Per anni le aziende hanno investito nella BI per capire cosa stesse succedendo, con dashboard, report e cross-base Ha funzionato in una certa misura Il problema \u00e8 che gran parte dei dati che contano davvero non hanno mai raggiunto nessun sistema, rimanendo bloccati nelle conversazioni e negli scambi.<\/p>\n\n\n\n
Nelle riunioni di vendita, nelle chiamate e negli scambi di messaggi, il cliente dice tutto: obiezioni reali, concorrenti che sta valutando, scadenze decisionali, budget non ancora approvati Si tratta di dati di pipeline, intelligenza competitiva e tempistica.<\/p>\n\n\n\n
Ci\u00f2 che entra nel CRM \u00e8 ci\u00f2 che il venditore si \u00e8 ricordato di digitare dopo la riunione, nel mezzo di numerosi altri compiti, cio\u00e8, \u00e8 un taglio parziale e persino obsoleto della realt\u00e0 Ed \u00e8 su questo ritaglio che i manager fanno previsioni, CS d\u00e0 priorit\u00e0 ai conti a rischio e CRO proiettano i prossimi ricavi. <\/p>\n\n\n\n
\u00c8 l\u00ec, di fronte a questi punti deboli, che appare la Revenue Intelligence con la capacit\u00e0 di trasformare le interazioni di business in dati strutturati che alimentano le decisioni strategiche, trasformando l'intero ciclo di vendite e ricavi di un'azienda.<\/p>\n\n\n\n
Mentre la BI si basa su informazioni gi\u00e0 registrate, la Revenue Intelligence acquisisce i dati nel momento in cui nasce, sia in un discorso del cliente che in schemi che appaiono solo quando si raccolgono centinaia di conversazioni e si pu\u00f2 vedere cosa sta realmente accadendo.<\/p>\n\n\n\n
Inoltre, questa intelligenza non \u00e8 solo per le vendite. Collega ci\u00f2 che dice il cliente nella prospezione con ci\u00f2 che il CS deve sapere per la conservazione, collega il modello di obiezioni con il contenuto che il marketing dovrebbe produrre. Cio\u00e8, \u00e8 un'intelligenza condivisa tra team che spesso operano in modo segmentato.<\/p>\n\n\n\n
Le aziende B2B con vendite complesse generano ogni giorno un immenso volume di dati non strutturati Ogni interazione commerciale contiene preziose informazioni sul mercato, sulla concorrenza, sul comportamento di acquisto dei clienti e sui possibili colli di bottiglia procedurali. La sfida \u00e8 che spesso questi dati vengono trattati solo come parte di una conversazione.<\/p>\n\n\n\n
Quando si inizia a strutturare questi dati con sicurezza e integrazione nei sistemi gi\u00e0 esistenti, l'area vendita inizia a funzionare come data center in senso strategico: un luogo da dove escono insight che guidano le decisioni strategiche dell'intera azienda.<\/p>\n\n\n\n
Tuttavia, \u00e8 molto importante notare che i dati senza sicurezza non sono attivi, sono rischi Ogni volta che parliamo di catturare conversazioni, la domanda sulla sicurezza \u00e8 immediata (e legittima) La conversazione con il cliente pu\u00f2 essere l'asset pi\u00f9 sensibile di un'operazione commerciale, trattare questi dati con lo stesso rigore che \u00e8 una base finanziaria \u00e8 il minimo che qualsiasi azienda seria dovrebbe richiedere degli strumenti che adotta. <\/p>\n\n\n\n
Infine, le migliori informazioni sul tuo cliente sono gi\u00e0 nella tua azienda, nelle conversazioni e negli scambi che avvengono ogni giorno La domanda \u00e8 cosa stai facendo con loro Ricordando sempre che la crittografia e la conformit\u00e0 con la LGPD non sono differenziali, sono requisiti Qualsiasi piattaforma che tratta Revenue Intelligence ha seriamente bisogno di prendere questo come punto di partenza.<\/p>\n\n\n\n