Il valore della Customer Data Platform. Caratteristiche e differenze rispetto a CRM e DMP.
Nell’economia digitale del XXI secolo, sono i dati dei clienti l’elemento di differenziazione competitiva e di crescita per le aziende. Tuttavia molte organizzazioni sono ancora impantanate in metodi, procedure e tecnologie del XX secolo. Le aziende che non si adatteranno velocemente al cambiamento vedranno erose le proprie basi clienti, mentre i concorrenti esperti di dati prevarranno, offrendo prodotti più attraenti ed esperienze più personalizzate. Secondo un sondaggio globale condotto nel 2018 da Forbes Insights, in associazione con Treasure Data, solo il 13% delle aziende possono essere considerati “leader” nel far leva sui dati dei clienti (qui sotto trovate un paio di grafici tratti dalla ricerca citata).
La stragrande maggioranza delle aziende si trova in una situazione di frammentazione delle informazioni, perché le custodisce in sistemi separati, collocati in silos organizzativi diversi non usufruibili in real time. Questo rende complesso analizzare e prendere decisioni data driven in modo completo, rapido e azionabile.
In questo quadro, la Customer Data Platform si pone come soluzione al problema, aggregando in un unico intelligente sistema integrato e sincronizzato tutti i dati relativi ai clienti sparsi nelle varie fonti all’interno dell’azienda, così da avere una visione olistica (single view of customer) e fare conseguentemente vera Customer Centricity. In modo peraltro agile, senza pesare e dipendere dall’IT.
La Customer Data Platform non è un’evoluzione del CRM. Quest’ultimo è infatti normalmente progettato per consentire la gestione e l’analisi di un singolo canale di marketing (ad esempio l’offline o il call center), si concentra sui dati di prima parte (ossia raccolti direttamente dal titolare), mentre invece la Customer Data Platform integra in un’unica piattaforma i dati di tutti i touchpoint aziendali (visione omnichannel) e li arricchisce con dati di seconda (ossia dati di prima parte che appartengono a una terza parte che li condivide nell’ambito di un accordo di collaborazione) e terza parte (ossia informazioni raccolte o vendute da fornitori di dati).
La Customer Data Platform non va confusa neppure con la DMP (Data Management Platform) che si focalizza principalmente sulle audience pubblicitarie offrendo la possibilità di unire i dati di prima parte con dati di terze parti per migliorare, con criteri di targeting aggiuntivi, l’efficacia degli annunci pubblicitari. La Customer Data Platform ha finalità invece non solo di advertising, ma riguardanti tutte le divisioni aziendali, dal marketing, alle vendite, alla finanza, alle risorse umane (ecco perché per questa caratteristica si parla di democratizzazione dei dati). È anche molto più facilmente scalabile di una DMP.
La Customer Data Platform fornisce un accesso unificato, in tempo reale, self service e intuitivo ai dati dei clienti, che possono provenire da una varietà di fonti come call center, negozi fisici, siti, app, dispositivi connessi (IoT), social media, e-commerce, email, sms, WhatsApp, dataset privati, dataset pubblici, … La Customer Data Platform apre anche la strada ad una maggiore personalizzazione dell’offerta (sulla base dei cluster granulari individuati, le cosiddette personas), grazie alla migliore comprensione degli interessi e dei bisogni a tutto vantaggio dell’esperienza complessiva del cliente e della sua fidelizzazione.
La Customer Data Platform non deve però essere “stupida”, registrando solo quello che il cliente ha fatto. Anche se questo è di per sé già difficile in quanto servono soluzioni intelligenti in grado di seguire l’intero percorso del cliente (cosiddetto customer journey) online e offline, superando ad esempio la visione per sessione (un utente che ha iniziato il processo di conversione in una sessione digitale e poi lo ha concluso in un’altra non deve essere mostrato come un utente perso!) e/o mono-device o mono-canale (rendendo possibile capire se un utente ha iniziato il processo di conversione sul PC di casa e lo ha concluso sullo smartphone o in un negozio).
Serve anche la parte predittiva, per capire quando il cliente sarà maggiormente propenso a reagire ad uno stimolo (es. nuovo prodotto, pubblicità, proposta di acquisto) o quando sarà più propenso ad interrompere il legame con l’azienda (modelli di churn). Ecco quindi il ruolo dell’Intelligenza Artificiale e degli algoritmi di machine learning montati sulla Customer Data Platform.
Serve anche un action plan che suggerisca cosa porre subito in essere in base agli obiettivi aziendali e delle singole divisioni (acquisire nuovi clienti, rendere fedeli gli esistenti, fare cross selling, ottimizzare gli investimenti di marketing, aprire nuovi Paesi, migliorare l’esperienza di navigazione e conversione sui siti, misurare la redditività per cliente, dimensionare e specializzare la forza vendita, …).
Sintetizzando, sono 5 le attività caratteristiche di una vera Customer Data Platform come ad esempio DataLysm:
- Data Collection
- Profile Unification
- Clusterization
- Prediction & Decision
- Activation
La trasformazione dell’approccio ai Customer Data è la benzina necessaria per far funzionare il motore della Digital Transformation e non soccombere di fronte ai Giganti Digitali come Amazon. Che digitali peraltro non sono solo più, che non vendono solo prodotti, ma esperienze, che prestano anche servizi ai privati (es. pagamenti) e alle aziende (es. prestiti). E lo fanno perché sanno usare i dati dei clienti.
P.S. Tutto quanto scritto qui sopra circa il ruolo della Customer Data Platform vale anche per le PMI, che non possono più accampare l’obiezione dei costi alti, perché non è più vero[
