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Introduzione al Social CRM e recupero di alcuni ferri del mestiere
Giorgio Gandellini
CRM, nuove tecnologie … e vecchi strumenti
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Sommario • Breve richiamo di obiettivi e caratteristiche del CRM
– Due o tre definizioni – Responsabilità e “portata” del CRM – Architettura: tre componenti principali – Qualche considerazione tecnica: alcuni fattori da considerare nelle scelte
• Nuovi scenari e social networks, vecchie chiavi di lettura – I social networks – Tre chiavi di lettura – Il social CRM
• Le 5 M • Mappa delle potenziali applicazioni
• Vecchi e potenti strumenti di analisi, regolarmente poco (o niente) utilizzati – Business intelligence e DSSs – Statistica multivariata – Data mining
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Breve richiamo di obiettivi e caratteristiche del CRM
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Tre definizioni (1)
• “Il Customer Relationship Management (CRM) è una filosofia e una strategia, supportata da sistemi e tecnologie, e finalizzata a migliorare l’interazione umana in contesti di business” (Paul Greenberg)
• “Il CRM consiste nel fornire customer care come prodotto strategico, con modalità di misurazione e premi focalizzati sulla fidelizzazione di clienti più felici, che restano tali più a lungo e acquistano di più” (Scott Hornstein)
• In pratica, è un insieme di tecnologie e metodi utilizzati dalle aziende per gestire le relazioni con la clientela. L’informazione archiviata sui clienti attivi e su quelli potenziali è utilizzata e analizzata a tal fine. I processi CRM automatizzati consentono spesso di generare strategie e tattiche di marketing coerenti con i profili dei clienti archiviati nel sistema.
(1) Adattato da http://thinkaboutcrm.com
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Responsabilità e “portata” del CRM
• Il CRM presuppone decisioni e coinvolgimento strategici a livello corporate: non è soltanto un sistema e una tecnologia, ma soprattutto un approccio olistico alla filosofia aziendale, decisamente centrato sul cliente
• Governa quindi l’intera filosofia dell’organizzazione a tutti i livelli, ispirando concretamente politiche e processi in tutte le aree della gestione: dalla vendita al customer service, dalla R&S al marketing, dalla gestione delle risorse umane alla produzione, dalla finanza alla logistica, dai sistemi informativi alla pianificazione.
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Architettura: tre componenti principali (1)
• Operational CRM: automation of basic business processes – Sales Force Automation: forecasting, tracking customer preferences and
demographics, lead and account management, contact and quote management, forecasting, etc.
– Customer Service and Support – Enterprise Marketing Automation: environment and competitors, campaign
development, etc. • Analytical CRM: analysis of customer data and behavior using Business
Intelligence – Cross-selling, up-selling – Tracking customer satisfaction, Retention – Tracking customer satisfaction – Optimization of sales coverage, pricing, product development, etc.
• Collaborative CRM: communicating with clients – Providing information – Providing online services, etc.
(1) Fonte: Gartner Group.
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Qualche considerazione tecnica: alcuni fattori da considerare nelle scelte • Scalability: possibilità di incrementare facilmente e gradualmente la
capacità del sistema • Communication channels: possibilità di interfacciamento con i
canali più diversi: telefono, internet, ecc. • Workflow: i processi di business devono essere gestiti dal sistema
in modo trasparente e tempestivo, con la possibilità di trasferimento e condivisione delle informazioni fra le varie fasi e fra i vari enti interessati
• Assignment: possibilità di assegnare compiti in modo univoco e specifico a persone a team di lavoro
• Database: archiviazione dei dati e delle attività in un data warehouse
• Customer privacy: crittografia, accessi protetti, ecc.
8 8 8
Nuovi scenari e social networks, vecchie chiavi di lettura
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Training Days 2.0
• Controllare è impossibile – Nessuno è in grado di
condizionare le discussioni online
• Monitorare è vitale – Perché la mole delle
conversazioni online comincia a essere molto rilevante
• Partecipare è (può essere) una mossa intelligente – A patto che si sia disposti ad
accettare le regole e i rischi della conversazione aperta
Social Networks
I social networks (1)
(1) A. Pace
10
Training Days 2.0
W.O.M.
2.0
Rapidità di diffusione
Potenza di penetrazio-‐
ne
Assenza di confini
Word-of-mouth all’epoca del Web 2.0 e dei social networks (1)
(1) Insistema.
