Quale sarà il prossimo mercato e perché?

Avevamo costruito per anni conoscenza del mercato, e moriva alla consegna.

Per 360 clienti avevamo costruito migliaia di database di aziende, in Europa e oltre. Ciascuno richiedeva lavoro concreto: raccolta, arricchimento e migliaia di ore di classificazione manuale.

E ciascuno veniva consegnato come file Excel. Statico. Non ricercabile. Nessuna struttura condivisa, nessuna metainformazione accumulata, nulla che collegasse il mercato mappato questo mese a quello mappato l’anno scorso.

Ogni incarico ripartiva da zero sul mercato e tutto ciò che si era imparato nel precedente era perduto. Non cancellato: introvabile. La conoscenza esisteva, in migliaia di file, in una forma a cui nessuno poteva porre domande.

Abbiamo quindi costruito una sola base invece di migliaia di file. Ogni azienda che classifichiamo vi entra, arricchita dalla stessa pipeline automatizzata che legge i siti aziendali per capire cosa un’impresa produce davvero e sa fare. Ora contiene ~1,9 Mln aziende industriali.

Un produttore decide dove vendere in base all’intuito del fondatore, e non sa spiegare perché.

«Andiamo in Germania.» Potrebbe essere giusto. Ma se si chiede perché la Germania, perché ora e perché non la Polonia, la risposta di solito è una sensazione, una fiera o il fatto che con l’ultimo cliente tedesco sia andata bene.

È la più grande domanda senza risposta nelle vendite industriali. Costa in un modo che non compare mai come voce di spesa. Un mercato sbagliato costa un anno di lavoro al team commerciale prima che qualcuno ammetta l’errore.

Abbiamo quindi rivolto la base al mercato stesso. Circa 500 fonti — pubblicazioni nazionali sulla manifattura, istituti di statistica, feed di settore — vengono scandagliate continuamente e classificate in cinque tipi di segnale d’acquisto, poi associate alle aziende e alle aree geografiche interessate.

Non sono cinque categorie in cui archiviare informazioni. Sono i cinque modi in cui un mercato segnala che sta per comprare, o per smettere. Un segnale FLOW dice che la produzione del Suo cliente si sta spostando e che il Suo territorio commerciale dovrebbe seguirla. Un segnale RISK dice che un segmento in cui sta per investire si sta contraendo. Letti insieme, nel tempo, descrivono dove sta andando il lavoro.

La classificazione usa un modello open source sulla nostra infrastruttura, non un’API commerciale. A questi volumi è la differenza tra un sistema che funziona ogni giorno e uno troppo costoso da lasciare acceso.

Il risultato risponde a entrambe le parti della domanda. Non solo dove andare, ma le prove del perché: quali settori si stanno davvero muovendo e in quali paesi, da fonti che il cliente può verificare.

Una volta esistente, la base si è rivelata la risposta a domande che non ci erano ancora state poste.

Un gruppo energetico ci ha portato questa: quali aziende industriali slovene hanno un tetto abbastanza grande da giustificare un contatto per il fotovoltaico, e quali hanno già i pannelli?

Avevamo già circa 140.000 aziende slovene nella base. La domanda è diventata: prendere queste aziende, aggiungere la geometria dei tetti dalle immagini aeree nazionali, aggiungere un profilo energetico e lo storico degli incentivi, e produrre un elenco ordinato per priorità.

Nessuna azienda in Slovenia era in grado di rispondere a quella domanda. Non perché fosse tecnicamente impossibile, ma perché serviva come punto di partenza una base classificata di aziende, e nessuno l’aveva.

Le richieste continuavano ad arrivare nella stessa forma: incentivi ricevuti, aiuti di Stato de minimis, classificazione dei consumi energetici. Ognuna è una domanda diversa. A ognuna si può rispondere in giorni anziché mesi perché la base e la pipeline esistono già.

Abbiamo costruito un’infrastruttura per noi, e si è rivelata il prodotto.

Red Bumerang fornisce alle aziende i dati, l’IA e le informazioni di mercato perché il loro processo commerciale sia mirato, efficiente e basato sui dati anziché sulle sensazioni dell’amministratore delegato.