La Big Data Analysis per comprendere i bisogni del target e creare i prodotti di digital printing del domani.

Come possiamo comprendere i bisognidei nostri clienti e individuare i prodotti più adatti a loro? Come possiamo avere l’intuizione per concepire, ideare e disegnare nuovi prodotti magari con alto potenziale di innovazione? In questo articolo analizziamo le strategie per generare prodotti che rispondano ai bisogni degli utenti attraverso l’uso di strumenti di Business Intelligence. Partiamo da un esempio: stampanti legate all’Internet of things. Sono nate nuove generazioni di stampanti in grado di superare il problema dello scaricamento delle cartucce e/o della difficoltà da parte degli utenti di reperire l’esatto modello di ricambio: mi riferisco alla situazione tipo che si verifica quando nel bel mezzo di una stampa, la cartuccia si esaurisce e l’utente non ne ha a disposizione una di ricambio o fa fatica a reperirne una poiché non disponibile al punto vendita.

Questo problema, che è sentito in quanto oggetto di diverse conversazioni sui social network, è stato superato dalle stampanti connesse a Internet delle cose (Internet of things appunto). Si tratta infatti di stampanti intelligentie in contatto via internet con la casa madre: queste stampanti sono in grado di avvertire con largo anticipo la casa madre quando la cartuccia inizia a scaricarsi e di conseguenza sono in grado di generare un ordine in modo automatico che recapita via posta ordinaria una nuova cartuccia prima che la precedente abbia il tempo di esaurirsi.

Questi sistemi sono intelligenti in quanto le stampanti preordinano la nuova cartuccia sulla base delle abitudini di stampa dell’utente. E grazie a questa nuova generazione di stampanti si ottengono due effetti: da un lato si risolve una problematica (fine cartuccia), dall’altro si genera un prodotto innovativo basato su un diverso pricing modelper le imprese produttrici di stampanti, soprattutto inkjet. L’utente si trova infatti a pagare non una cartuccia, ma un abbonamento mensile che gli dà come vantaggio l’avere sempre la possibilità di stampare non rimanendo più a secco di inchiostro.

Innovazioni di questo tipo nascono dall’ascolto organizzato delle conversazioni tramite strumenti di Business Intelligence, strumenti che hanno permesso di sfruttare un’innovazione tecnologica – la Internet of things – applicandola a nuove generazioni di prodotti e creando nuovi approcci al consumo di prodotti stampabili. Non si paga più la cartuccia, ma un abbonamento basato su un numero di fogli di stampa (ex. 200 fogli al mese).

La Business Intelligence come strumento per creare innovazione

Con la locuzione business intelligence ci riferiamo a un insieme di processi aziendali per raccogliere dati e analizzare informazioni strategiche per il proprio business. Di Business intelligence ci siamo occupati con applicazioni come il Social CRM,applicazioni e metodologie in grado di leggere ed elaborare dati e informazioni possedute e dimoranti all’interno dell’impresa, in quanto derivante dal processo di acquisto dei clienti esistenti.

In questo articolo invece ci occupiamo di analizzare un altro versante della Business Intelligence, cioè come siamo in grado di creare prodotti innovativi per la nostra impresa operando su dati che sono all’esterno e che dunque esistono e provengono dal mercato di riferimento.

Customer retention & customer churn: come dalla perdita di un cliente nasce un prodotto innovativo

La Business Intelligence ha un ruolo determinante nell’aiutarci a mantenere il tempo vita e di un cliente. Il tempo vita si misura con il termine customer retention:questo termine esprime l’abilità dell’impresa nel mantenere i clienti nel tempo, riducendo al minimo le defezioni (customer churn). Si attua una strategia di customer retention, in particolare, quando si utilizzano incentivi per invogliare la clientela alla ripetizione dell’acquisto o alla prova di nuovi prodotti, e così facendo aumentandone la fidelizzazione (redditività). La customer retention e il suo equivalente di calcolo (customer retention rate) ci fornisce il parametro di indicazione di quanto un cliente è fedele ai prodotti dell’impresa.

Esistono nel digitale delle applicazioni che sono in grado di fare delle operazioni quando accade che un cliente decide di smettere di essere nostro acquirente e conclude/non rinnova/interrompe il contratto o l’acquisto del prodotto. E questo fenomeno viene definito customer churn e viene calcolato come customer churn rate: il customer churn rate è il parametro che misura quanto un cliente sta abbandonando un’impresa, i suoi servizi per passare alla concorrenza.

Esistono quindi applicazioni di Business Intelligence basate sui Social media BigData in grado di prevedere quando un cliente è in procinto di abbandonare la nostra impresa per passare a un competitor. Queste applicazioni sono basate sul social media monitoring semantico, ovvero sull’ascolto delle conversazioni pubbliche che avvengono sui social media.

Queste piattaforme di Business Intelligence incrociano dati provenienti dal nostro CRM (customer relationship management software), con dati provenienti dai social network, dalle nostre mailing list e newsletter, e da altri dati come ad esempio quelli provenienti dalle statistiche dei nostri siti web e/o delle nostre app.

Sono per questo motivo in grado – tramite un complesso e articolato incrocio di dati – di capire le caratteristiche dei clienti, di ricavarne un profilo approfondito che comprende le peculiarità demografiche, il loro profilo psicologico e i comportamenti.

