Il mercato italiano dei big data è cresciuto del 7,7% nel 2020 raggiungendo il valore di 2,4 miliardi di euro. E si stima che nel 2022 l’attrattività degli investimenti aziendali farà raggiungere un volume di spesa che si avvicina ai 3 miliardi.
Emerge dal rapporto dell’Istituto per la Competitività dal titolo “Industry 4.0, Big Data e consumatori” – in collaborazione con il Movimento Difesa del Cittadino – secondo cui l’utilizzo dei big data e del machine learning migliora l’efficienza e la personalizzazione dei servizi. E può incrementare il livello di soddisfazione dei consumatori nel rapporto con le aziende. L’analisi è stato curata 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. Presenti al dibattito di presentazione Antonio Longo coordinatore nazionale del Movimento Difesa Cittadini e il presidente nazionale Francesco Luongo.
L’impatto su Tlc, energia e banche
Nello specifico, l’analisi mostra, 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.
Best practice Unicredit, Tim ed Enel
Tre le strategie che, almeno per il momento, possono essere vincenti: quelle di UniCredit, Tim e Enel.
Unicredit 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.
