente sulle esigenze delle PMI

Grazie alla sua interfaccia intuitiva, CRM in Cloud rende semplice e veloce raccolta e interpretazione di diversi tipi di dati, in particolare:

• Dati relativi ai clienti, inclusi dettagli di contatto, storico degli acquisti, interazioni passate e preferenze;
• Dati relativi ai lead, inclusi i dati demografici, i dettagli di contatto e le fonti di acquisizione;
• Dati relativi alle campagne di marketing, che permettono di esaminare conversioni, interazioni e altre metriche chiave, raccolti in report graficati e di immediata lettura;
• Dati relativi al sentiment, per monitorare e comprendere i sentimenti e le opinioni dei clienti, per poter intervenire tempestivamente in caso di necessità, migliorare la propria offerta e prendere decisioni informate basate sul feedback del cliente.
• Pipeline di vendita per monitorare il progresso, le interazioni e le opportunità di vendita.

Grazie a strumenti preziosi come CRM in Cloud anche le PMI possono prendere decisioni data-driven, conoscere al meglio i propri clienti, anticiparne tendenze e necessità e migliorare i processi della rete vendita.

Il tutto con un unico strumento, accessibile in qualunque momento e da qualunque dispositivo, per avere sempre il controllo sul proprio business, con il minimo sforzo.