Il contatto con il cliente è chiaramente un elemento fondamentale
per il successo di qualsiasi azienda, dato che, se non si
interagisce con i propri clienti, non si può vendere loro
alcun prodotto. Essere semplicemente in grado di portare
a termine una transazione commerciale di base, quale può
essere l'acquisizione di un ordine, non è più sufficiente
per essere competitivi.
La qualità e la completezza del contatto con il cliente
sono diventati gli elementi distintivi fondamentali per
qualsiasi azienda che operi in un mercato competitivo. L'infrastruttura
che sta alla base del contatto con il cliente coinvolge
tutti i sistemi, le informazioni e i processi necessari
per assicurare il successo totale dell'interazione.
La qualità della relazione può essere significativamente
migliorata se tutto il personale addetto alle vendite, al
marketing e al supporto, ovvero chiunque sia in relazione
con il cliente, può accedere alle stesse informazioni
relative alle preferenze e ai contatti precedenti.
Queste informazioni devono essere disponibili in maniera
immediata ogni volta e in ogni luogo sia necessario accedervi
e devono essere estremamente accurate e complete e sempre
aggiornate.
Fino a non molto tempo fa il CRM era una denominazione-ombrello
che comprendeva il Sales Force Automation (automazione
della forza di vendita), l'Account Management
(gestione della contabilità) ed il Customer Service
(servizio clienti).
All'inizio del 1999 AMR Research e altri iniziarono a rendersi
conto che l'acronimo Customer Relationship Management veniva
applicato a qualsiasi cosa riguardasse il cliente. Si assistette
così ad una corsa per aggiungere al parco degli strumenti
CRM le seguenti funzionalità: available to promise,
gestione ordini, immissione ordini e pianificazione collaborativa,
realizzando la chiusura di ciò che è stato definito ciclo
del CRM.
L'attuale tendenza in fatto di Customer Relationship Management
(CRM) prevede che i processi siano sostenuti da una struttura
informativa in cui i dati relativi ai clienti
provengano da varie fonti (transazioni, Web, storici, terze
parti e così via), vengano estratti, trasformati,
ripuliti, perfezionati ed infine caricati in data warehouse,
archivi di dati operazionali (Operational Data Store, ODS),
data mart o altri tipi di strutture. Viene quindi applicata
una serie di tecniche di Business Intelligence (BI) volte
a sviluppare dei modelli che permettono di suddividere la
base clienti in profili diversi definiti in funzione di
attributi specifici, come il reddito, la propensione all'acquisto,
l'età, il valore totale del cliente e altri che consentano
di formulare proposte di marketing personalizzate a seconda
dei canali selezionati (Web, telemarketing, call center).
Nonostante concetti quali marketing one-to-one o marketing
relazionale stiano diffondendosi con una rapidità insperata,
la maggior parte delle aziende oggi applica i risultati
delle tecniche di business intelligence separatamente ai
diversi punti di contatto ovvero siti Web - ad esempio le
FAQ, call center, direct mail, piuttosto che adottare una
filosofia integrata per esaminare i risultati in rapporto
all'intero spettro delle relazioni con il cliente.
Si immagini cosa accadrebbe se si potesse applicare in modo
più "tattico" le tecniche di marketing one-to-one, integrando,
catturando ed analizzando in tempo reale i dettagli delle
transazioni.
La maggior parte delle aziende si affida a sistemi di elaborazione
delle transazioni per gestire informazioni di tipo business-critical,
come transazioni finanziarie, richieste di informazioni,
ordini di servizio, conferme di credito e così via.
Tali transazioni contengono una ricchezza di informazioni
fondamentali il cui potenziale non viene tuttavia sfruttato
pienamente in quanto per farlo attraverso i convenzionali
sistemi IT sarebbe necessario modificare il sistema di elaborazione
delle transazioni. Poiché questi sistemi sono ottimizzati
per svolgere determinati compiti, non è facile estenderli
in modo da consentire altri usi delle transazioni senza
che ciò comporti rischi e sforzi non indifferenti.
In particolare, si pensi all'aspetto particolarmente spinoso
dell'impatto che ciò avrebbe sull'integrità e sulle prestazioni
delle applicazioni OLTP (On Line Transaction Processing),
il che fa venire meno l'opportunità di utilizzare tempestivamente
i dati transazionali per altri scopi (questa è solo una
delle ragioni per cui si eseguono tutti i tipi di operazioni
di estrazione, trasformazione e caricamento per preparare
i dati per l'analisi).
