Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Ogni giorno le interazioni con i clienti sui vari canali producono milioni di dati contenenti informazioni che emergono solo quando questi dati vengono raccolti, classificati, organizzati ed elaborati con gli strumenti di analisi di dati che oggi il mercato propone. Il motivo per cui l’analisi è diventata un driver centrale per lo sviluppo delle aziende risiede nella necessità di adeguare prodotti, servizi, relazioni e processi ai cambiamenti che avvengono a una velocità molto più rapida del passato.
I dati sono sempre stati utilizzati nelle aziende per prendere decisioni strategiche dal top management che per le previsioni future periodiche faceva riferimento ai dati storici dai quali interpretava delle tendenze. Oggi però far affidamento solo sulle serie storiche che offrono i sistemi aziendali limita la capacità di comprensione della realtà e non permette di creare scenari futuri basati sugli insights predittivi che sono contenuti nelle interazioni con i clienti. Non ci si può più permettere di trascurare le informazioni disponibili in tempo reale e di non utilizzare tecniche di modellazione statistica per comprendere quali azioni contribuiscono a raggiungere i risultati aziendali. È come procedere a tentoni avvolti dalla nebbia e voler essere certi di raggiungere la meta che ci si è prefissati.
Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Le banche e le compagnie assicurative raccolgono quotidianamente enormi volumi di dati e attraverso molteplici canali (filiali o agenzie, customer service, e-mail, social network…
Anche i negozi fisici, soprattutto di certe dimensioni, possono attivare una raccolta di dati per ottenere informazioni sui percorsi che compiono i clienti…
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…
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.
Le vendite possono generare rapidamente una nuova crescita dei ricavi raccogliendo costantemente dati e metriche sui prodotti più richiesti e agendo sulle informazioni che producono.
Comunemente si distinguono quattro tipologie di dati che sono utili per analizzare la relazione con il cliente.
Harvard Business Review ha rilevato che analizzare i dati dei clienti in tempo reale ha già oggi un effetto diretto sulle prestazioni complessive della propria azienda e lo diventerà sempre di più…
Le caratteristiche valutate da Gartner per creare il suo magic quadrant per le soluzioni di business intelligence e analytics sono:
Le tecnologie digitali, sempre più utilizzate anche per pianificare viaggi e per scegliere le destinazioni, generano una enorme produzione di informazioni che, se opportunamente collegate…