In un mondo sempre più guidato dai dati, il settore retail è quello che negli anni si è trovato ad affrontare trasformazioni radicali, guidate dall’evoluzione delle preferenze dei consumatori, da mutate abitudini di acquisto, dall’ingresso di nuove leve tecnologiche non solo nel punto di vendita, ma anche e soprattutto lungo tutta la catena del valore, e da una concorrenza globale sempre più aggressiva. In questo scenario, sicuramente complesso, la capacità di raccogliere, analizzare e utilizzare i dati diventa cruciale. La data analytics e tutti gli strumenti correlati diventano la chiave per ottenere preziosi insight per processi decisionali informati e per guidare le strategie di innovazione. Gli operatori del settore lo hanno ormai ben chiaro.
Non è un caso che, secondo le previsioni di Research and Markets, nel settore retail gli investimenti in Big Data Analytics sono destinati a crescere dai 5,63 miliardi di dollari del 2023 ai 16,25 miliardi di dollari del 2028, con un tasso di crescita annuo del 23,6%. Attraverso l’analisi di dati provenienti da fonti diverse, gli operatori del comparto possono ottenere una comprensione più profonda dei loro clienti, delle loro abitudini di acquisto e del contesto competitivo in cui si stanno muovendo. Questo processo consente di migliorare aspetti fondamentali come l’assortimento di prodotti, la strategia di definizione dei prezzi, le iniziative di marketing e le politiche per il servizio clienti.
Dati e analisi nel retail: uno sguardo di insieme
Quando parliamo di data analytics nel settore retail, intendiamo tutte le attività che partono dalla raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati derivati da fonti diverse, inclusi dati transazionali, dati sui clienti, dati sulla catena di fornitura, dati di marketing, dati provenienti sistemi di punto di vendita (Pos), interazioni con i clienti attraverso molteplici touchpoint, canali social inclusi, e operation lungo la supply chain.
Dati preziosi, che gestiti con i giusti strumenti di business intelligence aiutano a comprendere tendenze e modelli, consentono di migliorare i processi decisionali, ottimizzando la gestione dell’inventario e la supply chain e incrementano la conoscenza, la comprensione e l’ingaggio dei clienti. Le analisi descrittive, per esempio, attraverso l’analisi dei dati storici aiutano a comprendere le tendenze passate, mentre le analisi predittiva consentono di anticipare eventi futuri e modellare strategie su misura.
Il ruolo del Crm
In questo scenario, il Customer Relationship Management (Crm) riveste un ruolo cruciale e rappresenta il fulcro per costruire relazioni durature con i clienti. Non è un caso che, secondo i dati pubblicati dall’Osservatorio Innovazione digitale nel Retail 2024, il Crm resti ancora una delle aree di maggiore investimento dei retailer, soprattutto in termini di potenziamento di quanto già fatto, e che molto forte sia l’attenzione sull’adozione o sul miglioramento delle Customer Data Platform così come su altre applicazioni che consentano di lavorare in modo intelligente sui dati.
Il Crm è di fatto la piattaforma sulla quale costruire strategie e iniziative che aiutano a migliorare la fedeltà e i tassi di retention dei clienti: attraverso la raccolta e l’analisi delle informazioni sui clienti e sulla loro storia d’acquisto, i sistemi Crm abilitano campagne di marketing mirate e interazioni personalizzate. E, secondo una lettura proposta dall’Osservatorio fedeltà dell’Università di Parma, il Crm è uno degli elementi portanti di un percorso di customer management efficace, che parte dall’analisi dei dati dei singoli clienti per progettare o riprogettare la loro esperienza attraverso i diversi punti di contatto con il brand o con l’insegna.
Detto in altre parole, l’adozione di un sistema Crm porta a un incremento dell’efficienza operativa, alla riduzione dei costi operativi e a un miglioramento dell’efficacia delle strategie di marketing, anticipando e soddisfacendo tempestivamente le esigenze dei clienti.
