Hai raccolto i dati dei clienti, e adesso?

Le tecnologie digitali sono state completamente democratizzate negli ultimi anni, il che sta producendo montagne di dati relativi al comportamento dei clienti, dalle preferenze agli interessi e ai sentimenti.

A causa della pandemia di COVID-19, i clienti non utilizzano gli stessi canali tradizionalmente utilizzati per effettuare acquisti, il che ha accelerato la necessità per le aziende di ottenere in modo più efficiente informazioni fruibili dalle informazioni che raccolgono.

Le aziende vogliono applicare tecnologie come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere meglio i modelli dei clienti e fare previsioni che consentiranno un'esperienza più personalizzata, ma i dati non strutturati e mal organizzati li stanno trattenendo.

L'implementazione di sistemi digitali di coinvolgimento che devono fornire un'esperienza personalizzata – negozio online, chatbot, app mobile – senza un'efficace analisi dei dati porterà a esperienze digitali scadenti.

I professionisti del marketing e altri utenti aziendali che devono affrontare sfide nell'utilizzo efficace dell'analisi dei dati devono porsi tre domande. 1. Come accelero? 2. Come si automatizza? 3. Come posso ridurre il mio costo per insight?

Ecco quattro best practice chiave da tenere a mente quando le aziende cercano di diventare più basate sui dati:

1) La velocità è vitale

Sette o dieci anni fa, prima che le tecnologie digitali diventassero così prolifiche, potevano essere necessari diversi anni di interazioni e cronologia degli acquisti prima che un'azienda potesse comprendere completamente il comportamento di acquisto di quel cliente.

Oggi, analizzare un minuto di storia sul comportamento di acquisto di un cliente potrebbe cambiare la tua comprensione del loro modello di acquisto. Le aziende devono sviluppare e distribuire sistemi di registrazione di dati e intelligence alla velocità della luce. Ciò consentirà alla tua azienda di ridurre il tempo necessario per ottenere informazioni dettagliate, ottimizzando al contempo il costo per informazioni.

2) Non abbiamo un problema di tecnologia

Oggi nessuno può affermare che la tecnologia sia un problema quando si tratta di visualizzare e interpretare le informazioni aziendali.

C'è una continua proliferazione di tecnologie come Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, strumenti di visualizzazione come Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, algoritmi di apprendimento automatico e analisi dei dati cloud più sofisticate.

Tecnologia, sistemi e potenza di calcolo sono disponibili su larga scala. Ciò che impedisce alle aziende di utilizzare efficacemente molte di queste tecnologie è in parte i loro investimenti in sistemi legacy e in parte l'avere informazioni in silos dove non sono necessarie e la mancanza di strategia per la modernizzazione.

Le organizzazioni necessitano di informazioni contestuali centralizzate per la distribuzione e il consumo di analisi.

3) I silos di dati devono essere rotti

Molte organizzazioni di marketing e altri utenti aziendali stanno investendo in data lake e data warehouse centralizzati per archiviare informazioni da più fonti diverse. Anche se sono sponsorizzati dalle aziende, sono ancora incentrati sull'IT.

Con gli approcci incentrati sull'IT, ci saranno sicuramente dei silos. Per un rivenditore, questo significa che i negozi fisici non comunicano con l'omnichannel e la catena di approvvigionamento non comunica con la gestione dell'inventario - e ogni possibile combinazione nel mezzo - creando un ritardo nel consumo di tali informazioni.

È qui che le architetture mesh di dati sono promesse: distribuire i dati su larga scala in un modo che le piattaforme centralizzate non possono, e anche fornire al business insight e automatizzare il processo decisionale.

La mesh di dati offre ai gruppi aziendali la flessibilità di visualizzare informazioni e prendere decisioni. Il data mesh è un approccio che consentirà alle organizzazioni di utilizzare molte diverse fonti di dati, rompendo i silos che a volte si trovano a confrontarsi con gli info lake.

4) I gruppi IT e aziendali hanno bisogno di una collaborazione più stretta

Anni fa, il CIO prendeva la maggior parte delle decisioni relative all'analisi dei dati, al successo dei clienti e alle iniziative di analisi aziendale. Oggi, l'intera C-suite e le principali parti interessate all'interno dell'azienda sono profondamente coinvolte, il che spesso porta a frizioni e silos.

Il reparto IT ha ancora un ruolo importante da svolgere nella standardizzazione degli strumenti, della tecnologia e dell'infrastruttura. Ma poiché i modelli di consumo e i requisiti relativi ai dati differiscono, l'organizzazione di marketing e altri utenti aziendali devono collaborare con l'IT per capire come possono lavorare insieme in modo più efficace per sfruttare le loro informazioni.

Le organizzazioni di marketing sono arrivate così lontano nell'ottenere approfondimenti dalle informazioni, specialmente nel regno del successo dei clienti. Tuttavia, le domande su come accedervi, come automatizzarlo e come ottimizzare il costo per insight devono ancora trovare una risposta per poter andare avanti con successo.

La sfida non è affatto banale. Ma le potenziali ricompense, sotto forma di esperienze basate sui dati che soddisfano i clienti, maggiore efficienza e automazione, sono entusiasmanti a cui pensare.

Radhakrishnan Rajagopalan è il responsabile globale del successo dei clienti presso Mindtree, un'azienda leader nella trasformazione digitale e nei servizi tecnologici.