Nel mondo odierno, guidato dai dati, le aziende sono costantemente alla ricerca di modi per comprendere meglio i loro clienti e offrire esperienze personalizzate. Il Customer Data Hub (CDH) è emerso come una soluzione chiave per raggiungere questi obiettivi. Per comprendere meglio il ruolo del CDH, abbiamo intervistato Victor Bueno, MarTech Director di BIP xTech.

D: Se le aziende hanno già un CRM o un Customer 360, perché potrebbero aver bisogno di un Customer Data Platform (CDP)?

Victor: Le soluzioni DWH o Customer 360 sono utili, ma sono principalmente progettate per scopi analitici. Un CDP, d’altra parte, può alimentare gli ambienti analitici, ma la sua funzione principale è rendere i dati dei clienti, dei prospect e degli utenti anonimi utilizzabili in tempo reale. Un’altra differenza chiave è che mentre un Customer 360 si concentra sui dati transazionali dei clienti esistenti, un CDP è essenziale per gestire prospect e utenti anonimi. Con un CDP, le aziende possono ottenere preziosi insights sui clienti anche prima che un prospect diventi un cliente noto.

D: Cos’è esattamente un Customer Data Hub?

Victor: Un CDH è una piattaforma centralizzata che unifica i dati dei clienti da più fonti, fornendo una vista completa e utilizzabile. In questo modo, le aziende possono personalizzare le esperienze attraverso diversi canali, ottimizzare le campagne di marketing e prendere decisioni basate sui dati.

D: Quali sono le principali sfide che i CDH aiutano a risolvere?

Victor: Ci sono diverse sfide che le aziende affrontano e che un CDH può affrontare:

• Dati frammentati e silos, che impediscono una visione unificata del cliente.
• Mancanza di insight in tempo reale, rendendo difficile prendere decisioni tempestive.
• Difficoltà nella personalizzazione, riducendo l’efficacia delle campagne.

Sfruttando un CDH, le aziende possono consolidare i dati, ottenere insight più approfonditi sui clienti e migliorare le loro strategie di coinvolgimento.

D: Puoi approfondire le funzionalità di un CDH?

Victor: Certo! Un CDH offre diverse funzionalità chiave:

• Integrazione e unificazione dei dati in tempo reale, offrendo una vista a 360 gradi del cliente.
• Risoluzione dell’identità, collegando i dati del cliente attraverso vari punti di contatto.
• Fondazione per la personalizzazione e l’analisi, abilitando strategie di marketing migliori.

D: Quali sono i principali benefici dell’implementazione di un CDH?

Victor: Implementare un CDH può portare significativi benefici alle aziende, tra cui:

• Eliminare i silo dei dati, creando una fonte unica di verità.
• Costruire profili completi dei clienti, inclusi dati comportamentali e di preferenza.
• Abilitare l’attivazione in tempo reale, permettendo risposte personalizzate istantanee.
• Aumentare il ROI del marketing, migliorando targeting e messaggistica.
• Superare le barriere di misurazione, garantendo un tracciamento chiaro delle performance.
• Migliorare la governance dei dati, garantendo qualità, sicurezza e conformità.

D: Come possono le aziende scegliere la giusta architettura CDH?

Victor: Non esiste una soluzione universale. La scelta migliore dipende dalle esigenze aziendali, dall’infrastruttura tecnica e dal budget. Le opzioni comuni includono soluzioni basate su cloud, piattaforme SaaS e modelli ibridi. In BIP xTech, aiutiamo le aziende a selezionare e progettare la migliore architettura in base agli insight sui clienti e agli obiettivi di marketing.

D: Perché ora è il momento giusto per le aziende di investire in un CDH?

Victor: La crescente domanda di esperienze personalizzate e reattive ha reso il CDH uno strumento essenziale. Le aziende che non adottano un approccio basato sui dati rischiano di rimanere indietro.

D: Parlando di AI, come può l’AI trarre beneficio dal CDH e viceversa?

Victor: L’AI può trarre beneficio dal CDH sfruttando un golden record completo con dati in tempo reale per creare profili comportamentali più sofisticati e sviluppare modelli di raccomandazione personalizzati. Il CDH consolida una visione unificata del cliente e consente all’AI di mirare a segmenti di pubblico con attributi arricchiti attraverso i canali. In cambio, l’AI arricchisce il CDH con attributi più precisi e allineati al business.

D: Quali sono i casi d’uso più rilevanti dell’AI in questo contesto?

Victor: L’AI offre al CDH l’opportunità di incorporare uno strato semantico sopra il golden record. Oltre ai modelli comportamentali ampiamente utilizzati dai marketer, una delle innovazioni più interessanti che vediamo è la creazione di personas basate sui dati—arricchendo i modelli di clustering con ricerche di mercato e elementi ispiratori. Questo consente alle aziende di creare una base per un layer di contenuti e di generare contenuti personalizzati basati su AI generativa, con un tono di voce adattato per diversi utenti. Questo processo aiuta a estrarre maggiori insight sui clienti e a offrire esperienze più su misura.

D: Stiamo vedendo un cambiamento forte nel mercato con l’Agentic AI, come possono convergere questi due mondi?

Victor: L’Agentic AI sta trasformando significativamente i punti di contatto con i clienti, soprattutto nelle vendite, nel supporto e nella fidelizzazione. Integrando l’Agentic AI con un CDH, le aziende possono sfruttare i dati in tempo reale per offrire esperienze personalizzate e contestuali. Questa combinazione consente interazioni più efficienti e coinvolgenti su vari punti di contatto con i clienti. Guardando al futuro, prevediamo l’emergere dell’AI Shopper personalizzato, che gestirà acquisti e interazioni in modo fluido su tutti i canali, offrendo ai clienti un viaggio più intuitivo e personalizzato.

D: Ma da dove partire in questo programma di trasformazione?

Victor: Direi che il programma di trasformazione deve iniziare con l’identificazione dei casi d’uso aziendali. Dalla nostra esperienza, il successo delle iniziative MarTech è strettamente legato all’impegno dei team aziendali e IT. Successivamente, è importante identificare le fonti di dati (CRM, comportamento web, dati offline) e i canali (attivando in tempo reale sia i canali a pagamento che quelli propri) e progettare un’architettura MarTech che sia conforme al paesaggio IT e alla strategia cloud. Una volta ottenuto un golden record, inizia con casi d’uso semplici ma preziosi ed evolvi per integrare l’AI nella storia.

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