Gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano insieme a Minsait, società del gruppo Indra specializzata negli ambiti della Digital Transformation e delle Information Technologies, hanno indagato per verificare la capacità delle aziende italiane di utilizzare i dati per conoscere i propri clienti. L’indagine La digitalizzazione delle vendite in Italia – 2024 ha coinvolto 501 grandi e medie imprese italiane dei settori bancario e assicurativo; energy; Retail, largo consumo e fashion; logistica; sanità; telco e media; turismo e compagnie aeree.
Il quadro che è emerso è piuttosto desolante: solo un’impresa su dieci dichiara di averne una conoscenza buona o eccellente, mentre un’azienda su tre ammette di avere una conoscenza del cliente insufficiente o gravemente insufficiente. Su una scala da uno a dieci, la maggior parte si attribuisce un punteggio di sei. Questa incapacità di attingere informazioni dai dati si rivela uno dei principali punti di debolezza per le aziende italiane.
I motivi vanno ricercati in una strategia di raccolta, integrazione e analisi dei dati inadeguata. Secondo lo studio, solo un’azienda su quattro è in grado di raccogliere dati dall’interazione con i consumatori (contatti con i venditori, web e social media, ecc.). Ancora minore (17%) è la percentuale di aziende in grado di recuperare dati sul comportamento, i gusti e le preferenze dei consumatori.
Al problema strategico si aggiunge un certo ritardo nell’implementazione delle più recenti tecnologie di gestione e integrazione dei dati. Secondo il Politecnico e Minsait, meno della metà delle aziende dispone di piattaforme centralizzate per i dati dei clienti (Customer Data Platforms, adottate dal 45%) e solo una minoranza dispone di strumenti avanzati di Marketing Automation (25%). Inoltre, solo un terzo delle aziende ha integrato queste piattaforme con i propri canali di vendita.
Dal punto di vista organizzativo, il quadro non migliora: il 58% delle aziende gestisce i propri canali in silos e manca ancora di strutture che consentano una visione completa e integrata dei diversi touch point, il che impedisce di raggiungere la cosiddetta single customer view.
“Le aziende italiane stanno investendo nella tecnologia necessaria per conoscere meglio i propri clienti. Ma la strada da percorrere è ancora lunga. Il nostro rapporto rivela una preoccupante mancanza di conoscenza del cliente da parte delle aziende italiane, che impedisce loro di offrire prodotti e servizi realmente personalizzati, riducendo le vendite e la capacità competitiva delle nostre imprese”, ha dichiarato Alberto Bazzi, direttore Offering & Operations di Minsait in Italia.
Tra i settori più virtuosi in Italia spiccano le Telco e i Media, con un’elevata capacità di raccolta e integrazione dei dati, grazie all’implementazione di sistemi tecnologici avanzati, come le Customer Data Platform. Seguono i settori Bancario e Assicurativo, con minore capacità di raccolta dati, ma maggiore abilità di segmentazione e sfruttamento dei dati. Tra i settori meno avanzati vi sono il Retail, il largo consumo e la Moda, dove solo il 36% delle aziende dichiara di avere un’adeguata capacità di raccogliere dati dai propri clienti durante le fasi di acquisto.
Il rapporto mette in luce anche che l’Intelligenza Artificiale potrà essere un’alleata per migliorare la capacità di analisi. Negli ultimi anni, le aziende italiane hanno effettuato vari investimenti nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale con l’obiettivo di migliorare la propria customer experience e, nello specifico, il processo di assistenza. Il 46% delle imprese ha avviato iniziative in questo senso. Tra le funzionalità più presenti si riscontra l’implementazione dell’IA per suggerire Next-best Offer/Action, che offre supporto agli operatori nella gestione dei rapporti con i clienti e che è stata adottata dal 25% delle aziende. Seguono l’implementazione di chatbot (18%) in grado di gestire autonomamente richieste semplici e ripetitive, e motori di ricerca intelligenti (16%) che assistono gli operatori nella ricerca di informazioni e procedure all’interno della knowledge base aziendale.
Altre soluzioni, come Speech & Text Analytics per interpretare in modo autonomo le richieste in ingresso, strumenti di Sentiment Analysis per rilevare lo stato emotivo dell’utente e sistemi di Smart Routing per prioritizzare le richieste in entrata al Contact Center in base all’importanza e indirizzarle al canale più idoneo, sono ancora meno diffuse, ma rappresentano potenziali sviluppi futuri.
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