Strategia dati e CRM per aziende B2B: la guida

Tutti concordano che i dati e i sistemi CRM (sistemi di customer relationship management) sono importanti per la gestione aziendale. Ma solo poche aziende B2B applicano questa consapevolezza nella pratica e seguono una strategia dei dati mirata.

Fa paura: una pubblicazione della Harvard Business Review (2018) sul tema della "crescita dei dati" mostra che circa il 60% dei decisori punta con decisione sugli investimenti in analisi dei dati. Quello che a prima vista suona bene significa, al contrario, che ben il 40% presta poca o nessuna attenzione al tema dei big data e dell'analisi dei dati.

Quando si parla dei patrimoni di dati nel B2B e della loro qualità secondo il giudizio degli imprenditori B2B, è giusto parlare di crisi. Uno studio recente di CapGemini, per esempio, mostra che solo il 27% dei manager è soddisfatto della qualità dei dati e solo il 20% si fida dei propri dati (CapGemini Research Institute, 2021). È pericoloso in un contesto in cui i dati sono la base del successo. La qualità dei dati avrà un'influenza decisiva sul successo dell'azienda in futuro.

Una scarsa qualità dei dati frena l'ottimizzazione dei processi, l'automazione e le trasformazioni digitali, e spesso porta a lavoro extra inutile. Nell'era digitale, in cui i dati vengono generati in grandi quantità, è cruciale usare metodi efficaci per gestirli. Anche le tecnologie più avanzate, come il machine learning, sono inutili se si basano su dati sbagliati. Per questo è essenziale migliorare prima la qualità della base dati.

In questo articolo ti mostriamo quali informazioni dovresti raccogliere per la tua base dati per rafforzare la fedeltà dei clienti e spingere i clienti potenziali all'acquisto. Per farlo puoi usare sistemi CRM come Hubspot.

Introduzione alla strategia dei dati

L'importanza fondamentale di dati di qualità

I dati di qualità sono le fondamenta su cui poggia l'azienda. Determinano la relazione con i clienti, il numero di clienti e l'efficacia dei sistemi di marketing automation utilizzati (per esempio Hubspot). Può essere faticoso confrontarsi con lunghe tabelle e dati statistici, ma pochi dati, confrontati regolarmente, bastano per una strategia di business e di marketing solida.

Pochi punti dati non significa poco effetto. Significa: gli stessi numeri, ogni settimana, nello stesso formato. Quali esattamente, te lo mostro più avanti nella review settimanale.

Definire e distinguere la strategia dei dati

Una strategia dei dati è un piano di processo formulato e mirato che permette a un'azienda di ricavare conoscenza dai dati. Questo piano serve da roadmap per usare l'analisi dei dati per ottimizzare il business esistente ed eventualmente sviluppare nuove opportunità di business. Va distinta dalla strategia digitale, che punta a digitalizzare e ad aprire nuovi canali digitali, mentre la strategia dei dati punta all'uso dei dati orientato al profitto.

Aspetti chiave della strategia dei dati

Obiettivi e condizioni quadro

Il disegno della strategia dei dati fissa obiettivi chiari, tempistiche comprese. Include l'impiego previsto delle risorse e le condizioni quadro necessarie, come i requisiti tecnici e legali (protezione dei dati, sicurezza dei dati) per raggiungere gli obiettivi. Si verifica anche se i collaboratori attuali hanno le capacità e le qualifiche necessarie o se servono misure di formazione.

Evitare raccolte di dati irrilevanti

Una strategia dei dati ben pensata aiuta a non concentrarsi su raccolte di dati irrilevanti e a puntare invece sui progetti che fanno avanzare l'azienda. Questo previene la frustrazione e assicura che solo i dati rilevanti sostengano la crescita del business.

I tre pilastri della strategia dei dati

La tua strategia dovrebbe basarsi sui seguenti dati:

1. Definizione delle responsabilità: se non è chiaramente definito chi è responsabile di quali dati e in che misura, alla fine non se ne occuperà nessuno. Non si tratta solo di raccogliere e analizzare i dati giusti, ma anche di stabilire chi risponde dell'igiene dei dati e della protezione dei dati.
2. Qualità prima della quantità: le semplici masse di dati non ti portano da nessuna parte. Per una strategia dei dati sostenibile serve una suddivisione chiara che renda i tuoi dati utilizzabili. Per farlo devi tenere presente la customer journey e definire esattamente quali dati raccogliere in ogni fase.
3. Attualità: con ogni azione cambiano anche i dati dei clienti. Devi tenerlo d'occhio, perché solo dati aggiornati garantiscono una base decisionale solida. Qui la costanza è la caratteristica più importante per sviluppare una strategia di lungo periodo con il tuo data audit.

Naturalmente puoi usare numerosi tool per raccogliere e valutare i dati. Per il customer relationship management nel B2B sono utili sistemi CRM come Hubspot.

Il modello dati minimo: 3 famiglie di metriche invece di infiniti campi obbligatori

La maggior parte dei progetti CRM non fallisce per il tool. Fallisce sulla domanda: a cosa deve rispondere davvero il sistema? La risposta più netta che conosco viene da Jacco van der Kooij nella SaaS Sales Method: un CRM deve fornire esattamente 3 famiglie di metriche. Volume, tassi di conversione lungo la customer journey e tempo tra i passaggi.

