Data-Driven Marketing

Marketing Omnichannel, servono i Fast Data per rendere efficace la strategia. Ecco come

Dal customer care alla catena del fresco, passando per il mondo finanziario, l’omnicanalità offre l’opportunità di una relazione nuova con gli utenti, ma per realizzarla occorrono i Fast Data: così si attivano flussi di informazioni in tempo reale che permettono al business di prendere decisioni tattiche e di costruire user experience efficaci su tutti i touch point

20 Lug 2020

Domenico Aliperto

I Fast Data sono un elemento cruciale dell’approccio omnicanale. Spesso si tende a dimenticare una parte essenziale del concetto: omnichannel non significa soltanto “dappertutto”, ovvero su qualsiasi canale, ma anche “sempre”, ovvero con la capacità di erogare servizi 24 ore su 24 sette giorni su sette, in tempo reale o quasi. Per rendere davvero completa, e quindi realmente efficace, una strategia omnicanale, è dunque necessario disporre di informazioni aggiornate in real-time e organizzate in modo da offrire la vista unica, a 360 gradi, su ciascun utente.

Cosa sono i Fast Data e in cosa si differenziano dai Big Data

Streaming in tempo reale di informazioni generate da fonti diverse: questo sono fondamentalmente i Fast Data. E proprio per le loro caratteristiche spesso vengono contrapposti ai Big Data, modello di raccolta ed elaborazione dei dati che si è affermato negli scorsi anni, al punto di diventare una vera e propria buzzword, nota anche fuori dagli ambienti degli addetti ai lavori. Impossibile stabilire ora se anche l’espressione Fast Data riscuoterà la stessa popolarità, ma una cosa è certa: la metodologia non è alternativa a quella Big Data. Si tratta bensì di strumenti complementari alle piattaforme Big Data, piattaforme che per propria conformazione privilegiano la vastità del patrimonio informativo e che quindi risultano particolarmente adatte all’analisi dei trend in atto e all’identificazione delle iniziative da intraprendere sul piano strategico. I Fast data permettono al marketing di associare a questa visuale la capacità di agire in maniera tempestiva.

“Nel momento in cui si lavora a contatto coi dati c’è sempre un trade off da considerare. L’approccio dei Big Data antepone quantità e completezza all’immediatezza, mentre quello Fast Data pone al centro la rapidità, mettendo in secondo piano l’obiettivo di ottenere informazioni onnicomprensive”, spiega Nicolò Cambiaso Erizzo, Senior Marketing Manager di Mia Platform, società specializzata in soluzioni per l’omnicanalità basate per l’appunto su Fast Data, Microservizi e API. “Bisogna però precisare che i Fast Data, sebbene utili soprattutto per la distribuzione di servizi in real time su più canali e quindi per il miglioramento dell’esperienza utente, possono essere utilizzati anche per alimentare sistemi di business intelligence, contribuendo ad affinare gli insight estratti dai Big Data”.

Nicolò Cambiaso Erizzo

Senior Marketing Manager di Mia Platform

Cosa permettono di fare i Fast Data

Fatta questa premessa e tracciato il confine logico tra i due approcci, è possibile descrivere più nello specifico che cosa consentono di fare i Fast Data nell’era dell’app economy. Un’era che ha visto radicalmente cambiare il ruolo di data warehouse e data lake che, pur riuscendo a contenere enormi volumi di dati, non sempre sono riusciti a creare valore immediato per le aziende. Ora che nello scenario competitivo il time-to-market ha subito un’ulteriore accelerazione e che la velocità di risposta che i sistemi devono fornire in presenza di richieste di servizi digitali passa dall’ordine dei secondi a quello dei millisecondi, l’attenzione che un tempo era focalizzata sulla completezza dell’informazione si è spostata molto sulla sua essenzialità.

È una rivoluzione che coinvolge tutti i settori, a prescindere dal fatto che si parli di B2B o di B2C, di aziende con marcata impronta industriale o di imprese di servizi. “Basti pensare alla catena del fresco e alle società che in ambito agroalimentare gestiscono le spedizioni globali di container carichi di prodotti che si deteriorano facilmente. Con i Fast Data l’azienda ha a disposizione i dati aggiornati in real-time – quanti prodotti sono conservati in ciascun magazzino, quali prodotti devono essere riforniti. Può così prendere decisioni secondo le necessità del momento, come ad esempio dove spedire le merci di un container appena arrivato in un porto. Con un approccio Big Data, invece, queste scelte vengono prese sulla base di dati aggiornati all’ultima batch, che può essere anche della settimana precedente. Il risultato è un’operazione non ottimizzata, frutto di un dato vecchio che, per quanto modellizzato, non corrisponde alla realtà”.

Il consumatore “always-on” e le frictionless experience

I business insight in tempo reale offerti dai Fast Data possono essere utilizzati anche per abilitare – e qui si torna prepotentemente a parlare di omnicanalità – processi automatizzati per migliorare l’esperienza dell’utente e renderla disponibile 24 ore su 24, sette giorni su sette. “In ambito finanziario, per esempio, i sistemi delle banche spesso non permettono ai clienti di vivere un’esperienza always-on: le app e gli altri canali sono limitati dalla disponibilità oraria dei sistemi e non sempre permettono di effettuare le azioni dispositive richieste. D’altro canto, lo standard imposto oggi dalla concorrenza del mondo Fintech richiede sforzi sempre più grandi in questo campo per offrire un’esperienza soddisfacente e non perdere i propri clienti, dice Cambiaso Erizzo. “È un dato di fatto e vale per qualsiasi realtà: oggi in qualità di consumatori siamo viziati dagli standard delle grandi Tech Company e ci aspettiamo user experience analoghe nel rapporto con qualsiasi tipo di servizio, nel lavoro come nel tempo libero. Se il brand non ci offre servizi all’altezza delle nostre aspettative tendiamo a essere insoddisfatti e a muoverci verso competitor che hanno sviluppato strumenti più accattivanti. Un’esperienza d’uso intuitiva e appagante, messa a disposizione dei clienti senza soluzione di continuità, ormai non è più un nice to have, ma un must have”.

