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Com’è possibile creare ROI sui dati nel contesto di centralità del cliente fondamentale alla digital transformation?

Francesco  Arci         Francesco Arci, CEO di Ark, Silver Sponsor di Utility Day 2018, interverrà
        nella sessione From Data to Business  nella tavola rotonda sulla 
        DATA INTELLIGENCE (dalle 12.15 alle 13.10) . 

        Gli abbiamo chiesto

         Com’è possibile creare ROI sui dati nel contesto di centralità
         del cliente fondamentale alla digital transformation?

          La trasformazione digitale si prefigge una interazione con il cliente
          che sfrutti al meglio i canali a sua disposizione nell’offrire servizi che offrano
          valore aggiunto e che allo stesso tempo presentino l’identità aziendale
          in una nuova luce, creando un dialogo di mutuo beneficio nel definire ed affinare i servizi offerti.

Dati provenienti da fonti eterogenee sono alla base di una migliore comprensione dei bisogni del cliente e di conseguenza dell’ottimizzazione dell’offerta. Gli stessi dati sono ulteriormente in grado, se opportunamente elaborati, analizzati e presentati, di creare la trasparenza necessaria nel dialogo con il cliente essenziale al concetto di centralità e propedeutica alla fidelizzazione.

 Mettere il cliente al centro dell’interazione con l’azienda comporta necessariamente un onere di profilazione continua in grado di collezionare e sfruttare al meglio i dati disponibili, sia in azienda sia da fonti di dati esterne, integrandoli e combinandoli opportunamente per creare un quadro completo della relazione nel tempo. Tale quadro è fondamentale per l’allineamento dei servizi ad una segmentazione dinamica dei clienti e per trasmettere in maniera chiara ed oggettiva il valore di quanto offerto.

Quali sono le difficoltà incontrate nella creazione di un profilo esaustivo del cliente e del suo mantenimento nel tempo?

 Per poter effettuare qualsiasi livello di data-analytics è necessario acquisire, integrare, amalgamare, paragonare, correlare, sintetizzare dati provenienti da domini e sistemi diversi con rappresentazioni inizialmente incompatibili. La possibilità di ragionare interattivamente sul profilo del cliente, effettuare previsioni, ipotizzare nuovi servizi è spesso inficiata dai tempi necessari alle attività di data wrangling, di acquisizione e preparazione del dato. Il grado di flessibilità nell’utilizzo dei dati necessari dipende dal loro grado di preparazione: i dati devono essere standardizzati e classificati in maniera che siano conformi, paragonabili e che sia semplice trovarli e condividerli. Questo ne permette una immediata inclusione in modelli di analisi ed apre opportunità di presentazione delle informazioni risultanti al cliente.

Il fallimento di gran parte dei progetti di implementazione di data lake risiede spesso nel fatto che gli utenti non hanno a disposizione gli elementi per estrarre dati in maniera compatibile con i requisiti dei loro modelli o sono forzati ad implementare logiche di trasformazione complesse spesso al di fuori dei vincoli di time to market imposti dalla competizione. La chiave per ottenere ROI dalla crescente mole di dati disponibili risiede a nostro avviso nella loro preparazione.

L’economia dell’informazione, per essere efficiente, ha bisogno di dati pronti all’uso a disposizione del business, meglio se in forma di servizio, ed eventualmente, nella nostra vision,  accessibili tramite veri e propri marketplaces.