Osservatorio CRM Novembre 3, 2023

Dati e analytics come motore del CRM: potenzialità e ostacoli

L’era del CRM inizia negli anni ‘90 con il rilascio dei primi software dedicati alla Sales Force Automation (SFA) – rivolti alla forza vendita – il cui scopo era unire funzionalità di marketing database e contact management. Negli ultimi 30 anni molto è cambiato nel mondo CRM e i software di cui disponiamo oggi sono molto diversi da quelli di allora. Tuttavia, il cambiamento più radicale è forse quello che il settore sta attraversando da alcuni anni a questa parte: l’avvento dei big data e degli Advanced Analytics.

Da semplice contenitore di informazioni Cliente il CRM, integrato a strumenti di analisi avanzata dei dati e sistemi di BI, diventa centro nevralgico abilitante attività di marketing avanzato e Customer-Centric. È chiaro: analizzando indicatori demografici e comportamentali, dati di vendita e insight provenienti dalle iniziative di marketing, è possibile ricavare informazioni preziose su preferenze, esigenze e comportamento atteso della propria Customer Base.

Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per prendere decisioni aziendali consapevoli – sempre più data-driven e sempre meno guidate dall’intuito – migliorando la soddisfazione dei clienti e mantenendo/acquisendo vantaggi competitivi nel mercato di riferimento.

Ma quanto è complesso conoscere davvero i propri Clienti?

Analizzare la Customer Base per conoscere bene i propri Clienti

Oltre l’esperienza e le intuizioni del management

L’Osservatorio CRM ha rilevato come il 67% delle aziende ritenga buona o ottima la conoscenza dei propri clienti. La domanda che ci siamo posti è: “Questo dato rispecchia la reale conoscenza della Customer Base?” Incrociando altri insight emersi, la risposta è sì, ma questa conoscenza è in prevalenza qualitativa.

Le aziende che analizzano i dati regolarmente sono infatti il 54%: un dato positivo, ma stabile rispetto al 2022. Tuttavia, la percentuale di chi analizza regolarmente le key metrics della Customber Base è più bassa: comportamento d’acquisto (38%), caratteristiche della clientela (45%), soddisfazione (44%).

Come prende decisioni, invece, chi non analizza i dati Cliente? Secondo quanto emerso, affidandosi a esperienza, intuito e opinioni:

esperienza e intuizioni del management (72%)
feedback e opinioni della rete vendita (53%)

In un contesto di mercato estremamente competitivo e in continua evoluzione, fare scelte aziendali e fissare direzioni strategiche senza un’attenta analisi della Customer Base è un rischio che le imprese non possono più permettersi di correre. Quali sono quindi i fattori che contribuiscono al passaggio da un modello basato sull’intuizione a uno basato sui dati?

Fattori di successo per una strategia CRM data-driven

Cultura, competenze, processi e tecnologie

Partendo dai risultati dell’Osservatorio e dalle principali difficoltà indicate dalle aziende italiane, possiamo individuare alcune aree di intervento prioritarie per implementare una strategia CRM di successo.

Cultura interna e competenze

Una barriera culturale sembra opporsi a un utilizzo più efficace dei Customer Analytics. L’abitudine a fare affidamento sull’esperienza e l’effettiva mancanza di competenze e risorse interne crea un ambiente in cui prendere decisioni data-driven diventa un ostacolo per tutte le direzioni aziendali, da quella commerciale a quella marketing, passando per quella post-vendita, dove si registra la percentuale più bassa di maturità nella cultura del dato.

Una soluzione potrebbe essere la definizione di un percorso di formazione e change management, promosso dall’alto, che formi e informi tutti i livelli aziendali sui vantaggi e benefici di un utilizzo consapevole del dato.

Superamento della struttura a silos di dati

Dipartimenti aziendali diversi possono utilizzare strumenti diversi per la gestione del cliente (ERP, CRM, sistemi di ticketing, etc.) contribuendo alla creazione di data silos, veri e propri compartimenti stagni in cui il dato è il riflesso esclusivo del singolo processo.

Una risposta a questo problema potrebbe essere l’introduzione di strumenti che vadano ad armonizzare i dati del Cliente quando provenienti da varie fonti, come una Customer Data Platform (CDP), oppure un miglioramento dell’integrazione fra i sistemi al fine di creare una Customer View 360° su CRM.

Adozione di strumenti adeguati

Excel risulta essere tuttora lo strumento più utilizzato per l’analisi dei dati dei clienti (76% dei rispondenti). Nell’era dei big data, scegliere di utilizzare i fogli di calcolo per la lettura e la comprensione dei dati aziendali vuol dire affrontare la sfida degli Advanced Analytics con uno strumento inadeguato.

Una software selection puntuale può supportare le aziende nella scelta dello strumento di Data Analytics che meglio si adatti alle esigenze interne e che garantisca il raggiungimento degli obiettivi di business prefissati.

Intelligenza artificiale (AI), dati e CRM

L’AI per semplificare l’adozione di modelli data-driven

Nell’articolo dedicato ai trend dell’Intelligenza Artificiale in Italia avevamo approfondito come un terzo delle aziende italiane stia già investendo nell’AI come supporto all’analisi dei dati. Ma quali sono i benefici sul CRM? La presenza sul mercato di CRM “AI-powered” è già realtà, e quelle che seguono sono solo alcune delle aree in cui questi strumenti, grazie a funzionalità integrate di advanced analytics, possono semplificare l’adozione di un modello basato sui dati.

Nel Marketing, l’AI può aiutare le aziende a creare esperienze più Customer-Centered, a generare più lead e a comprendere meglio i propri clienti e anticiparne i bisogni.
Nelle Vendite, l’AI può aiutare i commerciali a essere più efficienti ed efficaci permettendo loro di concentrarsi sulle attività di business development a maggiore ROI.
Nel Servizio Clienti, l’utilizzo di chatbot basati sul paradigma GPT (Generative Pre-trained Transformer) permette di offrire una copertura del canale web 24/7 e di ottimizzare il lavoro degli operatori, non più costretti a occuparsi di richieste semplici o ripetitive.

In conclusione, l’analisi avanzata dai dati potenziata dall’Intelligenza Artificiale, sta già rivoluzionando il mondo del CRM attraverso funzionalità ampiamente presenti nell’offerta dei principali vendor. Tuttavia, la semplice implementazione di uno strumento non potrà mai essere efficace senza l’adozione di una cultura del dato e del suo valore – che è il vero combustibile del motore tecnologico.

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Fattori di successo per una strategia CRM data-driven

Cultura interna e competenze

Superamento della struttura a silos di dati

Adozione di strumenti adeguati

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