predictive Analytics crm

11 Lug Come preparare il proprio CRM alla Predictive Analysis

Imad Alabed, Senior Director di Pivoatl CRM in Aptean condivide come l’analisi predittiva sia il futuro del CRM e cosa devono fare le aziende per prepararsi a ciò. 

In una recente indagine condotta dal gruppo Aberdeen su Analysis e Business Intelligence, il 46% degli intervistati ha riferito che le pressioni concorrenziali hanno richiesto loro di diventare più data-driven; la capacità di convertire le tendenze storiche e i dati in tempo reale in un approccio attuabile apre la strada delle aziende verso migliori performance.

Uno sguardo al futuro

Aberdeen definisce l’analisi predittiva come una tecnologia che consente alle aziende di analizzare i dati strutturati e non strutturati per rivelare le tendenze chiave e le correlazioni, anche prevedendo la probabilità di certi comportamenti del cliente. Le soluzioni CRM sono un partner ideale per le analisi predittive, consentendo all’azienda di massimizzare le opportunità di vendita e di migliorare la produttività degli acconts. La decisione sbagliata nel momento sbagliato può essere costosa; la capacità di prevedere “cosa” e “dove” è importantissima.

Oltre a migliorare le relazioni commerciali e garantire la fornitura di un servizio di alta qualità, le aziende devono avere una visione completa dei propri clienti, sostenuta da dati storici del compratore, per fornire una visione chiara del customer journey. La combinazione di analisi predittive con il Social CRM, consente di conoscere meglio i clienti attuali e potenziali. Le informazioni provenienti dai profili, dai post e dai click possono essere utilizzate per creare profili clienti più ricchi, che conducono ad analisi più accurate. Una comprensione più profonda e più tempestiva delle tendenze dei consumatori che cambiano rapidamente consente alle aziende di arricchire tali rapporti e di stimolare migliori soddisfazioni.

Preparazione della “sfera di cristallo”

La grande quantità di informazioni e la velocità con cui vengono immagazzinate sono due delle sfide più grandi che le aziende affrontano. Secondo la ricerca di Aberdeen, il 96 per cento delle organizzazioni soffre di un uso inefficace dei dati. Un errore che gli utenti potenziali possono avere sulle analisi predittive è l’incertezza sulla precisione dei dati sui quali si basano le conclusioni. Per fornire la migliore analisi, i dati coinvolti devono essere adeguatamente preparati. Questo passo è così importante che alcuni analisti spendono più di tre quarti del loro tempo semplicemente preparando i dati per l’analisi. L’automatizzazione della preparazione dei dati consente agli utenti di mantenere la gestione dei dati, riducendo allo stesso tempo lo stress sull’IT. Gli analisti di Gartner che ricercano l’analisi predittiva suggeriscono che le aziende comincino con pulizia, accuratezza e dati completi: ma i dati imprecisi non sono l’unico fattore che possa sabotare una previsione; a volte le informazioni sono sparse in così tante posizioni e in una così ampia varietà di formati che non possono essere consolidati. Per aumentare l’accuratezza e la pertinenza, le aziende devono integrare i dati in una visione unificata del cliente in tutti i sistemi. Le aziende che utilizzano gli analytics hanno il 42 per cento di probabilità in più probabilità di standardizzare i dati acquisiti su più canali per garantire la semplicità di integrazione del software.

Oltre ai dati “puliti”, le analisi predittive devono avere accesso a una grande varietà di fonti di dati per imparare con ogni nuovo accesso. Allo stesso tempo, è importante evitare di incorporare troppe fonti e troppo rapidamente. Un approccio agile che sfrutta piccoli e già consolidati insiemi di dati, consente un rapido ROI e un’espansione incrementale verso fonti più complesse e garantisce il sostegno continuo di un’iniziativa di analisi predittiva.

Mentre le soluzioni CRM già raccolgono enormi quantità di informazioni, è possibile ottenere approfondimenti anche attraverso le analisi predittive. Il CRM combinato con la Predictive Analysis consente una visione in tempo reale che aiuta le decisioni critiche che le vendite, le operazioni, il marketing e devono fare ogni giorno.  La maggior parte dei sistemi CRM sono estremamente flessibili e forniscono modelli di dati ricchi che sono facili da modificare o estendere. Questa flessibilità assicura che il CRM sia in grado di adattarsi ai requisiti dei dati in continua evoluzione.