Può l’utilizzo dei dati transazionali supportare l’attività di customer intelligence?
Ovviamente sì; anzi ne rappresenta una conditio sine qua non. Ma per essere davvero efficace non può esaurirsi, come spesso avviene, nell’utilizzo di algoritmi predittivi e/o di machine learning. Infatti l’output di una buona customer intelligence dovrebbe concretizzarsi in quei famosi insight che devono essere al contempo brillanti ed actionable. E questo non può derivare solamente dalla previsione (approcci supervisionati) o dalla classificazione (approccio non supervisionato) delle transazioni fatte dal nostro cliente, ma deve basarsi inevitabilmente sulla loro interpretazione.
Interpretare significa comprendere le motivazioni che hanno spinto il cliente ad operare in un certo modo ed è alle motivazioni che le azioni devono dare risposta. L’analisi dei dati che raccontano il customer journey dicono come e quando avvengono certe cose, ma non il perché. Eppure quel perché è già in parte dentro i dati aziendali ma è difficile da riconoscere. Kkienn ha sviluppato uno strumento che aiuta a risolvere questo problema. Forte del suo approccio multidisciplinare che integra le competenze di esperti professionisti negli ambiti ricerche di mercato, customer intelligence, consulenza strategica e di marketing ha sviluppato Picodata®, una soluzione che consente di superare l’ostacolo dell’interpretazione della grande mole di dati transazionali integrandoli con gli insight derivanti da survey ad hoc.
Can we use transactional data to support our customer intelligence activities? Yes, it’s indeed a sine qua non. But how can we actually get brilliant and actionable insights? We have to interpret our data: that means understanding motivations that triggered customer behavior. Not just how and when, but why our customers acted in a certain way. Kkienn has created Picodata, a tool that can assist you in understanding your data. Built on a multidisciplinary approach, Picodata helps you interpret the large amounts of data you process everyday and integrate it with insights from ad hoc surveys.
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A presto,
Il team Kkienn
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