Nel 2001 sono stati generati complessivamente due exabyte di dati, ovvero due miliardi di gigabyte. Nel 2012 ogni giorno è stato generato questo volume. Senz’altro nelle attività di contatto con il cliente si accumulano numerose informazioni (e molte si disperdono). Una volta raccolte, come possono essere utilizzate dalle aziende per migliorare la relazione con il cliente e per rendere più efficienti i processi di vendita e di supporto?
EMC Italia
Fabio Pascali,
Sales Manager per i Top account del Nord Italia
La relazione con il cliente è un’attività fondamentale per ogni azienda. Non solo produce business, ma genera una grande quantità di informazioni, che devono e possono essere utilizzate per migliorare la relazione stessa. In questo senso si tratta di una grande opportunità, in quanto la capacità di correlare i dati che si hanno a disposizione, di integrarli con quelli provenienti da fonti esterne, di analizzarli continuamente e in tempo reale, e di estrarre da questi indicazioni utili per il business, può davvero fare la differenza. Non è scontato, però, che le aziende sappiano approcciare questo nuovo paradigma. Una recente indagine condotta da EMC ha evidenziato come solo un terzo delle aziende sia fiducioso delle capacità di prendere decisioni di business sulla base dei dati disponibili, e più in generale soddisfatto del modo in cui i dati vengano utilizzati a livello aziendale. La risposta EMC a questo nuovo scenario è un approccio ampio e flessibile, che si basa su nuove architetture storage, su applicazioni di Business Intelligence e sull’adozione estesa di tecnologie di cloud computing.
IBM Italia
Raffaele Bella,
Manager of Information Management – Software Group
In passato le aziende dovevano farsi carico unicamente della gestione dei loro dati, ora si trovano invase da enormi quantità di informazioni generate da Social Media, e-mail, chat, documenti, dati acquisiti automaticamente da sensori, video e altro ancora.
IBM ha sviluppato nuove tecnologie, anche grazie a diverse acquisizioni, in grado di applicare la business analytics a questi Big Data per ricavare conoscenza utile a supporto dei processi decisionali. Grazie a questi strumenti, le organizzazioni possono mettere insieme informazioni provenienti da fonti esterne ai tradizionali data center, potendo monitorare in tempo reale il comportamento dei clienti e il loro livello di soddisfazione e, più in generale, riuscendo a ottenere risposte a domande prima inimmaginabili o inattendibili. Va inoltre considerato che clienti e consumatori sono sempre più intelligenti e informati. Di conseguenza, l’azienda deve tenere sempre più in considerazione la percezione del consumatore: diventa indispensabile saper elaborare i dati sul comportamento online e offline, per poter dare risposte mirate alle diverse esigenze dei clienti, con un’offerta che garantisca il prodotto-servizio giusto, al posto giusto e nel momento giusto.
Oracle Italia
Roberto Manzoli,
Sales Consultant
Director Crm
Nell’ambito della gestione della relazione con la clientela, l’esplosione di dati nota come fenomeno “Big Data” si sovrappone in larga parte con l’evoluzione verso il Social Crm, cioè con la possibilità per le aziende di ascoltare le conversazioni dei propri clienti negli ambienti “social”, per poi analizzare i dati di maggiore interesse che emergono integrandoli nei processi di gestione della Customer Experience. A tali dati si sommano quelli che scaturiscono dalle interazioni con la clientela che hanno luogo attraverso il contact center, il sito web o il portale di e-commerce dell’azienda. Per rendere realmente utili tutti questi dati, che hanno la caratteristica di essere fortemente “destrutturati”, e contenenti testo libero, è necessario renderli intellegibili attraverso sistemi che consentano di estrarre la semantica contenuta in essi e di esplorare e incrociare liberamente le informazioni contenute per evidenziare fenomeni (positivi o negativi che siano) e orientare concretamente l’azione. Per fare questo, Oracle propone ad esempio Oracle Endeca Information Discovery, una piattaforma che, integrando i dati provenienti da tutti questi sistemi, consente la loro esplorazione secondo modelli di analisi avanzata e li rende disponibili attraverso applicazioni configurabili e interattive.
