Soluzione ERP intelligente: sbloccare la potenza dei dati per un servizio di prim'ordine

Ho incontrato il CEO di un'organizzazione no-profit locale nell'Illinois che era frustrato dagli attuali sistemi IT dell'agenzia. L'organizzazione ha un budget annuale multimilionario e fornisce alloggi a prezzi accessibili e programmi di educazione degli adulti. Come per molte organizzazioni non profit, dipende dalla generosità dei donatori e dalle sovvenzioni delle aziende e del governo. Queste organizzazioni devono essere efficienti sia con le loro persone che con le risorse finanziarie.

Il CEO voleva capire perché disponeva di sistemi separati per il monitoraggio dei donatori, delle operazioni del programma e delle sovvenzioni. Nella sua mente, queste attività sono tutte correlate. Il coinvolgimento e le sovvenzioni dei donatori si basano tutti sul successo dei loro programmi. Ha visto i dati sottostanti come un modo per sbloccare il pieno potenziale della sua organizzazione.

In definitiva, ciò che ha descritto – senza usare il termine – era una soluzione ERP intelligente. Quando la gestione delle operazioni può sfruttare i dati del programma, può disperdere le risorse in parti della regione che necessitano di maggiore aiuto.

Successivamente tali dati possono essere abilitati per messaggi mirati ai donatori in base a interessi storici.

Inoltre, i dati alimentano meglio le domande di sovvenzione, aumentando l'efficienza e la portata dei programmi. Con i loro sistemi attuali, non esiste un modo pratico per correlare i dati e guidare le decisioni sulla base di essi.

Renderlo reale con una soluzione ERP di nuova generazione

Che aspetto ha il mondo con un ERP intelligente? Un esempio che sto anonimizzando per mantenere la privacy dei clienti. Chiameremo il cliente "Acme" per questo scopo.

Cosa succede quando hai un prodotto ai vertici della sua categoria in termini di vendite ed efficacia, ma non riesci a convincere gli utenti a seguire le istruzioni?

Acme aveva proprio questo problema. Tuttavia, non era sempre stato così. All'inizio del ciclo di vita del prodotto, l'organizzazione ha offerto un modello di servizio di prim'ordine. Ogni volta che un nuovo cliente acquistava il prodotto, uno specialista dell'azienda chiamava e guidava il nuovo cliente attraverso l'uso del prodotto. I dati del CRM hanno mostrato un maggiore utilizzo del sistema e tassi di fidelizzazione dei clienti straordinariamente elevati.

Il servizio clienti di Acme non è riuscito a tenere il passo con la forza delle vendite del prodotto. Di conseguenza, sia l'utilizzo del prodotto che la fidelizzazione dei clienti sono diminuiti.

Non una sfida a breve termine, il calo della fidelizzazione dei clienti avrebbe un impatto sulla crescita prevista delle vendite dei prodotti.

Acme ha avuto un classico problema con i dati. Proprio come il nostro CEO senza scopo di lucro voleva sfruttare i dati per indirizzare risorse limitate, Acme voleva sfruttare i dati per orchestrare il proprio servizio.

La differenza tra le due organizzazioni: Acme aveva investito in una soluzione ERP intelligente.

I leader di Acme hanno incaricato i data scientist di analizzare i dati del sistema di vendita con i dati del settore per creare un sistema di classificazione. Il sistema di classificazione ha determinato quali clienti avevano più probabilità di aver bisogno di un'assistenza clienti di prim'ordine rispetto a quali clienti avrebbero risposto a semplici promemoria di marketing. Il data scientist ha ottimizzato gli algoritmi in base ai tassi di risposta all'interno delle diverse personalità dei clienti.

Acme ha registrato un netto miglioramento nell'uso del sistema e continua a essere leader di mercato.

Come si inizia?

Se hai stabilito che la tua organizzazione non sta ottenendo i risultati di cui ha bisogno con i suoi attuali sistemi IT, uno dei primi passi è iniziare ponendo alcune domande di base al tuo fornitore ERP esistente.

• Quanto bene conoscono il tuo settore?
• In che modo hanno aiutato altre aziende del tuo settore a sfruttare i dati?

Queste sono, ovviamente, le puntate del tavolo. Poni loro le domande di secondo livello. Quali sono gli ostacoli tecnici quando inizi a sfruttare i dati per guidare le decisioni?

Ti do un suggerimento. Le soluzioni ERP precedenti lottano con le prestazioni nel rispondere a queste complesse domande aziendali. Quella che sembra una semplice domanda nell'esempio di Acme, "Chi ha più bisogno del nostro aiuto", diventa una serie di problemi tecnici impegnativi:

1. Dove sono i dati di vendita?
2. Dove sono i dati del settore?
3. Come faccio a inserirlo nello stesso sistema per eseguire query in modo sicuro?
4. Quali prestazioni del sistema sono necessarie per analizzare i dati?
5. In che modo i miei data scientist e utenti aziendali si interfacciano con i dati?
6. Come si aggiornano i dati di sistema?

Soluzione ERP: Problem solving, scatenato

Le domande di cui sopra sono solo un piccolo esempio delle domande quando si cerca una soluzione ERP intelligente. Dopo l'implementazione, iniziano le difficili sfide.

Senza eccezioni, ho scoperto che dopo l'implementazione delle nuove funzionalità ERP, gli utenti finali iniziano a porre domande più impegnative. La fame di dati e la capacità di elaborare quei dati diventa illimitata.

Da un punto di vista pratico, gli utenti finali non sono mai stati in grado di rispondere a domande di base sui propri dati. Una volta implementato un ERP in grado di elaborare i dati esistenti, scopri quanto è rimasta indietro la tua organizzazione.

Parla con altri leader aziendali e tecnologi nel tuo settore. Prendi in considerazione la possibilità di unirti a gruppi di utenti per la tua soluzione ERP di destinazione e partecipare alle riunioni virtuali. È qui che troverai una vasta gamma di informazioni sulle continue richieste di mantenere la promessa dell'ERP intelligente.