Cos’è la Revenue Intelligence?
L’espressione Revenue Intelligence è utilizzata per indicare un metodo di elaborazione, analisi ed interpretazione dei dati che permette alle organizzazioni di avere un quadro approfondito e informazioni dettagliate sui propri prodotti/servizi, sulle vendite, sul mercato di riferimento e sui propri clienti.
In particolare, tale approccio sfrutta le potenzialità delle nuove tecnologie dell’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva per esaminare e prevedere le performance dei prodotti/servizi aziendali, l’andamento delle vendite, gli orientamenti del mercato e le tendenze, le abitudini e i comportamenti di utenti e clienti. Tali informazioni supportano i processi decisionali, rendendoli più consapevoli e informati, consentendo all’organizzazione di ottimizzare il proprio piano strategico per fornire servizi/prodotti in linea con le esigenze, le necessità e le richieste dei propri clienti e con i trend del mercato e per favorire la crescita delle vendite e, quindi, degli introiti e della redditività del business aziendale.
Di seguito, vediamo quali sono gli elementi alla base di un’efficace strategia di Revenue Intelligence.
Come implementare un’efficace strategia di Revenue Intelligence?
L’approccio di Revenue Intelligence comprende e si compone di una serie di strumenti e metriche indispensabili per ottenere le informazioni necessarie ad orientare le decisioni aziendali. Sfruttare al meglio tali elementi è fondamentale per implementare un piano che sia efficace e in grado di generare valore per l’organizzazione.
1. Raccolta ed elaborazione dei dati con l’ausilio delle nuove tecnologie
Il primo elemento da considerare è la raccolta, la pulizia, l’analisi e l’elaborazione dei dati, la materia prima che alimenta ogni strategia di Revenue Intelligence. Affinché tale approccio sia efficace è necessario raccogliere dati da varie fonti, selezionare solo i dati significativi, integrarli ed elaborarli per ricavare informazioni importanti su prodotti, vendite, mercato e clienti, per fare previsioni accurate, per scoprire tendenze, per approfondire determinati aspetti e per prendere decisioni informate. In tal senso, l’organizzazione dovrebbe dotarsi di strumenti e sistemi appositi per svolgere tali compiti nel miglior modo possibile, sfruttando le possibilità offerte dalle tecnologie dell’Intelligenza Artificiale per automatizzare queste operazioni e quelle dal Machine Learning per l’analisi predittiva e avanzata.
2. Gestione del cliente e personalizzazione dell’esperienza
Un altro elemento fondamentale per ogni strategia di Revenue Intelligence è la gestione a 360 gradi del cliente. Tecnicamente si parla di Customer Lifecycle Management. Tale espressione si riferisce alla gestione delle varie fasi che portano il cliente a conoscere l’azienda, ad acquistare i suoi prodotti/servizi, una prima volta, e a continuare ad acquistarli nel tempo, rimanendovi fedele. Monitorare tutte queste fasi e analizzarne dati e tendenze permette all’organizzazione di comprendere meglio il percorso di ogni cliente e, quindi, di ottimizzare e personalizzare la sua esperienza d’acquisto.
In tale ambito, rientra anche l’analisi e la comprensione del processo opposto a quello di fidelizzazione, cioè quello di abbandono. Capire le motivazioni alla base della decisione di non acquistare nuovamente i prodotti dell’azienda o di non usufruire dei suoi servizi è molto utile per valutare ed eventualmente apportare modifiche o variazioni all’offerta per ridurre la percentuale di clienti che decidono di non affidarsi più all’organizzazione e, più in generale, per migliorare il servizio/prodotto.
Un’efficace piano di Revenue Intelligence deve passare necessariamente dalla comprensione delle esigenze dei clienti/utenti per fornire soluzioni in linea con le loro attese. Del resto, nell’attuale contesto di mercato, la personalizzazione dell’esperienza è un aspetto sempre più ricercato, in grado di accrescere il coinvolgimento, la soddisfazione, il successo e la fidelizzazione del cliente, e, di conseguenza, di incrementare acquisti e ricavi.
3. Flessibilità nella gestione dei prezzi
Una strategia di Revenue Intelligence capace di accrescere le entrate del business aziendale deve includere anche un piano di gestione dei prezzi che sia dinamico e flessibile. Le organizzazioni devono essere in grado di adattare i prezzi dei propri servizi/prodotti a seconda delle tendenze e dei comportamenti degli utenti, degli standard e delle richieste del mercato, al fine di incrementare le opportunità di vendita.
All’interno di tale strategia, un altro fattore da considerare è quello relativo alle fonti e tipologie di entrate, distinguendo tra entrate ricorrenti, cioè quelle regolari e che si possono prevedere perché legate, ad esempio, alla sottoscrizione di un abbonamento, ed entrate non ricorrenti, riferite ad acquisti non costanti o periodici, oppure entrate accessorie o secondarie, non stabili e regolari, e non provenienti dalle attività o dai servizi primari dell’azienda, ma da collaborazioni o iniziative con durata limitata nel tempo. Una strategia di prezzo dinamica e flessibile include anche tali parametri e adotta soluzioni ad hoc per ogni specifica fonte e tipologia di entrata.
Insomma, solo un piano di Revenue Intelligence che tiene conto di tutti questi aspetti, sfruttando i benefici offerti dalle nuove tecnologie, può raggiungere l’efficacia desiderata e auspicata, incrementando i ricavi e la redditività del business aziendale.
FONTE: https://cloudtweaks.com/2023/11/revenue-intelligence-for-saas-applications/
