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Analisi delle vendite

L'analisi delle vendite è il processo di utilizzo dei dati disponibili per aiutare i responsabili delle vendite a prendere decisioni. L'idea è quella di utilizzare le informazioni presenti e passate per prevedere i risultati futuri. L'analisi delle vendite aiuta i venditori a identificare, comprendere e migliorare i loro modelli di successo e fallimento.

L'analisi delle vendite è un metodo di analisi dei dati relativi alle vendite e al marketing. Viene utilizzata principalmente per la previsione delle vendite e la previsione delle tendenze di vendita. Si usa anche per esaminare l'efficacia delle iniziative e dei programmi di vendita esistenti.

L'analisi delle vendite è uno strumento potente che consente alle aziende di migliorare le previsioni di vendita e di identificare tempestivamente i rischi potenziali. Misura le prestazioni di ogni fase dell'imbuto di vendita. Utilizza varie metriche e KPI per ottimizzare le vendite e aumentare i ricavi.

Che cos'è l'analisi delle vendite?

L'analisi delle vendite è un insieme di sistemi e processi utilizzati per misurare, registrare e valutare i risultati delle vendite. Può anche essere definita come il processo in cui un'azienda raccoglie e analizza le informazioni relative alle vendite e alle pratiche di vendita.

L'analisi delle vendite è costituita da dati statistici che forniscono prove sotto forma di informazioni sulle vendite. L'analisi delle vendite consente ai manager di monitorare e prevedere le vendite potenziali.

Quali sono i vantaggi dell'analisi delle vendite?

Le analisi di vendita aiutano a misurare il ROI, a trovare opportunità di vendita e a fornire informazioni sul comportamento degli acquirenti. I vantaggi dell'analisi delle vendite sono: 

  • Maggiore efficienza delle vendite: L'analisi delle vendite può contribuire a migliorare l'efficienza del team di vendita, rivelando i momenti migliori per effettuare le chiamate e i tipi di chiamate da effettuare. Queste informazioni possono essere utilizzate per ottimizzare le risorse di vendita in modo che si concentrino sui lead giusti al momento giusto.‍
  • Miglioramento del servizio clienti: Grazie a una migliore conoscenza del comportamento dei clienti, è possibile migliorare il servizio clienti soddisfacendo meglio le loro esigenze e aspettative. Ad esempio, se la maggior parte dei clienti chiama durante l'ora di pranzo, dovreste aumentare il personale in modo da rispondere alle chiamate in modo rapido ed efficiente.‍
  • Processo decisionale più semplice: L'analisi delle vendite aiuta a prendere decisioni migliori fornendo dati che mostrano cosa ha funzionato e cosa no in passato. Potete quindi replicare le strategie di successo ed evitare di ripetere gli errori.‍
  • Miglioramento delle prestazioni di vendita: L'analisi delle vendite facilita la misurazione dell'efficacia dei vostri sforzi di marketing, in modo da poterli modificare secondo le necessità per migliorare i risultati. Questo vi permette di capire meglio quali strategie stanno funzionando e quali no.‍
  • Operazioni più efficienti: L'analisi delle vendite aiuta a determinare cosa sta funzionando bene con i vostri attuali sforzi di marketing e dove sono necessari miglioramenti, in modo da poter ridurre gli sprechi di spesa pubblicitaria e migliorare il ROI del vostro budget di marketing.
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Quali sono le principali applicazioni di analisi delle vendite?

L'analisi delle vendite può essere utilizzata nei seguenti modi:

  • Previsioni di vendita: La previsione delle vendite è una parte fondamentale di qualsiasi azienda che vende prodotti e servizi. Analizzando i dati storici delle vendite, è possibile prevedere le tendenze future delle vendite e identificare potenziali problemi prima che si verifichino.‍
  • Gestione delle scorte: L'analisi delle vendite può aiutare a tenere traccia dei livelli di inventario e a prevedere quando è necessario ordinare più scorte. In questo modo è possibile evitare di esaurire le scorte o di avere grandi quantità di scorte in eccesso.‍
  • Analisi della soddisfazione dei clienti: È possibile utilizzare l'analisi delle vendite per analizzare i sondaggi sulla soddisfazione dei clienti e altri feedback dei clienti per migliorare il servizio clienti e le attività di marketing.‍
  • Automazione del marketing: Con gli strumenti giusti, l'analisi delle vendite può essere utilizzata per automatizzare le campagne di marketing, raccogliendo dati da siti di social media, blog e altre fonti online sugli interessi e le preferenze dei potenziali clienti, in modo che l'azienda possa indirizzarli con offerte o informazioni pertinenti al momento giusto del loro ciclo di acquisto.

Quali sono i vari tipi di metodi di analisi delle vendite?

L'analisi delle vendite non si limita a esaminare i numeri storici delle vendite. Utilizza anche modelli predittivi basati sui dati storici per fare previsioni sulle vendite future. L'analisi delle vendite può anche utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) per aiutare a prevedere ciò che potrebbe accadere in futuro.

I tipi di analisi delle vendite sono:

  • Analisi descrittiva delle vendite: L'analisi descrittiva delle vendite si basa sui dati raccolti dopo l'evento. Ad esempio, se un'azienda vende un prodotto a un cliente e vuole sapere quanto tempo ha impiegato per pagare il prodotto, questa sarebbe considerata un'analisi descrittiva delle vendite.‍
  • Analisi diagnostica delle vendite: L'analisi diagnostica delle vendite esamina i dati storici del passato e aiuta a identificare modelli o tendenze nei dati che possono aiutare a prevedere i risultati futuri. Ad esempio, se volete sapere perché i clienti non acquistano i vostri prodotti, l'analisi diagnostica delle vendite vi aiuterà a scoprire cosa impedisce loro di acquistarli.
  • Analisi predittivadelle vendite: Basata sui risultati della diagnostica, l'analisi predittiva delle vendite analizza i dati storici ma utilizza algoritmi di apprendimento automatico per prevedere ciò che accadrà in futuro in base alle tendenze attuali o ai modelli trovati nei dati. Ad esempio, si vuole sapere quali saranno i ricavi dell'azienda nei prossimi 12 mesi, grazie all'aumento della domanda di prodotti o servizi specifici. In questo caso, l'analisi predittiva delle vendite può aiutare a stimare questo importo in base ai dati storici e ad altri fattori, come le fluttuazioni stagionali o qualsiasi altro tipo di tendenza che possa influenzare i ricavi futuri.
  • Analisi prescrittivadelle vendite: L'analisi prescrittiva delle vendite prende i dati predittivi e li applica in tempo reale per guidare come procedere con un'opportunità o un prospect esistente. Questo tipo di analisi delle vendite identifica i possibili risultati per vari scenari e raccomanda piani d'azione che potrebbero aiutare a raggiungere tali risultati sulla base dei dati e dei risultati delle analisi disponibili. Ad esempio, data la situazione attuale, l'analisi prescrittiva può suggerire il canale o l'approccio che produrrà il maggior ritorno sull'investimento (ROI).

Quali sono le metriche di analisi delle vendite più importanti da monitorare?

Alcune delle più importanti metriche di analisi delle vendite da monitorare sono:

  1. Crescita delle vendite: La crescita delle vendite indica quanto la vostra azienda ha guadagnato quest'anno rispetto all'anno precedente. Misura l'aumento percentuale delle vendite totali nel tempo. Questa metrica spesso guida altre metriche, come il valore medio degli ordini e il tasso di conversione, perché stabilisce anche le aspettative di crescita in queste aree.
  2. Obiettivo di vendita: L'obiettivo di vendita è la quantità di denaro che il team deve vendere in un periodo specifico. 
  3. Vendite per rappresentante: Le vendite per rappresentante sono note anche come produttività di vendita e rappresentano il numero medio di vendite effettuate da ogni persona del team al mese o al trimestre (a seconda della frequenza con cui si desidera monitorare tali dati).
  4. Vendite per regione: Le vendite per regione si riferiscono a quale parte di un Paese o di un mercato contribuisce maggiormente alla generazione del fatturato totale. Questi dati aiutano le aziende ad analizzare se stanno puntando alle regioni con il più alto potenziale di crescita o se devono allocare più risorse verso certe aree per ottenere i massimi risultati.
  5. Tasso di vendita: La percentuale di prodotti venduti rispetto al numero totale di prodotti spediti. Questo parametro vi aiuta a capire se state spedendo troppo o troppo poco il vostro inventario.
  6. Vendite per prodotto: Questa metrica aiuta a capire quanto fatturato genera ogni prodotto. È possibile utilizzare queste informazioni per determinare quali prodotti sono redditizi e quali no.
  7. Velocità della pipeline: Il numero di affari nella vostra pipeline diviso per il numero di settimane necessarie per chiuderli (in settimane). Questa metrica vi permette di capire quanto velocemente state chiudendo gli affari e se ci vuole troppo tempo. Se una vendita richiede più di sei settimane, è probabile che non sia redditizia per la vostra azienda.
  8. Da preventivo a chiusura: Il numero di preventivi che si traducono in una vendita diviso per il numero totale di sezioni generate dai rappresentanti di vendita (a settimana). Questa metrica indica quanti nuovi clienti arrivano attraverso i preventivi e quanti non si convertono in clienti dopo aver ricevuto un preventivo.
  9. Valore medio di acquisto: Questa metrica rappresenta l'importo medio in dollari di ogni vendita. Vi aiuta a capire quanto denaro state guadagnando per ogni vendita.‍
  10. Tasso di conversione delle vendite. È il numero di lead che si trasformano in vendite. Più alto è il tasso di conversione, più è probabile che le persone acquistino da voi invece che da qualcun altro.

