Oltre i dati: la crescita insight-driven

Daniel Casarin

Pubblicato da Daniel Casarin

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Le aziende che si basano solo sui dati sono destinate a fallire, quelle che hanno imparato a trasformarli in insights di valore stanno dominando il mercato. Queste aziende intelligenti, che utilizzano dati, analytics, processi e programmi in un continuo loop per differenziarsi e competere, sono chiamate aziende insight-driven. L'era delle analisi è appena cominciata. Competere in un mondo basato solo sui dati non è più sufficiente. Vediamo come andare oltre.
 

Secondo una ricerca di Forrester, le aziende insight-driven crescono annualmente più del 30%, 8 volte più velocemente del Prodotto Interno Lordo Mondiale e arriveranno a fatturare globalmente 1,8 trilioni di dollari l’anno entro il 2021.

Cosa differenzia queste grandi aziende, come Tesla, Google, Netflix, dalle aziende tradizionali?

Come si può impostare una strategia di crescita insight-driven come la loro?

Le aziende evolvono e devono farlo per sopravvivere.

Un'azienda che opera nel moderno sistema economico non può esimersi dal considerare la crescita come una delle implicite basi di sostenibilità del business.

Secondo il Cambridge Journal of Economics, un'azienda che opera in un mercato competitivo, con tasso di crescita pari a zero, vede ridotte le sue prospettive di crescita nel medio termine e ha elevate possibilità di fallimento sul lungo periodo.

Un corposo studio di McKinsey su oltre 3.000 organizzazioni, ha rilevato che un'azienda di software che ha un tasso di crescita minore del 20% all'anno, ha una probabilità del 92% di cessare di esistere nel giro di pochi anni.

Spesso le grandi multinazionali falliscono quando si trovano di fronte a cambiamenti di mercato e di tecnologia. Le piccole e medie imprese che sanno captare nuovi bisogni emergenti e che puntano aggressivamente su innovazioni tecnologiche "dirompenti", invece, hanno maggiori possibilità di successo.  

Anche se il marketing possiede l'imperativo di essere cliente-centrico, infatti, nel caso di una multinazionale può essere complesso reagire in maniera flessibile ai cambiamenti... per questo diventa importante cercare di anticiparli. 

Premessa necessaria

Concentrarsi troppo sulla base clienti esistente, ignorando il mercato più ampio, porta a perdere nuove opportunità e a prendere decisioni di investimento inadeguate. Questo è una situazione emblematica e paradossale descritta nel libro "Il dilemma dell'innovatore", dal professore Clayton Christensen della Harvard Business School.

Le innovazioni dirompenti tendono a non essere inizialmente ben accolte, inducendo le imprese che dominano il mercato a non investire in esse.

Non forzatamente occorre adottare innovazioni "disruptive", in genere costose. Il product marketing o l'esperienza cliente possono essere accresciute in valore per piccole innovazioni ma continue come il metodo kanban ci insegna.

Spesso, le grandi aziende (più che le medie e piccole) finiscono con il precludersi la possibilità di crearsi nuovi mercati e di acquisire nuovi clienti per i prodotti del futuro trascurando le opportunità offerte dai rapidi e continui cambiamenti che sono insiti nella nostra epoca.

L'abitudine consolidata dei clienti ad essere coccolati con prodotti sempre più vicini ai cambiamenti degli stili di vita se non addirittura deliziati, spiana la strada ad aziende più agili e intraprendenti, in grado di cavalcare le nuove grandi ondate di crescita del settore.

Puntare sulla personalizzazione totale dell'area marketing  e vendite sul cliente, definire la strategia (anche quella di prodotto) su di lui, è un approccio corretto ma spesso porta a non tener conto delle necessità espansive che possono essere soddisfatte solamente con una più ampia ricerca sui potenziali clienti per allargare i propri orizzonti. 

Quando il primo step evolutivo era raccogliere dati degli utenti in modo nuovo e massiccio, oggi questo step rappresenta già il passato.

Differenziare i propri prodotti e la customer experience diventa sempre più un prerequisito del successo, non soddisfabile tramite la mera e semplice raccolta dati.

Aziende grandi e piccole stanno raggiungendo il successo attraverso decisioni insight-driven.

