Sulle tracce dei vostri clienti

«The Product is the Hero»: questo è stato fino a oggi il motto dominante nella maggior parte dei settori. Gli esperti concordano nell’affermare che per avere un successo duraturo in questo mondo in evoluzione, le aziende devono sviluppare un modello di business orientato ai clienti e al servizio.

Reagire in tempo reale agli eventi e alle esigenze dei clienti

Nel corso del proprio Customer Journey, i clienti lasciano le loro tracce in ogni punto di contatto. Ogni clic su un prodotto di uno shop online che sembra interessante, ogni clic sul pulsante «Mi piace», addirittura ogni sosta davanti a uno scaffale di una filiale rappresenta un evento da cui si possono desumere determinati bisogni. Chi reagisce a questi bisogni in tempo reale può creare un’interazione individuale e personale ad alta rilevanza.

Le aspettative dei clienti sono sempre soggettive e complesse. Qualsiasi professionista delle vendite può confermarlo. I processi di un’azienda devono orientarsi coerentemente agli eventi della vita del cliente, anche se non si verificano direttamente nel contesto aziendale. Per quanto possibile, tutti i punti di contatto vanno presi in considerazione come fonti: dati della rete mobile, web, social network e IoT. Nel contesto della relativa fonte, ogni evento evidenzia un’esigenza definibile del cliente alla quale è possibile reagire parallelamente con un’interazione basata sull’impiego di algoritmi e intelligenza artificiale nel quadro dell’elaborazione dei flussi di dati.

Non è indispensabile acquisire un’azienda, ma l’esempio di Alibaba evidenzia l’importanza strategica di un tale orientamento.

All’inizio dell’anno, il gruppo cinese Alibaba ha acquisito per 90 milioni di euro (CHF 96 mln) la startup Data Artisans, che offre servizi di data streaming per le aziende. Tra i suoi clienti si annoverano Zalando e altri operatori dell’e-commerce.

L’acquisizione evidenzia un divario crescente tra i leader di settore e le aziende che rimangono indietro nell’impiego dell’IA nell’ambito dello streaming di dati. Il valore di molte analisi delle abitudini dei clienti diminuisce drasticamente con il trascorrere del tempo. Un’elaborazione ritardata può tradursi in una perdita di fatturato.

La chiave del successo sta nel cogliere le esigenze del cliente

Un semplice esempio dell’importanza dell’analisi in tempo reale sono le proposte di acquisto. Per sortire il massimo effetto, si sviluppa una pipeline di azione automatizzata che, in base all’evento, alla sua elaborazione e all’azione che ne deriva, mette a disposizione dell’osservatore un risultato che offre la soluzione per la sua esigenza.

Booking.com per esempio fornisce per ogni richiesta i cinque risultati top della ricerca. Per farlo, l’azienda raccoglie in tempo reale con il suo motore di ricerca numerosi valori di misurazione basati sul comportamento. Questi precisano la richiesta, migliorando così il risultato.

Affrontate tempestivamente le sfide rilevanti

Ogni perdita di tempo significa che i vostri dati possono essere utilizzati solo per analisi storiche. Se però desiderate un’interazione lungimirante, avete bisogno di dati trattati in tempo reale. A essere decisivo infatti è l’intervallo di tempo che intercorre tra il presentarsi di un evento e la reazione che ne consegue. Questo è appannaggio del Data Stream Processing.