Appunti completi Sistemi Informativi

Consumer Analytics

Customer analytics, with its data-mining capabilities, will discover correlations, isolate patterns and track trends among volumes of customers, serving up the kind of information that will allow your business to tailor the customer experience for improved engagement, incremental business and better profits.

Obiettivi delle Analytics nel CRM

• Approfondire la conoscenza del cliente e dei suoi comportamenti d'acquisto
• Valutare l'efficienza e l'efficacia della organizzazione commerciale e di marketing
• Supporto alle decisioni strategiche e operative
• Modelli predittivi e di forecasting
• Benchmarking

Perché tanti fallimenti nei progetti CRM?

• Troppa enfasi sulla tecnologia e non sulla business strategy
• Trascurare gli aspetti organizzativi e di gestione del cambiamento
• Limitato coinvolgimento degli utenti.
• Gli utenti non colgono i benefici dell'utilizzo
• Non ci sono chiari indicatori per

• Debole project management
• Scarso commitment degli stakeholders

• Pubblicizzare prodotti e offerte (su Twitter e Fb) su Facebook ha molti più follower che su Twitter
• Promuovere eventi (su Twitter e Fb)
• Supporto clienti (quasi tutte le domande ed osservazioni su fb riceve una tempestiva risposta da Nutella)
• Attenzione dell'azienda alle richieste specifiche di ciascun cliente. Servizio di comunicazione, 24 ore su 24.
• Sondaggi (tramite twitter,

attenzione verso le preferenze dei consumatori)

• Dialogo con i clienti (spiegazione delle scelte intraprese dall'azienda, raccogliere consigli per sviluppo prodotti)
• Dialogo con i dipendenti (attenzione dell'azienda verso dipendenti & family, affetto reciproco)
• Prosumer (l'azienda invita i consumatori a diventare artefice del proprio prodotto rapporto one-to-one)

Differenze nella comunicazione

• I 2 social abbiano stesse finalità, ma c'è più comunicazione in facebook: per ogni post ci sono centinaia di commenti/likes mentre in twitter la comunicazione è soprattutto unidirezionale (da azienda ai follower);
• La pubblicità appare come aspetto molto rilevante per entrambi i social, ma per Twitter risulta fondamentale.

Funzionalità

• Realizzazione di prodotti personalizzati
• Raccolta di eventuali suggerimenti da parte dei clienti
• Risoluzione delle problematiche

individuali

• Promozione di eventi e prodotti
• Fidelizzazione dei clienti (molti commenti sottolineano la lealtà dei consumatori)

Criticità

• Si potrebbe ampliare la gamma di sondaggi sottoposti ai clienti, in modo tale che essi possano contribuire direttamente alla scelta di nuovi prodotti da proporre o alla modifica di quelli già esistenti;
• Si potrebbe introdurre una sezione dedicata alla raccolta di dati riguardanti la soddisfazione della clientela.

SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI

L'analisi prende in considerazione l'azienda suddivisa in due sistemi con esigenze informative diverse:

Sistema direzionale:

• Definizione degli obiettivi
• Controllo dei risultati ottenuti
• Definizione delle azioni correttive

Sistema operativo:

Attività esecutive

SISTEMA DIREZIONALE

• È il punto di vista dell'analisi
• La sua capacità di elaborare informazioni e prendere decisioni complesse è fondamentale
• Ha due finalità:
• Feedback

Supporto alle decisioni

• Si poggia sui Sistemi Informativi Direzionali in grado di operare con informazioni:
• Aggregate;
• Multidimensionali;
• Poco strutturate

Granularità delle informazioni dipende da tipologia di decisione per cui vengono utilizzate.

Massimo livello di granularità = massima elementarietà. Livello di aggregazione del dato per ottenere diversi livelli di informazione.

Dato strutturato, semi strutturato e non strutturato: linguaggio naturale non strutturato, è strutturato se può essere raccolto in una tabella perché abbiamo predefinito la sua struttura. Dato strutturato = predefinito.

Descrizione di un dato creo metadato. Dato semi strutturato = questionario con domande aperte (definisco il campo in cui c'è una determinata variabile, ma può essere scritto in tanti modi)

PROPRIETÀ DELL'INFORMAZIONE DIREZIONALE

Modello di Anthony

Suddivide in modo gerarchico il sistema direzionale

1. Pianificazione strategica: obiettivi globali dell'azienda
2. Controllo direzionale: obiettivi economici
3. Controllo operativo: obiettivi delle attività esecutive

Ogni livello tratta tipologie di informazioni differenti

Profilo informativo dei livelli decisionali

Livello di Pianificazione strategica

Le informazioni utilizzate sono:

• Molto diversificate
• Poco strutturate
• Poco ripetitive
• Difficili da inserire in un DB

A questo livello la componente umana (intelligence) è fondamentale

Esistono comunque sistemi informativi di controllo strategico in grado di monitorare:

• le prestazioni di rilevanza strategica dell'azienda e della concorrenza
• Evoluzione dei progetti ed

Decisioni che valutano il risultato delle decisioni operative e ne variano le regole

Griglia di Scott-Morton

Prendono spunto dalla suddivisione delle tipologie decisionali di Simon e le semplificano in tre classi:

• Decisioni strutturate
• Decisioni semistrutturate (introdotta da Scott-Morton)
• Decisioni non strutturate

Incrociano le tre tipologie decisionali con i 3 livelli della piramide di Anthony

Decisioni strutturate

Sono note:

• Le variabili da considerare
• Le alternative di scelta
• I criteri di decisione (esiste un algoritmo)

Le soluzioni informatiche:

• si inseriscono prevalentemente all'interno del livello di Controllo operativo
• Non sono convenienti all'interno del livello di pianificazione strategica (le info sono poco ripetitive)

Decisioni semi-strutturate

Sono note le variabili da considerare e diversi procedimenti di elaborazione

Non è

noto il metodo di scelta tra le alternative• Le soluzioni informatiche prevedono la presenza di Decision Support System (DSS)Decisioni non strutturate• Non sono note né le variabili decisionali, né algoritmi di decisione• Non si prestano a soluzioni informatiche considerata la forte valenza della componente umana nella decisione

DECISION SUPPORT SYSTEM – DSS

Due fattori di cambiamento

1. Decision maker devono affrontare nuovi scenari sempre più competitivi in cui le informazioni vengonocollezionate, processate e distribuite a quasi-real time, senza limiti geografici in tutta l'organizzazione;
2. Internet, l'uso massivo dei dati e le tecniche di intelligenza artificiale evoluta permettono oggi di creare sistemiche aiutino il decisore nel processo decisionale;

L'idea è che l'uomo possa beneficiare di queste nuove tecnologie e metodologie per prendere decisioni più "efficaci"

Decision Support System

gestirli• Decision making for reducing biases: ridurre la faziosità dei decisori attraverso un processo strutturato, trasparente e attendibile

Caratteristiche DSS• Facilitazione. Deve facilitare e supportare, ancor prima che automatizzare, il decision making• Ripetibile. Deve permettere di iterare il decision process più volte su ad-hoc decision support task• Efficace. Deve migliorare l’efficacia di uno specifico decision making task, in termini di accuratezza, timeliness, e qualità globale

Lo sviluppo di DSS è un tema multidisciplinare che attinge da diverse aree:– Database research,– Artificial intelligence,– Human-computer interaction,– Simulation methods,– Software engineering, and– Telecommunications.

TIPI DI DSSPower (2002) identifica 5 tip