Chi avrebbe mai immaginato che gli iconici centri commerciali e i grandi magazzini al dettaglio di un tempo sarebbero lentamente scomparsi? Eppure, quasi due decenni fa, abbiamo assistito all'inizio dell'apocalisse del commercio al dettaglio: la chiusura di migliaia di negozi e la dichiarazione di fallimento.
Ma non è tutto rose e fiori. I retailer più avveduti si sono adattati alle mutate esigenze, affidandosi pesantemente ai dati per prendere decisioni su tutto, da quali prodotti tenere in magazzino e a chi rivolgersi per la prossima campagna di marketing alla personalizzazione dell'esperienza dei clienti, sia in negozio che online.
E ora stanno prosperando. Perché? Perché hanno sfruttato i dati dei clienti come vantaggio competitivo e si sono trasformati dai soli negozi fisici al mondo digitale dell'e-commerce.
I rivenditori di successo sono quelli che hanno dato priorità ai dati affidabili dei clienti. I dati dei clienti, arricchiti e accurati, forniscono una visione chiara e a 360° dei loro clienti che consente un marketing efficace e una crescita aziendale.
Se non potete fidarvi dei vostri dati, potreste rischiare più di quanto pensiate: perdite di fatturato, esperienze negative con i clienti, inefficienze e altro ancora. Vi illustriamo i cinque principali costi nascosti dei cattivi dati sui clienti e come evitarli.
La definizione più semplice di dati dei clienti errati è quella di dati imprecisi, incoerenti o incompleti, che non riflettono correttamente i vostri clienti.
Poiché i dati scadenti sono inaffidabili e non attendibili, possono avere gravi implicazioni per l'azienda, come ad esempio
Ma i dati dei clienti non sono un caso isolato: dati duplicati o incompleti, assenza di una chiara governance o scarsa igiene dei dati possono contribuire a creare dati di bassa qualità.
Vediamo alcuni fattori chiave che contribuiscono a rendere inaccurati o incompleti i dati dei clienti.
Che si tratti di una piattaforma di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), di un sistema di punti vendita (POS), di una piattaforma di automazione del marketing o di uno strumento di assistenza ai clienti, i dati dei clienti risiedono in genere in innumerevoli sistemi scollegati all'interno dell'azienda.
Quando questi sistemi memorizzano informazioni incoerenti o in conflitto tra loro e i dati vivono in sistemi siloed, è quasi impossibile costruire una visione unificata a 360° dei vostri clienti, il che porta direttamente a dati sui clienti scadenti e a opportunità mancate.
I processi manuali sono innatamente inclini all'errore umano. Un addetto al servizio clienti che aggiorna l'indirizzo di un cliente può sbagliare a scrivere il nome della via. Oppure un cliente che va di fretta può inviare informazioni piene di errori di battitura: succede.
Ma quando i dati sono pieni di errori, con informazioni mancanti o campi errati e non sono tutti nello stesso formato, è probabile che i dati dei clienti siano imprecisi e inaffidabili.
I clienti si spostano. I numeri di telefono cambiano. Le preferenze vengono aggiornate. I dati dei clienti cambiano continuamente, ma raramente vengono aggiornati in tempo reale.
Senza aggiornamenti regolari, non avete altra scelta se non quella di affidarvi a informazioni obsolete e dati incoerenti, il che crea dati di bassa qualità e può portare a una cattiva esperienza del cliente o, peggio, a una perdita di fiducia.
Anche se può sembrare innocuo usare "123 Main St." contro "123 Main Street", può avere serie implicazioni sulla raccolta e sulla governance dei dati. Senza formati standard e regole di convalida, i dati si confondono ed è più difficile utilizzarli efficacemente e rimanere conformi.
Quando i dati non sono standardizzati, si hanno:
Quando non ci sono proprietà o processi chiari per la gestione dei dati, come stabilire chi è responsabile della loro manutenzione e garantirne l'accuratezza, le cose possono rapidamente precipitare.
