Nell’economia digitale attuale, i dati aziendali non sono solo un asset, ma il fulcro decisivo intorno al quale si sviluppano le strategie competitive e le innovazioni.
La gestione efficace delle informazioni diventa sempre più cruciale per supportare la crescita aziendale per sfruttare il loro valore indiretto attraverso tecniche avanzate.
La possibilità di accedere e gestire i dati in modo autonomo, indipendentemente dal software utilizzato, è un fattore critico per lo sviluppo dell’azienda, soprattutto quando si considerano le limitazioni poste da infrastrutture IT non molto recenti (e spesso obsolete).
Con l’avanzamento dell’Intelligenza Artificiale e la crescente necessità di innovazione, i dati storici stanno assumendo un valore sempre più significativo. Troppo spesso ci si trova di fronte a condizioni di “dipendenza” da software e piattaforme di terze parti, spesso forniti su licenza d’uso, dove l’azienda è ignara dei vincoli imposti da tali sistemi, che non sempre garantiscono la possibilità di acquisizione autonoma dei dati, trovandosi così in una situazione critica ed inaspettata.
Attraverso i nostri studi e conoscenza sul campo, si dimostra che investire in soluzioni su misura per la gestione avanzata dei dati, possa portare a miglioramenti considerevoli.
3 esempi ricorrenti:
- Presenza di un CRM che non permette l’estrazione di informazioni legate all’attività dei clienti;
- Utilizzo di un ERP che non consente l’accesso in tempo reale alle informazioni circa la disponibilità dei prodotti e gli ordini effettuati
- Gestione attraverso un MES che non consente di accedere ai dati sulla catena di produzione sono alcuni esempi di come l’infrastruttura IT possa porre limiti anche significativi allo sviluppo dell’attività aziendale basato sull’analisi dei dati.
Non si tratta di scenari superati – diversamente da ciò che molti pensano – bensì una situazione ancora diffusissima nelle imprese italiane, molte delle quali adottano tutt’oggi soluzioni software di vecchia data e non all’altezza delle sfide che il futuro ha già iniziato a presentarci.
Riportiamo alcuni nostri casi studio per comprendere meglio l’importanza di queste tematiche:
Caso di Studio 1:
Migliorare l’Esperienza Cliente in una Catena di Retail
Contesto: Una grande catena di retail italiana ha deciso di sviluppare un sistema proprietario per la gestione dell’esperienza cliente, al fine di personalizzare le offerte e migliorare il servizio.
Sfida: La catena faceva inizialmente affidamento su un software CRM di terze parti che non offriva la flessibilità necessaria per integrare dati provenienti da diverse fonti (punti vendita fisici, e-commerce, social media, supporto clienti) o per eseguire analisi avanzate in tempo reale.
Soluzione adottata: SVILUPPO SOFTWARE SU MISURA
L’azienda ha investito nello sviluppo di un sistema CRM su misura, integrando dati di vendita, feedback dei clienti e comportamenti d’acquisto online e offline. Questo sistema utilizza algoritmi di machine learning per identificare pattern e tendenze, consentendo di personalizzare le comunicazioni e le offerte per i clienti.
Risultati: L’implementazione del sistema CRM proprietario ha portato a un incremento del 15% nella soddisfazione del cliente e a un aumento del 10% delle vendite ripetute, dimostrando l’importanza di un accesso diretto e personalizzato ai dati per il miglioramento dell’esperienza cliente.
Caso di Studio 2:
Ottimizzare la Supply Chain di un’Industria Manifatturiera
Contesto: Un produttore italiano di componenti industriali si trova a fronteggiare sfide legate alla volatilità della domanda e alla complessità della supply chain globale.
Sfida: Utilizzando software standard per la gestione della supply chain, l’azienda non riusciva ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti della domanda o a ottimizzare i costi di produzione e logistica.
Soluzione adottata: SVILUPPO SOFTWARE SU MISURA
L’azienda ha sviluppato un’applicazione proprietaria di gestione della supply chain che integra dati in tempo reale da fornitori, unità produttive e clienti, utilizzando algoritmi predittivi per ottimizzare scorte e produzione in base alle previsioni della domanda.
Risultati: La soluzione ha permesso all’azienda di ridurre i costi di magazzino del 20% e di migliorare l’efficienza della produzione del 25%, evidenziando come l’accesso e il controllo sui propri dati possano trasformare la gestione della supply chain.
Caso di Studio 3:
Innovazione e Personalizzazione nella Produzione di Mobili
Contesto: Un’importante azienda italiana nel settore della produzione di mobili affronta la sfida di rispondere rapidamente alle esigenze personalizzate dei clienti, mantenendo al contempo alta l’efficienza della produzione.
Sfida: La dipendenza da software standardizzato per la gestione della produzione limitava la capacità dell’azienda di adattarsi rapidamente ai cambiamenti nelle preferenze dei clienti e di ottimizzare i processi produttivi.
Soluzione adottata: SVILUPPO SOFTWARE SU MISURA
Implementando un sistema di gestione della produzione basato su dati di proprietà, l’azienda ha integrato dati provenienti da diverse fonti, inclusi feedback dei clienti, dati di processo e tendenze di mercato. Questo ha permesso l’uso di algoritmi di analisi avanzata per personalizzare la produzione in base alle richieste specifiche dei clienti e ottimizzare l’allocazione delle risorse.
Innovazioni e Miglioramenti:
- Personalizzazione Dinamica: La capacità di analizzare in tempo reale i dati sui trend di consumo e i feedback ha permesso lo sviluppo di nuove linee di prodotti altamente personalizzate, aumentando la soddisfazione del cliente.
- Efficienza Operativa: L’analisi predittiva dei dati di produzione ha migliorato la pianificazione delle risorse, riducendo i tempi di inattività e i costi operativi.
- Sviluppo di Nuove Funzionalità: Il possesso dei dati ha facilitato l’integrazione di funzionalità avanzate come la manutenzione predittiva delle macchine, ulteriormente ottimizzando la produzione.
In conclusione, affrontare le sfide legate alla gestione dei dati con soluzioni personalizzate ed innovative, non solo migliora l’efficienza operativa, ma apre la strada a nuove funzionalità che condizionano positivamente gli indicatori economici e aprono nuove frontiere di mercato.
Per lab51 Tommaso Dionigi e Irene Ramaiola
