Con l’avvento della globalizzazione e la sempre maggiore competitività delle aziende a livello globale, offrire prodotti o servizi di alta qualità non è più sufficiente per mantenere un vantaggio aziendale competitivo. È infatti diventata cruciale per le aziende la capacità di analizzare e interpretare i dati provenienti dal mercato in modo efficace. In questo contesto la Business Intelligence (BI) diventa una risorsa imprescindibile per le aziende che vogliono trovare clienti B2B. Infatti, la BI, ossia l’insieme di strumenti, pratiche e processi utilizzati per raccogliere, analizzare ed integrare i dati nelle strategie aziendali, ha il potenziale per trasformare radicalmente l’approccio delle aziende al mercato, consentendo una comprensione profonda dei dati e fornendo insights preziosi che possono guidare le decisioni strategiche e migliorare l’efficienza operativa.
In questo articolo vogliamo quindi focalizzarci sull’importanza dei dati, sul ruolo cruciale che giocano i big data e gli small data nella business intelligence e su come VisionSphere sia in grado di sfruttare questi ultimi per aiutare le aziende a trovare clienti B2B.
Big data e small data
La storia dei dati nel mondo aziendale è ricca di evoluzioni e trasformazioni che cominciano nel momento in cui le prime aziende hanno iniziato a raccogliere informazioni per supportare le proprie decisioni strategiche. Inizialmente le organizzazioni si affidavano a metodi manuali e a sistemi di archiviazione rudimentali per gestire i loro dati. Tuttavia, con l’avvento della tecnologia e l’esplosione dell’era digitale, il panorama ha cominciato a cambiare radicalmente.
Infatti, l’era moderna è caratterizzata dall’abbondanza di dati, sia strutturati che non, generati da una varietà di fonti come transazioni commerciali, interazioni online e sui social media. Nasce così il concetto di big data.
I big data sono enormi volumi di dati relativi al presente ma soprattutto al passato, che richiedono soluzioni tecnologiche avanzate per la loro gestione, analisi e utilizzo. Questi dati, caratterizzati dalla velocità e continuità con cui si creano, così come dalla loro varietà e dall’ampio volume, offrono alle aziende informazioni significative ma massive, consentendo loro di identificare tendenze di mercato, modelli comportamentali dei clienti e ottimizzare le operazioni aziendali su larga scala.
Gli small data, d’altro canto, come suggerisce il termine, si riferiscono a dati specifici, dettagliati, unici.
Questo concetto è emerso in risposta alla crescente enfasi sui big data e alle esigenze di comprendere meglio le informazioni specifiche e dettagliate relative agli individui e ai singoli casi. Il termine ha guadagnato popolarità negli ultimi 20 anni circa quando le aziende hanno cominciato a rendersi conto dell’importanza di analizzare dati più specifici e focalizzati per ottenere un vantaggio competitivo.
Infatti, questi dati sono veri e propri indizi che forniscono un’informazione mirata e individuale, relativa al singolo potenziale cliente. In ottica commerciale, forniscono insight sui bisogni e gli interessi espressi. Gli small data possono essere inoltre facilmente compresi e interpretati dagli esseri umani a differenza dei big data, i quali come abbiamo visto necessitano di strumenti e risorse tecnologiche per essere elaborati. In questo contesto l’integrazione e la complementarità tra small data e big data diventano cruciali. Mentre gli small data forniscono dettagliate e significative intuizioni a livello individuale, i big data consentono analisi predittive e su larga scala, aprendo nuove opportunità di innovazione e crescita aziendale. Partendo da queste peculiari differenze vogliamo analizzare nel dettaglio gli small data per capire il loro potenziale
Small data: dati strategici
Partendo da queste peculiari differenze cominciamo ad intuire che gli small data possono essere importanti indizi sul presente in grado di svelarci come si potrebbe evolvere il futuro. Questi dati, concentrati sulla qualità e sulla profondità delle informazioni, permettono alle aziende di comprendere meglio i bisogni attuali e, nel contempo, le azioni future dei propri prospect e clienti B2B, consentendo una personalizzazione più mirata delle strategie di marketing e vendita. Gli small data offrono quindi un focus dettagliato sul comportamento e sulle esigenze dei clienti B2B, consentendo alle aziende di individuare opportunità di business e di fornire soluzioni personalizzate che rispondono alle specifiche esigenze del mercato, del prospect o del cliente.
In questo contesto, VisionSphere si pone come un importante strumento di BI per tutte le aziende B2B che necessitano di uno strumento facile e sempre pronto a raccogliere gli small data, per poterne sfruttare appieno il potenziale nel trovare clienti B2B nel mondo. Grazie alla sua capacità di raccogliere, analizzare ed interpretare dati del Web in modo efficace e in tempo reale, VisionSphere fornisce infatti alle aziende insights preziosi per aiutarle a trovare nuovi clienti B2B e al contempo guidarle a prendere le decisioni strategiche commerciali e comunicative.