Volume significa: quanti contatti, meeting e opportunità entrano ogni settimana? Conversione significa: quanto di tutto questo arriva al passo successivo, dalla prima risposta al rinnovo del contratto? Tempo significa: quanto aspetta un deal tra 2 passaggi? Van der Kooij sottolinea che è il tempo di attesa tra i passaggi a guidare il ciclo di vendita, non l'attività in sé.

Dietro c'è la sua frase chiave: il fatturato non è la somma dei deal ma il prodotto dei tassi di conversione. Se il tuo CRM non sa rispondere a queste 3 famiglie, stai raccogliendo campi invece di conoscenza. Ogni campo obbligatorio in più è esattamente quella pila di dati irrilevanti da cui mettevamo in guardia sopra.

Aggiunge un avvertimento: una sola metodologia deve coprire marketing, vendite e customer success. Se il marketing misura i lead, le vendite misurano le chiusure e il customer success misura i ticket, ognuno con la propria logica, la customer journey si strappa nei passaggi di mano. È esattamente lì che spariscono dati, contesto e, alla fine, clienti.

Leading indicator: come Mark Roberge legge i dati del CRM

Mark Roberge, primo responsabile vendite di Hubspot, fa un passo in più in The Science of Scaling. La sua disciplina: usare i dati del proprio CRM per definire un unico momento d'uso misurabile che segnala il successo del cliente. Poi validare quell'indicatore rispetto alla retention.

Il suo esempio svolto: i clienti che raggiungevano il momento definito restavano al 93%. Quelli che lo mancavano, solo al 39%. Solo quel divario dimostra che l'indicatore vale qualcosa. Per contesto: Roberge lavora con aziende di esempio costruite, prese dal mondo SaaS americano. I numeri sono un'illustrazione, non uno studio. Ma il metodo dietro puoi applicarlo ai tuoi dati già questa settimana.

Il secondo punto di Roberge è la governance nella pratica. Chiede un change log per l'ICP, l'ideal customer profile, o semplicemente il profilo del tuo cliente target. Ogni modifica è datata, motivata e visibile al board. Suona burocratico. È esattamente la responsabilità, la qualità e l'attualità dei 3 pilastri di sopra, condensate in un unico documento.

Quali numeri vanno nella tua review settimanale?

Da 5 a 7 numeri, ogni lunedì, sempre gli stessi. Misurati su opportunità e fatturato, non su clic e tassi di apertura. Se ti servono più numeri per spiegare lo stato della tua pipeline, stai misurando quelli sbagliati.

Una pratica collaudata è una scorecard del lunedì con formato fisso: nuove opportunità qualificate della settimana, conversione per stage, tempo di attesa per stage, copertura della pipeline rispetto al target trimestrale, fatturato vinto e perso. Più 1 leading indicator per la salute dei clienti, come descrive Roberge qui sopra. È il modello dati minimo, condensato in un ritmo settimanale.

Due euristiche aiutano nella scelta. Prima: misura le risposte invece dei tassi di apertura. Tutto ciò che il destinatario non fa attivamente è rumore. Seconda: pianifica una copertura della pipeline ben sopra il target, perché una parte di ogni pipeline muore sempre. Da dove arrivano questi dati in modo pulito lo spiego nel mio articolo sui dati dei clienti nelle vendite B2B.

Fatti aiutare da un esperto

Più i tuoi volumi di dati sono estesi e complessi, più conviene portare a bordo un esperto a questo punto. Non significa che devi assumere un data analyst. Basta qualcuno per il setup iniziale, per evitare gli errori di marketing automation, soprattutto se l'azienda non ha le competenze adatte.

Un MarTech stack (marketing technology stack) comprende tutte le tecnologie, come tool, CRM e sistemi IT, che un'azienda o il suo reparto marketing usa per gestire, eseguire, misurare e ottimizzare le azioni di marketing, e può servire da ottima base dati.

Cosa cambia con gli agenti AI?

Niente nella logica, tutto nella leva. Gli agenti AI, cioè software che gestiscono da soli ricerca, enrichment o primo outreach, possono lavorare solo sui dati che riescono a leggere. La tua strategia dei dati diventa il layer di contesto di ogni automazione.

Un agente che fa ricerca sugli account o scrive bozze di email è esattamente buono quanto il CRM che ha sotto. Garbage in, garbage out. Se manca il campo con la soluzione attuale del cliente, l'agente inventa un'ipotesi plausibile. Se l'ICP non è documentato, scrive a tutti. I dati cattivi non migliorano con l'AI, diventano solo visibili più in fretta.

Per questo il lavoro sulle 3 famiglie di metriche e sul change log ripaga due volte. Gli umani perdonano i buchi nei dati perché li riempiono nella loro testa. Gli agenti no. Altre note da operatore su questo stack le trovi nell'hub marketing e sales automation.

Conclusione

Una strategia dei dati efficace è la spina dorsale di ogni azienda orientata al futuro. Permette di estrarre conoscenza preziosa dai dati e di dare fondamento alle decisioni di business.

Fissando obiettivi chiari, definendo le responsabilità e garantendo qualità e attualità dei dati, le aziende possono usare al meglio le proprie risorse, evitare raccolte di dati inefficienti e sfruttare tutto il potenziale del proprio marketing.

Il supporto di un esperto può aiutare a impostare e ottimizzare questo processo in modo efficace. Esistono però anche numerosi tool, come Hubspot, che si occupano dei processi di automazione e ti aiutano in compiti come il CRM.