Tendenze dei Big Data: lo stato delle vendite nel 2018

Quali sono state le principali tendenze dei big data nel 2017? Dall'intelligenza artificiale (AI) all'integrazione dei dati, ci sono stati diversi concetti e tecnologie che hanno affascinato il settore e lo hanno portato avanti. Forse niente era così grande e comprensivo come l'automazione, che ha influenzato tutto, dall'assegnazione delle priorità ai lead alla fornitura di dati sui potenziali clienti sempre più accurati e contestuali. All'inizio del nuovo anno, tuttavia, rivolgiamo lo sguardo al futuro e allo stato delle vendite nel prossimo anno.

L'idea generale dell'automazione guiderà nuovamente l'ago quest'anno. Man mano che l'apprendimento automatico continua a maturare, le organizzazioni sfrutteranno questi strumenti per perfezionare le proprie strategie di raccolta dei dati. Allo stesso modo, i dati tecnologici aiuteranno i team a identificare nuovi mercati e prendere decisioni aziendali informate. Infine, l'analisi predittiva consentirà ai team di ridefinire ciò che considerano il "cliente d'oro".

Interessato a saperne di più? Esaminiamo le nostre previsioni per le tendenze più importanti che vedremo nel 2018.

Ma prima, una definizione “rapida” di big data.

Quindi, cosa significano i big data nel 2018? Ad essere onesti, non esiste una definizione ampiamente accettata. Un articolo del 2014 di Forbes intitolato "12 Big Data Definitions: What's Yours?" traccia le origini del termine. Documentato per la prima volta nel 1997 e reso popolare nel 2008, il termine ha subito una notevole trasformazione. Uno studio McKinsey & Company del 2011 porta questa storia controversa un ulteriore passo avanti e definisce i big data come "set di dati la cui dimensione va oltre la capacità dei tipici strumenti software di database di acquisire, archiviare, gestire e analizzare". Lo studio prosegue affermando che la definizione è "intenzionalmente soggettiva" e differisce in base alle dimensioni e all'applicazione dei set di dati.

Quindi, cosa significa tutto questo e cosa significa nel 2018?

Prima di tutto, il termine "big data" è un termine improprio, con la parola "big" che funge da radice del problema. Nel 2018, il termine significa effettivamente campi di dati disparati. Da esterni e interni a non strutturati e strutturati, i big data tentano di dare un senso a numerose fonti di dati. I big data sono un ottimo modo per avere tutti i dati di cui potresti aver bisogno, ed è un modo ancora migliore per assicurarti di vedere dati che altrimenti non potresti.

Una delle maggiori tendenze che vedremo quest'anno è che le aziende stanno ridefinendo cosa sono i big data e come li raccolgono. In passato, la mentalità delle aziende era quella di raccogliere quanti più dati possibile. Questo li ha effettivamente lasciati con troppi dati e presto si sono resi conto che non avevano bisogno di sapere ogni piccola cosa su un potenziale cliente. Infatti, secondo i dati del 2015, il 53% dei responsabili delle vendite ha affermato di sentirsi sopraffatto dal volume dei propri dati e il 38% ha ammesso di non sapere cosa fare con i dati una volta ottenuti.

È vero che molte aziende hanno troppi dati. Invece di raccogliere più dati, quindi, le aziende devono perfezionare e perfezionare il processo di raccolta dei dati. Ciò richiede che i team di vendita trovino strumenti, o persone qualificate, che li aiutino a interpretare i dati. A questo proposito, per avere successo nel prossimo anno, le aziende devono sfruttare la giusta tecnologia e automatizzare le proprie strategie di raccolta dei dati. Di seguito sono elencate tre tecnologie che aiuteranno a guidare queste tendenze dei big data.

1. Apprendimento automatico

Come abbiamo ribadito, una delle tendenze dei big data più promettenti dell'anno è l'automazione del processo di raccolta dei dati e prevediamo che quest'anno sarà un anno enorme per l'apprendimento automatico. Per capire a che punto siamo, consideriamo innanzitutto il modo in cui i dati sono stati raccolti nel tempo. In passato, il processo richiedeva generalmente a un rappresentante di inserire manualmente i dati in un CRM. Ciò creava intrinsecamente un pregiudizio, poiché c'era un elemento di soggettività nel processo.

Gli algoritmi di apprendimento automatico semplificano questo processo analizzando fattori predeterminati ed eliminando il lavoro manuale. Ad esempio, l'analisi vocale-testo è diventata sempre più affidabile negli ultimi anni. Questi strumenti consentono ai rappresentanti di analizzare ciò che è stato detto durante una chiamata di vendita e confrontarlo con il suo risultato. Aziende come Gong, Chorus ed ExecVision stanno già mettendo gli strumenti al di sopra del paradigma di sintesi vocale e rendendolo visibile alle organizzazioni.

In definitiva, la standardizzazione della raccolta dei dati rimuove le sensazioni viscerali e l'automazione dei processi di classificazione e raccolta rimuove l'elemento umano dall'equazione. Poiché i fornitori di tecnologia di apprendimento automatico non hanno alcun interesse acquisito se non quello di migliorare l'accuratezza dei loro sistemi, questo approccio fornisce ai responsabili delle vendite una panoramica obiettiva dello stato di salute della loro pipeline.

2. Dati tecnologici

Le aziende si affidano da tempo a dati demografici e firmografici per comprendere meglio la propria base di clienti. Sfruttando questi dati, i marketer dei consumatori possono personalizzare i messaggi in base ad attributi come età, sesso e reddito familiare. Sebbene questi attributi siano ancora applicabili nel 2018, i team di vendita possono sfruttare i dati tecnologici per aumentare i propri sforzi. Analizzando lo stack tecnologico di un'azienda, i dati tecnologici aiutano i responsabili delle vendite a definire quali strumenti e tecnologie utilizza un potenziale cliente.