Ciò che serve è quindi un modo indolore per estrarre
in tempo reale informazioni importanti dai flussi
di transazioni, al fine di sfruttare al massimo ogni singola
interazione con il cliente applicando immediatamente, sul
campo, la business intelligence. In altre parole, serve
un modo che consenta di ottenere le informazioni di business
intelligence per fornire tempestivamente informazioni
personalizzate ai clienti tramite il Web, l'ATM (Asynchronous
Transfer Mode), il supporto telefonico e altri canali,
in modo che il cliente le riceva mentre è al telefono oppure
sta navigando nel sito dell'azienda.
Da queste esigenze nascono nuovi metodi di analisi dei dati
transazionali che consentono di applicare in tempo reale
la business intelligence alle transazioni con i clienti.
Questa nuova metodologia viene variamente denominata come
Intelligent Transaction Mining (ITM), Real-Time Data Mining,
Interactive Relationship Management, Customer Relationship
Optimization ma richiede, come prerequisito per essere realizzata,
che le applicazioni siano strettamente integrate.
Comunque la si voglia definire, questo tipo di tecniche
offre opportunità significative per la gestione della relazione
con il cliente in quanto consente la distribuzione di applicazioni
in grado di:
- Offrire risposte in tempo reale ad eventi che si verificano
all'interno di reti di grandi dimensioni attraverso il
monitoraggio dei dati a livello di transazioni.
- Consentire un maggior uso delle informazioni inerenti
alle transazioni online.
- Sfruttare il contenuti di data warehouse esistenti
applicando la business intelligence, personalizzando il
servizio clienti e guidando l'accesso utente al sito Web
e ad altri siti di e-business o e-commerce.
- Coordinare i messaggi di vendita e di servizio nei
vari punti di contatto con il cliente in base alle interazioni
e ai profili cliente.
- Offrire la possibilità di progettare e modificare rapidamente
analisi e campagne cliente sfruttando regole formulate
in base al linguaggio naturale, workflow automatizzato
e sistemi di messaggistica e di routing.
A tutte le aziende che intendono risolvere le problematiche
inerenti il rapporto con clienti, fornitori, dipendenti e
partner dell'impresa.
Poiché il CRM è inteso come un processo ripetibile, è possibile
rappresentarlo come un ciclo.
Il ciclo consiste in una
fase di valutazione, una
fase di pianificazione e una di esecuzione.
In questo ciclo la valutazione rappresenta l'acquisizione
di informazioni sul processo, la pianificazione rappresenta
la parte creativa del processo, mentre la fase di esecuzione
mappa gli elementi di interazione con il cliente.
Valutazione
La fase di valutazione sviluppa un modello del comportamento
del cliente target, usando un combinazione di dati demografici,
psicografici ed altri, sia interni che esterni all'azienda.
Qui il marketing si porrà alcune domande tra cui:
Chi sono i clienti? Quali sono le loro abitudini e caratteristiche
demografiche?
Dove vivono? Qui vengono applicate misure basate sulla localizzazione
geografica.
Cosa valgono? Qual è il loro potenziale valore futuro?
Cosa e come comprano? Quali sono le loro modalità di acquisto?
E' possibile modellizzare la profittabilità o il rischio associati
a rapporti d'affari con loro?
Come possono essere raggiunti? Come hanno risposto in passato
alle attività di promozione e attraverso quali canali preferiscono
essere contattati?
Questa fase è la più "technology intensive".
Pianificazione
In questa fase il marketing decide come meglio approcciare
il cliente definito durante la valutazione, progettando strategie
e campagne pubblicitarie. Sebbene ci siano soluzioni IT disponibili,
la tecnologia non è fondamentale perché il successo è basato
sulla creatività.
Esecuzione
Nella fase di esecuzione, l'organizzazione mette in campo
tutta la conoscenza ottenuta attraverso i propri "touchpoint".
Qui la chiave è
l'effettiva interazione con il cliente,
la quale ha due dimensioni:
l'esecuzione e la gestione delle campagne di marketing e delle
strategie di contatto con il cliente;
l'analisi dei risultati per supportare le successive campagne.
