Perché oggi serve una strategia di consulenza in ambito CRM? Per rispondere a questa domanda occorre innanzitutto fare una premessa: le innovazioni di processo abilitate da strumenti di automazione stanno spingendo sempre più verso un’integrazione pervasiva tra tecnologie. In questo scenario la grande protagonista e trait d’union è l’intelligenza artificiale. Dal suo impiego le imprese possono trarre un vantaggio enorme, poiché questo strumento rende note informazioni ancora poco chiare o sottotraccia. Il che supporta nella sincronizzazione tra basi di dati e processi tra loro interdipendenti, ad esempio:
Le risultanze di queste relazioni si rendono pienamente visibili grazie a un processo di analisi in tempo reale in grado di smantellare la logica dei silos informativi.
Questa nuova visione permette di elevare il concetto di Customer Relationship Management a qualcosa di più che un semplice strumento tecnologico progettato per gestire e migliorare le relazioni tra clienti e azienda. La consulenza in ambito CRM diventa quindi essenziale per condurre le imprese al di là della gestione di un’unica piattaforma software, aiutandole a scoprire il valore di una visione unificata sui dati. L’obiettivo principale dei CRM di nuova generazione è infatti non solo quello di profilare la clientela, ma di comprendere e prevedere i suoi comportamenti attraverso proiezioni di scenario. Da questi feedback l’impresa può rimodulare con agilità la sua strategia di marketing fino a modificare il planning di produzione in base alle esigenze del cliente.
Per generare un nuovo valore per le imprese, le informazioni disponibili su un CRM dovrebbero poter essere dunque dirottate su ambienti differenti, come ERP e MES, di modo da pianificare in modo congiunto e real time una strategia di vendita e produzione coerente con i dati di gestione del cliente.
Affinché ciò sia possibile serve un percorso di consulenza sull’uso del CRM supportato da AI. Questo strumento che tutti stanno adottando - specie in dipartimenti come vendite e marketing - permette un’analisi automatizzata di fonti strutturate o destrutturate di dati, intercettando tendenze nascoste e modelli di sviluppo. In altre parole è capace di individuare in tempi rapidi strutture archetipiche che si ripetono nel tempo. Le relazioni scovate dall’AI nei feedback dei clienti sono di grande aiuto, poiché servono per armonizzare le informazioni sui prodotti e ricucire lo strappo tra ufficio vendite e fabbrica. Ciò consente con molta più agilità di raddrizzare il tiro in corso d’opera nel caso il prodotto non risulti del tutto in linea con le aspettative del cliente.
Questo spiega come mai CRM e MES sono solo all’apparenza due ‘universi paralleli’. In realtà le similitudine sono diverse. Ma perché è stato sinora così difficile accorgersene? Questo scollamento dipende dal modo in cui abbiamo sempre incasellato l’uso degli applicativi. Grazie all’integrazione dell’AI nel CRM invece è possibile creare sinergie uniche tra set di dati in produzione e automazioni di processo legate alla gestione del cliente, aiutando a ridurre compiti tediosi e ripetitivi. Ma anche eliminando i gap di processo tra dipartimenti aziendali.
In questo senso l’integrazione tra CRM e MES consente di:
Un ciclo di integrazione dati così concepito permette di conoscere con un certo anticipo le risorse necessarie in produzione per una gestione più sicura e resiliente dello stock e dell’intera catena di approvvigionamento. Ciò a sua volta garantisce di produrre secondo logiche just in time e di sviluppare il prodotto in base ai feedback del cliente raccolti sul CRM. La rivoluzione dell’Industria 4.0 ha ormai da tempo offerto alle aziende manifatturiere la possibilità di innovare, potenziare e ottimizzare la produzione attraverso l’analisi dei dati da macchine e linee automatiche. L’upgrade diventa oggi non solo tecnologico ma anche organizzativo, grazie a uno strumento come il CRM in grado di ridisegnare interi flussi di lavoro a partire dal sentiment dei clienti.