Quali sono i principali aspetti che occorre valutare per valorizzare la notevole massa di dati che viene raccolta ogni giorno dall’interazione con i clienti, con particolare attenzione ai dati destrutturati che si possono raccogliere dal web e i social?
Aspect
I dati ottenuti dalle interazioni con i clienti sono in genere, almeno in fase iniziale, raccolti per scopi diversi da quelli analitici, ad esempio le registrazioni telefoniche per il rispetto della normativa,oppure le trascrizioni delle interazioni via internet (chat, social, email) per il controllo della qualità del servizio offerto, ecc. Ma i tool moderni permettono di utilizzare dati già presenti e conservati per migliorare l’efficienza operativa; ottenere unamigliore comprensione della customer experience; guidare strategie di marketing mirate. Questi benefici devono esserecorrelati all’impatto che una loro pur minima modifica può avere sui processi aziendali, in modo da potere integrare nelle operazioni aziendali quotidiane un substrato di ottimizzazione in grado di seguire l’evolversi dei processi aziendali. Nonsi tratta dunque di andare solo alla ricerca dei problemi o potenziali impatti, ma di conoscere in anticipo cosa i clientistanno dicendo alla mia azienda e di poter utilizzare quelle informazioni preziosissime per guidare il business e migliorare il revenue.
Bizmatica
Oggi il tema del Big Data è diventato molto di moda e racchiude in sé diversi aspetti che meritano di essere analizzati in modo distinto. Quello dei dati destrutturati è sicuramente uno dei più importanti e, con le ultime e più moderne tecnologie, abbiamo finalmente la possibilità di trarre valore da tutti quei dati che fino ad oggi venivano persi senza essere analizzati. Le aziende possono ora, infatti, con i più moderni sistemi di analisi testuale, andare ad arricchire i propri database con i dati ricavati dalle mail, dai fax e dai documenti pdf di vario genere. Grazie poi agli strumenti di sentiment analysis integrati, non solo è possibile analizzare il comportamento dei propri clienti sul web e nel mondo social (come Facebook, Twitterr, ecc.) ma anche il livello di soddisfazione di quelli che vengono in contatto diretto con la propria azienda.
Bnova
Oggi è fondamentale prendere atto dei dati di cui si dispone per costruire il patrimonio dati, portato in dote dal cliente stesso, sul quale si definiranno le strategie di business future. L’azienda si deve mettere nelle condizioni di capire come poter gestire, analizzare e ottimizzare queste informazioni. E’ un po’ come iniziare a guardare l’azienda da un altro punto di vista; le domande iniziano a nascere man mano che emergono nuove informazioni. Si crea un vero e proprio flusso logico che la tecnologia di oggi aiuta a capire. Le regole da seguire: evitare il codice o ridurlo veramente al minimo; eliminare gli ostacoli e vincoli nella leggibilità del dato; ottenere delle performance che seguano il ragionamento. Il risultato è un profilo puntuale del cliente e l’opportunità di fare proposte mirate e monitorarne l’esito per un continuo miglioramento. Stiamo parlando di analisi dinamiche per chiarire alcuni comportamenti dell’utente, incluse analisi predittive, kpi che forniscono indicatori immediati per vedere cosa sta accadendo. Questo deve essere necessariamente supportato da motori di elaborazione dati(ETL) sempre più semplici, dinamici e performanti.
HP Software
Quando si approccia il mondo dei dati non strutturati la grande sfida è l’eterogeneità. Web e social rappresentano le più attuali modalità di interazione con i clienti – caratterizzate da un linguaggio naturale – e per questo richiedono un’attenzione specifica. La tecnologia assume perciò una funzione primaria: estrarre dal linguaggio naturale gli elementi di sintesi (analytics) da mettere a disposizione di chi “ascolta” per fini di business la “voce” dei clienti. Visti i volumi di dati in gioco, la dinamicità e la variabilità del linguaggio occorre superare il concetto tradizionale di semantica. Lavorare su ontologie e dizionari non è più sufficiente proprio per la grande eterogeneità del linguaggio. Occorrono strumenti in grado di estrarre in modo efficace ed autonomatico le informazioni rilevanti per il business, per poi procedere con il necessario fine tuning su una base informativa ristretta.
Ibm
La relazione cliente-azienda si è di fatto trasformata negli ultimi anni soprattutto grazie al contributo della digitalizzazione ed è oggi molto più articolata. Si sviluppa attraverso molteplici canali e modalità di interazione, in molteplici luoghi, virtuali e fisici, e con molteplici linguaggi, praticamente in tutti in settori di industria. Il termine Systems of Engagement, che vuole catturare l’essenza di questa trasformazione, genera una massa di dati digitali relativi al comportamento, alle preferenze, agli intenti d’acquisto dei clienti ormai necessaria per qualunque tipo di azienda. Per questo motivo conoscere i feedback dei clienti, ma anche tutti quei dati che i consumatori rendono disponibili sui social commentando i nostri prodotti o i prodotti della concorrenza costituiscono un vantaggio competitivo, strategico ed operativo.