Come si usa l'analitica nelle vendite? 

L'analisi delle vendite può identificare l'efficacia di diversi canali, account o prodotti analizzando le prestazioni e prevedendo le vendite. L'analisi delle vendite integra le best practice e le lezioni apprese in modelli di analisi predittiva per prevedere le vendite. 

Identifica e dà priorità ai lead giusti al momento giusto per aumentare i tassi di conversione. È stato utilizzato per aiutare le aziende a crescere, aumentando i ricavi e fornendo una maggiore trasparenza nelle prestazioni e nelle previsioni di vendita.

In che modo un CRM può aiutare con l'analisi delle vendite?

Le analisi del CRM mostrano anche su quali mercati e prodotti deve concentrarsi il team di vendita. Ci sono molti altri modi in cui i dati del CRM possono aiutarvi a far crescere la vostra azienda. Con gli strumenti giusti, è possibile ottenere informazioni preziose sulle attività di vendita e utilizzarle per aumentare i ricavi e ridurre i costi.

Ecco alcuni modi comuni in cui un CRM può aiutare con l'analisi delle vendite:

  • Identificare le tendenze del comportamento dei clienti
  • Comprendere il valore di vita del cliente (CLV)
  • Identificare i problemi relativi alle operazioni di assistenza clienti
  • Misurare le prestazioni del team di vendita
  • Misurare i livelli di soddisfazione dei clienti nel tempo
  • Analizzare le metriche critiche per ogni vendita

Sondaggi sul polso dei dipendenti:

Si tratta di brevi sondaggi che possono essere inviati frequentemente per verificare rapidamente cosa pensano i vostri dipendenti di un argomento. Il sondaggio comprende un numero ridotto di domande (non più di 10) per ottenere rapidamente le informazioni. Possono essere somministrati a intervalli regolari (mensili/settimanali/trimestrali).

Incontri individuali:

Organizzare riunioni periodiche di un'ora per una chiacchierata informale con ogni membro del team è un modo eccellente per farsi un'idea reale di ciò che sta accadendo. Poiché si tratta di una conversazione sicura e privata, aiuta a ottenere maggiori dettagli su un problema.

eNPS:

L'eNPS (employee Net Promoter score) è uno dei metodi più semplici ma efficaci per valutare l'opinione dei dipendenti sulla vostra azienda. Include una domanda intrigante che misura la fedeltà. Un esempio di domande eNPS è il seguente: Quanto è probabile che raccomandi la nostra azienda ad altri? I dipendenti rispondono al sondaggio eNPS su una scala da 1 a 10, dove 10 indica che è "altamente probabile" che raccomandino l'azienda e 1 indica che è "altamente improbabile" che la raccomandino.

In base alle risposte, i dipendenti possono essere classificati in tre diverse categorie:

  • Promotori
    Dipendenti che hanno risposto positivamente o sono d'accordo.
  • Detrattori
    Dipendenti che hanno reagito negativamente o in disaccordo.
  • Passivi
    I dipendenti che sono rimasti neutrali nelle loro risposte.

Come eseguire un'analisi dei dati di vendita?

L'analisi dei dati di vendita è una delle fasi più importanti del processo di vendita. L'analisi aiuta a identificare tendenze e schemi nelle prestazioni di vendita. È possibile utilizzare queste informazioni per identificare le opportunità, prevedere i risultati futuri e prendere decisioni migliori.

Ecco come eseguire un'analisi dei dati di vendita:

  1. Identificate le metriche più importanti per la vostra azienda.
  2. Ottenere i dati corretti per eseguire l'analisi.
  3. Organizzate i dati in una tabella o in un foglio di calcolo per facilitarne l'analisi.
  4. Eseguire un report di statistiche descrittive di base per ottenere una panoramica del set di dati.
  5. Osservare l'andamento di ciascun mese separatamente e confrontarli tra loro.
  6. Identificare i modelli all'interno dei dati.

Quali sono le migliori pratiche di analisi delle vendite?  