Una piattaforma Crm è di fatto un insieme integrato di pratiche, strategie e tecnologie per gestire e analizzare le interazioni e i dati dei clienti lungo tutto il ciclo di vita della relazione. Include per esempio strumenti di marketing automation, per automatizzare attività ripetitive utili però a rendere più solide e continuative le iniziative di marketing attraverso i vari punti di contatto utilizzati dal cliente, migliorando così da un lato la generazione di lead, dall’altro le conversioni.
Il modulo di Sales Force Automation tiene invece traccia di tutte le interazioni con i clienti e aiuta ad automatizzare determinate fasi particolarmente importanti del ciclo di vendita, come il follow-up dei lead, l’acquisizione e il cosiddetto onboarding di nuovi clienti e l’implementazione di iniziative volte a costruire la fedeltà al marchio o all’insegna. Analogamente, l’implementazione di tecnologie di geolocalizzazione abilita la creazione di campagne di geo-marketing o di proximity marketing, basate cioè sulla prossimità e sulla posizione fisica dei clienti.
Una robusta piattaforma di Crm consente anche di automatizzare gli aspetti più “noiosi” o ripetitivi di alcune attività, a partire dal Contact Center, per la gestione dei primi livelli di contatto e assistenza, oppure di ottimizzare alcuni flussi e processi al fine di semplificare carichi di lavoro routinari, e permettere così ai dipendenti di concentrarsi su compiti di livello superiore o maggiormente creativi. Alcuni sistemi Crm offrono anche funzionalità di Project Management, assistendo gli utenti nel tracciare i dettagli dei progetti dei clienti. Fondamentale è poi l’integrazione delle piattaforme Crm con altri software aziendali, in primis i sistemi di call center e gli Erp (Enterprise Resource Planning), arricchendo ulteriormente la gestione e l’analisi delle interazioni con i clienti.
I casi d’uso
Sicuramente, le previsioni sulle vendite e la gestione degli inventari e degli stock rappresentano il caso d’uso da manuale di una piattaforma Crm. Utilizzando i dati storici sulle vendite, incrociandoli con ulteriori analisi provenienti da fonti esterne, è possibile infatti prevedere le tendenze di vendita per i trimestri a venire e anticipare le necessità di inventario in base ai livelli attuali di stock. Si tratta di una opportunità importante, che aiuta le aziende a mantenere sempre un inventario ottimale, evitando sia la sovrastima sia la carenza di prodotti. Dall’analisi di questi dati, è possibile progettare e gestire campagne mirate per prodotti o categorie specifiche, come nel caso di prodotti a lenta rotazione, sui quali attivare promozioni che ne stimolino l’acquisto.
Lungo la filiera logistica, l’automazione garantita dal Crm semplifica non solo i processi di spedizione, ma anche quelli di rimborso, reso e l’assistenza al cliente. Una volta completata una transazione, per esempio, il sistema può generare automaticamente etichette di spedizione, aggiornare le informazioni di tracciamento e gestire le richieste di reso, minimizzando gli errori umani e risparmiando tempo prezioso. Per quanto riguarda invece il punto di vendita, l’automazione fornita dai Crm consente di analizzare le vendite giornaliere, gestire la pianificazione dei turni dei dipendenti e generare campagne di marketing mirate. Se, per esempio, il sistema Crm evidenzia un incremento del flusso di clienti durante i weekend in una specifica location, le aziende possono adeguare le turnazioni per garantire una copertura ottimale durante le ore di punta.
Rientra nelle declinazioni “tipiche” del Crm la gestione del servizio clienti. Dal Crm è possibile, infatti amministrare tutte le interazioni con i clienti attraverso vari canali, assicurando che ogni richiesta venga tracciata, gestita e risolta tempestivamente. Un buon Crm offre una visione a 360° del cliente. Per il retailer, questo significa avere una vista integrata e completa di tutte le interazioni di ogni cliente con il marchio, dalle informazioni di contatto allo storico dei suoi acquisti, passando per preferenze, reclami e interazioni con le campagne di marketing. Questa prospettiva consente di personalizzare l’approccio vendita e marketing, per esempio raccomandando un nuovo prodotto basandosi sugli acquisti precedenti del cliente.