Gli errori passano inosservati, i diversi team creano la propria versione della verità e nessuno sa di quali dati fidarsi o da dove provengono, riducendo notevolmente l'affidabilità dei dati.
È qui che entra in gioco la governance dei dati. Stabilisce le regole, definisce le responsabilità e crea processi ripetibili che mantengono i dati dei clienti puliti, coerenti e veramente affidabili in ogni sistema.
Perché la scarsa qualità dei dati è importante? Perché c'è una montagna di costi nascosti che possono non solo avere un impatto sui vostri profitti, ma anche erodere la fiducia dei clienti, la vostra reputazione e altro ancora.
Mentre alcuni effetti sono ovvi, come le multe per la cattiva gestione di informazioni sensibili o la non conformità a standard di privacy come il GDPR, altri sono molto più difficili da prevedere. Come distruggere la fiducia dei clienti o alimentare i modelli di intelligenza artificiale e le analisi predittive con dati sbagliati su cui lavorare. I vostri dati sono davvero pronti per l'IA?
Operazioni inefficienti, danni alla reputazione, esperienze negative per i clienti e perdita di opportunità di guadagno possono sembrare il risultato di una cattiva gestione o di un'economia fiacca. Ma in realtà, i dati inaffidabili sono probabilmente i veri colpevoli.
Ecco alcuni costi nascosti dei dati dei clienti non corretti che le aziende del settore retail dovrebbero conoscere.
Per promuovere la crescita, le aziende si affidano a dati affidabili e accurati sui clienti. Quando potete fidarvi dei vostri dati, potete creare campagne di marketing basate sui dati per aiutare la vostra azienda a raggiungere il risultato finale.
Ma cosa succede quando i dati non sono corretti?
Gartner ha scoperto che le organizzazioni ritengono che la scarsa qualità dei dati sia responsabile di perdite medie di 15 milioni di dollari all'anno, minando la fiducia e il valore commerciale dei dati. Ted Friedman, vicepresidente e analista di Gartner, spiega che:
"La scarsa qualità dei dati è una delle principali cause della crisi di fiducia nelle informazioni e del valore aziendale, con un impatto negativo sulle prestazioni finanziarie".
Accidenti.
Ma cosa succederebbe se poteste sfruttare i dati affidabili dei clienti?
Supponiamo che siate un rivenditore che ha venduto scarponi da sci lo scorso inverno. Utilizzando dati accurati sui clienti, potete anticipare le loro esigenze e inviare offerte personalizzate, come una giacca da sci, prima del loro prossimo viaggio.
Potete anche abbinare articoli correlati (cappelli, guanti, bastoncini da sci) per offrire un valore aggiunto. Tutto questo è possibile perché conoscete i vostri clienti come qualcosa di più di un semplice file nel vostro CRM.
Ma se i dati dei clienti non sono corretti, questa possibilità sfugge. E occasioni mancate come questa non vi costano solo una vendita, ma limitano le opportunità di cross-selling e riducono il vostro potenziale di guadagno a lungo termine.
Da quando è stata introdotta la moderna intelligenza artificiale (AI), le aziende di tutto il mondo sono diventate ancora più focalizzate sull'efficienza.
Ma quando si parte da dati sui clienti di bassa qualità, l'efficienza operativa quotidiana crolla. I dipendenti perdono tempo a inserire o correggere manualmente dati imprecisi. Chiedono ripetutamente ai clienti gli stessi dettagli, con conseguenti esperienze negative, o perdono tempo a rintracciare i dati mancanti.
Queste inefficienze si sommano rapidamente e costano tempo e denaro. Così, invece di servire i clienti e di promuovere le vendite, i vostri dipendenti sono costretti a ripulire i dati disordinati causati da dati errati dei clienti.
La cosa peggiore? Si tratta di una spesa evitabile che vi costa molto tempo e che fa calare la produttività.
