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.
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.
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.
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.
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.
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.
Qual è la differenza tra insight e conoscenza/data?
La conoscenza è:
Gli insight sono:
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.
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.
- Henry Ford -
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'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.
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.
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:
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.
“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:
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”.
Perché i consumatori le hanno apprezzate meno del previsto?
- “I prezzi in offerta erano ancora maggiori di ciò che avrebbero voluto”.
Perché volevano prezzi ancora più bassi?
-“Nella fascia di prezzo leggermente più alta preferiscono il competitor”.
Perché in quella fascia di prezzo preferiscono il competitor?
- “Lo percepiscono come di maggiore qualità”
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 quindi, richiede:
Oltre alla capacità di trasformare i dati in insight, cos'altro differenzia le aziende insight-driven dai business tradizionali?
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
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.
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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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.