Bentrovati, il palinsesto di oggi offre una puntata su: I dati.
Nell'era digitale in cui viviamo i dati sono diventati il nuovo petrolio, una risorsa preziosa che può essere trasformata in valore tangibile per le imprese di ogni settore. Tuttavia, il loro valore non è scontato ma dipende dalla capacità delle aziende di elaborarli in modo efficace e, ancora prima, di riconoscerli.
Il primo passo verso la comprensione dei dati è la loro distinzione in: quantitativi (euro, chili, metri) e qualitativi (colori, cluster, regioni d'Italia). Il termine qualitativo non sta per “migliore” ma semplicemente per non-quantitativo, perché non misura le caratteristiche ma le descrive. Ad esempio, le regioni di appartenenza dei clienti non vengono sommate tra loro.
Ciao, Martina-ghostwriter. Il famoso detto "quality over quantity" è perfetto per descrivere la filosofia di questa rubrica. Io potrei scrivere un articolo al giorno riguardo centinaia di argomenti collegati al CRM, ma la scelta dell'argomento è sempre curata. Cosa interessa di più alle persone? Cosa potrebbe essere effettivamente utile?
Privilegiare le misure quantitative rispetto alle misure qualitative è un fenomeno diffuso sia nel contesto dei dati che in altri contesti aziendali, come ad esempio la continua richiesta di valutare il fatturato piuttosto che i generatori di fatturato.
Questa abitudine è influenzata da bias culturali che influenzano la nostra visione, indirizzandola quasi esclusivamente verso dati numerici tangibili e apparentemente oggettivi, che possono essere facilmente comparati e analizzati. Le misure quantitative, come i numeri di vendita o i profitti, sono viste come indicatori diretti di successo e sono spesso considerate più semplici da comprendere e comunicare rispetto alle misure qualitative.
La filosofia delle Chronicles è sicuramente diversa da quella adottata da alcune serie tv (...Grey's Anatomy). Ad oggi ci sono serie che contano cinquecento episodi (in cui puntualmente l’ennesimo protagonista ha un incidente inspiegabile e scompare dal cast), dimostrazione del fatto che siamo abituati ad avere una serialità e una quantità pressochè infinita, dove caratteristiche come la storia e le relazioni tra i personaggi vengono considerate sempre meno rilevanti.
Il sistema CRM si presta bene a un approccio di analisi qualitativa essendo progettato per gestire e organizzare le interazioni con i clienti all'interno dei processi di vendita. Questo si trova spesso ad affrontare dati sporchi, incompleti o duplicati e ciò può rappresentare un ostacolo quando si tenta di condurre analisi quantitative tradizionali, che dipendono da dati puliti e accurati per generare risultati affidabili.
Il CRM si basa sui processi e si focalizza sulla comprensione del "perché" di ogni interazione con il cliente. Ad esempio, anziché limitarsi a guardare il numero di chiamate effettuate o di email inviate, il CRM può aiutare a capire il loro contesto.
Un altro aspetto fondamentale che evidenzia l'influenza dei bias culturali sono i metadati, ovvero delle informazioni che descrivono o forniscono contesto su altri dati. In sostanza, sono "dati sui dati". Nonostante la loro importanza questi vengono spesso trascurati o ignorati per mancanza di consapevolezza, difficoltà nell’accesso o una percezione di complessità nei loro confronti.
Il consiglio è dunque quello di rivedere il censimento dei dati alla luce dei concetti appena approfonditi.
È importante domandarsi se si sta davvero cogliendo la ricchezza dei dati a disposizione, se si è in grado di distinguere tra la sostanza e la forma, e considerare le analisi in termini di adoption e performance, un argomento discusso nello scorso episodio di The CRM Chronicles.
Il passo successivo è rendere questi dati fruibili, accessibili, utilizzabili.
Ma non preoccupatevi: di questo ne parliamo nella prossima puntata.
Alla prossima!