Significa utilizzare i dati per prendere decisioni aziendali.

Grandi aziende come Apple, Nike o le già citate Google, Netflix e Tesla, hanno ripensato e ricreato il modo in cui sono organizzate per offrire migliori customer experience basate su insight unici.

Le aziende più piccole che hanno intrapreso questa strada, non rimarranno piccole a lungo.

Indice del contenuto

  1. La differenza tra business insight-driven e business tradizionali
  2. I dati sono tutto. Quali dati?
  3. Come si trasformano i dati in insight?
  4. Le difficoltà nel raggiungere la crescita insight-driven
  5. Quali sono i maggiori ostacoli alla trasformazione?
  6. Organizzazione e Mindset
  7. Da dove iniziare
  8. Prendere decisioni aziendali insight-driven

 

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La differenza tra aziende insight-driven e aziende tradizionali

Se c’è una cosa che non manca a tutte le aziende di oggi, che le accomuna, è il possesso e la disponibilità di dati.

Grazie alle moderne tecnologie, infatti, la raccolta dati è automatizzata ed effettuata su scale enormemente maggiori rispetto al passato.

Tuttavia non è dalla semplice raccolta dati che può arrivare la vera ricchezza: la ricerca Forrester citata in precedenza, svela che il 79% delle aziende di medie dimensioni vuole trarre maggior vantaggio dai dati di cui dispone.

Data-rich non significa essere insight-rich

Qual è la differenza tra insight e conoscenza/data?

La conoscenza è:

  1. Visibile
  2. Facile da cogliere
  3. Di senso comune

Gli insight sono:

  1. Invisibili
  2. Difficili da trovare
  3. Di senso spesso sorprendente o inaspettato

La metafora dell’iceberg rende bene il rapporto conoscenza-insight: la punta visibile sono i dati, la conoscenza; tutto ciò che è sotto l’acqua sono gli insight.

Un insight è considerato come una migliore e più penetrante comprensione della natura delle cose, tornando al nostro caso, un insight è il “vero perché” che spiega i bisogni e i desideri del consumatore.

A volte, questo “vero perché”, sorprende non solo l’azienda, ma anche il consumatore stesso. 

Ecco perché gli insight migliori non sono ottenibili attraverso sondaggi o focus group.

 


“Se avessi chiesto alle persone cosa volevano, loro mi avrebbero risposto dei cavalli più veloci".

- Henry Ford - 


 

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I dati sono tutto. Quali dati?

Un'azienda che voglia abbracciare una crescita insight-driven deve puntare inizialmente sull'agilità, intesa soprattutto come rapidità degli interventi, che sull'estensione di questi.

Un'organizzazione insight-driven (IDO insight-driven organization) incorpora l'analisi, dati e ragionamento nel processo decisionale, ogni giorno, in progetti che spesso iniziano in piccolo e poi scalano attraverso l'organizzazione per ottenere un maggiore impatto sul business.

L'errore è spesso nel tentativo di correre prima di poter camminare.

Una crescita insight-driven inizia con i dati, ma generalmente è difficile ottenere informazioni significative per via di una diffusa scarsità di dati.

Un rapporto Deloitte sul mercato digitale del 2018, rileva che il 45% dei marketer ha dichiarato che i propri dati sui clienti sono incompleti o di scarsa qualità.

Un'azienda è efficace nella sua crescita insight-driven quanto corretti sono i dati che utilizza.

Sempre uno studio Deloitte ha rivelato che, in media, le organizzazioni ritengono che il 30% dei propri dati sia impreciso. Stando a questa statistica è difficile che tu possa pensare di offrire un'esperienza cliente eccellente.

Per ottenere dati attendibili fin da subito occorre una pulizia iniziale con strumenti di convalida dei contatti al momento dell'acquisizione. Successivamente è necessario mantenere i dati dei clienti aggiornati e precisi nel tempo.

L'espansione come tutte le attività aziendali deve basarsi sull'utilizzo dei dati corretti nella formulazione della corretta strategia di crescita.

