Lo scorso settembre si è tenuta ad Orlando, Florida, Partners 2006, la User Group Conference di Teradata (www.teradata.com ). Sull’evento in sé e su quanto ne abbiamo potuto trarre riguardo i prodotti e la strategia di offerta della divisione di Ncr abbiamo già scritto (vedi ZeroUno n. 294, di novembre); ma ad Orlando non vi era solo la voce della società. Più di un terzo dei circa 180 incontri che si sono tenuti nelle 12 sale riservate alle sessioni parallele ruotava infatti sulle esperienze realizzate dalle aziende utenti.
Tra queste ne abbiamo scelte tre che riteniamo indicative vuoi dei problemi che portano ad implementare un Corporate data warehouse (Cdw) con le relative applicazioni analitiche, vuoi dei risultati che da un tale progetto l’azienda si può aspettare.
Clienti Hbc: soddisfatti o rimborsati
Fondata nientemeno che nel 1670, Hudson Bay Company (www.hbc.com ) è il numero 1 della grande distribuzione in Canada, con oltre 550 punti di vendita propri, 60 mila associati che coprono tutto il paese e possiede cinque marchi per altrettante linee di vendita. Ma al di là della presenza sul territorio e della vastità dell’offerta, ciò che caratterizza il modello di business della società è la qualità del servizio al cliente, ed è da questa focalizzazione che deriva la strategicità del progetto presentato, che riguarda il controllo delle frodi applicato alla gestione delle merci rese. L’obiettivo era dare la massima sensazione di disponibilità al ritiro dei prodotti difettosi o semplicemente non più graditi senza per questo favorire comportamenti irregolari e abusi che comportassero perdite per l’impresa.
Obiettivi del progetto erano: autorizzare il rimborso dei resi con una procedura per quanto possibile favorevole al cliente; fornire una validazione in tempo reale dei dati della transazione di vendita originale a confronto dei dati dell’articolo reso; calcolare il rimborso dovuto tenendo conto degli eventuali sconti e/o offerte speciali applicati al momento dell’acquisto dell’articolo reso; alleviare il carico decisionale e ridurre la discrezionalità dei responsabili di negozio nel gestire queste operazioni.
Senza entrare nei dettagli della soluzione implementata diciamo che questa si basa sulla creazione, per sicurezza e ottimizzazione delle prestazioni, di un data base indipendente, che gira su un cluster di due server dedicati, le cui tabelle sono giornalmente allineate al Data warehouse centrale (Cdw Teradata V2 R 6.1). Il Db dei resi è alimentato sia dai dati transazionali provenienti dalle vendite e caricati con strumenti di Etl nel Cdw sia dai dati forniti direttamente dai negozi riguardo le merci rese. In questo modo la funzione di ricerca (Sql multistatement dinamico) può confrontare i dati di vendita e di richiesta di rimborso di ogni singolo articolo, identificato in modo univoco da un codice a barre stampato ad hoc presso il punto vendita, a un ritmo da 50 a 100 operazioni al secondo. La funzione di ricerca interagisce con le applicazioni analitiche di Crm tracciando i clienti il cui comportamento eccede la media, lasciando però al dirigente locale la responsabilità di bypassare il sistema e autorizzare l’operazione.
