Le attività di Business Intelligence come vantaggio competitivo per le aziende nel B2B: principali barriere ad un maggior uso di Intelligence, Ricerca ed analisi di mercato
Utilizzare dati e insights, derivanti da attività di business intelligence e ricerca sul proprio mercato, è un vantaggio competitivo per le aziende del business-to-business (B2B).
Questa affermazione sembra scontata ma al giorno d’oggi ancora diverse aziende (PMI, ma non solo) operanti nel B2B la considerano solo una bella frase da corso manageriale, ma non un must da mettere in pratica sistematicamente; le implicazioni positive sono però evidenti, in termini di marketing, comunicazione, sales ed altri aspetti dell’attività aziendale.
Cosa frena allora un maggior ricorso all’Intelligence nel B2B? Le motivazioni sono molteplici e qui ne indichiamo alcune, senza pretesa di esaustività.
- la scarsa disponibilità e conoscenza degli strumenti di Intelligence, e quindi la difficoltà a reperirli (pochi panel-omnibus-osservatori, poca specializzazione, focus su altri ambiti…)
- la debole attitudine a dedicare porzioni di budget marketing (e sales) a qualcosa che non siano fiere, cataloghi o basic digital, e il percepire come non prioritari interventi di business intelligence e ricerca
- la consuetudine ad usare il feeling dell’owner, del distributore, del management, o la capillarità degli agenti (ma non dovrebbero vendere?), o il me-too con i competitors…; in sintesi, una cultura manageriale esperienziale che porta a processi decisionali non data-driven, talvolta anche per rifiutare evidenze che contraddicono l’esperienza
- la non certezza sul ROI, cioè sul ritorno economico generato dalle informazioni e sul fatto di prendere decisioni migliori grazie ai dati di mercato; quindi budget percepito come costo, non come investimento (…non porta fatturato nel semestre).
- la riluttanza ad integrare dati esterni nei sistemi e processi decisionali aziendali, che va oltre semplici difficoltà operative, sempre superabili
- l’affidabilità (qualità) percepita dei dati ed insights, che non vengono da un sicuro scan della GDO o da robusti campioni su consumatori da panel-on-line, ma da difficili rilevazioni, spesso presso target arcigni! in effetti, le ricerche nel B2B sono tendenzialmente più complesse, con target talvolta piccoli, di difficile reperibilità e profilatura, tassi di risposta bassi, tempi lunghi; molte aziende non hanno pazienza e le perplessità possono essere rafforzate da cattive esperienze.
Quest’ultima, la affidabilità/qualità percepita dei dati, ci sembra la principale barriera, tra quelle citate, anche perché coinvolge direttamente le società di ricerca e i data provider in generale; quindi è importante, lato provider, sapere come realizzare i processi di rilevazione ed analisi per ottenere dati di qualità e come rassicurare i committenti; lato aziende, quindi, è essenziale sapere: cosa ragionevolmente chiedere, come, in che tempi e a che prezzo.
Naturalmente, data la varietà del mondo B2B, dobbiamo riconoscere che ci sono anche motivazioni che, nella misura in cui sono vere nello specifico di un’azienda/settore, vanno rispettate: limitatezza dei target, reti commerciali consolidate, tecnicità dei mercati (talvolta davvero product-oriented) sono in alcuni casi evidenze forti, anche se non devono essere esagerate come scusa per non attivarsi.
Definizione e limiti del Business to business
Prima di continuare esaminiamo, come premessa, alcuni concetti di riferimento.
Il B2B è un’espressione ampia che necessita di essere definita prima di operare ragionamenti di marketing e ricerca; si tratta di target/canali/settori che distinguiamo -da un lato- dall’industriale e dai servizi standard -e all’estremo opposto- dal B2C, in termini non solo e non tanto di prodotto ma di logiche, di canali, di target, di dinamiche… questo ampio spazio include quindi:
- chi offre servizi alla persona e ai suoi beni (artigiani del beauty, della autoriparazione, delle installazioni domestiche, ma anche gli hotel e studi professionali)
- laboratori di produzione food artigianale, come le pasticcerie, gelaterie, panetterie artigianali…
- punti vendita del normal trade specializzato, spesso ancora indipendente, (farmacie, erboristerie, giardinaggio, pet-shop, ferramenta, utensilerie, rivendite edili, e molti altri) dove il rapporto non è solo di compravendita ma soprattutto relazionale
- i distributori specializzati, che vivono in simbiosi con questi canali
Si tratta di PMI, micro-business, punti vendita, professionisti, artigiani che intermediano in diverso modo il rapporto tra azienda produttrice e final users, spesso plasmandone le scelte di acquisto (di prodotto e di brand) ed anche lo stile di utilizzo: si direbbe oggi, sono forti influencer.