La vista a 360°, integrata con le funzionalità di reportistica e analisi, trasforma i dati sui comportamenti dei clienti in report azionabili e insight, permettendo di individuare tendenze specifiche, come la preferenza di determinate categorie di prodotto da parte di specifici cluster (organizzati ad esempio per età o collocazione geografica), su cui basare campagne di marketing mirate. Lo sottolinea anche una recente analisi di Mastercard Services, evidenziando come disporre di dati puntuali sui clienti sia la chiave per passare da un marketing statico e generico a un approccio agile che favorisca il coinvolgimento dei clienti, proponendo contenuti ed esperienze che nascono dall’analisi dei loro comportamenti e dalla conoscenza delle loro esigenze, anche in ottica predittiva.
L’evoluzione del Crm tra automazione e Ai
Come tutte le tecnologie, anche il Crm è in continua evoluzione. Questo significa che alcune delle tendenze più attuali del mondo tech inevitabilmente si riflettono anche sugli sviluppi e sugli avanzamenti delle piattaforme. Tra quelle destinate ad avere l’impatto più rilevante, tra le leve destinate, cioè, a dare forma al futuro del Crm, troviamo l’integrazione con l’Internet delle cose (IoT), nuovi livelli di automazione, il sempre maggiore uso di dati non strutturati, il Crm mobile e il Social Crm, il self-service, le interfacce utente conversazionali e vocali, senza dimenticare naturalmente la grande leva dell’Intelligenza Artificiale.
Partiamo dall’IoT: tecnologie come Rfid ed Nfc, se pur non nuove per il mondo retail, aprono nuove frontiere per le aziende nel migliorare prodotti e arricchire l’esperienza cliente unendo il mondo fisico a quello digitale. La loro integrazione con il Crm trasforma i prodotti in canali diretti di raccolta dati, offrendo una visione completa delle interazioni cliente, sia online che offline. Questo consente strategie di vendita flessibili, campagne personalizzate, e una gestione più efficace dell’esperienza cliente.
In uno scenario sempre più data-driven, un maggiore ricorso all’automazione consente di potenziare ulteriormente l’efficienza aziendale, riducendo i costi e aumentando la produttività. Intelligenza artificiale (Ai) e machine learning (Ml) stanno estendendo l’automazione anche a compiti più complessi, migliorando in particolare la gestione della supply chain. Le aziende che sfruttano al meglio l’automazione diventano più produttive, agili, economicamente efficienti, motivate e redditizie. Nel retail, l’obiettivo è migliorare i processi sia online che in-store, dal supporto cliente, anche attraverso l’adozione di chatbot, alla gestione dell’inventario, offrendo da un lato esperienze cliente migliorate, dall’altro analisi dettagliate del comportamento del consumatore.
I benefici si riflettono anche sul personale, liberando tempo per compiti più gratificanti e valorizzandone le competenze. Ma non è tutto. Intelligenza artificiale e machine learning aiutano a valorizzare i dati non strutturati derivanti dalle interazioni con i clienti. Tradizionalmente, questi dati, come le comunicazioni testuali o vocali, erano difficili da analizzare e considerati di scarso valore analitico. Tuttavia, con Ai e Ml, è possibile esplorarli per estrarre intuizioni preziose che prima non erano accessibili. Questo processo include l’analisi in tempo reale per rilevare modelli e tendenze relativi ai prodotti, all’esperienza e al feedback dei clienti, nonché l’analisi dei sentimenti nelle comunicazioni.
Per quanto riguarda il Crm mobile e il Social Crm sono due tendenze che rispondono di fatto alla necessità di un accesso rapido e flessibile alle informazioni dei clienti e di un coinvolgimento efficace sui canali social, dove i consumatori esprimono opinioni e preferenze, offrendo alle aziende l’opportunità di costruire relazioni basate sulla fiducia e sulla lealtà.
La stessa flessibilità che spinge verso l’adozione di soluzioni self-service o semplificate, intuitive nell’utilizzo, accessibili in termini di investimento, particolarmente adatte alle piccole imprese che necessitano di strumenti agili e scalabili senza l’onere di complessi requisiti tecnici. Fa parte di queste nuove tendenze anche l’implementazione nelle piattaforme Crm di interfacce utente conversazionali e vocali. È un passo importante, che guida verso lo sviluppo di sistemi più interattivi e personalizzati, che promettono di rendere la gestione delle relazioni con i clienti e le operazioni aziendali più naturali e coinvolgenti.