I dati che devi assolutamente evitare sono quelli che puoi ottenere in modo assolutamente gratuito: ricerche in internet, mass media e rapporti di seconda mano scaduti, dati di visualizzazioni di pagina generici, report di vendita (solitamente esagerati) o ricerche dalle metodologie opache. Hai bisogno di dati accurati basati su approcci sistematici della raccolta di informazioni che si basano su processi e procedure stabiliti, tratti da tecniche di ricerca scientifica.

Evita di seguire gli investitori coi loro modelli di business che tollerano scelte erronee fino al 90% dei casi da cui rifuggono repentinamente.

Devi evitare anche i social media pieni di account falsi, influenza acquistata, metriche inflazionate e punti di vista estremi. Per assurdo le conversazioni più autentiche, quelle one-to-one, si trovano sul dark social difficile da monitorare.

Google Trends offre una buona panoramica della cronologia delle ricerche in aumento o in calo di popolarità, mentre la Search Console di Google contiene anche una grande quantità di dati di ricerca a cui puoi attingere sul tuo sito web.

Con i dati di ricerca di Google Analytics puoi iniziare a capire cosa cercano gli utenti, non solo i tuoi clienti esistenti, e iniziare a creare prodotti o servizi che soddisfino le esigenze non sfruttate.

Puoi trarre utilissimi dati comportamentali dai tuoi punti vendita fisici, dai dispositivi internet casalinghi o dai dati di applicativi che monitorano l'attività online sul sito.

Conosci ciò che i clienti esistenti e quelli potenziali stanno effettivamente facendo, costruisci l'immagine realistica delle loro abitudini e determina in che modo ti inserirai nelle loro vite.

Incorpora le funzionalità di analisi in tutta l'organizzazione, fornisci informazioni dettagliate in ogni aspetto. Migliora la velocità, la qualità delle decisioni e crea un valore aziendale misurabile. Così "illuminerai la mappa dei territori di pascolo dei clienti reali" con l'agilità di cui le aziende moderne hanno bisogno, riducendo al contempo i costi del processo decisionale.

I dati sono solo una parte del quadro generale. 

Devi comprendere il contesto, utilizzare i dati sottostanti per generare approfondimenti significativi e fruibili, devi trasformare i dati in insight.

Dati qualitativi insomma.

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Come si trasformano i dati in insight?

Una metodologia molto utilizzata dalle aziende insight-driven consiste nell'approccio ALOE: Asking, Listening, Observing ed Empathizing.

Ciò che rende unica questa metodologia è il fatto che obbliga chi la adotta a scavare ed andare oltre i dati e la propria conoscenza, per ottenere una visione più profonda - e sorprendente - di ciò che riguarda i consumatori ed il loro rapporto con la realtà aziendale.

Quindi, come si Chiede, Ascolta, Osserva ed Empatizza?

Sono nati diversi strumenti e modelli per applicare la metodologia ALOE e trasformare i dati in insight.

1. La mappa dell’empatia

La mappa dell’empatia o empathy map è un modello collaborativo e visuale utilizzato dalle aziende insight-driven per mettere su carta ciò che si sa di una particolare e ben definita tipologia di consum-attore.

Questa mappa, che tradizionalmente in realtà è un diagramma composto da 4 quadranti (Dice, Pensa, Fa e Sente/Prova) con un’immagine-sagoma rappresentativa della “buyer persona” nel centro, esternalizza la conoscenza della specifica tipologia di consumatore per ottenere:

  1. Una maggiore comprensione dei suoi bisogni
  2. Un aiuto nel decision making

 

Empathy map

 

Il risultato della mappa infatti, garantisce un impatto visivo della propria buyer personsa, che spicca in mezzo al diagramma con intorno contenuti che indicano ciò che  lui dice, pensa, fa e sente.

Tutto ciò consente all'utilizzatore della mappa di percepire il consumatore come un insieme di valori e trattarlo di conseguenza, ottenendo la necessaria differenziazione che porta al vantaggio competitivo.

2. I 5 perché

“I 5 perché” è il nome di uno strumento di problem solving utilizzato sempre nell'ambito del service design per agevolare decisioni insight-driven.

Come il suo nome suggerisce, questo metodo consiste nel porsi per 5 volte la domanda “Perché” in relazione ad uno specifico dato/problema.