Completiamo con i player nel B2B: sono le Società di ricerca, consulenza e servizi, data provider in generale, e comunque tutti i soggetti che si dedicano in modo esclusivo o prevalente al mondo del B2B.
E per precisione: l’attività in oggetto comprende la Ricerca di Mercato e le attività di Business Intelligence in senso lato, intese come rilevazione ed analisi, che portano a dati e risultati, che generano insight (sia strategici che operativi)
Come abbattere la principale barriera all’adozione della Business Intelligence: costruire qualità e affidabilità dei dati, nelle varie tipologie di Ricerca
Tra le varie barriere all’utilizzo abbiamo identificato il tema dell’affidabilità (qualità) dei dati come elemento su cui focalizzarsi principalmente; quindi, è importante per le società di ricerca possedere il know-how su come realizzare i processi che portano ad ottenere risultati di qualità; inoltre serve anche sapere come rassicurare in proposito i possibili committenti (presentazioni, background, validazioni, storicità, case history, benchmark, staff…
Tipologie di Intelligence e Ricerche nel B2B
A parte alcune peculiarità (es: target e intervistati) il B2B condivide con altri ambiti diverse metodologie e in particolare le tecniche di rilevazione, che in una suddivisione schematica, ma comune, definiamo:
- quantitative, con interviste personali, CATI cioè telefoniche, CAWI su panel-on-line (ma difficilmente sui target B2B, più spesso di riflesso sui consumer/users), CAMI (via smartphone), con rilevazione dati oggettivi via device tech…
- qualitative, e quindi focus group, interviste individuali semi-strutturate, ed altri approcci, talvolta integrate con metodi più ibridi ed intermedi, fino ai più (tecnologicamente) innovativi approcci legati a digital, social, A.I.;
- utilizzo di dati interni, dati oggettivi esterni/big data, fonti non dirette (es: desk research), in autonomia o integrative di dati esterni.
Un’altra distinzione di base è legata al tipo di committenza, che vede ricerche Custom vs Multiclient: quest’ ultime acquistano nel B2B una certa rilevanza, considerando i budget disponibili; ne segnaliamo alcune modalità specifiche: Panel-on-line (bacino di aderenti in target sempre pronti all’intervista) Multiclient in generale (per un pool di committenti che condividono gli obiettivi), Omnibus (per monitorare nel tempo fenomeni di interesse comune ma anche integrabili con business questions specifiche).
Punti di attenzione per costruire Qualità, per Tipologia di attività
Ogni tipo di ricerca presenta punti di attenzione peculiari per una corretta realizzazione (lato aziende: cosa focalizzare coi provider!)
Nelle qualitative serve attenzione alle validazioni delle nuove metodologie, ma il focus è sempre sulla qualità dei reperimenti del target oltre che sull’esperienza dello staff nei metodi adottati e perché no, anche nelle dinamiche di settore
Nelle quantitative custom sottolineiamo anzitutto che, oltre a definire l’ampiezza dell’universo di riferimento il più correttamente possibile serve, per disegnare un campione realmente rappresentativo, conoscerne la struttura non solo per distribuzione geografica, ma soprattutto per dimensione dei soggetti, tipologia, appartenenza a network, ed altri criteri che rendano conto delle diversità.
L’ampiezza, peraltro, è anche essenziale negli studi di dimensionamento del mercato sia in termini di numerica (target puri, ibridi, possibili sovrapposizioni) che di ponderata, sia essa definita con Indici, quantità di prodotto, valori di sell-in o sell-out…); si tratta di informazioni di background (ed expertise) che, ove presenti, vanno opportunamente valorizzate sia dai provider che dai committenti.
Altro elemento è la capacità di operare cross-country: se il consumer è diverso world-wide, gli operatori B2B lo sono di più, conservando sacche di abitudini culturali del proprio paese; si tratta quindi di catturare le differenze, in script di intervista, reporting ed interpretazione degli insights.
Nelle quantitative multiclient segnaliamo la disponibilità di metodologie validate e consolidate nel tempo (best practice) su rilevazione e gestione informazioni; per esperienza, riferiamo sempre ai committenti come assicuriamo qualità, step by step, certificando il processo (regole e periodicità definite); quando l’evoluzione dei target e degli strumenti di rilevazione (IT, Web e Social Network, Big Data, ora A.I.) diventa significativa poi, occorre essere flessibili nell’innovare, testare, validare e ridefinire le best practice; inoltre, su certi strumenti siamo passati da un unico metodo di rilevazione (CATI) ad un toolkit di tecniche integrate basate anche su “web surfing” e strumenti di A.I.
