Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Come ogni progetto anche quelli che riguardano l’analisi dei dati prevedono passaggi specifici.
In particolare, nel nostro caso prima di utilizzare strumenti di analisi dei dati vale la pena assicurarsi che si sia preparato il terreno adatto, creando una cultura aziendale orientata al dato e alla centralità dei clienti, una diffusa alfabetizzazione per la comprensione dei risultati dell’analisi e delle metriche a essi associati, e una organizzazione che abbia superato la divisione in silos che produce una conseguente frammentazione dei dati in più data base. Questi sono tre presupposti indispensabili per essere certi di ottenere dall’analisi dei dati i risultati che ci si aspetta.
Avere un’organizzazione che mette il cliente al primo posto permette di partire dai problemi che il cliente incontra decidendo quali aspetti andare ad analizzare e la priorità di risoluzione.
Il terzo passaggio a questo punto è quello di identificare i primi casi d’uso su cui si vuole concentrare l’analisi, chiarendo gli obiettivi per ciascuno di essi, assegnando la priorità in base alla fattibilità e al valore per il cliente e l’azienda.
Definito il campo di analisi puoi dedicarti a comprendere quali sono i dati a disposizione, da quali fonti provengono, se sei in grado di integrare più fonti e ottenere quindi una visione completa e non frammentata.
Avrai quindi tutte le informazioni per mappare i passaggi successivi determinando l'infrastruttura necessaria (data platform, decision engine, customer intelligence etc) e le modifiche organizzative necessarie. Gli strumenti che utilizzerai dovrebbero rendere disponibili i risultati delle analisi in modalità comprensibili anche dalle persone che non hanno una specializzazione in data science.
Infine, assicurati che il progetto possa crescere in termini di volumi di dati trattati, di quantità e velocità di analisi dei dati e di espansione a nuove funzionalità e tecnologie che possono presentarsi nel futuro.
Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
L'analisi del coinvolgimento del cliente si basa sui dati disponibili per fornire soluzioni adatte ad aumentare il coinvolgimento del cliente nel percorso dell'esperienza del cliente.
Avere un approccio data-driven significa far fruttare il tesoro dei dati che si raccolgono attraverso varie interazioni con i clienti e utilizzarli in modo efficace nel processo decisionale.
I self-service data analytics, ossia la diffusione di strumenti che permettono all’utente di business di gestire in autonomia il processo d’interrogazione dei dati (dall’esplorazione all’analisi…
Gli advanced analytics prevedono la modellazione predittiva, i metodi statistici…
Gli speech analytics sono una tecnologia che estrae dati da conversazioni in tempo reale o registrate, automatizzando i processi di riconoscimento vocale, trascrizione, ricerca per parole chiave…
Una customer data platform (CDP) è una piattaforma utilizzata per raccogliere e aggregare tutti i dati proprietari sui clienti in un unico database…
Google Analytics è il servizio gratuito offerto da Google che permette agli utenti di analizzare il comportamento dei visitatori di un sito web…
Gli strumenti di customer data analytics permettono l’esame sistematico delle informazioni sui clienti per giungere a una visione unica e accurata dell’insieme dei clienti e dei singoli profili.
Da processo creativo a processo altamente guidato dai dati: il marketing è uno dei principali utilizzatori delle più avanzate tecnologie di analytics.