Per esempio:

Partendo da un dato sulle vendite durante le festività, ci chiediamo:

Primo perché: 

Perché a Natale non è stato raggiunto l’aumento del X% del fatturato auspicato?
- “I consumatori hanno apprezzato meno del previsto le nuove offerte natalizie”.

Secondo perché: 

Perché i consumatori le hanno apprezzate meno del previsto?
- “I prezzi in offerta erano ancora maggiori di ciò che avrebbero voluto”.

Terzo perché

Perché volevano prezzi ancora più bassi? 
-“Nella fascia di prezzo leggermente più alta preferiscono il competitor”.

Quarto perché

Perché in quella fascia di prezzo preferiscono il competitor?
“Lo percepiscono come di maggiore qualità”

Quinto perché 

Perché lo percepiscono come di maggiore qualità? -
“I materiali usati dal competitor sono visti come maggior giustificazione del prezzo.”

Da queste semplici 5 domande fittizie, abbiamo attribuito una forma diversa al dato/problema, e ottenuto un quadro visivo del contesto che può portare a svariate soluzioni (rivedere le politiche di prezzo, la qualità dei materiali, i fornitori…).

 

Trasformare i dati in insight

Trasformare i dati in insight quindi, richiede:

  • La comprensione di cosa differenzia gli uni dagli altri
  • L’utilizzo di una metodologia ALOE
  • Una analisi completa dei propri consumatori e della loro customer journey
  • I giusti strumenti di raccolta e analisi
  • Le persone con le capacità adatte a trasformare quei dati in insight di valore e utilizzabili

Oltre alla capacità di trasformare i dati in insight, cos'altro differenzia le aziende insight-driven dai business tradizionali?

  1. Le aziende insight-driven sperimentano continuamente
  2. Investono strategicamente nelle capacità di insight
  3. Creano team di insight integrati nelle proprie attività
  4. Sono customer-centric

Le aziende insight-driven sono ossessionate dal cliente, esaltano l’importanza dei consumer insight. Questa nuova tipologia di aziende crea, cresce e impara partendo proprio dalle relazioni con i propri consumatori.

Connettono i dati sulle loro abitudini, intenzioni ed emozioni all'ecosistema dei più ampi dati transazionali già in possesso dell’azienda, per arrivare a capire il “perché” dietro i comportamenti dei consumatori.

Questa filosofia di pensiero e queste metodologie di azione stanno pagando, garantendo alle aziende insight-driven l’enorme vantaggio competitivo che sta dietro la loro crescita.

Crescita i cui numeri meritano di essere ricordati:

  1. Le top 30 aziende insight-driven mondiali arriveranno a fatturare globalmente quasi 2 trilioni di dollari l’anno entro il 2021
  2. Crescita superiore al 30% su base annuale
  3. Crescita 8 volte più veloce del Prodotto Interno Lordo globale

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Le difficoltà nel raggiungere la crescita insight-driven

Far evolvere la propria azienda, imparare ad ottenere e sfruttare gli insight per prendere poi decisioni aziendali insight-driven (per poi occuparsi di impostare un framework di marketing predittivo), non è un passaggio semplice e immediato da compiere.

Molto spesso inoltre, le aziende che vogliono compiere questa trasformazione non hanno al loro interno esperti di settore in grado di supportare la fase di cambiamento.

Secondo un report Salesforce ad esempio, solo il 17% delle aziende ha integrato gli insight nell'intera organizzazione, ed il 70% delle imprese ha scarsa o nulla capacità di integrare i dati online con quelli offline.

La formazione è la prima arma per combattere queste difficoltà.

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Quali sono i maggiori ostacoli alla trasformazione in un'azienda insight-driven

 

Quali sono i maggiori ostacoli alla trasformazione in un'azienda insight-driven?

1. Fonti di dati non integrati e dati dispersi

I silos di dati, secondo la ricerca SAP-Forrester di Aprile 2018, sono il peggior nemico della crescita insight-driven. La compartimentazione e la non condivisione degli stessi causa l’impossibilità di creare un sistema aziendale insight-driven integrato e funzionale.

