Perché un Osservatorio sull’Omnicanalità? È la prima domanda che si è posta Marta Valsecchi, Direttore dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience della School of Management del Politecnico di Milano, che, presentandone i risultati, ha dichiarato: “Le aziende stanno iniziando a cogliere l’importanza di aprire nuovi canali di contatto con i propri clienti, ma si tratta di iniziative che vanno ad aggiungersi una all’altra. L’approccio più corretto oggi, e in questo senso il sistema dell’offerta di prodotti e soluzioni tecnologiche in quest’ambito deve essere protagonista, è mettere il proprio interlocutore di business al centro e permettergli di passare da un touch point all’altro a suo piacimento. È arrivato il momento in cui l’azienda, proprio per assicurare un’esperienza fluida tra i canali di contatto, deve abbattere i silos interni e condividere i dati”. Marta Valsecchi Direttore dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience della School of Management del Politecnico di Milano
I tre pilastri su cui fondare un modello omnicanale

Raccogliere tutti i dati presenti in azienda (provenienti dall’ERP, dal CRM da tutti i sistemi IT) e unirli a quelli che arrivano dai negozi (dai sistemi di cassa per esempio), dalle mobile app, dai partner di filiera: insomma, mettere a fattor comune tutte le possibili informazioni strutturate o destrutturate e farle dialogare tra loro è il primo, fondamentale, aspetto su cui si deve basare un approccio omnicanale.
Il passaggio successivo è fare big data analysis, ossia ripulire e rendere utili i dati al fine di avere una vista unica sul cliente.
A questo punto, è importante ottimizzare l’execution, cioè massimizzare l’efficacia di ogni interazione con il cliente. Annasara Bonandrini Enterprise Marketing Manager Emea, Adobe Systems Italia
Fabio Maglioni Country Manager di Splio
Federico Rocco Ceo di Kettydo+
La maturità delle strategie omnichannel delle aziende italiane

Nella survey è emerso che le aziende più evolute, ossia quelle che si sono impegnate nell’integrazione dei dati e dei canali, sono solo il 10% del totale di quelle interpellate. All’estremo opposto, ossia guardando quelle che risultano poco o quasi per nulla attive in una strategia multicanale, la percentuale sale al 48%. In tal caso, è interessante notare che le aziende sono in grado di avere una vista unica sul cliente, mediamente, solo sulla base di due tipologie di dati (solitamente anagrafica e di contatto) quindi si tratta di una vista abbastanza riduttiva…
A metà tra le due precedenti posizioni (denominate Strategist e Starter) ci sono i Data first (solo l’8% del campione) che hanno lavorato sulla lettura integrata delle informazioni (fino a 6 tipologie diverse) ma sono lontane dall’aver integrato i touchpoint e, poi, i Quick Winner (il 34%) che hanno scarsa capacità di integrazione dei dati ma, invece, hanno lavorato sui canali.
Nicola Spiller Direttore dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience
Andrea Bombardieri Partner di Alpenite
Davide Zibetti Managing Director Accenture Interactive
Gianfranco Vallana Responsabile strategie di comunicazione e marketing Stay Human Group
Quali tecnologie per l’omnicanalità?

“L’importante è iniziare a lavorare, senza pensare a grandissimi investimenti” è il suggerimento di Davide Meneghello, Italy Channel Manager di Thron, fornitore di soluzioni SaaS tese a rendere più efficace la relazione tra brand e persone. Davide Meneghello Italy Channel Manager di Thron
Le tecnologie a supporto dell’omnicanalità sono tantissime e quindi offrono diverse opportunità di azione. Vediamone alcune osservando che cosa è utilizzato nelle aziende coinvolte nell’indagine. A oggi (solo) il 47% delle aziende dichiara di disporre di un CRM unico per tutti i dati sull’anagrafica clienti, anche relativi a più prodotti/brand/canali, mentre il 36% ha intenzione di implementarlo.
Il 21% utilizza un Data Hub, che ha proprio la funzione di integrare e armonizzare i dati provenienti da più fonti e di diversa natura. Mentre il 17% delle aziende ha adottato un Data Lake, ossia un repository di grandi moli di dati non strutturati.
La fase di generazione di insight si deve invece avvalere di strumenti di Analytics evoluti e solo il 21% del campione analizzato li utilizza, mentre si è invece rilevato che il 38% si è dotato di soluzioni di Marketing Automation.
Completano la carrellata delle tecnologie, quelle utili alla creazione e gestione dei contenuti: si tratta di soluzioni quali Creative management platform, Dynamic content management system, così come le piattaforme che consentono il tagging e l’organizzazione di vari contenuti (soluzioni di Digital asset management). Sono strumenti molto utili per gestire grandi quantità di materiali, ma che sono ancora poco diffusi.