Nelle reti di distribuzione fisica, le prestazioni di vendita non si basano più solo sull'istinto o sull'esperienza: dipendono sempre più dalla qualità dei dati disponibili. In un momento in cui gli strumenti di intelligenza artificiale e di automazione vengono integrati nei reparti di vendita, sorge la domanda: i dati sono sufficientemente affidabili, coerenti e strutturati per alimentare questi strumenti?
Costruire una strategia di dati efficace significa porre le basi per una gestione più intelligente, reattiva e accurata. Ecco i passaggi chiave per raggiungere questo obiettivo, in particolare per le forze di vendita mobili che operano sul campo.
I dati validi non sono tanti, ma utili. Devono essere :
È controproducente raccogliere informazioni troppo vaghe o raramente utilizzate (come commenti che non possono essere analizzati o facciate che non vengono mai rilette). Al contrario, pochi indicatori ben scelti possono essere sufficienti per generare una gestione efficace.
Una strategia di dati commerciali si basa su tre principi fondamentali:
Non ha senso moltiplicare i campi da compilare se i dati non vengono né letti né utilizzati. La sfida consiste nel definire, di concerto con i team sul campo e in sede, gli indicatori che hanno un impatto reale:
Questi dati devono riflettere gli obiettivi del team di vendita e quelli della direzione (copertura del territorio, crescita regionale, esecuzione operativa, ecc.)
Se siete distributori di supermercati e non sapete da dove cominciare, ecco i 5 punti chiave che dovete analizzare in via prioritaria.
I dati non standardizzati non hanno valore. Se ogni venditore utilizza termini, formati o unità di misura propri, l'analisi diventa impossibile. È quindi essenziale :
In qualità di garante dei dati, spetta a voi definire le dichiarazioni che il vostro personale di vendita utilizzerà sul campo. Non sono loro a dover scegliere quali dati raccogliere o come strutturarli. Il vostro ruolo è quello di fornire loro gli strumenti giusti per garantire che i dati raccolti siano uniformi, affidabili e in linea con le esigenze dell'azienda. Questa standardizzazione controllata è essenziale per sfruttare appieno il potenziale dei dati provenienti dal campo.
L'uniformità coinvolge anche le persone. Il personale di vendita deve capire perché è necessario questo rigore. Mostrare loro esempi concreti in cui dati errati hanno distorto un'analisi o rallentato una decisione può convincerli più efficacemente di un semplice richiamo teorico.
Finché i dati sono sparsi tra Excel, documenti cartacei, appunti personali o applicazioni aziendali non collegate, è impossibile trarne conclusioni affidabili. Centralizzare i dati su un'unica piattaforma significa poter :
Un database centralizzato consente di accedere in tempo reale ai dati provenienti dal campo. Un responsabile delle vendite può monitorare la copertura delle visite settimanali, rilevare un tasso di rottura anomalo in una regione o reagire rapidamente alla sottoesecuzione di una campagna nazionale.
Per garantire l'affidabilità dei dati a lungo termine, è necessario definire :
A questo proposito, si veda anche questo articolo esterno sulla strategia di governance dei dati.
I moderni strumenti consentono di integrare controlli di qualità automatizzati:
I dati ben strutturati possono essere utilizzati per :
L'intelligenza artificiale non può fare nulla senza dati affidabili. Può accelerare l'analisi, identificare correlazioni, fare previsioni... ma solo se si basa su una base coerente.
Prima di acquistare un crm basato sull'intelligenza artificiale o su strumenti predittivi, è necessario assicurarsi che :
Costruire una strategia dei dati efficace non significa aggiungere strati di complessità. Al contrario, significa semplificare, strutturare e rendere più affidabile il modo in cui i team raccolgono, condividono e sfruttano le informazioni dal campo.
Questo lavoro fondamentale è il prerequisito per qualsiasi trasformazione più ambiziosa. L'automazione, l'intelligenza artificiale, i cruscotti in tempo reale... saranno efficaci solo se la materia prima - i dati - sarà solida.
Per un reparto vendite che gestisce una rete indiretta, con una forza vendita dispersa sul campo, questa strategia di dati non è più un'opzione: è una leva per guidare, allineare e migliorare le prestazioni.