Quando i clienti vi inviano i dati, si fidano del fatto che li terrete al sicuro e privati. Oltre a soddisfare le loro aspettative di privacy, dovete salvaguardare le informazioni personali identificabili (PII) dei clienti in base a leggi come il California Consumer Privacy Act (CCPA) o il General Data Protection Regulation (GDPR).
Ma se non si dispone di processi solidi per l'archiviazione e l'utilizzo dei dati, si rischiano multe, sanzioni e potenziali azioni legali in caso di violazione. Forse altrettanto gravi sono gli impatti non finanziari, come il mancato rispetto delle normative, che possono erodere la fiducia dei clienti.
La colpa dei problemi di conformità può essere attribuita a dati errati. Dati obsoleti, incompleti o incoerenti sui clienti in diversi sistemi rendono quasi impossibile soddisfare le richieste di privacy come la cancellazione o l'accesso ai dati.
Potreste rischiare la non conformità senza nemmeno accorgervene, non perché non siete conformi, ma perché i vostri sistemi non sono in grado di farlo. I dati dei clienti non corretti diventano una minaccia silenziosa che si intreccia con i processi quotidiani e che può portare a seri problemi di conformità, privacy e sicurezza.
Immaginate di chiamare il servizio clienti quando ricevete un pacco mancante. Il rappresentante vi chiede cosa avete ordinato, il vostro indirizzo, quando avete ordinato gli articoli e un'intera lista di domande a cui dovrebbero avere una risposta.
Non è l'esperienza personalizzata e senza soluzione di continuità che speravate di avere, grazie ai dati dei clienti sbagliati. E quando la personalizzazione fa aumentare i ricavi del 5-25%, avere dati affidabili è fondamentale.
Una ricerca di McKinsey & Company mostra che il 72% degli acquirenti si aspetta che le aziende da cui acquista conoscano i loro interessi e li riconoscano come individui*.
*Rapporto McKinsey "Next in Personalization 2021".
Quando non si dispone dei dati dei clienti necessari per creare interazioni stellari, si appare poco organizzati e poco professionali, ma soprattutto si diminuisce la fedeltà, la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.
L'intelligenza artificiale è diventata uno strumento fondamentale per l'analisi e la reportistica dei dati. Ma c'è un problema: Per ottenere risultati di qualità è necessario inserire dati validi.
Siete un rivenditore che utilizza strumenti di analisi predittiva basati sull'IA? Se state inserendo dati sbagliati, ecco i costi nascosti che potete aspettarvi:
Morale della favola? Se si inseriscono dati sbagliati, si ottengono dati, approfondimenti e analisi sbagliati.
I dati negativi sui clienti possono creare scompiglio nelle aziende del settore retail, dalle perdite finanziarie e dalle multe per violazione della privacy alla perdita di fiducia dei clienti. Ma non preoccupatevi: perfezionare i processi e sfruttare la tecnologia può aiutarvi a evitare le insidie e a far sì che tutto fili liscio.
Volete essere certi di utilizzare solo dati di qualità dei clienti? Convalidateli quando entrano nel vostro sistema. Utilizzando strumenti specializzati, è possibile verificare in tempo reale dettagli essenziali come indirizzi, numeri di telefono ed e-mail. L'MDM vi permette di controllare questi dati prima di creare una voce duplicata.
Supponiamo che un cliente condivida il suo indirizzo al POS di uno dei vostri punti vendita. Uno strumento di convalida verifica che le informazioni siano formattate correttamente, compresa la corretta ortografia e il codice postale completo.
L'individuazione immediata di questi errori consente di mantenere registri accurati e di evitare problemi di qualità dei dati.
È probabile che i dati dei vostri clienti risiedano in più sistemi, come una piattaforma CRM o uno strumento di email marketing.
Quando sono sparsi in tutti questi sistemi, si ottengono dati duplicati o incompleti, o addirittura dati che contraddicono quelli di un altro sistema.
Il nostro Customer Experience Data Cloud può aiutarvi a evitare risultati negativi sui dati, assicurando che ogni sistema sia sincronizzato con i record di dati dei clienti più aggiornati e coerenti. Come?
