Per molti anni in Italia il CRM (customer relationship management) è stato visto come un semplice registro digitale statico dove inserire dati relativi ai clienti: nomi, contatti e poche altre informazioni. Negli ultimi anni, però, anche grazie al progresso tecnologico i CRM si sono evoluti in senso dinamico e molti software consentono l'integrazione con le attività di marketing, il monitoraggio delle pipeline, l'assistenza post-vendita e anche reportistica avanzata.
In questo articolo ci occuperemo in particolare di analizzare come il reporting avanzato del proprio software CRM, anche grazie all'intelligenza artificiale, possa consentire alle aziende un'ottimizzazione delle proprie strategie di marketing ed essere un ausilio per le decisioni future.
Il reporting è uno strumento del CRM che consiste nel raccogliere ed analizzare dati del proprio software di customer relationship management. Si tratta di un processo che consente alle aziende di avere un quadro della situazione rispetto all'andamento delle proprie vendite e strategie di marketing e alle proprie interazioni con clienti attuali e potenziali.
La reportistica CRM avanzata fornisce informazioni dettagliate che consentono di prendere decisioni informate, correggere se necessario le proprie strategie e migliorare le prestazioni del proprio team di vendita. L'analisi della reportistica CRM può consentire anche di monitorare la soddisfazione dei propri utenti e di migliorare le relazioni con i clienti.
Il termine "data-driven" è traducibile in italiano come "guidato dai dati" e si riferisce al fatto che le decisioni e le strategie di un'azienda non vengano guidate da semplici intuizioni e supposizioni ma da dati oggettivi e misurabili. Tramite un software CRM, le aziende possono raccogliere, tra gli altri, dati sulle interazioni con i clienti, sui loro comportamenti, sulle pipeline che hanno portato a una vendita e anche sulle reazioni post-vendita.
Le decisioni data-driven possono riguardare differenti soggetti e settori aziendali. Innanzitutto, il team di vendita e gli addetti al marketing possono utilizzarle per modificare strategie, ottimizzare le campagne in modo che siano più produttive, producano maggiori conversioni e cercare di aumentare la soddisfazione del cliente. Tali dati possono anche ispirare l'azienda nella creazione di nuovi prodotti o servizi e nella modifica di quelli già esistenti. I report possono anche costituire un'indicazione per il servizio clienti, per la gestione delle relazioni con gli stessi e per ottimizzare i processi di vendita.
La piattaforma all-in-one Bitrix24 offre strumenti avanzati e gratuiti di reportistica. Le funzionalità non si limitano al CRM reporting, ma permettono di ricevere dati sui lead, sui processi di vendita, sulle fatture, sul lavoro del team e su molte altre attività. Avrai a disposizione anche statistiche e strumenti di analisi avanzata dei report che utilizzano l'intelligenza artificiale e che ti consentiranno di prendere decisioni basate sui dati. Potrai anche monitorare il lavoro di ogni membro del team e analizzarne la produttività. Inoltre, all'interno del software è presente CoPilot, l'assistente virtuale basato su IA, che può assistere i membri del team in ogni momento.
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Inizia ora gratuitamenteÈ bene individuare le principali differenze tra un sistema CRM con funzionalità base di reportistica rispetto a uno con funzionalità avanzate. Nel primo caso, si potrà contare su report e misurazione delle attività, dati limitati a un unico reparto (ad esempio, quello delle vendite), volume delle attività, ricavi totali.
Se si utilizza un CRM con reportistica avanzata, si avranno a disposizione rapporti e analisi che vanno invece in profondità, capaci di incrociare dati interni ed esterni, di avere indicazioni precise sul ROI per lead e una diagnostica con capacità predittiva. Per prendere decisioni guidate dai dati, usare piattaforme CRM con reportistica avanzata è dunque imprescindibile.
Si definiscono KPI, acronimo per Key Performance Indicator, in italiano indicatori chiave delle prestazioni, delle metriche che siano allo stesso tempo quantificabili e misurabili e che un'azienda può usare per valutare la propria produttività, l'efficacia delle proprie campagne di marketing e il raggiungimento dei propri obiettivi.