Come VisionSphere sfrutta gli small data
Come anticipato, VisionSphere è uno strumento di Business intelligence che sfrutta la potenza e la precisione degli small data per qualificare opportunità commerciali concrete aiutando le aziende a trovare nuovi clienti nel B2B. Vediamo come.
Tramite il suo costante monitoraggio delle attività online delle aziende di proprio interesse, VisionSphere è in grado di determinare quando e quali opportunità commerciali sono vicine all’acquisto. Nel dettaglio, VisionSphere intercetta le ricerche che le aziende effettuano online e da questi dati strutturati estrapola informazioni di fondamentale importanza. Rielaborando questi dati (small data) VisionSphere definisce il grado di coinvolgimento di un’azienda B2B. Definendo il grado di coinvolgimento giornalmente è dunque in grado di aiutare le aziende a monitorare costantemente il mercato per definire opportunità commerciali qualificate (interessate all’acquisto del prodotto o servizio offerto) supportando quindi attivamente le aziende nella ricerca a trovare nuovi clienti B2B.
Per rendere più chiaro il suo funzionamento possiamo vedere un’analogia nell’interesse espresso da un’azienda B2B prima e dopo l’acquisto con una curva Gaussiana. La crescita della curva rappresenta graficamente il numero di ricerche effettuate online da questa azienda nel tempo rispetto ad un tema di interesse, come un prodotto o servizio necessario per soddisfare un bisogno aziendale (rispettivamente sulle ordinate il numero di ricerche e sull’asse delle ascisse il tempo).
Come possiamo vedere in figura l’interesse inizialmente basso (“1” in figura) è rappresentato dalle poche ricerche che vengono effettuate online dall’azienda nella fase di attention del funnel AIDA. Con il progredire del tempo però possiamo vedere come le ricerche e quindi l’interesse crescano quasi in modo esponenziale, non appena l’azienda entra nella sua fase di interest. Questo avviene poiché nelle aziende strutturate le decisioni di acquisto vengono prese da un sistema di acquisto, un insieme di persone con gli strumenti e l’esperienza necessaria per valutare le offerte del mercato e scegliere l’opzione migliore e di maggiore beneficio per l’azienda.
Quindi, le ricerche inizialmente effettuate da poche persone, se non una sola, attivano VisionSphere che le intercetta e inizia a raccogliere i dati generati da quell’azienda; se l’urgenza di acquisto è importante allora il sistema di acquisto inizierà ad effettuare un numero di ricerche progressivamente maggiore (“2” in figura), con più frequenza e dedicherà più tempo all’analisi dei risultati portando quindi l’azienda nella fase desire. In questo scenario, nella curva Gaussiana vediamo una crescita sempre più ripida e in tempi più ristretti che culmina dopo al suo apice con l’acquisto nella fase action (“3” in figura), per poi sfumare e tornare al livello del piano appena dopo.
Generalmente gli strumenti di business intelligence, sia che sfruttino gli small data oppure i big data, non sono in grado di fornire insights sul presente senza analizzare i dati del passato. VisionSphere invece come abbiamo visto sfrutta gli small data del presente, le ricerche che le aziende fanno sui motori di ricerca in tempo reale, per definire il futuro evolversi dell’interesse delle aziende monitorate.
Questa funzionalità di VisionSphere di intercettare le ricerche nel momento in cui vengono fatte permette alle aziende di proiettarsi nel futuro per “anticipare” i bisogni delle aziende aiutandole a trovare nuovi clienti B2B. Grazie a questo principio di funzionamento le aziende possono agire prima di chiunque altro, soprattutto della concorrenza, per prendere decisioni commerciali proficue.
VisionSphere è dunque uno strumento fondamentale per il reparto commerciale di un’azienda interessata a trovare nuovi clienti nel mondo B2B. Riuscendo ad intercettare l’interesse dell’azienda potenziale cliente all’inizio della curva gaussiana, cioè già all’inizio della prima fase esplorativa del processo di acquisto (fase di attention del funnel AIDA), VisionSphere permette alle aziende B2B di anticipare il bisogno del suo potenziale cliente, entrando in contatto con lui proattivamente nella fase di maggior coinvolgimento del processo di acquisto.
Conclusione
In un panorama industriale e commerciale sempre più competitivo e globalizzato, la Business intelligence (BI) si rivela fondamentale per mantenere un vantaggio nel contesto B2B. VisionSphere, come strumento di BI, sfrutta con precisione gli small data per aiutare le aziende a trovare nuovi clienti nel mondo B2B. Con la sua capacità di monitorare le attività online delle aziende consente di anticipare i loro bisogni e di adottare strategie proattive per soddisfare le esigenze del mercato. In questo modo, VisionSphere si pone come un alleato strategico per le aziende B2B, consentendo loro di adattarsi rapidamente alle mutevoli dinamiche del mercato e di guidare il proprio successo commerciale nel futuro.