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Tre chiavi di lettura (1/3): il “motore” della competitività e redditività aziendale (1)
(1) G
. Gan
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da G
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Linee continue: relazioni dirette a breve-medio ( ) e a medio-lungo ( ) Linee tratteggiate: relazioni inverse
Linea punteggiata: relazione diretta, soggetta a decisione.
contribuzione
volumi di vendita prezzo
dimensione della
domanda quota di mercato
ricavi costi diretti = -
*
*valore
percepito
ARE
A D
I VI
SIBI
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’
fidelizzazione
decisioni strategiche
soci
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etwo
rks
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.O.M
.
12
STRUTTURA dati anagrafici e
socio-demografici, dati economico-
patrimoniali
MOTIVAZIONI atteggiamenti,
criteri d’acquisto, percezioni, preferenze
della nostra azienda
dei concorrenti
consumo prodotti e servizi
lifestyle
COM
PORT
AM
ENTO
performance di mercato ed
economico- finanziaria
scelte strategiche
e marketing-mix
PROFILO DOMANDA
PROFILO OFFERTA
1
2
3
4
5
6
Tre chiavi di lettura (2/3): il modello diagnostico di base
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Tre chiavi di lettura (3/3): compiti di gestione dell’informazione
1. identificazione dei problemi e delle opportunità 2. identificazione/configurazione/attivazione delle basi di conoscenza e
dei necessari modelli manageriali 3. raccolta di informazioni secondarie 4. raccolta di informazioni primarie 5. organizzazione/classificazione/manipolazione e trasformazione delle
informazioni 6. analisi delle informazioni 7. interpretazione e valutazione delle informazioni 8. presa di decisione e pianificazione 9. sviluppo e realizzazione di programmi d’azione 10. valutazione e controllo dei risultati
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Il Social CRM (1/2): le 5 M delle soluzioni base (1)
(1) Adattato da Altimeter Group.
1. Monitoring: crea capacità di ascolto per filtrare i rumori sociali, estrae spunti per rendere le misurazioni più efficaci.
2. Mapping: identifica tipi di relazioni e consente di collegare i profili sociali ai database dei clienti.
3. Management: definisce regole e processi per estrarre e trasferire le informazioni corrette ai team operativi in tempo reale.
4. Middleware: collega il mondo sociale all’impresa attraverso interfacce e cruscotti intelligenti.
5. Measurement: consente di definire benchmark e controllare gli effetti delle azioni intraprese.
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Il Social CRM (2/2): mappa delle potenziali applicazioni (esempi) (1)
(1) Adattato da Altimeter Group.
(2) L
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5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
vaporware (3)
prototypes early adoption
beta ready
market ready
critical mass
Technological maturity
Mar
ket
deman
d < 6 mos
6-12 mos
12-18 mos
18-24 mos
24-32 mos
>32 mos Near tipping points (2)
Evangelizables Early Movers
Early Adoptions
social support insights
social campaign tracking
rapid social marketing response
social event management
(3) P
rodo
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16 16 16
Vecchi e potenti strumenti di analisi, regolarmente poco (o niente) utilizzati
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Business Intelligence e DSSs (1)
(1) Adattato e integrato da OVUM.
potential for knowledge discovery
Query and reporting
OLAP applications
Business Intelligence
DSS
statistical & A.I. tools, judgment-
based modeling Co
mpu
ter
driven
exp
lora
tion
Complexity of analysis
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• regressione multipla: stima la relazione fra più variabili indipendenti e una variabile dipendente
• analisi discriminante multipla: interpreta le differenze fra gruppi di soggetti e stima la probabilità che un singolo soggetto appartenga a un gruppo
• conjoint analysis: identifica il contributo di specifiche caratteristiche di prodotti o servizi alla formazione delle preferenze del consumatore
• analisi fattoriale: riduce la complessità dell’analisi identificando i fattori comuni alla base della variazione di più variabili
• analisi cluster: riduce la complessità dell’analisi identificando somiglianze fra soggetti e raggruppandoli in classi omogenee
Statistica multivariata (esempi)
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Data mining e neural networks • data mining: tecniche innovative sviluppate nel campo
della statistica e del machine learning, utilizzate per “scavare” all’interno della miniera dei dati presenti in azienda, impiegando strumenti di esplorazione e modellazione alla ricerca di informazioni utili e nascoste in grandi volumi di informazioni seguendo un processo iterativo ed interattivo
• neural networks: interconnessioni fra “neuroni” artificiali (moduli di istruzione software che replicano il comportamento di neuroni biologici) che consentono (se va bene!) di scoprire relazioni e algoritmi, altrimenti imperscrutabili, che collegano dati di input a risultati di output
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Grazie per l’attenzione!
Giorgio Gandellini [email protected] Twitter: http://twitter.com/ggandellini Linkedin: www.linkedin.com/in/giorgiogandellini Blog: http://giorgiogandellini.posterous.com