Data driven CRM

Best Practice

Scenario

Cosa hanno in comune Amazon, Facebook, Google, Netflix o Spotify? Si tratta di player nativi-digitali nati da intuizioni profondamente innovative che, cresciuti nell’era del Cloud e sviluppando una nuova generazione di tecnologie, hanno letteralmente inventato nuovi scenari di utilizzo dei servizi digitali. Hanno costruito elementi chiave di successo sulla capacità di “prevedere” il mondo e interpretare le necessità e le preferenze degli utenti in termini di analisi dell’informazione e capacità evolute nella lettura dei dati grezzi.

Il cambio di paradigma si fonda su una serie di servizi e funzionalità completamente dirette da dati (data driven). Tali approcci stanno reinventando l’utilizzo della tecnologia: grazie alla capabilities data driven, oggi è possibile creare sistemi in grado di leggere, anticipare e persino orientare i bisogni e le intenzioni degli utenti. Questa opportunità viene abilitata dalla disponibilità immediata di informazioni e alimentata dalla parallela crescita delle capacità analitiche di macchine distribuite in rete. E se i dati sono la benzina di tale rivoluzione, i nuovi strumenti di Machine Learning e Intelligenza Artificiale ne costituiscono il motore.

Data Robotics

Nell’ambito della modellazione di piattaforme di analisi dei dati fondate sui nuovi principi data driven, e*finance consulting Reply ha maturato una esperienza consulenziale avanzata, consolidata nel framework Reply “Robotics For Customers”. Le tecnologie e la conoscenza per trasformare ogni business attraverso idee di data-driven economy sono oggi alla portata di tutti. Coglierle è solo una questione di progettualità, esperienza ed impegno.

Caso di successo

Una grande banca internazionale aveva necessità di automatizzare e personalizzare i processi di sviluppo dei clienti incrementando le performance di cross e up selling. Per realizzare questa idea con approccio data-driven, i dati sono stati organizzati in ottica cliente-centrica, sono stati preparati, trasformati e arricchiti attraverso l’ausilio di fonti open e utilizzati per lo sviluppo di modelli analitici avanzati.

Si è implementato un processo end-to-end, in grado di trasformare e semplificare il funzionamento delle campagne di marketing aumentandone significativamente l’efficacia.

Il successo della iniziativa ha consentito alla banca di sfruttare appieno la piattaforma di Marketing Automation.
La sperimentazione ha abilitato un nuovo tipo di campagna commerciale guidata dai dati e da modelli analitici predittivi (Recommendation Systems) in grado di personalizzare le offerte commerciali sui canali digitali online, anticipando i bisogni e gli interessi del singolo Cliente.

Risultati

I risultati osservati a valle dell’esperimento hanno mostrato un incremento in termini di conversion (e vendite) di circa il 30%.