Nella scorsa puntata di The CRM Chronicles si è parlato della rilevanza di riconoscere i dati.
Ciao, sono sempre io, la stagista-ghostwriter di queste Chronicles. Se non avete ancora letto lo scorso articolo vi suggerisco di farlo, non si può mai perdere la prima puntata! Ma questo lo sapete già, non c'è bisogno che ve lo dica io, vero?
Nell’articolo di oggi trattiamo lo step successivo, ovvero l’importanza dei dati fruibili, accessibili e utilizzabili.
Il processo di rendere i dati fruibili inizia con la loro estrazione dai sistemi, un compito fondamentale reso possibile grazie a integrazioni, come ad esempio la nostra famiglia di software chiamata Datapicker, conosciute anche come “connettori”: sono questi gli elementi portanti, poiché rendono i dati accessibili mentre questi risiedono in sistemi non così accessibili.
La fruibilità dei dati per gli utenti si traduce in tabelle e grafici, ma dietro queste visualizzazioni c'è un processo di preparazione che spesso passa inosservato. È come l'organizzazione di un supermercato: gli scaffali ben disposti e i prodotti ordinati sono il risultato di un lavoro svolto dietro le quinte.
Per rendere questo concetto più comprensibile io ho immaginato il catalogo di Netflix: una vetrina piena di serie televisive e film che dall’altra parte nasconde milioni di dati e tutte le loro analisi, che per noi si traduce semplicemente in una homepage colma di tutti i prodotti che più si addicono ai nostri gusti.
I dati si dividono in due macro-categorie, quelli di processo e quelli di interazione, la cui differenza è significativa. Ad esempio, per dati di processo si intende il carrello abbandonato mentre per dati di interazione l’analisi dei click.
Oggi entrambe le categorie di dati possono essere gestite dai data warehouse, ma storicamente questi ultimi venivano utilizzati solamente per la gestione dei cicli commerciali e dei dati di processo.
La chiave sta nella differenza tra un approccio storico ed un approccio moderno, dove in quest’ultimo il dato è complesso e integrato, quindi l’utente può solo vederne una sfaccettatura.
Una volta estratti i dati è necessario saperli analizzare: le metodologie di analisi sono fondamentali per evitare che vengano poste domande troppo banali. Dunque non basta estrarre i dati, è necessario avere la capacità anche di guardare cosa c'è al loro interno.
Il consiglio è quello di sfruttare questa fase come un’opportunità per trasformare l’elaborazione dei dati nel catalizzatore di un cambiamento reale all'interno dell'azienda e non limitarsi solamente ad una raccolta di informazioni. Un esempio concreto può essere la backward induction, ovvero lavorare all'indietro partendo dall'obiettivo finale desiderato e identificare le azioni necessarie per raggiungerlo.
In conclusione, l'efficacia di un sistema CRM risiede nella capacità di trasformare i dati in informazioni utili e accessibili: comprendere come rendere i dati fruibili è fondamentale per una buona strategia aziendale. In un mondo sempre più informatizzato la capacità di interpretare e utilizzare le informazioni in modo strategico è un must e un requisito fondamentale per le aziende.
Psss. Lo sapete che c'è un prodotto di Soluta creato appositamente per analizzare il comportamento dei clienti? (Non a caso si chiama Customer Base Analysis, abbastanza intuitivo). Vi consiglio di dare un’occhiata alla pagina, così da poter vedere la teoria di questo articolo messa in pratica:
