La capacità di prendere decisioni che possano integrarsi in modo corretto all’interno del ciclo produttivo di un’azienda, a prescindere dal settore merceologico di appartenenza, è una caratteristica essenziale per ottimizzare gli investimenti, il raggiungimento degli obiettivi e la crescita strutturale dell’impresa.

I tempi dei “capitani d’industria” che prendevano decisioni affidandosi in modo esclusivo al loro intuito sono finiti da molto tempo, a causa del continuo e inesorabile progresso tecnologico e dello sviluppo della società e dei bisogni correlati.

Ne consegue la nascita di nuove esigenze per quelle aziende che desiderano ottimizzare la propria competitività sul mercato di riferimento, che non può essere affrontato se non con l’impiego di strumenti ad alta affidabilità e specializzazione.

Per poter fare chiarezza su un tale scenario, è bene prendere in considerazione 5 aspetti:

• come deve evolversi il rapporto tra azienda e clienti;
• cosa sono i dati;
• gli obiettivi dell’analisi dei Big Data e i campi di applicazione;
• gli strumenti per poterli usare in modo appropriato;
• a chi affidare il compito di analizzarli.

Il rapporto tra azienda e clienti: evoluzione e ciclo di vita

Le esigenze dei clienti si espandono e mutano con il tempo. Ogni azienda che voglia mantenere e incrementare il proprio parco clienti deve essere sempre in grado non solo di soddisfarne le necessità, ma anche di prevenirle. In tal modo, la relazione si evolve da semplice rapporto fornitore/cliente a una vera e propria sinergia. Solo in questo modo è possibile portare a livelli di eccellenza la gestione del portafoglio e ci si distinguerà dalla concorrenza, affermando la propria presenza sul mercato, aumentando la propria autorevolezza e rafforzando il proprio bias. Ma come è possibile effettuare questo balzo? Con l’analisi dei dati.

Cosa sono i “data” e quali tipologie sono importanti per l’attività aziendale

L’insieme delle informazioni raccolte durante la gestione aziendale, relative a ogni aspetto e settore dell’attività, rappresenta un patrimonio inestimabile che non può e non deve essere trascurato o usato casualmente: l’occasione del loro impiego deve essere programmata e applicata a tutti i livelli dell’impresa.

In genere, i dati vengono suddivisi a livello macro in:

• small data: sono cluster di dimensioni ridotte la cui elaborazione può essere processata da un singolo computer o valutati senza rilevanti difficoltà da una singola persona. Ciò può fornire risultati immediati, con una struttura pronta per assicurarne la loro comprensione e fruibilità;
• big data: si riferiscono ai grandi e sempre crescenti volumi di dati che un’azienda possiede e che non possono essere analizzate con i metodi tradizionali, soprattutto a causa della loro quantità. Sono caratterizzati dalle cosiddette cinque V: volume, velocità, varietà, veridicità e variabilità.

Andando più nello specifico, essi possono essere:

• unstructured: non hanno una struttura predefinita e non possono essere organizzati in una tabella in modo semplice e in tempi brevi;
• semi-structured: come i precedenti, non hanno uno scheletro predeterminato, ma possono essere organizzati in un prospetto;
• structured: sono dati già organizzati in una tavola con righe e colonne.

Gli obiettivi dell’analisi dei Big Data e i settori di implementazione

La realizzazione di un “data container” relativo al proprio portafoglio clienti e del relativo mercato di riferimento permette di approfondirne in modo essenziale la conoscenza, al fine di personalizzarne il rapporto, rendendolo più saldo e duraturo.
Quale che siano le fonti, primarie e secondarie, dei dati raccolti, questi sono comunque in una quantità tale da dar vita a una serie di criticità, la cui gestione è indispensabile per permettere ai decisori aziendali, qualsiasi sia il loro livello gerarchico e settore di competenza, di basare le proprie strategie su basi scientifiche e computazionali.
Avere accesso a un quadro chiaro e completo dei propri clienti è una premessa imprescindibile per innalzare il livello qualitativo delle azioni e delle strategie di business:

• Customer Experience (CX): è la percezione che i clienti hanno di un’azienda, e deriva dal bilancio scaturito dall’intero processo di interazione con essa, dal primo punto di contatto (touchpoint) alla sua conclusione, passando attraverso l’intero processo di gestione applicabile alla fattispecie;
• marketing: è l’insieme delle attività pianificate sulla base di approfonditi studi di settore, poste in essere per raggiungere l’obiettivo aziendale. Può essere considerato sotto vari aspetti, ad esempio come rapporto azienda/mercato, procedura per lo sviluppo di modelli decisionali standardizzati, elaborazione strategie di vendita e approccio al mercato potenziale nel breve, medio e lungo periodo;
• comunicazione: è parte integrante del marketing e serve a veicolare nel modo più adeguato le informazioni, in ingresso e in uscita, al fine di permettere una gestione aziendale basata sui dati;
• segmentazione del mercato potenziale e del portafoglio come supporto alle vendite: è una procedura che individua caratteristiche comuni a più clienti (già acquisiti e potenziali) e permette di clusterizzarli. Grazie all’approccio data-driven, è possibile implementare questa suddivisione con una precisione tale da innalzare la percentuale di successo delle vendite, poiché verranno create soluzioni ad-hoc per ogni sezione;
• customer care: affrontare in ottica data-driven la gestione di un contact center significa basare questo delicato processo su schemi di comportamento pregressi, la cui analisi porta alla maggiore soddisfazione possibile del cliente, anche in caso di non immediata risoluzione del problema o soddisfazione della necessità. Questo concetto può essere applicato in modalità omnidirezionale e osmotica, poiché sia che il cliente chiami o venga chiamato, a prescindere se il contatto sia a sfondo commerciale, amministrativo o tecnico, questo criterio permetterà sempre di creare un’opportunità per ampliare la superficie di attacco a cui agganciare un qualsivoglia prodotto/servizio aggiuntivo, oltre a innalzare la customer satisfaction.

Quali sono gli strumenti necessari per l’analisi e l’utilizzo dei Big Data

Sviluppare un modello di gestione data-driven comporta un insieme di criticità che devono essere analizzate con attenzione e affrontate con l’ausilio di strumenti tecnici altamente specializzati, pensati e implementati per garantire il successo della loro mission, e in grado di gestire nel tempo eventuali problematiche contestuali al loro funzionamento.

Le loro classi di appartenenza sono:

• data and software engineering: permette la riduzione dei costi e la gestione semplificata dei contatti con i clienti con soluzioni di contact center omnicanale. Inoltre, aumenta la fedeltà del cliente e incrementa il suo ciclo di vita. Altri obiettivi che si possono raggiungere con questa specifica sono: la riduzione del time-to-market, l’ottimizzazione del software per il DevOps, parte integrante del ciclo CI/CD e l’analisi, il consolidamento dei dati nel rispetto delle direttive relative alla loro protezione;
• cloud and infrastructure solutions: assicurano flessibilità e scalabilità delle prestazioni e costi correlati; garantiscono una positiva esperienza dell’utente e aumentano la produttività. Agevolano la valutazione e l’esecuzione delle transazioni in ambiente Cloud e ibridi;
• endpoint management: con essa si attuerà la gestione unificata e centralizzata, da parte del personale informatico, degli endpoint. Inoltre, la produttività e la flessibilità verrà incrementata, grazie all’abilitazione positions operative complete, remote o ibride, con l’implementazione di livelli di sicurezza e protezione in grado di soddisfare i più alti standard di settore, applicabili a qualsiasi struttura operativa (BYOD – WPoCOD – COBO – CHIOSCO);
• digital process: l’ottimizzazione e l’efficienza dei processi aziendali in modalità agile rappresentano l’obiettivo di questa classe operativa, insieme ad aspetti come l’automazione, il controllo, la semplificazione e la condivisione del parco informativo aziendale. Inoltre, viene implementata l’orchestrazione dei diversi touchpoint (canali di interazione), l’automazione di servizi ridondanti e di servizi su misura per i propri clienti;
• multimedia and digital: comprende l’ottimizzazione dello spazio di lavoro per renderlo più efficiente, badando a innalzare l’esperienza dell’utente, rendendola coinvolgente. La mossa vincente sarà la condivisione e la collaborazione per aumentare la produttività in modo sano. Verrà presa in considerazione anche la promozione del marchio e del prodotto;
• cybersecurity and networking: attività di primaria importanza, visto l’aumento esponenziale delle minacce informatiche con obiettivo tutti i settori produttivi. Questa attività assicura una protezione efficace, basata su soluzioni high-tech sempre aggiornate che si avvalgono di algoritmi propri di AI e Machine Learning. Si occuperà altresì, della riduzione del rischio di perdita di dati e dei dati aziendali, del controllo e supporto costante dell’infrastruttura informativa, fornendo anche servizi di pentesting e gestione delle vulnerabilità su applicazioni, reti e servizi cloud.

Le figure professionali a cui affidare l’analizzare dei Big Data e le loro competenze

L’implementazione di un modello aziendale data-driven efficace ed efficiente, oltre che vincente, necessita di professionalità di alto livello. Alcuni esempi sono:

Principali.

• data analyst;
• data scientist.

Di completamento e supporto della sezione IT.

• data engineer;
• data architect;
• data visualization expert;
• analytics translator.

La scelta di affidarsi a società specializzate esterne oppure di internalizzare questi professionisti è a carico del board decisionale dell’azienda, che terrà conto di tutta una serie di parametri appartenenti al campo della fiscalità e della tributaristica per arrivare a un provvedimento in tal senso.
Tuttavia, in ambedue le casistiche sopra esposte, ciò che è essenziale è porre in essere un approccio mirato alle necessità del reparto IT (Information Technology), dalla sua strutturazione alla sua distribuzione e attuazione, in un ciclo operativo continuo, con le diverse parti costituenti che interagiscono tra loro con uno scambio continuo e omnidirezionale delle informazioni, assicurando estrema reattività alle sollecitazioni esterne (mercato e bisogni dei clienti) e interne (board direzionale) e variazioni strutturali.

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