Come si adotta un approccio data-driven?

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

Molti esperti della relazione con il cliente hanno ancora difficoltà ad adottare un approccio basato sui dati. Tentano di sfruttare i dati per prendere decisioni migliori, scegliere i media più adatti, creare campagne efficaci e ottenere visibilità sulle prestazioni del marketing, delle vendite e dell'assistenza. Ma nella migliore delle ipotesi si ottengono risultati irregolari.

Una delle principali sfide consiste nel gestire enormi volumi di dati che provengono da più fonti, in formati diversi e a frequenze diverse. La governance dei dati è spesso poco chiara e distribuita e le aziende possono avere difficoltà a ricavare valore a breve termine mentre rendono operative le pratiche di marketing, vendita e assistenza basate sui dati. Inoltre, spesso non si dispone delle competenze adatte per analizzare, comprendere e sfruttare continuamente i dati, adottando un'ampia pianificazione periodica e rapporti retroattivi.

Gli esperti consigliano di seguire sei passaggi per avviare un progetto di analisi dei dati.

Raccogliere i dati – I dati possono essere sfruttati solo se sono in una forma utilizzabile. I professionisti della relazione con il cliente possono iniziare considerando i dati nominativi e anonimi di clienti e pubblico e decidendo quali informazioni di prima, seconda e terza parte possono essere utilizzate. È improbabile che un'unica piattaforma tecnologica soddisfi tutte le esigenze di dati di un'organizzazione. È più efficace combinare analisi online, piattaforme di gestione dei dati (DMP), gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e piattaforme di vendita.

Utilizzare la scienza dei dati – Nonostante la promessa dell'apprendimento automatico, dell'intelligenza artificiale e dell'analisi cognitiva, gli esseri umani devono ancora valutare e decidere come utilizzare i dati. Alcune applicazioni sono abbastanza dirette, per esempio la segmentazione basata su DMP utilizzata nel targeting per web e media. I risultati più convincenti, tuttavia, vengono dalla scienza dei dati. È possibile testare le ipotesi utilizzando set di dati sparsi e approcci semi-manuali, facendo estrarre e analizzare i dati da un data scientist quando necessario. Questo può creare valore rapidamente prima di mettere in atto un approccio più industrializzato. Gli approcci algoritmici e industrializzati sono necessari e importanti, ma la data science basata sull'esperienza può essere un buon punto di partenza.

Concentrarsi su punti specifici del percorso del cliente – La sperimentazione è importante, ma può essere più efficace se focalizzata su opportunità pratiche. Per farlo, si può sfruttare la ricerca per ridefinire le personas, i segmenti chiave e i percorsi dei clienti. Dando priorità a fasi specifiche da ottimizzare in base ai dati è possibile evolvere in modo graduale allargando l'analisi dei dati via via a tutte le fasi della relazione con il cliente.

Comprendere le capacità predittive e di apprendimento automatico – Occorre acquisire una chiara comprensione di ciò che è veramente possibile oggi e ciò che potrà essere ottenuto in futuro. Prima di passare a tecnologie più avanzate, ci si può concentrare su piattaforme che si integrano facilmente con i sistemi esistenti per affrontare le nozioni di base come il rilevamento delle anomalie, l'identificazione di tendenze e segmenti e la comprensione dei comportamenti.

Definisci processi e policy – Molte aziende stanno integrando dati provenienti da fonti diverse ma la gestione manuale di questi flussi di dati può diventare rapidamente proibitiva in termini di costi e tempi, oltre che insostenibile quando sono coinvolte informazioni personali e altri dati sensibili. Per gestire questa complessità sono necessari processi e policy ben definiti per la governance dei dati e il reporting.

Porre attenzione alla sicurezza e alla privacy –. La sicurezza e la privacy devono essere al primo posto fin dall'inizio in un progetto di analisi dei dati. Le normative a riguardo sono chiare e i clienti si aspettano che i loro dati siano custoditi e amministri con la massima cura.

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

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