Il termine "key indicator" non è dunque scelto a caso: si tratta proprio di numeri chiave per un'azienda che voglia misurare andamento e prestazioni della propria attività. Un KPI per essere efficace dovrebbe essere SMART, acronimo per Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound. In altre parole, deve essere:
Le decisioni data-driven si concentrano quindi proprio sugli indicatori chiave delle prestazioni.
In passato è capitato spesso in molte aziende che il reparto di vendita e quello addetto al marketing abbiano operato in conflitto, o nel migliore dei casi non in sintonia. In un contesto di decisioni guidate dai dati e che può contare su strumenti avanzati di reportistica, i due reparti si dovrebbero invece allineare dal punto di vista strategico. Questo significa che dovrebbero utilizzare un linguaggio comune e condividere gli stessi dati. Questo potrà consentire un aumento dei tassi di conversione, una migliore allocazione del budget e, in ultima analisi, una maggiore efficienza di entrambi i reparti.
Le tecniche per l'analisi dei dati si possono dividere in più fasi:
Naturalmente, tali fasi devono essere supportate da adeguati strumenti tecnologici, vale a dire CRM con reportistica avanzata.
Nell'ambito dell'informatica e della tecnologia delle informazioni è da lungo tempo usata l'espressione "Garbage in, Garbage out" (abbreviata con GIGO). Il suo significato è semplice e letteralmente si può tradurre con "se inserisci spazzatura, uscirà fuori spazzatura". Applicando la metafora al reporting sui dati, si può dire che se i dati raccolti sono inaccurati, anche le successive analisi lo saranno perché partono da informazioni errate.
Alcuni suggerimenti per evitare la raccolta di dati inaccurati riguardano la previsione di campi obbligatori nei form di raccolta, la validazione degli stessi, l'utilizzo di servizi che controllino in tempo reale le informazioni immesse e che le aggiornino automaticamente.
Una volta realizzato il presupposto di avere a disposizione dati "puliti" e accurati, vanno trasformati in insight facili da visualizzare e analizzare. Con il termine business intelligence ci si riferisce a una serie di processi tecnologici capaci di raccogliere, gestire e analizzare dati per ricavarne indicazioni che possano indirizzare le scelte strategiche e operative dell'azienda.
Uno strumento di business intelligence molto conosciuto è Power BI di Microsoft, ma anche altri software per il CRM reporting avanzato mettono a disposizione strumenti simili. Software come questi permettono di trasformare dati grezzi provenienti da diverse fonti in informazioni intelligibili e meglio fruibili dagli analisti.
L'IA ricopre un ruolo fondamentale nel trasformare e potenziare i report che otteniamo dai CRM. Infatti, consente di trasformare i dati raccolti in strumenti di analisi predittiva e prescrittiva. Inoltre, l'intelligenza artificiale, nella fase precedente, può anche essere un valido ausilio per il controllo della correttezza e della coerenza dei dati raccolti e della loro pulizia.
Il reporting avanzato di un sistema CRM, quando potenziato dall'intelligenza artificiale, non mostra solamente i dati storici ma si trasforma in uno strumento che può dare indicazioni per il futuro. Si parla di analisi predittiva per riferirsi a quella che usa algoritmi di IA per analizzare tendenze e pattern nei dati a disposizione per prevedere probabili esiti futuri. L'analisi predittiva con intelligenza artificiale non si limita al campo aziendale: ad esempio, si è molto parlato della sua possibile utilizzazione nel campo del contrasto dei crimini per prevedere la probabilità che chi ha commesso reati in passato possa reiterarli.
In questo specifico caso, l'analisi predittiva può dare indicazioni in termini di previsioni delle vendite, possibilità di conversione dei lead o identificazione del rischio di abbandono da parte dei clienti, ad esempio prevedendo quando potrebbero non rinnovare un servizio in abbonamento. Diversa invece è la funzione dell'analisi prescrittiva, che interviene in una fase successiva. Prende in esame gli esiti dell'analisi predittiva, li incrocia con gli obiettivi e le strategie aziendali e suggerisce le migliori azioni da intraprendere per raggiungerli.
