Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Quando Moleskine, uno dei più noti marchi di taccuini, agende, guide da viaggio di qualità, ha deciso di investire nei prodotti digitali ha voluto prima capire cosa volessero i clienti. Per fare questo il management non voleva utilizzare i classici metodi della ricerca di mercato, come i focus group e le survey, e ha cercato una soluzione basata sull'intelligenza artificiale che potesse dare velocemente degli insight su un mercato per loro ancora ignoto.
Modellando gli algoritmi della soluzione Moleskine ha identificato modelli di comportamento a partire da dati non strutturati grazie alla social conversation analysis, all'estrazione di dati demografici, psicografici e comportamentali, al riconoscimento dei pattern e degli intenti e al rilevamento di topic e trend.
Grazie al sistema di target audience analysis utilizzato Moleskine ha potuto identificare nuove tipologie di clienti e, analizzando i dati sul luogo di residenza e di lavoro e sulle abitudini di acquisto, ha scoperto il modo migliore per coinvolgerli.
Inoltre, lo stesso sistema ha dato informazioni essenziali per la validazione del nuovo prodotto e per identificare la domanda latente per la quale poteva essere la risposta.
L’analisi ha coinvolto i follower di Moleskine su Facebook e Twitter, e sono stati presi in considerazioni contenuti in italiano e inglese. Grazie a questa attività, Moleskine ha ottenuto centinaia di spunti per creare un piano editoriale con contenuti amati dalla potenziale audience del marchio. Inoltre, l’innovation team ha usato gli insight per determinare quale tipo di contenuto fosse più interessante, quali post fossero migliori per il social engagement in modo da definire nuovi contenuti e servizi.
Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Per creare valore partendo dai dati non strutturati è necessario adottare una metodologia di gestione della governance aziendale data driven.
Dopo le funzioni amministrative, che da sempre sono la prima fonte di dati per la gestione aziendale, l’ambito dove la trasformazione data-driven è più rilevante oggi è il marketing…
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.
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…
Quando un prodotto è così comune come l’olio d'oliva, può essere difficile distinguersi dai concorrenti.
Airbus, il più grande produttore di aerei di linea al mondo, aveva bisogno di consolidare i dati in un unico luogo, da fonti eterogenee…
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…
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.
Comunemente si distinguono quattro tipologie di dati che sono utili per analizzare la relazione con il cliente.