Perché le grandi aziende deludono i clienti ogni giornoE i tre passi falsi che precludono la possibilità di essere customer-ready

customer ready.

Le aziende "smart" non sempre sono in grado di soddisfare appieno i loro clienti.

Le aziende "smart" non sempre sono in grado di soddisfare appieno i loro clienti.

I loro esperti marketing creano presentazioni dei prodotti poco efficaci al punto da essere percepite come spam.

Le aziende "smart" non sempre sono in grado di soddisfare appieno i loro clienti.

I loro esperti marketing creano presentazioni dei prodotti poco efficaci al punto da essere percepite come spam.

I loro commerciali organizzano meeting senza sapere con precisione quanto i clienti hanno già investito nell'azienda.

Le aziende "smart" non sempre sono in grado di soddisfare appieno i loro clienti.

I loro esperti marketing creano presentazioni dei prodotti poco efficaci al punto da essere percepite come spam.

I loro commerciali organizzano meeting senza sapere con precisione quanto i clienti hanno già investito nell'azienda.

Gli operatori del customer service risultano irritanti perché pongono domande alle quali i clienti hanno già risposto cento volte.

Siamo tutti clienti. Anche noi ci siamo passati un milione di volte...

Ma allora perché le aziende "smart" ricadono in questi errori?

Siamo tutti clienti. Anche noi ci siamo passati un milione di volte...

Si potrebbe dire che nessuno in azienda si preoccupi sul serio di risolvere questi problemi, ma in realtà non è proprio così.

Si potrebbe dire che la crescita esponenziale delle applicazioni, dei canali e dei team renda impossibile gestire le attività, anche quelle più semplici.

Questo potrebbe essere vero, ma non è sufficiente a spiegare ogni cosa.

La vera causa alla radice del problema è più nascosta.

Il vero motivo per cui persino le aziende più smart e con le migliori intenzioni compiono tutti questi errori dipende dal fatto che i loro dati non sono customer-ready.

Sono un insieme disordinato di dati frammentati, incoerenti, obsoleti, pieni di errori e racchiusi in silos.

Sono un insieme disordinato di dati frammentati, incoerenti, obsoleti, pieni di errori e racchiusi in silos.

Questa confusione impedisce alle persone più smart di accedere a sufficienti dati relativi alla customer relationship necessari a fornire la customer experience che il cliente si aspetta.

Sono un insieme disordinato di dati frammentati, incoerenti, obsoleti, pieni di errori e racchiusi in silos.

Questa confusione impedisce alle persone più smart di accedere a sufficienti dati relativi alla customer relationship necessari a fornire la customer experience che il cliente si aspetta.

Senza Great Data, offrire una customer experience ottimale è un'eccezione.

Quindi, come risolvere il problema della customer experience?Nelle pagine seguenti illustreremo i tre passi falsi che molte aziende fanno e perché non riescono a risolvere il problema alla radice.

1Passo falso nr 1

Cercare di risolvere il problema aumentando le applicazioni

Passo falso nr 1Cercare di risolvere il problema aumentando le applicazioni

Sul mercato sono disponibili diverse applicazioni davvero stupefacenti. Sono letteralmente centinaia, con decine e decine di categorie offerte da centinaia di vendor. Ma se i dati che devono utilizzare non vengono gestiti in modo intelligente, le aspettative verranno disattese.

Quando la gestione dei dati viene riconosciuta come processo di business strategico, si offre ad ogni applicazione e ad ogni persona a contatto con il cliente proprio quello di cui ha bisogno: dati del cliente puliti, sicuri e connessi.

Great Data sulla base dei quali prendere le decisioni e agire.1

2Passo falso nr 2

Tentare di gestire i dati manualmente

2Passo falso nr 2Tentare di gestire i dati manualmente

Prima dell'avvento dei dati derivanti dai sensori, quelli streaming e social, insomma, prima dei Big Data, gestire i dati era molto più semplice. Ora i dati ci sommergono da ogni dove e vengono utilizzati ovunque. Perciò, cercare di bonificarli e integrarli manualmente è un lavoro ingrato e costoso a livello di tempo, che finisce per generare quasi immediatamente dati obsoleti e pieni di errori.

2Passo falso nr 2Tentare di gestire i dati manualmente

Correggendo i dati in un'unica posizione, le problematiche diffuse nel resto dell'organizzazione resteranno invariate.