Abbiamo lasciato volutamente per ultima l’Intelligenza Artificiale, perché, come si evince da quanto sin qui scritto, è di fatto la leva che sta trasformando i sistemi di Customer Relationship Management in strumenti ancora più potenti e intuitivi, permettendo alle aziende di navigare con agilità nel complesso paesaggio dei rapporti con i clienti. Grazie all’Ai, i Crm non sono più limitati alla semplice gestione dei dati dei clienti; ora possono prevedere comportamenti, ottimizzare le interazioni e personalizzare le esperienze in modi precedentemente inimmaginabili. L’Ai rende possibile analizzare vasti set di dati non strutturati derivanti dalle interazioni dei clienti -come eMail, chat, e conversazioni sui social media- per estrarre insight preziosi. Questo significa che ogni comunicazione può diventare una fonte di apprendimento per il sistema, che può quindi adattare le strategie di comunicazione e vendita in tempo reale per rispondere meglio alle esigenze dei clienti.
Inoltre, l’Ai nel Crm può identificare i pattern nascosti nei comportamenti d’acquisto dei clienti, consentendo alle aziende di anticipare le esigenze future e personalizzare le offerte. Questa capacità di previsione si estende al calcolo della probabilità di conversione dei lead e alla previsione della chiusura delle vendite, fornendo ai team di vendita potenti strumenti per dare priorità alle giuste iniziative. L’integrazione dell’Ai supporta anche una comunicazione più naturale e intuitiva con i clienti, grazie alle tecnologie conversazionali. I chatbot e gli assistenti virtuali possono gestire un volume crescente di interazioni cliente, rispondendo alle domande frequenti e guidando i clienti attraverso processi complessi, migliorando così l’efficienza del servizio clienti.
Anche l’inserimento e la gestione dei dati diventano meno onerosi con l’Ai, che può automatizzare il flusso di lavoro e l’aggiornamento dei record dei clienti, liberando tempo prezioso per il personale che può così concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto. Questo non solo aumenta la produttività ma migliora anche la soddisfazione del lavoro, riducendo la monotonia di compiti ripetitivi. Di fatto, l’integrazione dell’Ai nei Crm permette alle aziende di superare le tradizionali limitazioni legate alla gestione manuale dei dati e all’interazione cliente, offrendo un’esperienza più ricca, personalizzata e reattiva. Questo non solo migliora l’efficienza interna ma eleva anche l’esperienza complessiva del cliente, contribuendo a costruire relazioni più forti e durature.
Un esempio concreto: Whatsapp
Come sottolineato recentemente da Omar Fogliadini, esperto di Ai e Omnichannel e principal managing partner di Lifedata, l’integrazione dell’intelligenza artificiale in piattaforme come WhatsApp apre nuove prospettive per le strategie omnichannel nel settore del retail. WhatsApp, diventato di fatto una piattaforma aziendale per processi omnichannel, permette alle aziende di gestire interazioni complesse e personalizzate con i clienti attraverso un canale familiare e ampiamente utilizzato. L’uso dell’Ai, in questo contesto, potenzia la capacità delle aziende di analizzare e sfruttare i dati generati dalle interazioni su WhatsApp, offrendo una comunicazione più mirata e efficiente. Un approccio che non solo migliora l’efficacia delle comunicazioni di marketing e supporto ma consente anche alle aziende di avere una comprensione più profonda delle esigenze e dei comportamenti dei clienti. L’Ai può elaborare il vasto volume di messaggi scambiati su WhatsApp, estrarre insight preziosi, personalizzare le risposte e anticipare le esigenze dei clienti, rendendo la piattaforma uno strumento potente per l’engagement del cliente.
