Come si ottiene un punteggio con CRM e Big Data?

Fino ad ora, la gestione delle relazioni con i clienti (CRM) era per lo più una questione semplice: si raccolgono in qualche modo dei dati. Questo comportamento è cambiato a causa delle possibilità tecniche. In primo luogo, la quantità di dati che si possono raccogliere su un potenziale cliente è cambiata. Oltre al nome, all'età e al sesso, sono stati aggiunti il comportamento di clic, il contesto o i bisogni attuali.

Prerequisito

I problemi di base nel trattare i dati dei clienti possono essere spiegati in principio con le domande "Chi?", "Cosa?" e "Con cosa?". Questo è il punto cruciale della selezione del sistema futuro. Dopo tutto, quale fornitore di sistemi riuscirà alla fine a fare punti con l'intelligenza artificiale? Fondamentalmente, più cose si sanno sui clienti, meglio è.

Ma quali connessioni si possono fare tra i dati dei singoli clienti? L'obiettivo non dovrebbe quindi essere la maldestra raccolta di dati, ma l'"interconnessione" dei dati.

Come parola d'ordine, il termine "content marketing" sta infestando le sale delle conferenze. È vero che analizzando i dati dei clienti, si dovrebbe sapere cosa vogliono veramente. L'analitica predittiva è stata un argomento per molto tempo, ora entra in gioco una sorta di intelligenza di autoapprendimento.

Per esempio, la clip qui sotto mostra un viaggio del cliente tramite Alexa di Amazon.

Amazon ha apparentemente intenzione di seguire la stessa strategia con "Alexa Echo" come Microsoft ha fatto una volta con Windows: presenza, presenza, presenza. Non c'è altro modo per spiegare che i prodotti Amazon non solo decorano i salotti, ma sono anche "accesi" in televisori, automobili o frigoriferi.

Una spiegazione più dettagliata del caso d'uso di Alexa può essere trovata qui:

Infine, è rilevante il modo in cui le nuove informazioni sono distribuite.

Email, social media o forse via stampa? La scelta è ampia e i legami tra i singoli attributi del cliente giocano anche qui un ruolo importante. Di per sé, la scelta del mezzo deriva dal comportamento precedente del consumatore. Ma come si potrebbero utilizzare altri media, o canali, in modo ancora più ottimale?

Esempio astratto: i clienti potrebbero voler allegare le specifiche dei prodotti tramite il comando "Stampa" del browser. Pertanto, potrebbero essere ancora ricettivi alla pubblicità su carta stampata.

Tuttavia, i clienti sono confrontati con sempre più compiti digitali che possono essere risolti solo con un grande sforzo. È qui che una nuova tecnologia, o meglio un nuovo software, interviene per "incanalare" i volumi di dati precedentemente letti e raccolti. Un "Alexa Echo" potrebbe ora aiutare in questo caso.

Gli avversari

Proporzionalmente all'uso del termine automazione del marketing nelle fiere e nelle conferenze, è cresciuto anche il numero di produttori di software e agenzie che vogliono sostenere proprio questa automazione del marketing. È difficile tenerli tutti sotto controllo, ma anche qui bisogna fare una selezione. SAP, Salesforce e IBM si distinguono in particolare.

Gli autisti

Secondo un'intervista con McDermott, SAP impiega circa 100 sviluppatori nell'area del machine learning. Il progetto, chiamato "SAP Clea", è ancora agli inizi e SAP deve ancora molte risposte ai clienti. Tuttavia, SAP ha visto la scritta sul muro. Allo stesso modo, Salesforce ruota intorno a una formula di successo con "Einstein". È "CRM + AI = successo". Salesforce fornisce anche degli esempi per il suo utilizzo:

Registrazione automatica delle attività di vendita, raccomandazione di soluzioni e articoli di conoscenza nell'area di servizio o funzioni di raccomandazione complete nel marketing. Allo stesso tempo, "Einstein" dovrebbe diventare sempre più adattivo.

L'ex campione del mondo di scacchi Garry Kasparov potrebbe dirvi una cosa o due al riguardo, dato che nel 1996 è stato il primo gran maestro a perdere una partita contro il computer "Deep Blue" sviluppato da IBM. Oggi l'intelligenza artificiale (AI) di IBM, nel frattempo, circola sotto il nome di "Watson". Questo è stato dichiarato l'arma multiuso della società, per così dire.

Mentre "Watson" ha già un buon punteggio a Jeopardy, apparentemente manca ancora una strategia di utilizzo tra i prodotti cloud.

Gli altri sviluppatori di qualcosa come l'IA sono tutti fuori strada: Amazon, Facebook o Apple stanno spingendo i loro giochi nello spazio dei social media. Certo, usano questa IA meno come robot di automazione che come pool di dati ampiamente collegati. In ogni caso, i giocatori della Silicon Valley hanno una cosa in più rispetto alle società di software affermate: il coraggio di testare in pubblico prodotti semplicemente strutturati.