Sas
Alessandro Cobelli,
Regional Sales Leader Integrated Marketing Management
Con l’introduzione massiccia della socialsfera, l’esplosione dei dati e le nuove modalità di fruizione delle informazioni stanno spingendo le organizzazioni verso una gestione più strategica della Customer Experience. Un ecosistema di marketing integrato che supporti l’evoluzione del consumatore di oggi e consenta al marketing di capitalizzare ogni interazione con il cliente. Il marketing, sia di massa, che diretto, online o “social”, deve rinnovarsi riformulando il proprio approccio in base ai pattern di comportamento di clienti e prospect, secondo una logica “cross canale”. Ma per farlo sono necessarie strategia e infrastrutture che forniscano dati significativi provenienti dai diversi punti di contatto. Oltre a supportare un flusso di dati dinamico e real time su canali online e offline.
Si deve quindi andare oltre il marketing multicanale. Si tratta di un processo decisionale integrato, perché tutti i canali operano in sincronia l’uno con l’altro; dinamico, perché è possibile agire in tempo reale sulle informazioni in arrivo; ottimizzato, perché il marketing può isolare l’offerta/azione/conversazione migliore fra tutti i possibili prodotti, servizi e prezzi.
SAP Italia
Fabio Todaro,
Database & Technology Director
In un contesto caratterizzato da un numero sempre più elevato di informazioni che viaggiano su tanti canali differenti, gli utenti aziendali di oggi hanno bisogno di poter accedere istantaneamente ai dati e di avere la possibilità di dare un senso, in modo semplice e immediato, alla massa di informazioni che viene generata in continuazione. Per rispondere a questa esigenza, SAP ha sviluppato la Real-Time Data Platform, una singola piattaforma logica per le transazioni e le analisi aziendali in tempo reale, che ruota attorno al database SAP Hana. Grazie a questa soluzione è possibile integrare in un’unica infrastruttura diverse tipologie di database nonché tecnologie diverse, in modo da fornire una vista unitaria delle informazioni utili all’azienda, facendo lavorare insieme i dati strutturati, provenienti dalle applicazioni tradizionali quali Erp e Crm, e quelli destrutturati, provenienti, ad esempio, dal mondo dei Social Media. Oltre a ridurre drasticamente i costi operativi, ciò consente l’elaborazione di grandi volumi di dati in real time e l’eliminazione di molti livelli di complessità.
Teradata Italia
Enrico Galimberti,
Direttore Servizi Professionali
Grazie all’avvento dei Big Data e degli strumenti di Analytics Discovery, il Marketing può dotarsi di soluzioni molto più efficaci di Customer Intelligence, che si basano sull’integrazione delle informazioni Crm tradizionali con le informazioni che derivano dall’analisi di dati non strutturati o semi strutturati. Infatti, il primo passo pratico per ottenere valore dai Big Data è quello di iniziare con una fase di discovery che mappi le strategie di marketing.
Teradata ha rilasciato un ecosistema di piattaforme “High Performance” che si basano su un’infrastruttura architetturale denominata Teradata Unified Data Architecture (UDA), che sfrutta il valore complementare delle tecnologie best-in-class di Teradata, Teradata Aster, e open source Apache Hadoop, per consentire agli utenti aziendali di analizzare i dati e far fronte a qualsiasi domanda analitica e in qualsiasi momento.
Ci sono molti esempi in diversi settori come la sanità, le comunicazioni, la vendita al dettaglio e dei servizi finanziari in cui la piattaforma Teradata Aster facilita l’analisi dei dati di comportamento dei clienti in tutti i canali, tra cui le visite in filiale o deposito, l’uso del call center, dati grezzi dei log web, e le transazioni on line.
In particolare, nel mondo delle Telecomunicazioni la soluzione Teradata Aster viene utilizzata per l’analisi del livello di servizio dei clienti nell’utilizzo del Canale Web e Call Center (Ivr) e tali indicatori integrati nel DataWarehouse Teradata per il calcolo più accurato della Customer churn prevention analysis, con benefici enormi per l’operatore telefonico.
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