Nuove opportunità nel retail media
Per Lucio Lamberti, full professor of Marketing Analytics, Neuroscience, User Experience, Metaverse al Politecnico di Milano, “tradizionalmente, il retail ha avuto un approccio limitato all’utilizzo dei dati, concentrato maggiormente sull’acquisto piuttosto che sulle vendite e il marketing. Tuttavia, con l’aumento della competitività e l’importanza crescente di mantenere i clienti esistenti, i retailer stanno iniziando a rendersi conto del valore della retention, della fidelizzazione e del cross-selling e dell’up-selling”. C’è comunque una evoluzione in corso nel settore, guidata da due necessità e opportunità diverse. Da un lato, come accennato, la retention e la fidelizzazione: “I retailer stanno scoprendo che azioni mirate di retention e fidelizzazione possono aumentare significativamente la redditività. Ma perché siano efficaci, serve una comprensione più profonda dei comportamenti dei clienti, che può essere ottenuta solo attraverso l’analisi dei dati”.
La seconda tendenza è quella del retail media e della monetizzazione dei dati: “C’è un crescente interesse da parte dell’industria per accedere ai dati dei retailer a fini pubblicitari, sia online sia offline. Questo apre nuove possibilità per i retailer di monetizzare i loro dati, andando oltre le tradizionali azioni di Crm”. Nonostante le sfide tecniche e normative, esistono già sul mercato tecnologie sufficientemente avanzate per supportare queste nuove strategie di utilizzo dei dati, senza necessariamente dover ricorrere alle soluzioni di intelligenza artificiale più avanzate. L’intelligenza artificiale, tuttavia, può diventare uno strumento utile per gestire un numero elevato di segmenti di clienti e personalizzare le comunicazioni su larga scala, avvicinandosi così al concetto di marketing one-to-one. “E alla luce delle nuove regolamentazioni, i retailer di fronte a sé non hanno solo nuovi obblighi o adempimenti, un’occasione importante per sfruttare le potenzialità offerte dalle nuove tecnologie e dai dati per migliorare l’efficacia delle loro strategie di marketing e vendita”.
Il nodo: la compliance normativa
In tutto questo, è importante non perdere di vista un nodo cruciale: la compliance con quanto stabilito dalle norme europee in materia sia di gestione dei dati, sia di intelligenza artificiale. In particolare, per quanto riguarda i dati, la normativa di riferimento è l’Eu Data Act, normativa dell’Unione Europea entrata in vigore il 11 gennaio 2024, che rafforza i diritti dei consumatori sui dati generati dai dispositivi e dai servizi che utilizzano. Questo atto concede ai consumatori europei il potere di accedere, controllare e decidere come i loro dati personali e quelli generati dai loro dispositivi siano utilizzati. Questo significa che i consumatori possono ora esercitare un maggiore controllo sull’uso dei loro dati, assicurandosi che le informazioni non siano sfruttate senza il loro consenso.
In materia di intelligenza artificiale, il testo di riferimento è l’Eu Ai Act, approvato il 13 marzo 2024. L’Ai Act europeo introduce una classificazione dei sistemi di intelligenza artificiale basata sui livelli di rischio associati, anche con l’obiettivo di proteggere i consumatori e garantire la sicurezza e la trasparenza nell’uso dell’Ai. Questa regolamentazione distingue i sistemi Ai in quattro categorie: inaccettabile, alto, limitato, e minimo o inesistente rischio. Per quanto riguarda i consumatori, l’Ai Act introduce una maggiore protezione nei confronti dei sistemi intelligenza artificiale che possono influenzare i diritti fondamentali o causare danni. Per esempio, è vietato l’uso di sistemi di social scoring o di identificazione biometrica in spazi pubblici. Per i sistemi ad alto rischio, come quelli impiegati in ambiti critici (sanità, trasporti, giustizia), sono previste valutazioni di conformità rigorose e l’obbligo di supervisione umana per assicurare l’affidabilità e la sicurezza. I sistemi a rischio limitato, che includono tecnologie come i chatbot, devono rispettare obblighi di trasparenza, informando gli utenti sull’uso dell’Ai, mentre non vi sono prescrizioni per i sistemi a rischio inesistente.
