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I rapporti cliente-brand nell’era dei Big Data

Come cambiano i rapporti cliente-brand nell’era dei Big Data? Al di là del fatto che non credo che al momento ci sia una vera e profonda consapevolezza, almeno da parte delle PMI italiane, dell’importanza di questo tema, ritengo che le poche risposte a questa domanda finora messe in campo seguano un orientamento limitato quasi esclusivamente al passaggio dall’offline all’online tralasciando sia il tema dei Big Data sia le scelte organizzative multicanale per non parlare poi di quelle omnicanale.

Ho già scritto che dare concretezza alle strategie omnicanale non è cosa semplice soprattutto perché necessitano di una rivoluzione culturale da parte di tutto il management aziendale e questo, è noto, richiederebbe manager veramente pronti al cambiamento. La complessità è anche di tipo operativo perché l’omnicanalità pretende un ripensamento gestionale in grado di riadattare profondamente la struttura organizzativa che non lavorerà più divisa in silos indipendenti bensì in un’unica funzione in grado di coordinare i team dei singoli canali (team working) capaci di gestire processi deliberatamente instabili per adattarsi ai mutevoli bisogni del cliente finale cui deve essere garantita un’unica customer experience di valore.
Un’operazione oggettivamente non semplice che richiede all’azienda anche il presidio dei social network attraverso azioni finalizzate ad intercettare i follower con i canali a loro più congeniali, e l'implementazione di soluzioni di business intelligence evolute per profilare e monitorare in modo strutturato i loro comportamenti prima, durante e dopo l’acquisto.

 

immagine Omnichannel

Per provare a comprendere veramente il rapporto tra clienti e brand, e quindi quale strategia organizzativa adottare, credo sia oggettivamente difficile ignorare l'importanza dell'accesso alla conoscenza dei Big Data che, lì dove hanno trovato applicazione, hanno effettivamente determinato, attraverso il miglioramente dei procesi decisionali,  un radicale ripensamento del tradizionale modo di interagire con prospect e clienti assicurando un vantaggio competitivo importante.

Big data analytics: perchè analizzare e decifrare i "grandi dati"  

Perché i Big Data? "Semplicemente" perché leggere, decifrare e utilizzare i Big Data permette al management di governare la conoscenza necessaria per comprendere le motivazioni dei clienti acquisiti e potenziali arrivando ad anticipare le loro necessità future. Un'enorme massa di dati che, sapientemente gestiti e analizzati, permettono alle aziende modernamente organizzate di implemetare nuove e sempre più efficaci ed efficienti strategie di comunicazione e adeguati canali di vendita.

I Big Data sono le briciole digitali che le nostre attività lasciano per effetto del nostro uso dei sistemi ICT. Queste possono trovare applicazione a livello micro, un’azienda, per esempio, può costruire una data management platform in grado di integrare le informazioni offline e online sui clienti per costruire cluster ed effettuare campagne personalizzate, ma anche a livello macro per calcolare la Sentiment Analysis ossia l’aggregato delle disposizioni positive o negative esaminato in base a ciò che le persone riportano sui social a proposito di aziende, brand, campagne pubblicitarie, ecc… E’ intuitivo che disporre in tempo reale di queste evidenze significa sapere, per esempio, se un'azienda concorrente ha lanciato un nuovo servizio o prodotto oppure se un determinato post su un blog con un contenuto negativo stia suscitando l’attenzione e se sia il caso di rispondere scegliendo modalità e tempi con ricadute significative sulla qualità del rapporto azienda-cliente, ma anche tra azienda-prospect.

In Italia mancano le competenze per l'analisi dei dati

Purtroppo però in Italia –  secondo quanto rilevato dall'Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano –  nel caso di utilizzo dei dati destrutturati ancora nel 2014 solo nel 16% dei casi analizzati le fonti risultavano esterne come web e social media. Criticità cui si aggiunge la mancanza di adeguate competenze, solo il 17% delle imprese intervistate dichiarava, infatti, la presenza di un Chief Data Officer e appena il 13% di un Data Scientist.

E' chiaro quindi che, pur essendo diffusa la convinzione che il web giochi un ruolo importante per conoscere le abitudini di consumo di clienti e prospect, le aziende continuano a sottovalutare le potenzialità dei social.

Data Fusion: ecosistema di fonti e dati strutturati

Nonostante queste diffidenze/difficoltà i dati raccolti dai nuovi canali digitali sono e rimangono, comunque, il nodo cruciale per la clusterizzazione e il marketing mirato. Impiegando la Data Fusion, per esempio, ovvero una serie di tecniche per integrare le informazioni che provengono sia dai database aziendali sia dalle più disparate web source, è possibile costruire un ecosistema di fonti di dati strutturati e non. In particolare, attraverso l’analisi incrociata del customer behaviour e di altri parametri (fascia di età, tipologia di studi, geografia  ecc.) ogni utente può essere inserito nel panel corretto con il vantaggio, per l’azienda, di poter implementare campagne di comunicazione precise e, per il consumatore, poter ricevere informazioni utili nei contenuti e nella tempistica.

Tutto questo è fattibile nella misura in cui il management decida di affiancare a queste strategie soluzioni di CRM evolute che, rispetto alle precedenti piattaforme di customer relationship management, contemplano nuove funzionalità che consentono, per esempio, anche analisi semantiche per rilevare sentiment e contenuti dai commenti postati sui social.

In uno scenario così complesso, caratterizzato da forti ed evidenti resistenze all'innovazione, credo che una spinta decisiva possa e debba arrivare dalla conoscenza, dall'impiego e dalla diffusione dei Big Data che possono risultare strategici anche per rimodulare le dinamiche che intercorrono tra le organizzazione aziendali e il consumatore lasciando che quest’ultimo resti veramente al centro dei processi decisionali. Come? Facilitando e se possibile accelerando l'affermazione dei modelli omnicanale che, realizzando operativamente l’integrazione tra canali fisici e canali digitali, sono effettivamente in grado di garantire al cliente la possibilità di continuare a muoversi liberamente tra online e offline e all’azienda la gestione di un sistema di information management abilitato a restituire effettivo valore alle informazioni.

Parafrasando Vittorio Merloni, la domanda resta però aperta: "con questa Scuola, con questo Stato, con questa Fabbrica", saremo in grado di vincere questa sfida?

Giuseppe Mizio

Senior Sales Consultant