Processo di vendita snello (lean sales): come togliere i passaggi che non portano a un contratto

Nelle mie analisi con i team commerciali e di marketing, nelle attività di affiancamento, sento tornare una domanda:

«Come rendo snello il nostro processo di vendita, togliendo i passaggi che non portano a un contratto?»

È un tema che, periodicamente, nel quarto trimestre torna in auge. Lo porto qui adesso per una ragione di calendario:

• siamo nel quarto trimestre, quello in cui si deve centrare l’obiettivo dell’anno;
• un passaggio inutile pesa di più, perché il tempo che consuma non si recupera con il trimestre successivo.

Questo articolo è rivolto a questi ruoli decisionali:

• Vendite: Sales Manager, Area Manager, Direzione commerciale;
• Marketing: Marketing Manager, Direzione marketing;
• Smarketing: vendite e marketing come un’unica squadra sullo stesso obiettivo di ricavo.

La risposta in breve

Per rendere snello (lean, cioè privo di sprechi) un processo di vendita servono tre ingredienti, che non pesano uguale:

1. L’intelligenza artificiale: circa il 20%. È lo strumento che rende possibile applicare il metodo a una velocità umana.
2. I dati: circa il 30%. Si distinguono i dati teoretici (di mercato) dai dati pragmatici (interni all’impresa).
3. La conoscenza interna dell’impresa: circa il 50%. È il patrimonio di valori, processi e strategie che nessun altro possiede.

È la proporzione che osservo nel mio lavoro con le imprese: una regola empirica, non una statistica. Il resto dell’articolo la dimostra.

Chi decide che cosa su questo tema

Ruolo	Che cosa decide su questo tema
Direzione commerciale	Quali target colpire e con quale processo
Sales Manager	Quali passaggi i commerciali eseguono davvero
Area Manager	Dove il processo rallenta sul territorio
Marketing Manager e Direzione marketing	Quali contenuti accompagnano ogni passaggio

Il problema: quale passaggio non porta a un contratto?

Il processo di vendita (la sequenza di passaggi che separa il primo contatto dalla firma) si allunga per accumulo. Ecco i colpevoli tipici:

• un modulo introdotto dopo un episodio sfortunato;
• un’approvazione chiesta «per sicurezza»;
• una riunione di allineamento che nessuno ha più il coraggio di cancellare.

L’approccio del Lean Sales (la vendita snella, cioè l’applicazione del lean al processo di vendita) dà un criterio: un passaggio vale per il valore che ha per chi compra.

Ma tra tutti i passaggi che non portano a un contratto, uno è fondamentale, e va messo in evidenza prima degli altri:

La scelta della profilazione del target, cioè dei target da individuare e colpire, fatta su criteri non analitici. Succede quando non si colgono in profondità i segnali interni dell’impresa, perché mancano gli approcci strategici e gli strumenti operativi per un’analisi approfondita del target in rapporto all’obiettivo che si vuole raggiungere.

Un target scelto male rende inutile qualunque passaggio successivo, per quanto ben eseguito. Poi viene il resto, il processo appesantito dalle solite cose: i moduli, le approvazioni, le riunioni.

Quattro domande per riconoscere un passaggio da togliere

Domanda di controllo	Se la risposta è sì	Decisione
Il passaggio dà valore a chi compra?	Il cliente lo percepisce e lo apprezza	Si tiene
Togliendolo cala la probabilità di firma?	Il passaggio incide sul risultato	Si tiene
Esiste solo per un episodio passato?	Nessun dato oggi lo giustifica	Si mette alla prova
Il cliente lo subisce senza guadagnarci?	È attesa, non valore	Si toglie

Come si decide, allora? Lo si sa con i dati, e qui comincia la parte che quasi tutti sbagliano.

Due tipi di dato: teoretici e pragmatici

Per individuare gli obiettivi strategici distinguo sempre due famiglie di dati.

Dati teoretici e dati pragmatici a confronto

	Dati teoretici	Dati pragmatici
Che cosa sono	Dati di mercato, quasi sempre di terze parti	Dati interni all'azienda, i dati proprietari
Che cosa misurano	Quanto siamo specifici rispetto al mercato e dove ci posizioniamo	Come lavoriamo davvero, passaggio per passaggio
A che cosa servono	Al benchmark (il confronto con i valori del mercato)	A decidere quale target colpire e quale contenuto aggiungere, togliere o cambiare
Quando si usano	Per orientarsi, e quando i dati interni mancano	Sempre, 24 ore su 24, 7 giorni su 7, 365 giorni l'anno, come materia prima principale

Un esempio dal mondo dell’auto. I dati di mercato dicono che alcune marche vendono più in fretta perché adottano modelli di prezzo accessibili. Se vendiamo auto, il confronto ha due esiti:

• i nostri tempi sono più lunghi di quelli del mercato: siamo più lenti dei concorrenti;
• i nostri tempi sono più brevi: andiamo meglio.

Questo è un dato teoretico: dice dove stiamo rispetto agli altri, ma non dice perché siamo più lenti dei nostri concorrenti (e non è necessariamente un male essere più lenti).

Un esempio. Se i nostri concorrenti lavorano con tecnologie standard e noi con tecnologie all’avanguardia, è inevitabile e anche corretto che il nostro target impieghi più tempo. Sceglierci significa ponderare un valore aggiunto che gli altri non offrono, ed è il nostro fattore vincente. Lento, quindi, non è sempre male. Ma questo ce lo dicono i dati pragmatici.

Il perché sta nei dati pragmatici, che dicono:

• in quale punto della nostra trattativa il cliente si ferma;
• dopo quanti giorni;
• con quale tipo di offerta.

Ed è qui il tuo patrimonio. I dati teoretici si prendono dall’esterno solo quando i dati interni non bastano, perché sono ottici, incompleti, o perché non li abbiamo conservati. Chi non ha conservato la propria storia commerciale ha perso massa critica, e quella non si compra.

Le dieci regole di Lean Analytics per decidere che cosa togliere

Lean Analytics è il libro di Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz (O’Reilly, 2013) da cui prende nome il metodo di misurazione descritto nella voce Lean Analytics del glossario. Nato per le startup, funziona per qualunque processo che si vuole rendere più semplice. Ne ricavo dieci regole, che applico alla vendita. Gli esempi con i numeri sono di fantasia.

Le dieci regole di Lean Analytics applicate alla vendita

N.	Regola	Domanda di controllo	Esempio in vendita
1	Comparativa	Rispetto a che cosa è alta o bassa?	Il 18% di preventivi che diventano contratti confrontato con il trimestre scorso
2	Comprensibile	La squadra la ricorda e la discute?	«Giorni dal primo contatto al preventivo»
3	Un rapporto o un tasso	Contiene un prima e un dopo?	Preventivi chiusi su cento inviati, non preventivi inviati
4	Cambia il comportamento	Se salisse o scendesse, cambierei qualcosa?	Se la risposta è no, esce dal cruscotto
5	Azionabile, non di vanità	Mi porta a fare qualcosa?	Telefonate che producono un appuntamento, non telefonate fatte
6	Anticipa o certifica	Ho ancora tempo di agire?	Contatti qualificati (anticipa), contratti firmati (certifica)
7	Qualitativa e quantitativa	Ho ascoltato prima di contare?	Dieci clienti persi intervistati, poi conteggio delle ragioni
8	Esplora oppure rendiconta	Sto cercando o sto controllando?	Togliere un passaggio è un esperimento, non un rapporto
9	Distingue cause e sintomi	Sto curando il sintomo?	Preventivi senza risposta: causa del problema o sintomo di un cliente non convinto
10	Una per fase, non troppe	È indispensabile adesso?	Questo trimestre il tempo al preventivo, il prossimo la quota di chiusura

