Business Intelligence è un paradigma innovativo, implementato in piattaforme in grado di automatizzare attività ripetitive di marketing e gestione aziendale, solitamente ricomprese sotto la denominazione di demand generation.

Tra le attività:

  • tracciare le azioni compiute dai visitatori di una pagina web, analizzando tempi di permanenza, aree visitate, interazioni;
  • generare interfacce di dialogo e contatto come login form, landing, email;
  • tenere traccia dei feedback delle interfacce di contatto;
  • ottimizzare e gestire campagne di lead nurturing, attraverso l’invio di messaggi segmentati e verticali (e non massivi);
  • attribuire un punteggio agli utenti del database (lead scoring);
  • reporting;
  • interazione con il CRM aziendale.

Business Intelligence non è solo tecnologia, come abbiamo visto, ma soprattutto processo.

Il processo di dialogo (e retention) con i clienti, vero core di qualsiasi attività commerciale.

Per gli utenti-clienti è sempre più importante essere aggiornati (o comunque in contatto con un Brand) anche quando non c’è un processo di acquisto in corso.

La gestione di relazioni di questo tipo è fondamentale per qualsiasi company desiderosa di avere un futuro: secondo una ricerca di Frost e Sullivan, entro il 2020, grazie ad una maggiore integrazione verticale tra advertising online, mobile app, web analytics e CRM, le attività di marketing automation saranno in grado di generare un valore economico pari a 1,9 miliardi di dollari.

Un report Adestra del 2015, “Marketer vs Machine”, ha quantificato i vantaggi che si ottengono attraverso l’utilizzo di processi di Business Intelligence:

  • Risparmio di tempo: 74%
  • Maggior coinvolgimento dei clienti: 68%
  • Aumento della frequenza delle comunicazioni: 58%
  • Opportunità di up-selling: 58%

Secondo Accenture Technology Vision 2017 l’intelligenza artificiale (AI) sta assumendo sempre più il ruolo di portavoce digitale per le imprese, divenendo così la nuova interfaccia utente (UI, user interface). Il 79% degli intervistati è d’accordo sul fatto che il machine learning rivoluzionerà il modo di raccogliere i dati e le modalità di interazione clienti-azienda.

La Customer Experience si muoverà così su direttrici nuove.

Il cuore e il nodo centrale per l’adozione e la diffusione delle tecnologie AI resta il dato. Tutte le informazioni statiche e dinamiche relative al cliente. I profili. I gusti. I comportamenti.

Ed è questo il motivo per il quali molti vendor stanno cooptando aziende di data management o stanno costruendo con risorse proprie tool di analisi e machine learning.

Uno dei vantaggi dell’intelligenza artificiale è quello di analizzare una grande mole di dati in tempi ridotti: a questo si collega l’autoapprendimento dei sistemi, in grado di migliorarsi ed implementare le proprie performance.

Oltre alla raccolta dei dati, si rivela cruciale anche la loro analisi, quindi, la loro interpretazione, funzionale al miglioramento dell’esperienza utente.

La sfida attuale per i Marchi è interagire in real time con i propri utenti, capendo quindi gusti, preferenze e inclinazioni in tempo zero, senza eccedere nell’insistenza o in altre noiose limitazioni da Secolo Ventesimo.

Informatizzare i processi significa automatizzare le procedure di business, potendo gestire così al meglio le informazioni associate, ottimizzando i costi, velocizzando la gestione e migliorando le procedure. Questo processo produce volumi enormi di dati che, per essere usati, devono essere organizzati secondo nuove logiche di archiviazione, ricerca e accesso.

I sistemi di Business Intelligence sono sempre più sofisticati ma ci sono ancora molte informazioni che vanno capite, organizzate e veicolate secondo logiche di aggregazione più funzionali. Gestire la Business Analytics per avere il controllo su moli di informazioni crescenti deve diventare una delle attività primarie per le aziende: oggi lo sviluppo degli algoritmi, dei database e dei sistemi di interrogazione consente una BI evoluta a supporto di una gestione estremamente più dinamica.