2. Non riuscire a gestire i dati in modo adeguato

La mole di dati a disposizione delle aziende e la facilità di reperirli, aumenta ogni anno in modo esponenziale ed è sempre più difficile per le aziende riuscire a gestire questi volumi, e soprattutto a sfruttarli per creare insight e organizzazioni customer-centric.

3. Aree IT di piccole dimensioni

Più piccola è un’azienda, più grande è la probabilità che al suo interno abbia poche risorse dedicate all’Information Technology, di conseguenza, è più probabile che abbia poche risorse allocate alla gestione, ottimizzazione e trasformazione dei dati in insight.

Le aziende che vanno dai 100 ai 499 dipendenti infatti, hanno bisogno di trovare modi di svolgere business intelligence che non sovraccarichino il reparto interno di Information Technology, e questo ha spinto soltanto il 48% di queste aziende a sviluppare sistemi di reperimento e analisi dati alternativi e self-made.

Questo processo interno può comunque funzionare nel lungo periodo, ma è sicuramente più lento. In un mondo in cui la sopravvivenza la si decide nel breve termine, può essere necessario investire in reparti di Information Technology più sviluppati o in risorse esterne che aiutino nelle fasi di trasformazione iniziale.

4. Capacità limitata di gestire dati

O meglio, capacità limitata di creare internamente strumenti di analisi ed elaborazione dei dati. Strettamente derivante dal punto precedente, la mancanza di risorse interne dedicate - o la non corretta gestione di risorse esterne - può portare ad una limitata creazione di strumenti e software di analisi ed elaborazione dati.

Oppure alla compartimentazione e frammentazione dei risultati di tali strumenti, che si fermano ai vari capi reparto o non vengono ben integrati nell’organizzazione.

Come applicare una strategia di crescita insight-driven

Abbiamo visto quali e quanti sono i benefici dell’approccio aziendale insight-driven e quali gli ostacoli alla sua attuazione, ora, come si diventa quindi un’azienda insight-driven?

Le aziende, soprattutto le medio-piccole, devono concentrarsi su 6 principi cardine: i primi 3 riguardano l’organizzazione nel suo insieme ed il mindset; gli ultimi 3 riguardano la gestione e l’analisi dei dati al fine di ottenerne insight.

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Organizzazione e mindset

1. Diffondi la cultura degli insight in azienda

Se vuoi che la tua diventi un’azienda diventi insight-driven devi innanzitutto creare una cultura aziendale che preveda che ogni decisione, in ogni reparto, sia supportata da insight verificati ed analizzati.

Inizia con la formazione

Una vera organizzazione insight-driven rende ciascun membro, anche se non in possesso di background tecnico, in grado di ottenere insight di valore dai dati, senza il bisogno di aspettare che sia il reparto di Information Technology o un partner esterno a inviargli un report esplicativo.

Raccogliere i dati giusti che vadano oltre lo scenario descritto dai clienti attuali non è sufficiente.

Non è neanche sufficiente averli prontamente a disposizione dai vari canali di raccolta distribuiti nei reparti aziendali per agire su di essi.

Impara a condividere le preziose conclusioni attraverso i diversi team e settori aziendali per far concentrare tutti sull'orizzonte cliente più ampio, non esclusivamente sul comportamento dell'utente esistente, e raggiungere tutti le stesse conclusioni. 

Avvia attività di ricerca qualitativa.

Pianifica la tua strategia per diventare veramente insight-driven, la tecnologia non basta, devi considerare i programmi di analisi parte di una strategia olistica, integrale. Sfrutta le capacità digitali per portare approfondimenti a tutti.

2. Dai priorità e valorizza le relazioni con i clienti

Metti il cliente al centro.

Diventa ossessionato da lui, dai suoi bisogni e dalle sue necessità. Se tratti il tuo potenziale cliente come un numero in un foglio di calcolo, lui (al giorno d’oggi puoi starne certo) se ne accorgerà e non condividerà con te i feedback necessari per ottenere insight.

Cura le relazioni con il tuo pubblico senza essere superficiale, sfrutta le metodologie ALOE viste in precedenza per creare modelli migliori e più approfonditi di buyer persona.

3. Crea una visione completa e unificata della tua organizzazione

Abbatti i silos aziendali.

I silos di dati impediscono la necessaria condivisione degli stessi, e rendono quindi impossibile la loro trasformazione in insight di valore.

