Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics Dati Informazioni Insights
Sono diversi i motivi per cui non si può più fare a meno di avviare un programma di analisi e utilizzo dei dati provenienti da tutte le interazioni con i clienti. La crescita e il successo di ogni azienda è sempre più correlato alla capacità di prendere decisioni facendosi guidare dall'oggettività dei dati e non da opinioni e impressioni del momento.
Le informazioni che otteniamo dai dati ti permettono di creare quella esperienza agile, automatizzata, personalizzata e omnicanale che i clienti desiderano. Ti aiutano a capire chi sono i tuoi clienti, come fanno acquisti, cosa acquistano, come preferiscono interagire, quali sono i problemi più frequenti che incontrano. Grazie a questa conoscenza approfondita puoi costruire strumenti migliori e più intelligenti per servirli e trattenerli.
Utilizzare i dati è un modo efficace per proteggere e far crescere il valore dei tuoi clienti, per fidelizzarli, per creare nuovi prodotti o servizi e per personalizzare ogni conversazione.
Ogni area aziendale ottiene numerosi vantaggi se basa ogni strategia e ogni decisione sulle informazioni che si possono estrapolare dai dati. Il marketing può creare campagne più efficaci e ad alto tasso di conversione, le vendite si possono concentrare sui clienti a maggior valore e il customer service può verificare l’efficacia dell’assistenza e trovare i punti di miglioramento.
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Una volta addestrati, i sistemi basati sui dati possono funzionare con tutti i canali esistenti, inclusi voce , e-mail , SMS , chat , Messenger, Twitter, WhatsApp , WeChat, Slack e altri…
Dati e informazione sono spesso utilizzati come sinonimi, ma in realtà i due termini, dal punto di vista informatico, hanno un significato differente.
I dati strutturati sono quei dati conservati in database, organizzati secondo schemi e tabelle. Questa è la tipologia di dati più indicata per i modelli di gestione relazionale delle informazioni.
I dati non strutturati sono i dati conservati senza alcuno schema.
I dati semi-strutturati sono informazioni che non risiedono in un database relazionale o in qualsiasi altra tabella di dati…
I dati sono fatti grezzi e non organizzati, generalmente sotto forma di testo e numeri.
Secondo l'’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano sono tre le competenze necessarie per l'analisi dei dati:
I modelli Next-Best-Action (NBA) consigliano in tempo reale le azioni da intraprendere con un cliente, in base al suo profilo, alle sue azioni e alle sue esigenze precedenti.
Gli errori che si compiono nella gestione dei dati derivano principalmente dalla mancanza di dati integrati tra i canali: molte aziende hanno call center che funzionano in silos.