Come creare una Customer 360 per l’era dell’AI

Da oltre un decennio, la Customer 360 (C360) è una priorità strategica per le aziende. La promessa è potente: Unificare tutti i dati delle clienti e dei clienti in un’unica vista per stimolare la crescita e rafforzare le relazioni. Tuttavia, molte organizzazioni continuano a scontrarsi con pipeline complesse, silos di dati e risultati deludenti.

Una sfida che continua a crescere. L’ultima edizione del report Modern Marketing Data Stack evidenzia tre forze interconnesse che stanno ridefinendo il modo in cui ogni azienda deve operare — inclusa la gestione della Customer 360:

• Il mandato dell’AI: L’intelligenza artificiale non è più un esperimento di nicchia: è diventata una priorità a livello di consiglio di amministrazione per aumentare l’efficienza e generare nuove opportunità di business in tutta l’organizzazione.
• La data gravity e il passaggio ad architetture aperte: La spinta verso una piattaforma dati unificata è innegabile, portando ad abbandonare applicazioni isolate e “black box” a favore di architetture aperte e trasparenti.
• L’imperativo della fiducia: In un’epoca di crescente attenzione e controllo, la fiducia delle clienti e dei clienti è diventata una delle risorse più preziose per le aziende. Questo impone nuovi standard di privacy, sicurezza e trasparenza nella gestione dei dati.

Queste forze hanno ridefinito i parametri di ciò che significa avere una “buona” Customer 360. La sfida oggi non è solo costruirne una, ma crearne una capace di risolvere i problemi dei dati di oggi e di essere pronta per il mondo guidato dall’AI di domani. Da dove iniziare?

Un framework per il tuo percorso: Il modello di maturità della Customer 360

Per aiutare le aziende a valutare il proprio livello di maturità nel percorso Customer 360 e identificare i passi successivi, proponiamo un modello in quattro fasi che considera la Customer 360 come un vero e proprio data asset.

• Fase 1 – dati in silos: I dati delle clienti e dei clienti esistono ma sono confinati in singole applicazioni. Non esiste una visione cross-channel e i report sono manuali e incoerenti.

• Fase 2 – Customer 360 parziale: Le principali fonti di dati strutturati sono centralizzate in una piattaforma, ma la visione rimane incompleta e incoerente.

• Fase 3 – Customer 360 completa: Esiste un’unica vista affidabile basata su tutti i dati strutturati principali, che offre una cronologia chiara e di fiducia di ciò che le clienti e i clienti hanno fatto.

• Fase 4 – Customer 360 intelligente: La Customer 360 completa è ora arricchita da
  dati non strutturati — come email e trascrizioni delle chiamate — offrendo una visione completa non solo di ciò che le clienti e i clienti hanno fatto, ma anche di ciò che pensano e intendono.

Qual è il prossimo passo? Il percorso verso il valore

_{Figura 1. Il percorso di maturità della Customer 360 — diffusione approssimativa dell’attuale livello di maturità nelle organizzazioni.}

Indipendentemente dal punto in cui ti trovi nel percorso, l’obiettivo è avanzare alla fase successiva su una base solida che non dovrà essere sostituita in futuro.

Per le organizzazioni nelle prime fasi (1 e 2), la priorità è costruire una Customer 360 completa nel modo corretto. Il vecchio modello di copia dei dati tra decine di strumenti è ormai superato. Crea un ecosistema costoso, lento e difficile da gestire o controllare. L’obiettivo è centralizzare i dati su un’unica piattaforma governata che elimini le duplicazioni e funga da unica fonte di verità. Questa è la base di tutto ciò che seguirà.

Per chi ha già una Customer 360 completa (fase 3), il grosso del lavoro è stato fatto: unificare i dati strutturati. Tuttavia, i rendimenti potrebbero diminuire quando continui a sforzarti di migliorare dati già abbastanza puliti. Sai cosa fanno le clienti e i clienti, ma forse non sai ancora cosa pensano o provano. 