Ai Cio il compito di governare la complessità dei dati
Andrea Provini, global cio di Bracco e presidente di Aused (Associazione Utilizzatori Sistemi e Tecnologie dell’informazione) mette in luce la crescente centralità dei dati nelle organizzazioni, qualunque sia il settore nel quale operano. “La sfida, tuttavia, è rappresentata dalla loro frammentazione e gestione in silos. Sono ostacoli che limitano la piena valorizzazione delle informazioni. La diffusione dei dati e il loro utilizzo strategico, soprattutto in un contesto aziendale medio-piccolo italiano, non sono ancora visti come un punto di forza fondamentale per l’innovazione e la competitività”.
In questo scenario, l’intelligenza artificiale emerge come un fattore chiave per superare queste sfide, offrendo la possibilità di integrare e analizzare grandi quantità di dati non strutturati, provenienti da varie fonti, per generare insight preziosi e supportare decisioni aziendali più informate.
In questo, il mercato retail si è ritagliato un vantaggio competitivo. “Nel retail si ha a che fare con un b2c, dove c’è una quantità di dati e una potenzialità di ingaggio che altrove non ci sono. Basti pensare all’Intelligenza Artificiale e alle sue declinazioni, dai Bot all’automazione. Sono stato nella sede di Microsoft, a Seattle, e ho visto assistenti virtuali che non solo usano voci umane, ma riescono a usare nella voce umana anche il tono, cioè l’emozione. Il Bot replica nel tono di voce un’emozione, andando oltre il solo speech to text e lavorando sul contesto”. L’adozione dell’Ai e la gestione olistica dei dati rappresentano, secondo Provini, un salto qualitativo nella governance aziendale, necessario per sfruttare appieno il potenziale dei dati come risorsa strategica. Questo approccio non solo migliora l’efficienza e l’efficacia delle operazioni aziendali ma apre anche la strada a nuove opportunità di business, permettendo alle aziende di anticipare le esigenze del mercato e personalizzare l’offerta per i propri clienti.
Ma a chi spetta farlo? In questo contesto, il ruolo del cio cambia: diventa il garante che garantisce la governance, assicurando che i dati siano non solo raccolti e gestiti correttamente, ma anche trasformati in conoscenza applicabile per il vantaggio competitivo dell’azienda.
Tornare alle basi per non perdere clientela e competitività
Nonostante la percezione che il lavoro sui dati e sul Crm nel settore retail non sia più così innovativo o “sexy” come altre aree tecnologiche, per Stefano Da Col, managing partner Bu Data Science di Var Group, è oggi più che mai di importanza cruciale. “Esiste ancora un grande valore non sfruttato in quest’area, soprattutto considerando l’evoluzione del comportamento del consumatore.
Rispetto al passato, la tradizionale segmentazione dei clienti diventa obsoleta molto più velocemente a causa della capacità dei consumatori di modificare rapidamente le loro abitudini di acquisto. Di conseguenza, è essenziale mappare frequentemente e con precisione le caratteristiche dei singoli clienti per rimanere competitivi. Questo processo, sebbene meno affascinante di altre innovazioni tecnologiche, richiede un impegno costante e un approccio dinamico all’analisi dei dati per adattarsi velocemente alle esigenze in evoluzione del mercato”.
E se nel nostro Paese, il caso di scuola è rappresentato da Esselunga, che già più di 20 anni fa attraverso la carta fedeltà “Fìdaty” ha dimostrato come l’adozione di strategie data-driven possa portare a significativi vantaggi competitivi, “ci sono ancora molte realtà , soprattutto le più piccole, che potrebbero non aver ancora abbracciato pienamente l’analisi dei dati”. È importante non solo raccogliere e archiviare dati, ma soprattutto di utilizzarli strategicamente per indirizzare le promozioni ai clienti giusti, nel momento giusto. “E soprattutto utilizzarli per identificare quei segnali di allarme di possibili perdite di affezione della clientela, un aspetto sul quale davvero troppo poco ci si sofferma”. Nonostante le sfide, per Da Col lavorare sui dati e sul Crm nel retail non è una scienza inaccessibile, ma una pratica fondamentale che può offrire margini di miglioramento significativi in un mercato sempre più competitivo e velocemente mutevole. “Le aziende che trascurano questi aspetti -conclude Da Col- rischiano di perdere competitività, rendendo essenziale per loro ritornare alle 'vecchie basi' dell’analisi dati per mantenere e far crescere la propria quota di mercato”.