Grazie a un framework di integrazione aperto che vi permette di collegare i vostri sistemi. Le soluzioni MDM di Stibo Systems utilizzano questo framework aperto, in modo da poter far confluire i dati dei clienti puliti e affidabili dalla nostra piattaforma a tutte le vostre.
Con un framework di integrazione aperto che vi permette di collegare i vostri sistemi. Le soluzioni MDM di Stibo Systems utilizzano questo framework aperto per far confluire i dati dei clienti, puliti e affidabili, dalla nostra piattaforma a tutte le vostre.
Questa coerenza crea una visione unificata del cliente, riduce gli errori e consente ai vostri team di offrire una migliore esperienza al cliente.
Immaginate i vostri clienti come un enorme puzzle. Potreste avere alcuni o addirittura la maggior parte dei pezzi, ma non potete avere un quadro completo finché non trovate i pezzi mancanti.
È qui che entra in gioco l'arricchimento dei dati. Gli strumenti di arricchimento dei dati fungono da pezzi mancanti del puzzle, fornendo dati preziosi sui clienti, come le abitudini di acquisto o dati demografici più approfonditi, in modo da poter prendere decisioni migliori e basate sui dati.
L'arricchimento dei dati (che a volte attinge a registri pubblici) migliora il vostro set di dati in modo da ottenere un quadro completo dei vostri clienti e poter creare campagne di marketing più mirate ed efficaci.
La differenza tra i retailer che dispongono di dati affidabili e quelli che dispongono di dati sui clienti scadenti? La governance dei dati. Fornisce una guida chiara per la raccolta, l'archiviazione e la protezione dei dati.
Costruire e implementare un solido quadro di governance dei dati richiede tempo e impegno, ma è uno dei modi migliori per combattere i problemi di qualità dei dati dei clienti.
La governance dei dati assegna inoltre a qualcuno la responsabilità di proteggere i dati e di mantenerli accurati. Se applicate correttamente, le pratiche di governance riducono i rischi per la sicurezza, garantiscono la conformità alle normative e migliorano la qualità complessiva dei dati.
Gestire i dati dei clienti non è un'impresa facile, ma è possibile renderla più gestibile grazie all'automazione. Questa soluzione consente di semplificare la gestione dei dati e di ridurre il lavoro manuale, in modo che il team possa concentrarsi su altre priorità aziendali.
La gestione automatizzata dei dati gestisce:
L'automazione non solo restituisce tempo ai vostri dipendenti, ma migliora anche la qualità e la coerenza dei dati, garantendone l'aggiornamento.
Il retail è ricco di opportunità e di sfide. I clienti chiedono esperienze personalizzate. Si aspettano che le descrizioni dei prodotti online corrispondano a ciò che vedono in negozio. Quando li chiamate, i clienti si aspettano che sappiate i loro nomi. Si aspettano che gli articoli vengano spediti all'indirizzo giusto.
Ma non è possibile fare nulla di tutto ciò con dati dei clienti inaffidabili. Volete competere sull'esperienza del cliente? Dovete competere sui dati dei clienti.
Create una visione a 360° dei vostri clienti con dati affidabili e coerenti, in modo da poter eseguire campagne di marketing iper-personalizzate e offrire le esperienze che i clienti di oggi si aspettano da voi.
Stibo Systems Customer Data Experience Cloud previene la scarsa qualità dei dati, agendo come prima linea di difesa contro dati incompleti e imprecisi che altrimenti ostacolerebbero la crescita del business.
Matthew Cawsey ha più di 20 anni di esperienza nel settore del software aziendale con le principali società di gestione dati del mondo ed è un marketer qualificato nell'ambito del marketing di prodotto pragmatico. È un professionista di grande esperienza nella gestione delle informazioni sui clienti, nella qualità dei dati aziendali, nella gestione dei dati master multidominio e nella governance e conformità dei dati.