Valorizzare questa ampia mole di dati, pubblici o privati, destrutturati, è un’attività certamente complessa da un punto di vista tecnico per ogni tipo di organizzazione.
Microsoft
In uno scenario in cui le aziende stanno profondamente innovando i loro modelli di business per trovare nuovi slanci competitivi, guardare con più attenzione ai mercati esteri e migliorare la propria efficienza si rende anche necessario trasformare il modo con cui queste realtà interagiscono e cercano di trarre valore dai dati. Le aziende stanno già vivendo la crescita del volume delle informazioni e della diversità tipi di dati, provenienti da un incremento del numero di transazioni, dalla preponderanza di dati non strutturati, immagini e informazioni provenienti da nuove sorgenti come le reti di sensori. Le aziende si trovano a dover rispondere a nuove sfide tra cui migliorare la presenza online: vi è la necessità di interagire tramite nuovi canali che creano set di dati completamenti nuovi insieme alla necessità di rispondere e reagire in tempo reale. Si creano così nuovi ambiti, scala e diversità di tipi e forme di informazioni che è necessario elaborare, gestire e analizzare per ottenere nuove intuizioni di business.
Nice
Nell’area del Customer Interaction Management si parla di Big Data quando si raccolgono tutte le informazioni relative alle interazioni di un cliente con una organizzazione, a partire da dati strutturati come informazioni legate al billing fino a dati non strutturati come quelli per esempio derivanti da una telefonata (se il cliente è soddisfatto, perchè non lo è). Mettere insieme tutti questi input aiuta a creare una visione completa del customer journey, ad analizzare nel dettaglio i motivi di insoddisfazione, a migliorare i processi interni in modo che siano allineati con gli obiettivi aziendali.
Oracle Valorizzare l’enorme mole di dati generata dalle interazioni attivate con i clienti attraverso molteplici canali implica in primo luogo darsi degli obiettivi specifici: comprendere ad esempio qual è il tipico ciclo di vita di un cliente e dunque quali sono i momenti più opportuni per intervenire con precise proposte commerciali, avere indicazioni precise sulla eventuale stagionalità di alcuni prodotti o servizi per spingerli magari con particolari promozioni nei periodi meno favorevoli, tratteggiare il sentiment dei clienti in merito a specifici aspetti del servizio per valutare una possibile riorganizzazione, e così via. A quel punto potranno essere impostate analisi ad hoc, integrando i dati disponibili in tutte le fonti ritenute rilevanti e procedendo quindi alla loro interpretazione. Per fare questo, è necessario ovviamente fare leva su applicazioni, tecnologie e sistemi in grado di “estrarre” dai Big Data le informazioni realmente utili per dare risposta alle domande che ci si è posti.
Sap
Essere un’azienda “customer-centric” è oggi una priorità assoluta. Nell’era dell’economia digitale, i consumatori sono interconnessi e attivi sulla rete, leggono e scrivono blog, inseriscono commenti sui siti, condividono informazioni sui social network, pubblicano foto e video. Le loro attività online rivelano i gusti personali e le tendenze e anche il grado di influenza che possono esercitare sulle loro connessioni digitali. II web rappresenta per le aziende non solo un nuovo canale di comunicazione e di relazione con il cliente, ma anche una nuova ricca fonte di informazioni. Secondo una recente ricerca, il 40% delle aziende in Italia sta valutando o pianificando di utilizzare i dati provenienti dai
social media per scoprire nuovi trend e nuove opportunità di business. Per poter sfruttare pienamente questo patrimonio informativo (spesso in tempo reale!), l’azienda deve dotarsi innanzitutto di una soluzione di CRM e Social CRM, poi di strumenti di web listening, web insight e sentiment analysis, di soluzioni di analisi predittiva e di sistemi per la gestione e l’analisi di grosse moli di dati destrutturati.
Sandsiv
I dati destrutturati o i Big Data possono essere raccolti da diverse sorgenti tra cui social network, siti di recensione, community di utenti, che possono fornire indicazioni rilevanti sulla Voice of the Customer (VoC). Applicando analisi del testo e classificazioni che utilizzano il Natural Language Processing, le aziende hanno la possibilità di raccogliere il sentimento dei clienti. La VoC consente di raccogliere informazioni strategiche dal valore inestimabile, non accessibili con strumenti tradizionali. Si possono monitorare i punti d’interazione con il cliente e raccogliere le problematiche che lo stesso vive lungo la customer journey. I feedback raccolti tramite il web sono di norma più trasparenti, poiché il consumatore comunica con maggiore libertà all’interno di un gruppo di pari piuttosto che rispondere a sondaggi formali. Le aziende che utilizzano gli strumenti di VoC possono ottenere un vantaggio competitivo consistente anche su altri canali: sms, e-mail, survey online.