Con piccoli set di dati, effettuare il merge di tutti i fogli di calcolo e la bonifica di tutte le celle può essere fattibile, ma con quantità di dati superiori e differenti, diventa sempre più difficile. L'esecuzione manuale di questa attività è da escludere.

3Passo falso nr 3

Correggere i dati una volta sola

3Passo falso nr 3Correggere i dati una volta sola

La data quality si riduce con un tasso del 27% annuo. I clienti cambiano lavoro, indirizzo, preferenze.

Quindi, anche dopo aver bonificato, connesso e correlato manualmente tutti i dati in una volta sola, la quantità di nuovi dati che dovrà essere sottoposta allo stesso processo vi porrà di fronte allo stesso sforzo un'altra volta.

3Di quanti nuovi dati stiamo parlando? Molti. Un'organizzazione B2B in media raddoppia i propri dati relativi a clienti e prospect ogni 12-18 mesi.

La gestione intelligente dei dati non si interrompe mai. È un ciclo continuo di connessione, bonifica, gestione e correlazione dei dati, che vengono poi nuovamente forniti alle applicazioni e alle persone a contatto con il cliente laddove più necessari.

Passo falso nr 3Correggere i dati una volta sola

Eseguite questa procedura con successo e potrete fornire delle customer experience ottimali: informate, tempestive, rilevanti, convincenti e personali.

Commettete degli errori e l'applicazione migliore del mondo non potrà aiutarvi ad agire in modo smart.

Qual è il punto essenziale?Essere customer-ready significa disporre di Great Data nelle applicazioni giuste al momento giusto.

Significa conoscere tutte le piccole cose che fanno una grande differenza:

Significa conoscere tutte le piccole cose che fanno una grande differenza:

Che la Jakki che ha comprato le scarpe online è la stessa Jacqueline che le ha restituite in negozio.

Significa conoscere tutte le piccole cose che fanno una grande differenza:

Che la Jakki che ha comprato le scarpe online è la stessa Jacqueline che le ha restituite in negozio.

Che l'azienda B2B su cui si sta concentrando il team di vendita è già abbondantemente cliente dei prodotti consumer.

Significa conoscere tutte le piccole cose che fanno una grande differenza:

Che la Jakki che ha comprato le scarpe online è la stessa Jacqueline che le ha restituite in negozio.

Che l'azienda B2B su cui si sta concentrando il team di vendita è già abbondantemente cliente dei prodotti consumer.

Che il destinatario dell'email di marketing appena inviata, al momento sta litigando con il servizio clienti.

Significa conoscere tutte le piccole cose che fanno una grande differenza:

Che la Jakki che ha comprato le scarpe online è la stessa Jacqueline che le ha restituite in negozio.

Che l'azienda B2B su cui si sta concentrando il team di vendita è già abbondantemente cliente dei prodotti consumer.

Che il destinatario dell'email di marketing appena inviata, al momento sta litigando con il servizio clienti.

Che George è un cliente fidelizzato di Londra, ma viene gestito come se fosse un nuovo cliente di New York.

Significa conoscere tutte le piccole cose che fanno una grande differenza:

Che la Jakki che ha comprato le scarpe online è la stessa Jacqueline che le ha restituite in negozio.

Che l'azienda B2B su cui si sta concentrando il team di vendita è già abbondantemente cliente dei prodotti consumer.

Che il destinatario dell'email di marketing appena inviata, al momento sta litigando con il servizio clienti.

Che George è un cliente fidelizzato di Londra, ma viene gestito come se fosse un nuovo cliente di New York.

Che Charlotte ha appena comprato una nuova TV, e quindi non dovrebbe ricevere offerte per altre TV.

Significa fornire alle persone più smart i dati che occorrono loro per prendere decisioni più smart.

Perché le aziende smart possano avere la certezza di gestire i clienti in modo smart, devono disporre di una vista pulita, coerente e connessa della total customer relationship.

È un argomento che ci sta talmente a cuore che abbiamo scritto un intero eBook in proposito nel quale spieghiamo cosa occorre per rendere i dati customer-ready.

Se la tua azienda non è in grado di trattare i clienti in modo particolarmente smart, crediamo che questo eBook ti potrà piacere.

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Informazioni su InformaticaInformatica desidera supportare aziende innovative che vogliono sviluppare una nuova organizzazione basata sui dati. Le aiutiamo a costruire architetture dei dati moderne che trasformano la gestione dei dati in una disciplina strategica capace di offrire un vantaggio competitivo.

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