Il prossimo obiettivo è passare a una Customer 360 intelligente integrando dati non strutturati per comprendere il “perché” dietro i comportamenti.

Il valore di una Customer 360 matura: da completa a intelligente

Avanzare lungo il percorso di maturità genera valore aziendale concreto a ogni passo. Con una Customer 360 completa, ottieni una visione affidabile e olistica dei dati strutturati. Questo ti permette di superare le decisioni basate sull’intuito e ottenere risultati misurabili grazie al marketing data-driven e a una maggiore efficienza operativa. 

Ecco due esempi concreti di aziende che hanno raggiunto la fase della Customer 360 completa e stanno raccogliendo i frutti.

La Canadian Football League (CFL) ha costruito una Customer 360 completa su Snowflake per unificare oltre 120 punti dati per ogni fan. Grazie a contenuti personalizzati basati su questa visione unificata, la lega ha registrato un aumento di 9 volte dei tassi di conversione e una fidelizzazione triplicata dei fan più coinvolti. 

Autodesk ha riprogettato la propria piattaforma di analisi Customer 360 con Snowflake per superare i limiti del precedente data lake. La nuova base ha garantito una velocità di caricamento dei dati 10 volte superiore e ha abilitato l’analisi self-service in tutta l’azienda, con un fabbisogno di personale tre volte inferiore.

Per le aziende più avanzate, una semplice visione storica delle clienti e dei clienti non basta più. Il vantaggio competitivo oggi nasce dall’evoluzione da “completa” a “intelligente”: arricchendo le basi con dati non strutturati per comprendere il “perché” dietro i comportamenti.

Oltre a ridurre i rischi, una Customer 360 intelligente apre la strada a nuove capacità predittive e proattive, consentendo di individuare opportunità di espansione e ridurre gli sprechi pubblicitari. Immagina una cliente o un cliente che lasci una recensione a cinque stelle (dati strutturati) ma, nel testo (dati non strutturati), esprima il desiderio di una funzionalità specifica. Una Customer 360 intelligente può rilevare questo segnale di acquisto e consentire al team vendite di proporre una demo perfettamente mirata del modulo premium che risponde a quella precisa esigenza.

Oppure, pensa a una cliente o un cliente che acquista un prodotto ma contatta il supporto il giorno dopo per lamentarsi. Una Customer 360 intelligente può cogliere il sentiment negativo nella trascrizione della chiamata e sospendere automaticamente l’invio di pubblicità, migliorando subito il ROAS e tutelando la relazione.

Questi sono solo alcuni esempi di come una Customer 360 intelligente possa cambiare radicalmente il modo in cui le aziende ripensano la customer experience.

Costruire il futuro sull’AI Data Cloud Snowflake

Che tu stia unificando dati strutturati per la prima volta o arricchendoli con fonti non strutturate, l’AI Data Cloud di Snowflake offre la base unica e flessibile necessaria per l’intero percorso. L’AI Data Cloud Snowflake è:

• Semplice. Elabora tutti i tuoi dati — strutturati e non — su un’unica piattaforma per accelerare la creazione di insight e migliorare la customer experience.
• Connesso. Arricchisci la tua Customer 360 unendo i dati non strutturati dove risiedono, eliminando la necessità di pipeline e trasferimenti costosi.
• Affidabile. Applica un modello di governance e sicurezza universale a tutti i tuoi dati, dai record CRM alle trascrizioni delle chiamate, e porta in produzione un’AI affidabile con sicurezza.

_{Figura 2. Customer 360 intelligente su Snowflake}

Quale sarà il tuo prossimo passo?

Indipendentemente dal tuo livello di maturità Customer 360, il percorso verso il futuro inizia con una solida base dati, capace di risolvere le sfide immediate e di guidarti verso un domani basato sull’AI.

Per saperne di più sulla modernizzazione del marketing data stack e sulle tre forze che stanno ridefinendo il MarTech, leggi il nostro nuovo report Modern Marketing Data Stack.