Lo schema dell’ambiente applicativo per la gestione dei rimborsi in HBC evidenzia le connessioni tra il negozio (POS), l’ambiente transazionale (mainframe) e il database dedicato (Teradata) – fonte: Hudson Bay Company
Budgeting e forecast per i treni Bnsf
Creata nel 1995 a seguito della fusione di due storiche compagnie ferroviarie, Burlington Northern e Santa Fe Pacific, Bnsf Railway (www.bnsf.com ) gestisce una delle più grandi reti ferroviarie americane e tra le maggiori del mondo per il trasporto merci (specie grano e carbone). Il problema di questa grande realtà era di organizzazione ed efficienza interna e per certi aspetti richiama, non a caso, quello che ha dovuto affrontare la Rete Ferroviaria Italiana (vedi ZeroUno n. 293 di ottobre), con la differenza che mentre in Italia il nodo era la gestione delle risorse materiali per la manutenzione della rete, negli Usa era la gestione delle risorse umane e finanziarie per il suo funzionamento. Si trattava di sostituire un sistema di previsione e allocazione risorse farraginoso e disorganizzato, basato sull’elaborazione manuale su fogli Excel di dati di diversa provenienza e non sempre aggiornati né omogenei, con uno scambio di oltre duemila spreadsheet l’anno tra i vari dipartimenti, con un sistema che lavorasse su dati certificati e rilevati in tempo reale dalle attività operative e che tenesse conto di variabili quali le unità disponibili, gli incassi e le spese (a preventivo e a consuntivo), gli incrementi salariali, le ferie e le giornate lavorative e così via.
La soluzione tecnicamente si basa su strumenti di budgeting e forecast Hyperion che poggiano su un CDw Teradata ed è interamente Web based, dovendo servire a direzioni compartimentali geograficamente distanti tra loro. I risultati, detti in breve, sono di previsioni più rapide e accurate, basate non su dati storici ma su dati dinamicamente legati agli eventi e quindi con la certezza che ogni loro mutamento, anche dell’ultimo momento, si rifletta sulle analisi e previsioni che vi sono collegate. L’automazione del processo inoltre libera risorse che possono dedicarsi ad attività di più alto livello e valore per l’impresa.
Ocbc: il back office al servizio del marketing
Un’esperienza interessante e la cui presentazione lasciava in secondo piano la soluzione adottata (basata su data mart e tool di analisi Olap, ovviamente di Teradata) per focalizzare i processi da questa supportati, è quella di Ocbc Bank (www.ocbc.com ). L’istituto nasce nel 1932 dalla fusione di tre banche operanti a Singapore e Hong Kong che decidono di affrontare la Grande Depressione puntando sul credito a sostegno della piccola impresa. Oggi Ocbc serve, con soli 310 sportelli, 4 milioni di clienti nell’area Singapore-Malaysia; è presente in 15 paesi: Malesia, Indonesia, Vietnam, Cina, Hong Kong più altri dieci sparsi in Europa, Asia ed America, ed il suo target principale resta la Pmi, base del tessuto economico locale, dove, con asset per 136 miliardi di dollari, è il maggior istituto finanziario.Il modello di business abilitato dalle soluzioni di analisi implementate, che Ocbc ha battezzato “Event based marketing & servicing” si basa sulla capacità di cogliere eventi generati dalle operazioni del cliente per attivare servizi e/o proposte di offerta. Un esempio: ammettiamo che un cliente abbia un conto corrente che viaggia in media sui 5mila dollari e che su questo conto un giorno arrivi un versamento di 15mila dollari; l’evento anomalo attiva una procedura per cui il versamento viene segnalato ai promotori finanziari: il giorno dopo un funzionario chiama il cliente e, con la delicatezza del caso, cerca di capire se il denaro è già stato allocato o se può essere investito. In quest’ultimo caso è probabile che la proposta Ocbc sarà la preferita, perché giunta per prima e perché fatta da chi ha dimostrato di conoscere il cliente e di seguirlo con attenzione. Altri ‘eventi’ fanno scattare azioni più semplici ma ugualmente efficaci: ad esempio, tre passaggi del processo di concessione di una carta di credito attivano altrettante chiamate: una segue la presentazione della domanda e informa il cliente che la richiesta è stata accolta e verrà trattata entro 14 giorni; una seconda segue l’Ok della banca e l’avvisa che la carta verrà consegnata entro 7 giorni; la terza infine gli comunica l’avvenuta spedizione, in modo che se c’è qualche ritardo il cliente sappia a chi rivolgersi. Cose banali, ma che danno l’idea di una banca che cura il servizio. Naturalmente, ci sono operazioni molto più complesse, come quelle legate alla gestione dei depositi, ma l’idea è sempre la stessa: eventi legati ad operazioni di back-office fanno scattare attività di Crm.