Gli strumenti tecnologici consentono ai team di vendita di approfondire la comprensione dei propri clienti. Questa tecnologia esegue la scansione di Internet per creare profili web e di rete esterni, basati su qualsiasi cosa, dagli strumenti di gestione dei progetti al CRM agli strumenti di automazione del marketing. Ciò offre a un'organizzazione la possibilità di impegnarsi in chiamate di vendita mirate con potenziali clienti e determinare se le loro soluzioni e offerte sono ideali.

Quando i rappresentanti capiscono la tecnologia utilizzata dai loro lead, possono avere conversazioni più informate. Questo messaggio può essere adattato ai punti deboli della vita reale dei potenziali clienti. I team possono anche identificare nuovi mercati e prendere decisioni informate sullo sviluppo del business e sulla pianificazione dei prodotti.

3. Analisi predittiva

L'analisi predittiva non è estranea alle tendenze, poiché Inc. l'ha definita la prossima grande novità in passato. Questi strumenti utilizzano data mining, machine learning e statistiche per prevedere lead e potenziali clienti e illustrare i modi migliori per coinvolgerli. I modelli predittivi sono costituiti da fattori che influenzano i risultati futuri, come le dimensioni dell'azienda, il ciclo di vendita e la cronologia degli acquisti. Sebbene ci siano dozzine di diversi strumenti di analisi, alla fine, sono essenzialmente dashboard che forniscono alle aziende una rapida occhiata allo stato o alle condizioni dei loro programmi e visualizzano attività e tendenze.

Storicamente, l'analisi predittiva è stata costruita attorno all'idea di prevedere o dire al business cosa accadrà. L'analisi predittiva deve andare oltre il dire alle aziende la teoria e illustrare cosa può accadere in base a una combinazione di attributi diversi e, soprattutto, come le aziende possono realizzare questi risultati. Nel 2018, le aziende devono imparare a utilizzare la logica predittiva per comprendere ciò che ha il maggiore impatto sui risultati desiderati, che si tratti del numero di vendite, del prezzo o di altri attributi.

Una delle tendenze dei big data più promettenti che abbiamo visto con l'analisi predittiva è il concetto di clustering. In passato, le aziende utilizzavano attributi singoli per identificare un cliente d'oro. Tuttavia, le aziende possono avere cinque o sei diversi tipi, o varianti, di un cliente d'oro. Nel 2018, l'analisi predittiva può essere utilizzata per raggruppare i dati demografici per estendere l'idea di clienti ideali, in modo che le organizzazioni possano identificare i lead che contano. Li aiuta anche a evitare di trascurare i lead che potrebbero aver perso in passato.

Big Data in azione

L'automazione e l'analisi aiutano le organizzazioni a ottenere una visione migliore a 360 gradi dei lead. Le organizzazioni di successo che applicano strumenti di apprendimento automatico, dati tecnologici e analisi predittiva ottengono il massimo dai loro sforzi. Ad esempio, la raccolta di dati tecnologici sui potenziali clienti e l'abbinamento con l'analisi predittiva può aiutare a illustrare quali strumenti stanno utilizzando i lead e come personalizzare le conversazioni di vendita in base a tecniche e tendenze comprovate.

L'integrazione di una tecnologia lungimirante può aiutare a fornire una visione completa dei tuoi clienti. Saper consolidare e organizzare i dati non solo fa risparmiare tempo e denaro, ma riduce anche i mal di testa. Tuttavia, l'automazione non avviene dall'oggi al domani. Richiede configurazione e un approccio consolidato e richiede sicuramente dati accurati. La ricerca di Aberdeen mostra che le organizzazioni migliori "investono nell'accuratezza dei dati sul comportamento dei potenziali clienti e dei clienti".

Se eseguite correttamente, le strategie di raccolta dei dati consentono ai team di implementare strategie personalizzate e personalizzate basate su informazioni reali che producono risultati effettivi. È probabile che tu stia cercando di entrare in nuovi mercati, segmenti e aree geografiche. Al giorno d'oggi, tuttavia, acquisire informazioni di mercato accurate può essere noioso e richiedere molto tempo.

Quindi, come puoi preparare la tua organizzazione a essere pronta per i big data?

Esternalizzare le tue attività di vendita ad esperti aiuta a semplificare questo processo dando vita ai tuoi dati, in modo da poter tenere traccia delle tendenze importanti, analizzare la fedeltà e valutare l'intera strategia di sensibilizzazione. Incorporando la tecnologia e gli strumenti più recenti, le soluzioni di vendita in outsourcing forniscono visibilità su ciò che rende esattamente i tuoi migliori risultati. Questi esperti forniscono anche analisi e report per valutare le esigenze del tuo programma, in modo che la tua organizzazione possa prendere decisioni aziendali che producono risultati prevedibili e ripetibili.

MarketStar ha fornito risultati reali e tangibili per i nostri clienti dal 1988 (30 anni!). La nostra vasta gamma di soluzioni ha fornito dati solidi che sono fondamentali per qualsiasi programma di vendita di successo. Consentiamo ai team di implementare una forza lavoro dedicata in una frazione del tempo, ma con un aumento della qualità. Le nostre soluzioni di vendita in outsourcing consentono alle organizzazioni di convertire dati importanti in numeri fattibili.

Inoltre, siamo al passo con le tendenze dei big data, così puoi avere successo nel 2018 e oltre.

Questo articolo è stato scritto con il contributo di Kyle Richardson e Paul Brown.