Se c’è una cosa che la tecnologia è riuscita a regalarci, è senz’altro la capacità di intercettare ed interpretare le mutevoli esigenze dei nostri clienti. Attraverso un’analisi predittiva (Predictive Analytics) dei loro desideri e dei loro bisogni, molte aziende sono state in grado di soddisfare i propri clienti ancor prima che quest’ultimi manifestassero uno specifico bisogno o problema. Parlo, ovviamente, delle aziende più virtuose, ovvero quelle che, in tempi non sospetti e in controtendenza rispetto ai propri competitor, hanno deciso di investire risorse per migliorare la Customer Experience ed ottimizzare tutti i processi connessi con la gestione della relazione con il proprio target di riferimento. Questo è stato possibile grazie alla disponibilità di una quantità sempre maggiore di dati (Big Data), la cui strutturazione ed organizzazione ha permesso analisi sulle abitudini e il comportamento dei clienti fino a questo momento solo immaginabili.
Big Data
I Big Data sono intesi genericamente come una una raccolta di dati informativi talmente estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l’estrazione di valore o conoscenza. Grazie all’ormai dilagante loro diffusione come strumento per comprendere ed anticipare le future esigenze dei clienti, molte aziende hanno sperimentato ed affinato progressivamente la propria capacità di analizzare, creare schemi e mettere in relazione una grande mole di dati, sia strutturati che non strutturati, al fine di adattare, calibrare oppure stravolgere i propri processi di business in funzione della specificità del proprio target di riferimento. Ma cosa si intende esattamente per Predictive Analytics?
Prevedere il comportamento dei propri clienti
La Predictive Analytics è un ramo dell’Advanced Analytics, della quale ci si serve per fare previsioni su eventi futuri sconosciuti. L’analisi predittiva utilizza sofisticati metodi statistici e informatici, quali Data Mining, Modellazione Statistica, Machine Learning e Intelligenza Artificiale, per analizzare i dati storici a propria disposizione e fare previsioni sul futuro. In pratica, attraverso l’applicazione di questi processi analitici, le aziende sono in grado di interpretare ed utilizzare a proprio vantaggio i Big Data di cui vi parlavo poco fa.
A cosa serve la Predictive Analytics?
La Predictive Analytics fornisce informazioni utili a creare strategie, prodotti o servizi con cui i clienti saranno potenzialmente interessati ad interagire. In particolare, tra i molteplici vantaggi derivanti dall’implementazione di tali strategie, è opportuno evidenziare il positivo impatto su alcuni aspetti centrali nella gestione delle relazioni con i clienti, quali, ad esempio, la loro soddisfazione (Customer Satisfaction) e fiducia (Customer Loyalty), il loro coinvolgimento (Customer Engagement) oppure l’incremento della loro consapevolezza nei confronti del brand (Brand Awareness).
Conclusioni
Le grandi potenzialità della Predictive Analytics sono senz’altro assodate ed incontrovertibili. Eppure, sebbene la tecnologia ci abbia permesso di fare sostanziali passi in avanti per analizzare enormi quantità di dati, è indispensabile testare costantemente sul campo le soluzioni elaborate, non limitandosi, cioè, a diagnosticare una tendenza ma cercando di adattarla alle reali esigenze dei propri clienti. Questo comporta da una parte, un uso critico delle tecnologie a propria disposizione e, dall’altra, un approccio olistico alla gestione delle relazioni con i propri clienti: condicio sine qua non per mettere realmente il cliente al centro delle nostre strategie di business (Customer Centricity).
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