Abbiamo già accennato all'importante ruolo che assumono nelle politiche aziendali, anche delle imprese italiane, le decisioni data-driven tramite software di business intelligence: sono scelte orientate da dati oggettivi e misurabili.
I progressi dell'intelligenza artificiale fanno sì che una decisione basata sui dati possa essere fondata su elementi ancora più accurati. Un programma di business intelligence potenziato da IA può usufruire delle tecnologie di machine learning e di natural language processing (elaborazione del linguaggio naturale) per apprendere da dati passati e dare indicazioni chiare in merito a strategie presenti e future utilizzabili dall'azienda.
Il reporting avanzato e i sistemi di CRM basati su IA possono costituire uno strumento fondamentale di crescita anche per le aziende italiane. Vista la particolare attenzione alla crescita in atto tra le aziende italiane, i manager si dovrebbero concentrare su KPI come il ciclo di vita del cliente, i tassi di abbandono, la velocità media delle pipeline di vendita e il ROI delle campagne di marketing. Un uso attento di questi strumenti può fungere da supporto anche per le PMI italiane per aumentare la produttività ed essere competitive in un mercato sempre più globalizzato e influenzato dall'innovazione tecnologica.
In Italia e in Europa, la scelta di un approccio data-driven guidato dal CRM reporting avanzato non può prescindere dalla conformità alle leggi dell'Unione Europea sulla protezione dei dati e sulla privacy. La legge di riferimento più importante rispetto alla protezione dei dati è il cosiddetto GDPR, vale a dire il Regolamento (UE) 2016/79 che tra le altre cose comporta che:
Nella scelta del proprio CRM per analisi avanzata, dunque, è particolarmente importante per le aziende italiane verificare che esso rispetti le norme sancite dal GDPR dell'Unione Europea.
Nella scelta del software per utilizzare le funzionalità di reporting avanzato, le aziende italiane dovrebbero considerare la presenza contemporanea di un solido CRM per la gestione dei contatti, della presenza di strumenti di business intelligence e della capacità di analisi predittiva garantita dall'IA. A volte il software non presenta tutte le funzionalità avanzate di reportistica collegate al CRM e per questo è importante compiere una scelta accurata.
Una piattaforma ideale che integra un ottimo CRM con funzioni avanzate di report e analisi è Bitrix24. Il software di report e analisi di Bitrix24 offre molteplici strumenti preziosi come un funnel CRM che consente una visione accurata dei processi di vendita, comprensiva dei tassi di conversione, analisi e rapporti avanzati sui lead, indicazioni sul raggiungimento degli obiettivi da parte del team di vendita. Inoltre, mette a disposizione tool per la gestione e l'automazione delle campagne di marketing, dei social media e delle newsletter. Il CRM è integrato anche con i canali aziendali, compreso il sito web che può essere creato senza codici grazie al website builder disponibile gratuitamente nella piattaforma.
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Attiva il tuo account gratuitoIl ruolo principale del reporting avanzato dei software CRM è trasformare i dati grezzi del cliente in insight facilmente leggibili e analizzabili.
Il reporting avanzato nel CRM fornisce indicazioni che consentono una migliore personalizzazione e possono anticipare le esigenze del cliente, aumentando così la sua soddisfazione.
Tra i settori italiani che possono trarre maggiore vantaggio dai report avanzati si possono citare l'e-commerce, che può beneficiare di un'accurata segmentazione del pubblico, quello manifatturiero, per l'ottimizzazione dei processi di vendita, i servizi finanziari e assicurativi che possono beneficiare dell'analisi predittiva e delle previsioni sull'abbandono del servizio da parte dei clienti.
L'analisi predittiva tramite la reportistica è resa possibile in particolare dalla tecnologia di intelligenza artificiale denominata machine learning, in grado di apprendere dai dati storici.
Le sfide principali che le imprese italiane possono affrontare adottando il reporting avanzato nel CRM aziendale riguardano qualità e integrità dei dati, resistenza culturale da parte di alcuni dirigenti aziendali e la formazione del personale affinché possa correttamente utilizzare i nuovi strumenti tecnologici.