Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics Banche e Assicurazioni
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, Internet in generale). Le informazioni raccolte includono opinioni sulle politiche della banca o dell'assicurazione, reclami, risultati di questionari, interazioni rilevanti tra clienti e non clienti nei social network, ecc. Anche per le banche e le assicurazioni è diventato fondamentale ascoltare e comprendere questi feedback che i loro clienti attuali e potenziali esprimono e capire come utilizzarli per migliorare la soddisfazione dei clienti, creare nuovi prodotti e prendere decisioni strategiche.
Ottenere una differenziazione dei prodotti in questi settori non è affatto facile, viene in aiuto sapere quali sono i punti di forza che i clienti riconoscono e sui quali si possono costruire le strategie di fidelizzazione. Sulla base dei feedback si può agire in modo molto incisivo anche sulla personalizzazione diventando capaci di proporre tempestivamente il prodotto e il servizio adeguato al momento di vita di ciascun cliente. Inoltre, grazie all'analisi della VoC è possibile scoprire quali segmenti di clienti contano di più, concentrarsi sulle loro esigenze consente di per avere maggiori ritorni in termini di business.
Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics Banche e Assicurazioni
Anche i negozi fisici, soprattutto di certe dimensioni, possono attivare una raccolta di dati per ottenere informazioni sui percorsi che compiono i clienti…
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…
Proprio per la sua natura totalmente digitale, nel mondo degli e-commerce è indispensabile monitorare o tracciare i dati di traffico del sito web per migliorare il processo di vendita online.
Per creare valore partendo dai dati non strutturati è necessario adottare una metodologia di gestione della governance aziendale data driven.
Secondo l'’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano sono tre le competenze necessarie per l'analisi dei dati:
I dati sono fatti grezzi e non organizzati, generalmente sotto forma di testo e numeri.
Secondo la definizione di Gartner, una customer data platform (CDP) è…
In relazione all'utilizzo dei dati una soluzione tecnologica dovrà avere funzionalità che permettano di gestire questi aspetti:
Le caratteristiche valutate da Gartner per creare il suo magic quadrant per le soluzioni di business intelligence e analytics sono: