Big Data e consumatori, I-Com: “Le imprese che adottano sistemi avanzati di analisi dati guadagnano in termini di reputazione. Bisogna incentivarne l’applicazione con policy mirate”
• Presentato oggi il rapporto dell’Istituto per la Competitività (I-Com) dal titolo “Industry 4.0, Big Data e consumatori”.
• Il mercato italiano dei Big Data è cresciuto del 7,7% nel 2020 e ha raggiunto il valore di 2,4 miliardi di euro. Le stime sono positive anche per il 2022, quando l’attrattività degli investimenti aziendali farà raggiungere un volume di spesa che si avvicina ai 3 miliardi.
• L’utilizzo dei Big Data e del Machine Learning migliora l’efficienza e la personalizzazione dei servizi. Soprattutto, può incrementare il livello di soddisfazione dei consumatori nel rapporto con le aziende.
Roma, 26 gennaio 2021 – L’adozione di tecnologie avanzate di analisi dati può contribuire in misura rilevante al miglioramento dei rapporti tra le aziende e i loro clienti. Dai Big Data al Machine Learning, si tratta di applicazioni che permettono di acquisire una conoscenza più approfondita dei bisogni degli utenti e di potenziare la capacità dell’impresa di gestire reclami, richieste di contatto, informazioni o, semplicemente, di risolvere problemi in maniera più rapida ed efficiente.
L’analisi è contenuta nello studio dal titolo “Industry 4.0, Big Data e consumatori” che è stato presentato oggi nel corso di un workshop organizzato dall’Istituto per la Competitività (I-Com) in collaborazione con il Movimento Difesa del Cittadino, presente al dibattito con il coordinatore nazionale Antonio Longo e il presidente nazionale Francesco Luongo. Il paper, che analizza le più avanzate tecniche di analisi dati e il loro impatto su reputazione, vendite e processi aziendali (ma non solo), è stato curato dal presidente I-Com Stefano da Empoli e da Lorenzo Principali ed elaborato nell’ambito del progetto Consumer Angels finanziato dal ministero dello Sviluppo economico.
Il report evidenzia come quello dei Big Data e degli Analytics – che include anche i sistemi di analisi e intelligenza artificiale per l’utilizzo dei dati – rappresenti un settore in fortissima espansione. Si pensi che il giro d’affari dell’intero comparto in Italia si è attestato intorno ai 2,4 miliardi di euro nel 2020 con una crescita di oltre il 7,7% rispetto all’anno precedente. E le stime sono positive anche per il 2022, quando l’attrattività degli investimenti aziendali farà raggiungere un volume di spesa vicino ai 3 miliardi. Numeri che dovrebbero far riflettere ancor più in profondità sull’importanza dei dati nel mondo di oggi: parte di essi, soprattutto quelli che circolano sul web, costituisce un corpus di informazioni che potrebbero rivelarsi fondamentali nelle interazioni tra aziende e consumatori.
Nello specifico gli analisti dell’istituto hanno osservato, attraverso una sentiment analysis condotta sulle pagine Twitter di aziende di tre settori diversi – telecomunicazioni, energia e bancario –, come tutte queste tecnologie, che migliorano efficienza e personalizzazione dei servizi, possano incrementare il livello di soddisfazione dei consumatori nei confronti delle imprese. Le tecniche avanzate di analisi dati e l’utilizzo del Machine Learning, appunto, permettono l’estrazione di informazioni dai contatti e dai commenti espressi pubblicamente online in grado di ottimizzare il funzionamento di applicazioni come Virtual Assistant e Chatbot. Questi ultimi rappresentano un vero e proprio supporto per gli operatori impiegati nel settore del customer care: allo stesso tempo ne migliorano le prestazioni e ne incrementano la percezione positiva da parte degli utenti.
Dall’analisi emergono due tipi di correlazione. In primo luogo, ce n’è una direttamente proporzionale tra la velocità della risposta da parte delle aziende e la percezione positiva degli utenti. In questo senso, le imprese con un sentiment più alto sono quelle che rispondono più velocemente ai propri clienti. Tuttavia risulta che la relazione tra il numero di post ricevuti e il sentiment positivo sia inversamente proporzionale: e quindi, la percezione degli utenti è migliore nei giorni in cui i contatti sono minori. In pratica, secondo lo studio, nel momento in cui aumentano i contatti contemporanei, cresce pure la difficoltà nella loro gestione e, di conseguenza, la percezione negativa dei consumatori.
Ma quali sono, dunque, le best practices da seguire? Lo studio ha individuato tre strategie che, almeno per il momento, possiamo considerare vincenti: quella di UniCredit, quella di Tim e quella di Enel. La prima ha centralizzato il coordinamento editoriale e la governance tra i diversi canali di comunicazione. In questo modo è stata in grado di fornire risposte uniformi ai clienti e ridurre considerevolmente i tempi necessari per dare un riscontro personalizzato. Tim, invece, ha introdotto una serie di tecnologie e reingegnerizzazioni dei processi per la gestione integrata di tutti i punti di contatto, che gli hanno permesso di aggiudicarsi il titolo di azienda più rapida nel fornire risposte e quella che riceve il maggior numero di comunicazioni pur mantenendo un sentiment positivo. Enel, infine, ha introdotto sistemi di speech analytics per l’analisi automatica delle conversazioni con gli operatori del customer care. Un sistema, questo, che ha semplificato l’isolamento delle problematiche più sentite dai diversi cluster di utenti. Tre strategie diverse che dimostrano, però, come sia possibile ottimizzare il rapporto consumatore-azienda attraverso l’utilizzo di nuovi sistemi.
In conclusione, secondo gli analisti dell’istituto, l’adozione di specifiche policy mirate alla diffusione di queste tecnologie – mediante contributi, finanziamenti o defiscalizzazioni – può indurre le imprese a diventare maggiormente efficienti e ad aumentare il benessere e la soddisfazione dei consumatori.