Per prendere decisioni insight-driven hai bisogno di avere una singola visione del tuo cliente, del tuo prodotto o servizio e delle tue operazioni.

E devi ottenerla da una singola, comune e verificata fonte di dati.

4. Rendi l’analisi dei dati più flessibile e rapida

Il 40% delle aziende che non riescono a stare al passo con le nuove tecnologie, e quindi ad elaborare i dati per offrire esperienze personalizzate ai consumatori, sono destinate a fallire entro 10 anni.

Se un’azienda non riesce ad offrire esperienze customer-centric e personalizzate, subirà il vantaggio competitivo di quelle che lo fanno. I consumatori smetteranno di rivolgersi a lei e l’unico risultato possibile è il fallimento.

Il primo passo quindi è adottare un sistema tecnologico di gestione dati che vada oltre la semplice archiviazione, e condividerlo nell'organizzazione per ottenere una fonte di dati univoca e gestibile da tutti in real-time.

5. Rendi la gestione dell’analisi più flessibile e rapida

Per ottenere un'analisi di dati più flessibile e rapida la tua azienda deve dipendere il meno possibile dai reparti di Information Technology e dai consulenti.

Obiettivo non così scontato: il 52% delle aziende da 100 a 499 dipendenti si affida in media a 7 diversi partner informatici per supportare le varie fasi aziendali.

Quindi come si ottiene l'autonomia necessaria?

  • Attraverso la diffusione in azienda della cultura dell’insight
  • Rendendo più accessibili gli strumenti di analisi a tutti i dipendenti
  • Formando i dipendenti stessi circa la business intelligence self-service

6. Accertati di utilizzare gli insights

A differenza delle aziende tradizionali, che sanno disporre di grandi quantità di dati ma si fermano all'impegno di tradurle in azione, le aziende insight-driven assorbono e sfruttano i risultati delle analisi implementandoli in strumenti e software atti all'azione aziendale.

7. I risultati

I risultati della crescita insight-driven sono sbalorditivi.

Un rapporto di Forrester ha rilevato che le imprese insight-driven stanno crescendo a una media di oltre il 30% annuo e questo è  superiore al quel 20% necessario per rimanere in attività stabilito, come abbiamo visto da McKinsey.

Il flusso di cassa extra può quindi essere reinvestito nel benessere dei dipendenti, per attirare e mantenere i migliori talenti, per innovare più dei concorrenti e per costruire un marchio più forte e vincente in un ciclo positivo che si autoalimenta.

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Ecco un contenuto che fa al caso tuo: 


 

Da dove iniziare: alcuni casi studio

L'analisi insight-driven offre risultati più importanti grazie alla combinazione dell'analisi dei dati, con l'intelligenza artificiale e l'automazione. Le aziende balzano in testa nei loro settori, ok, ma da dove potresti iniziare tu?

Ecco come i colossi hanno abbracciato la crescita insight-driven.

Acquisizione ed estrazione dati nel settore bancario

Una banca commerciale doveva gestire migliaia di documenti non strutturati sui prestiti erogati in formato PDF.

I documenti sui prestiti includevano dati relativi ai clienti, dettagli sul prestito e diversi termini e condizioni, che dovevano essere caricati nel sistema di assistenza corretto.

La banca ha utilizzato la capacità di riconoscimento ottico dei caratteri per estrarre tutti i dati necessari. Quindi, ha utilizzato i sistemi di machine learning per eseguire l'immissione dei dati e trasferire ogni informazione relativa ai prestiti nei diversi database della banca.

Analisi avanzate nelle agenzie internazionali della sanità

Nel promuovere la scoperta e lo sviluppo di farmaci, un'agenzia internazionale della sanità voleva dotarsi della capacità di analizzare serie di dati disparate e complesse, dati pubblici e privati, provenienti da tutto il mondo.

Utilizzando Semoss, uno strumento di analisi dati open source con funzionalità intelligenza artificiale, ha integrato e strutturato diversi tipi di dati in un'unica piattaforma di analisi.

Oggi, questa piattaforma consente ai ricercatori di accedere a dati aggiornabili in 4 minuti anziché 4 ore e collaborare con una serie di partner per accelerare la scoperta scientifica.

