La business intelligence (BI) può essere un valore aggiunto per quasi tutti i processi aziendali, offrendo una visione completa e consentendo ai team di analizzare meglio i dati, per individuare fattori di efficienza e prendere decisioni migliori nell'attività quotidiana.
Oggi la trasformazione digitale è tra le principali iniziative strategiche e gli strumenti della business intelligence si sono evoluti per aiutare le aziende a trarre il massimo dai loro investimenti nei dati. La conseguenza è la diffusione delle moderne piattaforme di business intelligence che supportano accesso ai dati, interattività, analisi, scoperta, condivisione e governance. Esistono ottimi libri sulla business intelligence, dove si possono trovare descrizioni dettagliate delle applicazioni pratiche; nel frattempo questo articolo illustra come alcune importanti aziende valorizzano le moderne piattaforme di business intelligence.
Ecco 5 esempi reali di piattaforme di business intelligence in azione.
1. HelloFresh: reporting di marketing digitale centralizzati per aumentare le conversioni
Azienda: HelloFresh
Problema: I report di marketing digitale richiedevano molto tempo e molto lavoro manuale, risultando piuttosto inefficienti.
Soluzione: Alla HelloFresh, azienda culinaria, una soluzione di business intelligence centralizzata ha consentito al team responsabile delle analisi di marketing di risparmiare 10-20 ore lavorative al giorno, automatizzando i processi di elaborazione dei report. Ha inoltre offerto all'intero team di marketing la possibilità di creare campagne di marketing digitale mirate e orientate a livello regionale.
Elaborando le analisi aggregate del comportamento dei clienti, HelloFresh ha nominato tre responsabili degli acquisti incaricati di seguire queste attività. La possibilità di vedere e monitorare i dati in tempo reale consente di reagire meglio ai comportamenti dei clienti e di ottimizzare le campagne di marketing. L'azienda ha così aumentato le conversioni e rafforzato la fidelizzazione dei clienti.
Altri testi: Leggi altri esempi di come i responsabili del marketing sfruttano la business intelligence.
2. REI ha aumentato i tassi di partecipazione alla propria cooperativa di vendita al dettaglio
Azienda: REI
Problema: Difficoltà nel monitoraggio dei parametri di partecipazione, con 90 terabyte di dati.
Soluzione: In questo esempio REI, una cooperativa di vendita al dettaglio di prodotti per la vita all'aria aperta, utilizza una piattaforma di business intelligence per analizzare la partecipazione. I soci della cooperativa contribuiscono al bilancio di REI per oltre il 90% degli acquisti, quindi è fondamentale tenere sotto controllo determinati parametri come il tasso di acquisizione, la retention e la riattivazione. Tutte queste informazioni occupano oltre 90 terabyte di dati. Grazie all'analisi di questi dati, i team operativi possono stabilire se investire di più nella vendita al dettaglio o nelle esperienze digitali per gli iscritti.
Si migliora così la soddisfazione del cliente e si associa il marchio a sensazioni positive.
"Nel 2017 c'è stata un'inversione di rotta, con l'acquisizione di nuovi soci", ha osservato Clinton Fowler, Director of Customer and Advanced Analytics di REI.
Il team utilizza la piattaforma di BI anche per analizzare la segmentazione della clientela, favorendo le decisioni in ambiti come i metodi di spedizione, la gestione dei soci e l'assortimento delle categorie di prodotto.
Altri testi: Approfondisci le 5 tendenze principali dell'analisi nel commercio al dettaglio.
3. Coca-Cola Bottling Company ha massimizzato l'efficienza operativa
Azienda: Coca-Cola Bottling Company (CCBC), principale partner indipendente di Coca Cola per l'imbottigliamento
Problema: I processi di reporting manuale impedivano l'accesso in tempo reale ai dati commerciali e operativi.
Soluzione: Il team di business intelligence di Coca-Cola gestisce i report di tutte le operazioni di vendita e consegna in azienda. Grazie alla piattaforma di BI, il team ha automatizzato i processi di reporting manuale, risparmiando oltre 260 ore all'anno: più di sei settimane lavorative di 40 ore.
L'automazione del reporting e altre integrazioni dei sistemi aziendali riportano i dati di customer relationship management (CRM) sotto il controllo dei team commerciali sul campo, con dashboard mobili che offrono informazioni tempestive e concrete, garantendo un notevole vantaggio competitivo.
L'implementazione self-service della BI favorisce collaborazioni più efficaci tra il reparto informatico e gli utenti aziendali, offrendo ai partecipanti la migliore esperienza possibile. Gli analisti e il personale informatico possono concentrarsi su una strategia generale e su innovazioni a lungo termine, come la governance dei dati aziendali, anziché dedicarsi ad attività manuali di ricerca e reporting.
Altri testi: Leggi questo whitepaper su come intraprendere il viaggio verso l'analisi degli operatori di vendita.
4. Chipotle ha creato una visione unificata delle attività di ristorazione
Azienda: Chipotle
Problema: La presenza di diverse origini di dati impediva ai team di avere una visione unificata dei ristoranti.
Soluzione: Chipotle Mexican Grill è una catena di ristorazione americana presente in tutto il mondo con oltre 2.400 ristoranti. Chipotle ha sostituito la sua soluzione di BI tradizionale con una moderna piattaforma BI self-service. In questo modo ha creato una visione centralizzata delle attività, al fine di monitorare l'efficacia operativa dei ristoranti a livello nazionale.
Offrendo al personale un migliore accesso ai dati, la velocità di consegna dei report sui progetti strategici è triplicata, passando da trimestrale a mensile e consentendo di risparmiare migliaia di ore. "È proprio quello di cui avevamo bisogno per portare al livello successivo tutti parametri e la loro interpretazione", spiega Zach Sippl, Director of Business Intelligence.
Altri testi: Consulta il whitepaper sull'approccio moderno alla business intelligence.
5. Des Moines Public Schools individua e aiuta gli studenti a rischio
Organizzazione: Des Moines Public Schools
Problema: Elaborando manualmente i report in Excel, gli amministratori non potevano accedere a dati aggiornati, ad esempio sulle presenze, quindi non riuscivano a intervenire in modo tempestivo.
Soluzione: Des Moines Public Schools (DMPS) ricorre alle analisi avanzate per migliorare i tassi di intervento nella lotta all'abbandono scolastico e per comprendere meglio gli effetti dei metodi di insegnamento sui risultati degli studenti.
Il team di ricerca e gestione dei dati di DMPS ha adottato un modello di regressione lineare multiplo, chiamato "coefficiente di abbandono", per analizzare gli indicatori relativi agli studenti e prevedere quali di loro potrebbero essere a rischio di abbandono scolastico. Il modello è stato applicato utilizzando una piattaforma di business intelligence. Grazie alla visualizzazione dei dati, il personale ha potuto facilmente individuare i singoli studenti a rischio e dedicare loro l'attenzione necessaria.
Le dashboard preparate dal team di ricerca e gestione dei dati hanno offerto analisi in tempo reale a 7.000 insegnanti e membri del personale delle DMPS, aiutandoli a reagire e intervenire tempestivamente, aumentando notevolmente l'efficacia degli interventi. Per le analisi in tempo reale si è fatto riferimento anche a cinque anni di dati storici, quindi il personale ha avuto l'opportunità di analizzare immediatamente i dati storici per confermare le informazioni relative agli studenti attuali.
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