Un rapporto degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano e Minsait evidenzia gli aspetti chiave nella digitalizzazione delle vendite.
Ecco qual è il livello di maturità della digitalizzazione dei canali di vendita in Italia e cosa serve per colmare il divario, in termini di data strategy, canali e processi di vendita e sicurezza.
Il report degli Osservatori e Minsait sulla digitalizzazione delle vendite
Nell’epoca dell’iperconnettività e della data economy, le imprese italiane sembrano ancora lontane dal comprendere a fondo i propri clienti. Solo il 10% delle aziende, infatti, ritiene di avere una conoscenza approfondita o eccellente dei propri consumatori.
Invece un terzo ammette di possedere una comprensione del cliente carente o gravemente insufficiente. Su un indice da uno a dieci, la maggioranza si autovaluta con un sei, evidenziando una delle principali aree di vulnerabilità per il business italiano.
Quasi sei aziende su 10 gestiscono inoltre i propri canali in silos e non si avvale ancora di strutture che permettano una visione completa e integrata dei diversi touch point.
Questi sono i dati salienti che emergono dal rapporto, dal titolo “La digitalizzazione delle vendite in Italia – 2024”, condotto dagli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano in collaborazione con Minsait, azienda del gruppo Indra specializzata nel campo della Digital Transformation e delle Information Technologies. Ecco i dettagli.
Lo studio: focus sulla scarsa conoscenza dei clienti
La ricerca, che esamina elementi come la strategia dati, i canali e processi di vendita e la sicurezza, ha coinvolto 501 grandi e medie imprese italiane operanti nei settori bancario e assicurativo, energy, retail, largo consumo e moda, logistica, sanità, telco e media, turismo e compagnie aeree.
La scarsa conoscenza dei clienti è principalmente attribuibile a una strategia di raccolta, integrazione ed elaborazione dei dati non adeguata. Secondo lo studio, soltanto un’azienda su quattro riesce a raccogliere dati dall’interazione con i consumatori (contatti con i venditori, web e social media, ecc.).
Ancora più bassa (17%) è la percentuale di aziende in grado di recuperare dati sul comportamento, i gusti e le preferenze dei consumatori. A questo problema strategico si aggiunge un ritardo nell’adozione delle più recenti tecnologie di gestione e integrazione dei dati.
Secondo il Politecnico e Minsait, meno della metà delle aziende dispone di piattaforme centralizzate per i dati dei clienti (Customer Data Platforms, adottate dal 45%) e solo una minoranza dispone di strumenti avanzati di Marketing Automation (25%). Inoltre, solo un terzo delle aziende ha integrato queste piattaforme con i propri canali di vendita.
Sotto il profilo organizzativo, la situazione non migliora: il 58% delle aziende gestisce i propri canali in silos e non ha strutture dedicate a una visione completa e integrata dei diversi touch point,. Dunque non raggiungere la single customer view.
“Le aziende italiane stanno investendo nella tecnologia necessaria per conoscere meglio i propri clienti. Ma la strada da percorrere è ancora lunga. Il nostro rapporto rivela una preoccupante mancanza di conoscenza del cliente da parte delle aziende italiane, che impedisce loro di offrire prodotti e servizi realmente personalizzati, riducendo le vendite e la capacità competitiva delle nostre imprese”, ha dichiarato Alberto Bazzi, direttore Offering & Operations di Minsait in Italia.
Il ruolo dell’AI
I settori più virtuosi in Italia sono le telco e i media, che spiccano per l’alta capacità di raccolta e integrazione dei dati, grazie a sistemi tecnologici avanzati, come le Customer Data Platform.
I settori bancario e assicurativo hanno un’inferiore capacità di raccolta dati, ma vantano una superiore abilità di segmentazione e sfruttamento dei dati.
Tra i settori meno evoluti vi sono il Retail, il largo consumo e la moda, dove appena il 36% delle aziende ha un’adeguata capacità di raccogliere dati dai propri clienti nelle fasi di acquisto.
La tecnologia che ha un forte potenziale per far conoscere alle aziende i propri clienti è l’intelligenza artificiale.
Nel corso degli ultimi anni, le aziende italiane hanno investito nell’intelligenza artificiale al fine di perfezionare la propria customer experience e, nello specifico, il processo di assistenza.
Il 46% delle imprese ha avviato progetti in questo ambito. Tra le funzionalità più gettonate c’è l’adozione dell’IA per raccomandare Next-best Offer/Action, un supporto agli operatori nella gestione dei rapporti con i clienti. Il 25% delle aziende l’ha implementata.
I chatbot (18%) sono in grado di effettuare la gestione autonoma di richieste facili e ripetitive. Invece i motori di ricerca intelligenti (16%) offrono assistenza agli operatori nella ricerca di informazioni e procedure all’interno della knowledge base aziendale.
Speech & Text analytics per mettono di interpretare in autonomia le richieste in ingresso, mentre la Sentiment analysis rileva lo stato emotivo dell’utente. I sistemi di Smart routing perdare priorità alle richieste in entrata al Contact center in base alla rilevanza, per orientarle al canale più idoneo, sono ancora meno popolari, ma costituiscono potenziali sviluppi futuri.
Lo stato della sicurezza
Il rapporto di Minsait e degli Osservatori sulla digitalizzazione delle vendite mette anche sotto la lente la sicurezza dei canali e dei processi di vendita delle aziende italiane.
Dallo studio emerge che la maggior parte delle aziende italiane offre già la possibilità di accesso attraverso i canali online (63%). Una volta aperto il profilo, il 35% gestisce l’autenticazione del cliente con l‘autenticazione a fattore singolo, anche se un terzo di esse sta prendendo in esame o pensa di aggiungere un ulteriore passaggio di sicurezza nell’arco dell’anno.
Ad ostacolare il progresso della sicurezza è però il timore di introdurre un attrito dal punto di vista dell’esperienza dell’utente.
La maggior parte delle organizzazioni utilizzare tuttavia fattori di conoscenza (come PIN e password) o ricorre alla creazione di OTP (one time password) come secondo elemento di riconoscimento.
Sono invece ancora poco note le modalità più innovative, che consentirebbero una gestione più efficace del trade-off tra usabilità e sicurezza, come la scansione di un QR code (14%), o i fattori biometrici (1%).
