Ripensare l’approccio al consumatore finale promuovendo una “profilazione collaborativa” che mutui informazioni e dati raccolti, a vari livelli, lungo la filiera dagli operatori economici che insistono sullo stesso cliente. Non un’utopia ma un suggerimento che arriva da più parti e che, finalmente, inizia a trovare uno sbocco concreto grazie alle tecnologie analitiche e ai Big Data in particolare. Quello della “vista unica del cliente” era, finora, un miraggio addirittura all’interno della stessa azienda, mentre oggi c’è chi crede che sia possibile (anzi auspicabile!) ottenerla condividendo dati tra aziende coinvolte a vario titolo nei processi di consumo (produttori di beni, fornitori di servizi, utility) o, addirittura, tra aziende concorrenti.
Covisian: Sperimentare per migliorare
L’occasione per confrontarsi su presente e futuro del customer management arriva durante la conferenza di presentazione della nuova sede milanese di Covisian, in via dei Valtorta (zona Turro) dove, su una superficie di 3.600 metri quadri sorgono i Covisian Spaces. La società ha investito in modo cospicuo (3 milioni di euro circa) nel ridisegno di building che ospiteranno manager e dipendenti della società ma anche ambienti “aperti”, di condivisione e scambio sulle tematiche del customer management, fortemente improntati alla sperimentazione, alla prototipazione (obiettivo è stimolare i PoC, i cosiddetti Proof of Concept) e alla collaborazione. Proprio con questo spirito nasce la Covisian Customer Management Academy, che vede il prezioso contributo della MIP Business School del Politecnico di Milano e che verrà ospitata proprio all’interno dei Covisian Spaces. «Si tratta – spiega Antonio Turroni, Presidente di Covisian – di un luogo di ricerca e sperimentazione che intende promuovere nuovi standard di efficienza nella gestione del cliente finale attraverso il confronto tra pari. Esponenti di aziende committenti che portano, ciascuno, il proprio know-how ma anche le proprie problematiche e si rendono disponibili a un confronto aperto e costruttivo, sperimentando i benefici delle nuove tecnologie di gestione ed elaborazione dei dati per trovare nuovi modelli di ingaggio e fidelizzazione del cliente».
Oggi, infatti, l’uso intelligente delle informazioni sui consumatori permette di creare nuovi modelli collaborativi tra le aziende della filiera che insistono sullo stesso soggetto. I modelli di business tradizionali (la cosiddetta “pesca a strascico”), che fanno leva sulla proposizione di offerte standardizzate e che, troppo spesso, non tengono conto dei desideri dei consumatori, stanno ormai esaurendo la propria marginalità. Anzi, spesso finiscono per incrinare definitivamente il rapporto già scricchiolante tra azienda e cliente. Basti pensare, spiega Turroni, «che il telemarketing vede, in media, il 95% delle risorse commerciali sprecate su consumatori non interessati o, addirittura, infastiditi». Un cliente perso, come ben si sa, richiede un impegno decuplicato per essere riconquistato. Ma oggi la tecnologia permette di evitare questo tipo di “frizioni”: l’utilizzo sapiente di Big Data e Analytics permette di attuare strategie “mirate”, per coinvolgere il consumatore e fidelizzarlo, e gli algoritmi predittivi permettono di ridurre drasticamente il churn rate (ovvero il tasso di abbandono). Ma non solo… L’Academy si propone di sviluppare e sperimentare “sul campo” metodologie e strumenti innovativi per la gestione ottimale di tutto il ciclo di vita del cliente. Al primo corso, della durata di un semestre, hanno aderito già 15 aziende provenienti da diversi settori, per un totale di una trentina di partecipanti. Le lezioni vedono il coinvolgimento di docenti provenienti principalmente dal Politecnico di Milano ma anche da altre facoltà come Università Bocconi e Università di Bologna.
La società ha anche presentato i dati di uno studio (condotto su una sessantina di grandi e grandissimi clienti Covisian) che mira a fotografare la situazione attuale del customer management in Italia e uno dei problemi che emergono è la carenza strutturale di formazione. Proprio per ovviare a questo problema nasce l’Academy, un luogo di sperimentazione in ottica try&fail, quindi una sperimentazione vera, di frontiera, che mira a “forgiare” la tecnologia (Big Data, chatbot e AI in testa) per comprendere i bisogni reali e concreti dei consumatori. «Questo però – insiste il Pro-rettore del Politecnico di Milano, Giuliano Noci – impone il superamento in azienda, e nelle realtà del customer management in particolare, della logica di specializzazione per canale per abbracciare, invece, una logica incentrata sul cliente».
L’imperativo dei Big Data: abbandonare i “silos”
A latere dell’esperienza dell’Academy si colloca anche un progetto di ricerca, coordinato dal professor Carlo Alberto Carnevale Maffè dell’Università Bocconi di Milano. Lo studio mira a creare una vista centralizzata dei consumatori, che verranno analizzati non in relazione alla loro identità ma piuttosto alle “occasioni di spesa” (quelli che il professore chiama “eventi”), che corrispondono a momenti della loro vita in cui, per motivi vari – personali, di lavoro… – sono più propensi a consumare beni e/o servizi. Vedrà la collaborazione (attraverso la condivisione e lo scambio di informazioni sulle abitudini di consumo, lo stile di vita, le passioni di ciascun soggetto/consumatore) delle varie aziende coinvolte nelle filiere economiche e, perché no, anche dei concorrenti. «Se dai dati raccolti emerge che una certa persona ha richiesto un mutuo per l’acquisto di una casa – spiega Carnevale Maffé – è probabile che avrà bisogno di arredarla, di assicurarla, di allacciare le utenze, di abbonarsi, perché no, a servizi di TV via cavo e Internet veloce. Se noi lo valutiamo solo in quanto cliente della banca che eroga il mutuo, cosa che avviene normalmente, ci perdiamo tutte le altre possibili occasioni di interesse da parte sua, quindi in definitiva perdiamo del fatturato». L’Academy promuove un approccio omni-brand e omni-canale per profilare in modo collaborativo il cliente, con l’idea di creare sinergie e migliorare l’efficienza complessiva degli operatori lato domanda e ingaggiare con modalità nuove il cliente finale.