Imparare a gestire i dati
Per Giovanni Bruno, ceo di Promomedia Engineering, oggi più che mai comprendere il valore dei dati e la loro gestione consapevole sono fondamentali per sfruttare appieno le potenzialità dell’automazione e dell’Ai. “Ci vuole però cautela. Anche se tecnologie avanzate come l’Ai generativa offrono nuove possibilità per personalizzare e ottimizzare le campagne di marketing, è essenziale mantenere un controllo umano sulle decisioni di marketing, soprattutto per garantire che gli investimenti siano basati su valutazioni consapevoli e non lasciati esclusivamente alla discrezione di algoritmi automatizzati”. Le nuove normative, come Data Act e l’Ai Act dell’Unione Europea, “influenzano profondamente il settore retail, imponendo una gestione più rigorosa e consapevole dei dati. Personalmente, guardo positivamente a queste regolamentazioni, poiché promuovono l’uso responsabile dei dati, assicurando che le campagne siano non solo efficaci ma anche eticamente solide e in linea con le aspettative dei consumatori. Questo scenario normativo richiede alle aziende retail di adattarsi, vedendo nella conformità non un ostacolo ma un’opportunità per migliorare la qualità dei dati e la sicurezza dei sistemi, fondamentali per decisioni aziendali informate e per costruire fiducia con i clienti”. Bruno non manca di sottolineare come in un contesto frammentato qual è quello italiano non sia facile arrivare a una vera e propria chiusura del ciclo di vita del dato. “C’è però una crescente consapevolezza che si accompagna a una volontà di investire in tecnologie e processi che permettano una gestione del dato più efficace e integrata, essenziale per l’ottimizzazione dei processi di vendita e per un approccio al mercato più dinamico e personalizzato”.
Leggi lo speciale Crm Sotto un cielo di dati
Da Crm ed Erp un aiuto in chiave Esg
Per poter soddisfare i criteri di rendicontazione legati agli obiettivi Esg (Environmental, Social, Sustainability), sempre più spesso le imprese si appoggiano ai sistemi aziendali esistenti, come Erp e Crm, per ricavare dati cruciali sulla sostenibilità. Gli Erp, per esempio, offrono dati sulla gestione delle risorse e informazioni finanziarie legate alle iniziative di sostenibilità, mentre i Crm possono tracciare le risposte dei consumatori verso prodotti e politiche sostenibili, offrendo una visione diretta dell’impatto delle azioni aziendali sulla percezione del cliente. La strategia per l’efficace gestione dei dati Esg inizia con la mappatura dettagliata dei sistemi che generano e archiviano queste informazioni, per poi aggregare i dati in un unico data lake. Successivamente, l’uso di software di “last-mile” per la compilazione dei report Esg consente di trasformare i dati grezzi in analisi e insight azionabili, conformi agli standard richiesti dalla regolamentazione e dalle aspettative degli stakeholder. Si tratta sempre e comunque di un importante lavoro sui dati, per il quale molti tra i principali fornitori di soluzioni aziendali stanno affrontando con soluzioni dedicate. Oracle, ad esempio, ha rilasciato il suo Oracle Cloud Epm for Sustainability, che integra dati finanziari e non finanziari, supportando non solo il reporting ma anche la pianificazione e la gestione delle pratiche Esg, adattandosi alle mutevoli esigenze normative. Questa piattaforma, che connette Erp, gestione delle risorse umane e altri sistemi operativi, facilita la standardizzazione delle metriche Esg, migliorando la presa di decisioni tramite analisi avanzate e intelligenza incorporata, garantendo la conformità con leggi globali e locali e consentendo una narrazione strategica integrata del reporting. La soluzione offre una serie di cruscotti personalizzabili e preimpostati, suddivisi in base ai tipi di emissioni Scope 1, 2 e 3.