Se questi dati sono raccolti con successo, il prossimo ciclo
sarà più produttivo e la ripetibilità del processo ne trarrà
beneficio.
Una delle sfide poste dell'elaborazione delle decisioni di
CRM è quella di
creare un insieme integrato di applicazioni
di analisi di CRM. Il primo passo per fare questo
è naturalmente quello di implementare una serie di applicazioni
d'analisi necessarie per lo svolgimento dell'attività aziendale:
- analisi della segmentazione dei clienti
- previsione dell'affidabilità del cliente
- analisi della fedeltà del cliente
- analisi dell'efficacia del servizio clienti
- analisi della redditività del cliente
- analisi dell'efficacia del canale
- analisi di vendita, per esempio analisi delle vendite
tramite call center o delle vendite tramite e-commerce
- analisi delle prestazioni delle campagne clienti
- analisi dell'efficacia delle decisioni precedenti in
materia di prestazioni di business.
Si dovrà, inoltre, definire l'ordine in cui tali applicazioni
verranno sviluppate in base alle esigenze di business. Il
coordinamento dello sviluppo di queste applicazioni di analisi
deve quindi essere gestito per mezzo di un modello di business
comune ovvero di una serie di
metadati comuni,
quali definizioni di nomi e di regole di business.
Questa
è la chiave per integrare le applicazioni di analisi di CRM.
Per ciascuna applicazione di analisi di CRM definita durante
l'analisi di business è quindi necessario sviluppare un modello
di dati contenente le dimensioni, le misure e le gerarchie
delle dimensioni richieste. I componenti del modello per la
prima applicazione di analisi sviluppata formeranno la prima
interazione del modello di business comune.
Quando si svilupperanno le applicazioni successive, l'obiettivo
del modeling sarà innanzitutto quello di
riutilizzare
i componenti del modello dei dati (dimensioni, misure
e gerarchie già definite nel modello di business comune) e
quindi di aggiungere nuove definizioni di dimensioni e misure
a tale modello dimensionale non ancora presenti nel modello
di business.
Questi nuovi componenti verranno a loro volta aggiunti al
modello di business in modo che esso si sviluppi gradualmente.
L'idea è quella che via via che il modello comune cresce e
si arricchisce, più componenti di modello (dimensioni, misure
e gerarchie) diventano disponibili e possono essere
riutilizzati
per lo sviluppo delle applicazioni di analisi successive,
al fine di migliorare la produttività di sviluppo di applicazione
in applicazione.
La riutilizzazione permette l'integrazione e la coerenza tra
le varie applicazioni e il
miglioramento della produttività
di sviluppo.
L'obiettivo è fare in modo che le viste di business di tutti
gli strumenti coinvolti vengano anch'esse definite partendo
da nomi e definizioni comuni del modello di business condiviso.
Questo dovrebbe assicurare un'interpretazione univoca dei
rapporti e delle analisi tramite i vari strumenti di BI, poiché
ogni strumento fa riferimento alle stesse misure e utilizza
gli stessi nomi e le stesse definizioni di dati.
Tre sono i modi per incrementare la profittabilità:
acquisire più clienti,
ottimizzare il valore dei clienti esistenti,
mantenere più a lungo i clienti maggiormente profittevoli.
Basandosi sulla posizione di mercato che vuole mantenere,
l'impresa deve essere in grado di determinare quali siano
i clienti che apportano il maggior valore e profitto ed identificare
quale sia il segmento nel quale sta attualmente perdendo denaro.
Perdere un cliente è una delle cose più facili per un business
e perdere quelli che realmente si vorrebbero mantenere può
avere un costo molto significativo.
Siccome il clima economico diventa sempre più competitivo,
la lotta sul cliente s'intensifica, e l'acquisizione di un
nuovo cliente comporta costi sempre maggiori.
Gli studi dimostrano che acquisire un nuovo cliente costa
dalle cinque alle dieci volte il costo per mantenerne uno
esistente e che il cliente fedele comprerà di più durante
la sua vita e sarà disposto a pagare un premio di prezzo per
acquistare da chi ha conquistato la sua fiducia.
Perciò, anche se le organizzazioni continueranno a cercare
nuovi clienti, esse sono consapevoli del fatto che investire
per mantenerli porta a un sicuro ritorno. Il CRM
è un metodo nato proprio su questa filosofia.