L’output consiste nel darci un quadro di analisi predittiva dei loro modelli di comportamenti (in forma anonimizzata).

Rispondere con una proposta di valore

Tramite le applicazioni di business intelligence, possiamo dedurre dei modelli di comportamento dei nostri utenti e comprendere sia il retention rate, sia avere dei segnali di allarme del loro churn rate. In parole povere ci dicono non solo quando un cliente sta per abbandonarci, ma ci danno indicazioni predittive sulla possibile emorragia di clienti.

Facciamo un esempio pratico: supponiamo che la nostra impresa abbia un tasso di incremento clienti mensile del 4% e un tasso di abbandono del 2%. Questo dato lo possiamo facilmente ricavare dal nostro CRM nel quale sono contenuti i nuovi contratti e sono contenute le disdette. Se questo dato viene condiviso con una applicazione di Business Intelligence, questa applicazione è in grado di monitorare se il tasso di abbandono è stabile. In questo monitoraggio, l’applicazione non solo ci dirà quanto le persone ci stanno abbandonando, ma andrà a comprendere chi ci sta abbandonando (perché lo legge dal CRM) e quali caratteristiche demografiche hanno queste persone in procinto di passare alla concorrenza. Immaginiamo ora che questo tasso di abbandono cresca del 3% rispetto al periodo precedente, passando quindi al 5%. L’applicazione ci darà un allarme e inizierà a fare una indagine.

I dati predittivi di un’applicazione di Business Intelligence

In questa indagine sul tasso di abbandono, l’applicazione di Business Intelligence ci dirà – oltre la soglia dell’abbandono, in questo caso del 5% – anche le caratteristiche demografiche e anche un profilo personale psicologico di abitudini e interessi dell’audience. Questo profilo viene ricavato dalle conversazioni pubbliche che l’audience fa sui social network, conversazioni che sono – in quanto pubbliche – monitorabili.

Che cosa fare da questi dati? Da qui parte l’innovazione

Tramite questi dati abbiamo indicazioni utili per comprendere la nostra clientela, il perché di questa emorragia e come contrastarla. Comprendiamo il perché di questa emorragia poiché vediamo che tipo di clientela ci sta abbandonando conoscendone il profilo demografico, comportamentale: quindi sappiamo chi sono e possiamo comprendere perché su quel settore siamo meno efficaci, cosa sta facendo la concorrenza per essere più interessante, e dove stanno andando i nostri clienti. E oltre a capire dove stanno andando, abbiamo anche e soprattutto l’opportunità di comprendere come adattare i prodotti esistenti al mutamento di comportamento o creare nuovi prodotti. Insomma, le applicazioni di Business Intelligence ci forniscono dati utili per modificare i nostri prodottioppure generarne di nuovi come risposta alle caratteristiche dei nostri clienti e come risposta alla loro insoddisfazione (se ci abbandonano significa che non si sentono pienamente soddisfatti). Sono prodotti che si basano come un vestito su misura su dati specifici che abbiamo dei nostri clienti.

L’innovazione nasce da un ascolto organizzato

Riassumendo, da questi esempi si comprende quanto la creazione di innovazione (e di prodotti innovativi) nasca da un ascolto organizzato e per ascolto organizzatointendiamo sia la profilazione dei nostri clienti, sia la comprensione del loro profilo psicologico, dei loro comportamenti. Su questi dati organizziamo la risposta in termini di creazione di nuovi prodotti. Oltre alla churn prediction ovvero la previsione di tasso di abbandono dei clienti e la loro prevenzione tramite la creazione di nuovi prodotti ad hocoppure l’aggiornamento di prodotti esistenti, vi sono altri ambiti di applicazione delle applicazioni di Business Intelligence.

Prospect Analysis e Business Intelligence

Le applicazioni di business intelligence ci consentono di fare analisi molto approfondite dei nostri prospect, ovvero dei clienti in prospettiva. Tramite queste applicazioni posso infatti analizzare le conversazioni pubbliche che avvengono nei social network siano essi B2B oppure B2C. Per questo motivo, partendo dai dati dei miei clienti esistenti, queste applicazioni mi aiutano a creare dei profili (le marketing personas di cui abbiamo parlato in molti articoli). Tramite le applicazioni di Business intelligence andiamo a comprendere le dinamiche del mercato, le conversazioni più di spicco sul nostro settore, e in queste conversazioni andiamo a individuare quanto i nostri prodotti rispondono sia agli argomenti più di spicco, sia in negativo agli argomenti meno di spicco. Queste applicazioni consentono quindi di individuare più facilmente le conversazioni che esprimono in qualche modo il bisogno di comprare i prodotti o servizi della mia impresa. Oltre a monitorare gli argomenti, queste applicazioni sono in grado di disegnare la rete di diffusione delle notizie individuando le connessioni più importanti (dette nodi) e quelle meno importanti. Da questo punto di vista queste applicazioni ci consentono di comprendere quali sono le connessioni più importanti – ovvero gli influencer – quei soggetti che possono influenzare altri soggetti e condizionare la nicchia di mercato.

L’innovazione nasce da una strategia organizzata di ascolto dei bisogni dell’utente. E questa strategia di ascolto può avvenire in due modalità: comprendere i bisogni manifesti e dedurre i bisogni latenti creando prodotti ad hoc.