1. Una buona metrica è comparativa. Una metrica che non si può confrontare è una metrica di vanità (un numero che fa piacere e non dice che cosa fare). Il confronto col mercato è il compito dei dati teoretici.
2. È comprensibile. Se la squadra non riesce a ricordarla e a discuterla in riunione, non cambierà nessun comportamento.
3. È un rapporto o un tasso. Un rapporto contiene un prima e un dopo, quindi è comparativo per sua natura.
4. Cambia il comportamento. Il test è una domanda: se questo numero salisse o scendesse, cambierei qualcosa di quel che faccio? Se la risposta è no, togli la metrica dal cruscotto.
5. È azionabile. Una metrica azionabile (actionable) ti porta a fare qualcosa. Le telefonate fatte sono di vanità, le telefonate che producono un appuntamento sono azionabili.
6. Anticipa il futuro oppure certifica il passato. Le metriche lagging (in ritardo) raccontano il passato: i contratti firmati nel trimestre. Le metriche leading (anticipatrici) permettono di intervenire mentre c’è ancora tempo: i nuovi contatti qualificati, i preventivi in corso. Per rispettare l’obiettivo a fine trimestre guarda le leading, perché le lagging arrivano quando non puoi più agire.
7. Dà risposte qualitative e quantitative. Chiedi a dieci clienti persi perché non hanno firmato, e solo dopo conta quante volte compare ciascuna ragione.
8. Distingue l’esplorare dal rendicontare. Le esplorative cercano ciò che non sai di non sapere; le di rendiconto tengono sotto controllo l’ordinario.
9. Distingue le cause dai sintomi. Un raffreddore può essere la causa di un malessere, oppure il sintomo di un’influenza che arriva. I clienti che ricevono una dimostrazione firmano di più: ma la dimostrazione è la causa, o il commerciale la fa solo a chi è già convinto? Prima di renderla obbligatoria, o di toglierla, verifica quale delle due cose causa l’altra.
10. Evita di sovradimensionare le metriche. Più numeri guardi, meno ne usi: l’attenzione si disperde. Tieni solo quelle indispensabili nella fase in cui sei, una o poche, e cambiale quando la fase cambia. È l’idea della One Metric That Matters (la metrica che conta, adesso).

Applicate a mano, queste regole sono potentissime, ma richiedono ore. E qui nasce il problema vero.

Sarebbe «bello» avere duecento ore al giorno

Sarebbe «bello» avere duecento ore al giorno. Ne abbiamo ventiquattro, di cui otto devono essere dedicate al lavoro, e questo non lo permette. Per questo scopo servono le tecnologie dell’intelligenza.

Nella mia esperienza, quando lego l’intelligenza artificiale alla scienza dei dati (la disciplina che ricava decisioni dai numeri), ma soprattutto ai valori, al patrimonio di conoscenze e alle strategie interne, le imprese che fanno questo passaggio diventano molto più veloci.

Ne nasce qualcosa che io definisco vendita algoritmica proprietaria, una voce del glossario dei termini di Enrico Giubertoni. Proprietaria, perché è proprietà dell’azienda.

Vendita a mano e vendita algoritmica proprietaria

	Vendita a mano	Vendita algoritmica proprietaria
Come si applicano le regole	Con fogli di calcolo e riunioni	Con un sistema addestrato sui dati e sulla conoscenza dell'impresa
Tempi	Ore che il lavoro commerciale non lascia	Molto più veloci
Di chi è il sistema	Di chi lo compila	Dell'azienda
Chi decide	Chi ne ha il tempo	Sempre il decisore

La domanda è questa: preferiamo restare nell’epoca precedente all’IA e dire «sarebbe bello avere duecento ore al giorno», oppure addestriamo e ottimizziamo i nostri processi esistenti, mantenendo e potenziando il nostro decisivo fattore pensante e cognitivo?

La vendita algoritmica proprietaria: rami lenti e rami veloci

È un algoritmo di vendita (una procedura che un sistema esegue seguendo regole che gli abbiamo insegnato) capace di distinguere i rami lenti dai rami veloci del tuo portafoglio.

Rami lenti e rami veloci del portafoglio

Se ti serve	Il sistema indica ai commerciali	Che cosa caratterizza questi clienti
Volumi di vendita, cioè cassa nel breve	I clienti che chiudono presto	Cicli corti, decisori vicini, offerte semplici
Più fatturato per contratto	I clienti a ciclo lungo	Valore alto, più persone coinvolte, più ponderazione

Il sistema è dinamico, perché le indicazioni cambiano con l’obiettivo, ed è automatico, perché ricalcola da solo. Attenzione, però: automatico significa responsabilizzante, mai delegante.