Un approccio di questo genere ha, come detto, valenza trasversale, ma per l’esperto di Mia Platform ad averne più bisogno saranno specialmente le aziende che si occupano di delivery di esperienze digitali e quelle che vivono alimentando una forte relazione con i consumatori finali, senza dimenticare le imprese per le quali la transizione della digital transformation è prima di ogni altra cosa sinonimo di disintermediazione. “In questo momento a sperimentare le maggiori difficoltà sono le organizzazioni attive in settori tradizionalmente intermediati, e che per questo sono abituate a privilegiare relazioni del tipo uno-a-pochi. Qualche esempio? Le assicurazioni fanno leva sulle agenzie, i produttori di beni di consumo passano attraverso il retail, mentre la filiera dell’arredamento vende ai negozi. Oggi, con l’avvento dell’omnicanalità, questo paradigma viene messo in discussione continuamente, e le imprese, per sopravvivere, devono cambiare approccio al mercato, maturando l’idea di interfacciarsi direttamente con i clienti finali, mantenendo l’offerta sempre disponibile, facendo business 24/7 e allestendo per la comunicazione contenuti personalizzati, in base alle esigenze e alle aspettative del consumatore. È lui che decide come e quando comprare, e che canale usare per entrare in contatto col brand”.

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Perché occorrono i Fast Data per realizzare una strategia omnicanale

Dal punto di vista tecnologico i Fast Data sono un vincolo essenziale per realizzare una strategia di questo tipo: consentono di raccogliere i dati in tempo reale da fonti diverse, aggregarli in viste uniche per entità di business (per esempio per utente, o per prodotto) ed esporle a ciascuno dei canali e dei touch point in qualsiasi momento. Senza una soluzione di questo tipo, tutto ciò non è possibile: i sistemi tradizionali infatti, tipicamente organizzati su applicativi legacy e database tradizionali, sono contraddistinti da alcune criticità strutturali: hanno disponibilità limitata, tempi di risposta più lunghi e non sono fatti per scalare.

“Un’architettura tradizionale può essere per esempio in grado di reggere a fatica qualche migliaio di richieste all’ora, mentre nel momento in cui un’applicazione ha migliaia di richieste al secondo il Fast Data diventa essenziale per separare e proteggere il mainframe del gestionale e fornire risposte ai canali in tempo rapido. Allo stesso modo, la distribuzione dei dati su una moltitudine di sistemi gestionali differenti impedisce alle aziende di sfruttarne a pieno il potenziale”, rilancia Cambiaso Erizzo. “Poter costruire le Single View dei propri utenti, per esempio, raccogliendo i dati che li riguardano da tutti i sistemi aziendali, è oggi essenziale per poter avere una conoscenza accurata dei propri interlocutori e intrattenere con loro una relazione uno-a-uno di valore. Ma ancora molte poche aziende sono in grado di farlo.”

È un mercato relativamente nuovo, e per questo esistono poche soluzioni standard già pronte. Si tratta di suite che in genere forniscono un pacchetto di strumenti in grado di raccogliere i dati dai database in tempo reale sfruttando message broker come ad esempio Apache Kafka. In questo modo, ogni volta che succede qualcosa all’interno dei sistemi (un utente compra qualcosa, un dipendente modifica un file, una transazione riceve un aggiornamento) si genera un evento, che viene trasportato dal message broker in data stream e letto da uno strato di microservizi , che rimangono in ascolto costante registrando gli eventi a cui sono interessati, e costruiscono in tempo reale aggregazioni di dati con strutture funzionali agli utilizzi di business. Questi aggregati vengono salvati su una memoria veloce, ad alte prestazioni e bassa latenza, e possono così essere riorganizzati secondo le esigenze dei vari canali o delle singole entità di business, in base a policy preconfigurate. “Nel caso di Mia Platform”, precisa Cambiaso Erizzo, “c’è un’interfaccia grafica intuitiva che consente una configurazione semplice anche a operatori di business con competenze minime in ambito di analisi dei dati, e comunque senza la necessità di scrivere codice”.

Un’architettura del genere, opportunamente implementata, si rivela un vero e proprio Digital Integration Hub, come lo definisce la società di ricerche Gartner. Questo significa che non offrirà solo maggiori prestazioni per la distribuzione dei dati in real time in un ambiente omnicanale, ma preserverà anche i gestionali sottostanti, che non riceveranno più chiamate indiscriminate dai vari canali attraverso le API man mano che si allarga la disponibilità dell’offerta di servizi. “L’alternativa è far scalare i sistemi per reggere l’urto, ma si tratta di operazioni molto costose. Scegliere di adottare i Fast Data, invece, aiuta a proteggerli”, chiosa il manager di Mia Platform, “diminuendo drasticamente il costo per chiamata e rendendoli più facili da gestire ed eventualmente sostituire quando si avviano verso l’obsolescenza”.

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