Gestione dati operativa di prodotti di consumo

Un gigante globale di food & beverage voleva modificare il suo approccio per offrire opportunità di vendita vantaggiose ad ogni negozio aiutando i rivenditori a movimentare i prodotti dagli scaffali in magazzino per aumentare le vendite.

L'azienda, che prima offriva soluzioni generiche su base centralizzata, ha trovato la ricetta per identificare opportunità di vendita iper-localizzate condivise con i team di vendita locali attraverso esperienze utente intuitive su tablet (migliorando mobilità e adozione), mescolando big data, data science e la tecnologia digitale.

La soluzione innovativa è risultata essere un metodo di vendita guidato da algoritmi che aiuta a eliminare le congetture, offre la possibilità di settare vari livelli di dettaglio/sintesi dei dati raccolti e richiede molto meno tempo.

Dati garantiti nella filiera farmaceutica

Nell'ambito del difficile contesto normativo farmacologico, i leader hanno bisogno di uno scambio di dati più trasparente, ma sicuro e affidabile tra i partner per fornire innovazione orientata al valore.

Una delle più grandi società biotecnologiche del mondo ha cercato di studiare l'applicazione della blockchain, un deposito di dati sicuro, per raggiungere questo obiettivo.

Dovevano garantire la catena di approvvigionamento con l'assicurazione del mantenimento, per alcuni farmaci, della temperatura costante, fondamentale per la loro efficacia. L'azienda ha scelto di applicare blockchain con un incarico specifico: monitoraggio e registrazione della temperatura del prodotto.

I sensori di prodotto potrebbero fornire misurazioni della temperatura in tempo reale in ogni fase del processo e le parti interessate sarebbero in grado di scambiare dati in modo sicuro e accedere a record archiviati di cui potrebbero fidarsi in ogni fase, dal produttore, al distributore, alla farmacia finale.

Pensando in grande, ma iniziando con compiti piccoli e controllabili come il monitoraggio della temperatura del prodotto, l'azienda sta implementando la nuova tecnologia riducendo i rischi. Il progetto ha rivelato che blockchain sarebbe un approccio innovativo verso la sicurezza dello scambio di dati tra i partner: migliora la trasparenza, garantisce la qualità del prodotto e crea un percorso più rapido per il rilevamento della temperatura. Il progetto non è ancora concluso.

Analisi dei prezzi nei prodotti di consumo

Una società globale di ingredienti alimentari aveva bisogno di prendere decisioni sui prezzi basate sui dati e non sull'istinto e sull'esperienza personale, come era stato fatto fino a quel momento, senza il supporto di informazioni competitive o analisi insight-driven per migliorare le trattative con i clienti.

La società ha implementato la soluzione analitica di determinazione dei prezzi per generare target di prezzo a clienti e livello prodotti e fornire approfondimenti quantitativi che gli account manager utilizzavano per comunicare il valore dei loro prodotti e servizi ai clienti.

La soluzione ha anche permesso l'implementazione di soluzioni condizionate che permettono di migliorare i negoziati e i profitti. Il nuovo sistema di prezzi e promozioni della società ha generato un aumento del 2% dei ricavi annuali.

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Diventare un'organizzazione insight-driven

Per far sì che la tua organizzazione evolva e cresca hai bisogno di tradurre i dati in qualcosa di più e prendere decisioni aziendali insight-driven.

Tutto ciò richiede un notevole impegno di integrazione e lo sviluppo di una nuova cultura aziendale, non pensare di farlo in pochi mesi.

Dovrai passare attraverso queste fasi necessarie:

  1. Accertati di adottare una tecnologia moderna e adatta alla tua realtà
  2. Metti il cliente al centro e migliora le tue relazioni con lui
  3. Uniforma le fonti dei tuoi dati e snelliscine la raccolta
  4. Diffondi la cultura insight-driven nella tua organizzazione
  5. Impara ad utilizzare e implementare gli insights
  6. Sperimenta continuamente per non perdere il vantaggio competitivo

Alla fine del percorso la tua sarà una delle nuove aziende virtuose di oggi, avrai ottenuto il tuo vantaggio competitivo e una crescita insight-driven.

 


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