Automatico significa responsabilizzante, mai delegante

Uno dei legittimi timori di chi si avvicina all’intelligenza artificiale è questo:

Ma come posso delegare a una macchina un processo decisionale? E soprattutto: tutto questo fa sentire, giustamente, sminuiti.

La risposta è chiara: non solo non puoi, ma non devi. Una macchina è una macchina. Stiamo parlando di tecnologie dell’intelligenza, e sono tecnologie: il potere decisionale deve sempre stare a noi. Delegare a una macchina un processo significa perdere il significato di quel processo e, di conseguenza, il controllo su di esso. Non si deve fare.

Chi fa fotografia con una macchina di fascia alta conosce la modalità program. È automatica: sceglie tempo e diaframma, toglie le zavorre, porta a un risultato che sai leggere e decodificare. Ma sei tu a scegliere, e hai tre possibilità:

• avvalerti della scelta preimpostata;
• rifiutarla, perché hai in mente qualcosa di più efficace;
• modificarla.

Nessuno ti ha tolto la fotocamera dalle mani. Con l’intelligenza artificiale nella vendita vale lo stesso principio. Se una decisione commerciale importante non ha un nome e un cognome accanto, l’automazione ha già scavalcato ciò che avrebbe dovuto servire.

Il principio ha un nome: human in the loop (l’essere umano dentro il circuito decisionale). Io preferisco però parlare di human on the loop: l’essere umano al vertice del circuito decisionale, e non soltanto coinvolto come mente pensante in un suo passaggio. La differenza conta, perché altrimenti l’intelligenza artificiale e gli strumenti restano senza presidio.

La regola d’oro dell’IA (The Golden Rule of AI)

1. 20% strumento. L’intelligenza artificiale: serve a eseguire.
2. 30% dati. Teoretici e pragmatici: servono a capire.
3. 50% conoscenza. Quella dell’impresa: serve a decidere bene.

Perché lo strumento pesa il 20%? Perché il vero valore aggiunto dell’IA non è l’automazione. È quanto riusciamo a inserire nell’IA delle regole teoriche del migliore dei mondi possibili, quelle che applicheremmo se avessimo duecento ore al giorno.

La competitività, nel ventunesimo secolo, non si gioca tanto sull’IA migliore. Si gioca su quanto patrimonio di cultura aziendale possiedi da integrare nel sistema decisionale dell’IA, per addestrarla perché dia risposte precise e mirate esclusivamente su:

• i tuoi dati interni;
• i processi che hai già;
• le eccezioni che i tuoi commerciali conoscono a fondo e applicano con cognizione di causa.

L’IA non è magica. Lavora bene solo dove trova un patrimonio ordinato.

Il mio approccio professionale

Quello che hai letto è un piccolo assaggio del mio approccio professionale, frutto del mio metodo e del lavoro in affiancamento ai team commerciali delle imprese. Lo trovi per esteso nella pagina Transizione all’AI, la formazione sui tuoi processi e sui tuoi dati. Lì trovi:

• le tre fasi del percorso: assessment, disegno dell’intervento ed erogazione, con laboratori sui processi reali di ogni reparto;
• gli esiti (benefit) ruolo per ruolo: per le vendite, proposte B2B e risposte alle RFQ (le richieste di offerta dei clienti) preparate in tempi più brevi, senza perdere la personalizzazione;
• il finanziamento possibile tramite i fondi interprofessionali (i fondi che finanziano la formazione dei dipendenti);
• il programma da scaricare, per leggere il percorso con calma e condividerlo in azienda;
• il modulo per parlarmi delle tue priorità, in fondo alla pagina.

Un caso di studio concreto sulla forza vendita lo trovi nell’articolo AI Sales Enablement.

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Adesso lascio il testimone a te. Parlami delle tue priorità e degli obiettivi, anche contingenti, che devi raggiungere, e ti darò una risposta mirata entro un giorno lavorativo.

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