Il 30% dei dati commerciali delle aziende si degrada ogni anno senza una manutenzione adeguata: persone che cambiano lavoro, imprese che chiudono o si fondono, informazioni che diventano obsolete. In Italia solo una PMI su tre dispone di professionisti dedicati all’analisi e all’organizzazione dei dati. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale applicata alle vendite, questo gap culturale rischia di trasformarsi in un serio svantaggio competitivo con un impatto economico rilevante.
Secondo le ricerche di Gartner, la scarsa qualità dei dati costa alle organizzazioni una media di 15 milioni di dollari all’anno, mentre uno studio del MIT Sloan Management Review stima che il costo dei dati errati si attesti tra il 15% e il 25% del fatturato per la maggior parte delle aziende. Per le PMI italiane, questo si traduce in opportunità di vendita perse, inefficienze operative e decisioni strategiche basate su informazioni sbagliate.
Secondo l’Osservatorio Data & Decision Intelligence del Politecnico di Milano, nell’ultimo anno l’89% delle piccole e medie imprese italiane ha svolto delle attività di analisi dei dati (+10% rispetto al 2024). Tuttavia, nella maggior parte dei casi si tratta di pratiche occasionali, realizzate con dei fogli elettronici, senza delle figure dedicate e prive di un’organizzazione sistemica. La maggioranza delle PMI non ha ancora realizzato degli investimenti rilevanti in infrastrutture tecnologiche per la gestione dei dati.
“In Italia manca una cultura dell’analisi e dell’organizzazione dei dati, eppure si tratta di un processo aziendale vitale per qualsiasi attività di marketing e di vendita“, spiega Stefano Bertoli, esperto di intelligenza artificiale applicata ai processi commerciali e fondatore della tech company RuleInside. “Con l’intelligenza artificiale che sta entrando nei reparti commerciali, le aziende devono affrontare un paradosso: i sistemi più avanzati richiedono le basi più solide. Un’intelligenza artificiale non può automatizzare dei processi di vendita utilizzando dei dati incompleti, duplicati o disorganizzati“.
Uno studio dell’Università di Harvard conferma che l’efficacia dell’intelligenza artificiale dipende direttamente dalla qualità e dalla strutturazione dei dati aziendali. Senza delle fondamenta solide, anche gli algoritmi più sofisticati producono dei risultati scadenti.
Il ritorno economico dell’organizzazione dei dati
I numeri dimostrano che investire nell’organizzazione dei dati non è solo una necessità tecnica, ma una leva strategica con un ritorno economico misurabile. Uno studio sistematico pubblicato su SSRN e condotto su piccole e medie imprese evidenzia che l’adozione di sistemi CRM strutturati porta a un miglioramento del 25-40% nella retention dei clienti e a un incremento del 15-30% nelle vendite. I guadagni in termini di efficienza operativa si attestano tra il 20% e il 35%, principalmente grazie all’automazione dei processi e al miglioramento della gestione dei dati.
La ricerca di Nucleus Research ha dimostrato che ogni dollaro investito nell’implementazione di un sistema CRM genera un ritorno medio di 8,71 dollari in ricavi di vendita, con alcune organizzazioni che raggiungono ROI superiori al 245% quando i sistemi vengono implementati correttamente.
Per quanto riguarda l’automazione basata sull’intelligenza artificiale, McKinsey stima che l’AI generativa potrebbe automatizzare tecnicamente il 60-70% delle attuali attività lavorative. Le organizzazioni che hanno adottato strumenti di automazione hanno registrato un aumento medio dell’efficienza del 20-30%, liberando tempo prezioso per attività ad alto valore aggiunto.
Il vademecum per organizzare i dati commerciali
Per aiutare le PMI a prepararsi all’era dell’automazione intelligente, Bertoli ha sviluppato un vademecum in nove punti che sintetizza le best practice per l’organizzazione dei dati commerciali:
- Identificare un referente per la raccolta dei dati
Individuare una persona responsabile che organizzi i database secondo delle regole condivise, supervisionando gli aggiornamenti e verificando la coerenza. Senza un referente chiaro, ogni commerciale inserisce i dati secondo delle logiche personali, creando dei duplicati e delle incongruenze.
- Definire delle regole di catalogazione scritteStabilire degli standard chiari per le nomenclature, i formati dei telefoni e delle email, i requisiti minimi di completezza. Le regole devono essere documentate in un file condiviso con degli esempi concreti.
- Strutturare i contatti, i prodotti e le interazioni
I contatti devono includere il ruolo aziendale, la fonte di acquisizione, lo stato del rapporto. I prodotti necessitano di descrizioni standardizzate, di prezzi aggiornati, di FAQ validate. Le interazioni vanno tracciate con un formato uniforme.
- Definire delle metriche specifiche per il Marketing, le Vendite e il Supporto
Ogni area richiede dei KPI misurabili: il marketing necessita di metriche RFM (Recency, Frequency, Monetary value) e del costo di acquisizione del cliente; le vendite devono monitorare la pipeline e i tassi di conversione per ogni fase; il supporto deve tracciare i tempi di risposta e le categorie dei problemi.
- Eliminare i duplicati e organizzare gli elenchi
Identificare i duplicati per telefono, email o combinazione nome-azienda. Tenere il record più completo e validare periodicamente i dati obsoleti.
- Implementare una pulizia trimestrale
Secondo delle ricerche pubblicate su ResearchGate, i dati commerciali si degradano del 30% annualmente senza manutenzione. Serve una verifica trimestrale sistematica con l’aggiornamento degli stati e l’archiviazione (non la cancellazione) dei dati storici.
- Adottare un CRM o un sistema centralizzato
Evitare la dispersione dei dati tra i telefoni personali, gli Excel e le email. Un CRM centralizza le informazioni rendendole accessibili al team, traccia automaticamente le interazioni e genera dei report in tempo reale.
- Preparare i dati per l’automazione e per l’intelligenza artificiale
I sistemi automatizzati non interpretano le sfumature: servono dei formati standard, delle nomenclature uniformi, delle date in formato ISO, degli stati definiti da delle liste chiuse. Le note generiche vanno trasformate in dei campi strutturati e processabili.
- Garantire la compliance al GDPR
Le sanzioni partono da 10.000 euro fino al 2% del fatturato annuo. L’uso di sistemi di intelligenza artificiale per le chiamate o le email automatizzate richiede delle informative specifiche, dei consensi espliciti per le registrazioni e la cancellazione automatica dopo sei mesi.