Sdl
Uno su tutti, il riconoscimento degli insight. Oggi le aziende riconoscono che un’analisi attenta dei Big Data da sola non è sufficiente e che l’efficacia della loro analisi risiede proprio nella generazione di insight da utilizzare nel business aziendale. Esistono già una serie di soluzioni tecnologiche che permettono di raccogliere i Big Data, ma ora la sfida principale sarà quella di dare un senso a questa significativa quantità di dati ed è per questo che la richiesta di software intelligenti in grado di riconoscere i differenti campi linguistici, le principali differenze culturali e colloquiali radicati in essi è in costante crescita.
Software AG Obiettivo primario delle aziende di oggi è catturare, gestire e processare tutti i dati provenienti da varie fonti, soprattutto quelle nuove e destrutturate come i social media, in modo che possano generare in real-time quella conoscenza utile ai decision maker per costruire le basi del vantaggio competitivo di un’organizzazione. Il successo del business futuro si baserà sulla capacità di individuare opportunità in tempo reale e reagire ad esse mentre le stesse si stanno ancora verificando. Il mobile engagement sta accelerando enormemente il fenomeno: per le aziende significa “mettersi, letteralmente, in tasca a ognuno dei suoi clienti”, significa competitività basata sull’adozione di promozioni commerciali e marketing altamente personalizzabili per raggiungere i clienti giusti, nel momento giusto e nel posto giusto. Modelli di business applicati al digitale sono indispensabili per il
successo e la sopravvivenza del business.
Teradata Le aziende leader che vogliono differenziarsi sul mercato e mantenere un alto vantaggio competitivo hanno la necessità di far leva sulle nuove informazioni integrandole nel sistemadecisionale aziendale. Per questo devono dotarsi di una piattaforma di analisi integrata che consenta facilmente di processare dati provenienti da nuove fonti, quali web, call center, sensori con le informazioni presenti nel data warehouse e nellostesso tempo fornisca strumenti di analisi semplici e rapidi ad una base all’allargata d utenti. Il termine “Big Data” viene spesso associato a nuove tecnologie mentre in un’ottica data-driven la conoscenza a 360° della base clienti, ad esempio attraverso lo studio di comportamento o appartenenza ad un gruppo sociale, richiede all’interno delle aziende la presenza di figure con competenze di business analitiche. Diventa quindi importante includere fra i criteri principali di valutazione di una soluzione, la capacità del fornitore di tecnologia di offrire figure con competenze di “Data Analyst” a cui rivolgersi per sopperire al gap di competenze interne.
Visiant La gestione dei Big Data applicata al mondo delle customer operations abilita il passaggio culturale dal Customer Relationship Management al Customer Experience Management. Le nuove tecnologie, infatti, consentono di restituire al cliente l’esperienza più vicina al suo modello comportamentale e più coerente con i suoi bisogni. La rivoluzione digitale connette le aziende con la vita reale dei clienti e consente di offrire loro – senza collidere con i confini dettati dalla privacy –un servizio personalizzato. I dati relativi al cliente ed alla sua fruizione dei servizi e prodotti si arricchiscono con la conoscenza dei suoi comportamenti digitali, la rete delle sue relazioni sociali, le informazioni sulla sua vita reale: un patrimonio di informazioni che viene valorizzato per fornire la migliore esperienza di relazione. Inoltre, l’utilizzo dei dati in modalità real time facilita l’attuazione delle strategie aziendali, grazie al passaggio dall’approccio diagnostico (cosa è accaduto e perché) al paradigma prescrittivo (cosa posso fare affinché avvenga).
Xerox Oggi assistiamo a un’esplosione di contenuti veicolati tramite documenti elettronici e cartacei che arrivano da molteplici fonti quali siti web, applicazioni desktop, tablet, smartphone e dispositivi multifunzione digitali. Per poter gestire efficacemente questa mole di informazioni, occorre automatizzare e semplificare i processi documentali all’interno dell’impresa, rendendo facile catturare, memorizzare, condividere e trasformare i documenti che ogni giorno interagiscono con i processi aziendali, siano essi relativi all’interazione con i clienti o a qualunque altra attività. Data la complessità e l’alto valore che questi contenuti hanno per le aziende, soprattutto quando si tratta di relazione con i clienti, è giocoforza dedicare risorse e tempo alla gestione di queste informazioni, ma il compito può risultare arduo, soprattutto quando parliamo di dati destrutturati
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