Ecco alcune best practice chiave per l'analisi delle vendite da prendere in considerazione:

1. Definire obiettivi e finalità

  • Allineamento con gli obiettivi aziendali: Assicuratevi che le vostre analisi di vendita siano in linea con gli obiettivi aziendali generali. Volete aumentare il volume delle vendite, migliorare i tassi di conversione o ridurre i costi di acquisizione dei clienti? Definite chiaramente i vostri obiettivi per guidare l'analisi dei dati.
  • Tenere traccia delle metriche rilevanti: Identificate gli indicatori di prestazione chiave (KPI) più importanti per il vostro team di vendita. Le metriche più comuni includono i tassi di conversione, la durata del ciclo di vendita, il valore della vita del cliente (CLTV) e i tempi di risposta ai lead.

2. Raccolta e integrazione dei dati

  • Raccolta accurata dei dati: Assicurarsi che la raccolta dei dati sia accurata in tutto l'imbuto di vendita. Ciò include i dati provenienti dal sistema CRM, dalla piattaforma di automazione del marketing, dall'analisi del sito web e dai sondaggi sui clienti.
  • Integrazione dei dati: Integrare i dati provenienti da fonti diverse per ottenere una visione olistica delle prestazioni di vendita. Questo elimina i silos di dati e consente un'analisi più completa.

3. Pulizia e trasformazione dei dati

  • Pulizia e convalida dei dati: Pulire regolarmente i dati per eliminare duplicati, incongruenze ed errori. In questo modo si garantisce l'accuratezza e l'affidabilità dell'analisi delle vendite.
  • Trasformazione dei dati: Trasformare i dati grezzi in un formato utilizzabile per l'analisi. Ciò può comportare la creazione di campi calcolati, la segmentazione dei dati in base a criteri specifici e la formattazione dei dati per la visualizzazione.

4. Analisi e reporting dei dati

  • Sfruttare gli strumenti di visualizzazione dei dati: Utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati come grafici, diagrammi e dashboard per presentare i dati di vendita in modo facilmente comprensibile.‍
  • Approfondimenti praticabili: Non limitatevi a riportare i dati, ma concentratevi sulla generazione di intuizioni attuabili. Identificate tendenze, modelli e aree di miglioramento sulla base dell'analisi dei dati.
  • Rapporti regolari: Programmate rapporti regolari per monitorare i progressi verso gli obiettivi di vendita e identificare tempestivamente eventuali problemi. Condividete questi rapporti con il vostro team di vendita per tenerlo informato e allineato.

5. Utilizzare l'analisi per migliorare le prestazioni di vendita

  • Strategie di vendita mirate: Utilizzate l'analisi delle vendite per identificare i canali di vendita, la messaggistica e le tattiche di maggior successo. Adattate le vostre strategie di vendita in base a questi dati per massimizzare l'efficacia.
  • Miglioramento del lead scoring e della qualificazione: Sfruttare l'analisi delle vendite per perfezionare il modello di lead scoring. Questo vi permette di dare priorità ai lead di alta qualità e di concentrare i vostri sforzi di vendita su quelli che hanno maggiori probabilità di conversione.
  • Coaching e sviluppo delle vendite: Utilizzate i dati per identificare le aree di miglioramento dei singoli venditori. Allenate e sviluppate il vostro team in base ai punti di forza e di debolezza rivelati dall'analisi delle vendite.
  • Modellazione e previsione predittiva: Le analisi avanzate possono essere utilizzate per la previsione delle vendite e per prevedere le tendenze future delle vendite. Ciò consente di prendere decisioni basate sui dati per l'allocazione delle risorse, la gestione delle scorte e le campagne di marketing.

6. Ulteriori considerazioni

  • Sicurezza dei dati e privacy: Assicuratevi di rispettare le normative sulla sicurezza dei dati e sulla privacy quando raccogliete e analizzate i dati dei clienti.
  • Coinvolgimento del team di vendita: Coinvolgete il vostro team di vendita nell'utilizzo dell'analitica delle vendite. Spiegate come può essere vantaggioso per loro e come li metta in grado di prendere decisioni migliori.
  • Cultura del processo decisionale guidato dai dati: Promuovete una cultura del processo decisionale basato sui dati all'interno della vostra organizzazione di vendita. Incoraggiate il vostro team a utilizzare i dati per informare le proprie azioni e strategie.

Come costruire una strategia di analisi delle vendite efficace?

Secondo Salesforce, l'analisi delle vendite può aiutare a creare un team di vendita più efficiente, a migliorare la soddisfazione dei clienti, ad aumentare la produttività e a prevedere i ricavi futuri.

Ma come si costruisce una strategia di sales analytics efficace? Ecco alcuni passi da seguire:

  1. Identificare gli obiettivi
  2. Raccogliere solo i dati che contano
  3. Scegliere gli strumenti giusti
  4. Correlare i dati alle azioni
  5. Creare dashboard e report con immagini chiare

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