Questo ci ha permesso di continuare ad offrire intelligence ai nostri clienti con un rapporto costi (costi produzione e prezzi pagati dalle aziende) vs benefici (la concreta utilità acquisita dal committente) sempre vantaggioso.
Coerente al tema è anche la disponibilità di benchmark, basati su una stessa metodica, ed in grado di comparare risultati nel tempo e con medie di settore.
Da ultimo, vale per tutte le quantitative, aggiungiamo: nel CATI (spesso ancora la modalità più adatta) l’utilizzo di uno staff esperto, diretto, specializzato nel B2B; nel CAWI (quando utilizzato) la disponibilità di un set di indirizzi mail rappresentativo.
Come abbattere le altre barriere all’adozione della Business Intelligence
Nel primo paragrafo abbiamo citato anche altre barriere all’adozione della Business Intelligence e Ricerca di Mercato, oltre alla qualità percepita dei dati: ad integrazione (non a completamento, richiederebbe una trattazione ben più vasta) indichiamo in breve altri punti di attenzione.
Anzitutto, l’ottimizzazione del budget imporrebbe alle aziende una verifica del ritorno reale delle altre attività (non intelligence) confrontando, per quanto possibile, il loro ROI vs quello delle attività intelligence; collegato a ciò ricordiamo anche il feeling esperienziale e cioè processi decisionali non data-driven: in questo caso è utile portare all’attenzione dei possibili committenti dei case-history di successo, contestualizzati nel settore, che aiutino a combinare l’esperienza empirica di business con le evidenze di ricerca; al proposito, una fattispecie ricorrente è la funzione commerciale che si scontra con i risultati di ricerca (es: performance di vendita in relazione ai potenziali reali); quindi serve affiancare le aziende nel trasformare la non identità di vedute in opportunità di cambiamento e miglioramento; qualche azienda ha iniziato a integrare metriche di marketing con indicatori commerciali e finanziari, soprattutto con interventi pre-post eventi, fiere, promozioni, comunicazioni, lanci prodotto, M&A, brand extension…
Come detto, per spiegare il benefit generato dal prendere decisioni migliori grazie ai dati di mercato, l’esposizione di esperienze di successo spesso si rivela più efficace di spiegazioni teoriche ed accademiche.
Infine, sebbene le aziende debbano essere più disponibili all’integrazione di dati esterni (da data provider) nei sistemi e processi decisionali aziendali, le società di ricerca ed intelligence devono avere l’attitudine ad affiancarle su questo tema, mettendosi maggiormente nell’ottica del committente.
Conclusioni
In apertura abbiamo dato per condiviso che utilizzare dati ed analisi di mercato affidabili sia un vantaggio competitivo per le aziende operanti nel B2B, con evidenti miglioramenti per marketing, comunicazione, sales ed altri aspetti della gestione aziendale; in chiusura, ricordiamo solo alcuni elementi della ricerca nel B2B, talvolta sottovalutati:
- l’intervento di una terza parte è una fonte dati autonoma vs fonti aziendali, ed inoltre può assicurare risposte genuine (spesso nel B2B l’intervistato risponde da cliente vs fornitore)
- il possesso (per l’utilizzo) di informazioni, restituisce soft power alle funzioni centrali dell’azienda
- la funzione di rompere abitudini che sembrano corrette, ma a volte fortemente misleading (es: l’utilizzo dei complains nell’analisi della customer retention)
- il limitare l’affidamento spinto: alla distribuzione, nella gestione del marchio; alle metrics dei social, nel prendere le decisioni (mentre penetrazione, quote e posizionamento sono spesso trascurati).
- il contributo per focalizzare il content marketing, così importante nel B2B, su temi e concetti davvero impattanti sul target
Ovviamente, di realtà virtuose ne incontriamo diverse nel nostro lavoro: chi investe solo dopo un test di mercato sulle nuove gamme, limitando i rischi; chi comunica dopo la definizione del posizionamento, con messaggi coerenti, evitando confusioni nel target; chi comprende in modo sistematico i motivi dell’abbandono dei clienti, pianificando correttamente la limitazione del churn; chi prevede opportunamente la domanda, limitando stock e costi relativi.
Quindi, anche se si tratta di ricerche complesse e con forti tratti di unicità, l’utilizzo di strumenti specifici per il mondo B2B permette di raccogliere insights azionabili: alle aziende il compito di scaricarli a terra!
Da parte nostra, rendiamo possibile alle aziende ascoltare gli interlocutori B2B, andando oltre il feeling soggettivo ed adottando un approccio oggettivo e fondato su dati affidabili.
Articolo scritto da Alberto Aliverti, Senior Partner MeTMi.
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