11 Esempi Ispirazionali di Business Intelligence

Se dovessi esaminare manualmente ogni singolo dato raccolto dalla tua azienda, i tuoi occhi si appannerebbero dopo circa un’ora. La business intelligence e la sales intelligence consentono di prendere decisioni presentando dati complessi tramite grafici, diagrammi, dashboard, report e altri materiali di facile lettura.

Ecco perché la business intelligence è così importante:

• Questo tipo di software è come il tuo personale Sherlock Holmes. Analizza migliaia di punti dati per scoprire tendenze dei clienti e aiutarti a comprendere meglio il comportamento dei consumatori. Di conseguenza, gli strumenti di business intelligence permettono di offrire esperienze più personalizzate.
• Con la business intelligence, è possibile identificare i prodotti e i servizi di maggior successo, dandoti la possibilità di destinare più risorse dove necessario.
• I software di BI eliminano la necessità di calcolare manualmente i principali indicatori di business. Basta un colpo d’occhio alla dashboard per sapere esattamente come sta andando la tua azienda.

Detto ciò, la business intelligence ha anche alcuni svantaggi, tra cui alti costi iniziali, dipendenza dalla data governance e suscettibilità ai pregiudizi umani.

Chi usa la business intelligence?

Quasi chiunque può trarre beneficio dall’uso della business intelligence, ma il software di BI è più diffuso in alcuni reparti rispetto ad altri. Ad esempio, i responsabili finanziari utilizzano la business intelligence per monitorare la redditività aziendale. Aiuta inoltre i professionisti della finanza a identificare tendenze preoccupanti nella generazione dei ricavi e nelle spese.

I professionisti del marketing dipendono fortemente dal software di BI, in quanto devono comprendere il comportamento dei clienti e prendere decisioni commerciali di conseguenza. Gli strumenti di BI rendono anche più semplice per i marketer monitorare le metriche chiave in tempo reale, offrendo più opportunità per modificare le campagne in corso d’opera.

I responsabili delle operazioni utilizzano la business intelligence per aumentare l’efficienza. Ad esempio, i report generati dal software di BI possono aiutare chi si occupa di operations a individuare colli di bottiglia nella produzione o problemi logistici. Una volta che un’azienda è a conoscenza di questi problemi, può utilizzare la business intelligence per simulare i potenziali risultati di ognuna delle soluzioni proposte.

I team di vendita utilizzano anch’essi gli strumenti di business intelligence, poiché la BI permette di determinare quanto sia redditizio ciascun cliente, quanto spendono i clienti per ogni transazione e come reagiscono alle promozioni. I responsabili delle vendite traggono vantaggio dall’uso della BI per monitorare le prestazioni del team e verificare se i venditori stanno raggiungendo i loro obiettivi.

Esempi reali di business intelligence in uso

Non sei ancora convinto del valore della business intelligence? Dai un’occhiata a questi casi d’uso:

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1. Coca-Cola massimizza l’efficienza operativa

Nel 2010, Coca-Cola aveva 74 imbottigliatori, ciascuno con diverse modalità di raccolta e distribuzione dei dati. Non era possibile inserire manualmente tutti quei dati in un unico database, rendendo difficile per i dipendenti Coca-Cola creare report di vendita accurati, individuare problemi nella supply chain e determinare il numero di unità da produrre per soddisfare la domanda dei clienti.

Per risolvere questi problemi, l’azienda ha ordinato ai suoi imbottigliatori di smettere di usare i loro sistemi legacy. Coca-Cola ha investito in una solida soluzione di business intelligence, creando una fonte unica di verità sull’attività. Questa decisione ha aumentato significativamente l’efficienza, poiché ha risparmiato 6 settimane di elaborazione manuale ogni anno. L’implementazione del software BI ha inoltre ridotto il rischio di errori umani e ha aiutato Coca-Cola a risparmiare denaro.

2. Starbucks prevede gli acquisti e personalizza le offerte

Starbucks è famosa per avere una clientela quasi devota, con clienti in fila fuori dal locale per prendere un caffè o assaggiare uno dei prodotti da forno dell’azienda. Si può prendere una tazza di caffè praticamente ovunque, quindi perché Starbucks ha così tanti fan entusiasti? Perché utilizza strumenti di business intelligence per prevedere gli acquisti e personalizzare le offerte.

L’azienda si affida a diverse fonti di dati, il che rende estremamente importante disporre di un sistema unificato in grado di produrre report e dashboard dettagliati. Quando Starbucks ha lanciato la sua app mobile, ha iniziato a raccogliere ancora più dati, facilitando l’identificazione delle tendenze e la previsione di comportamenti futuri. La business intelligence permette ai dirigenti Starbucks di comprendere meglio quanto segue:

• Quali negozi sono i più redditizi
• Quali prodotti sono più apprezzati dai clienti
• Quando i clienti tendono a effettuare il maggior numero di acquisti
• Come le festività e altri eventi stagionali influenzano le vendite

Starbucks utilizza queste informazioni per creare un’esperienza personalizzata per ogni cliente che utilizza l’app. Ad esempio, se un cliente di solito acquista una tazza di caffè, potrebbe vedere una promozione su sacchetti di caffè in grani. Questo è un modo semplice per Starbucks di aumentare le proprie vendite.

L’app di Starbucks fornisce anche raccomandazioni sui prodotti in base al meteo. Se fuori fa caldo, l’app potrebbe suggerire un rinfrescante cold brew per aiutare il cliente a rinfrescarsi. Queste raccomandazioni personalizzate hanno dato i loro frutti, con l’azienda che ha riportato un incremento del 7% delle vendite globali comparabili dei negozi nel 2022.

3. Netflix suggerisce cosa guardare dopo

Uno dei motivi per cui Netflix ha così tanto successo è che i suoi dirigenti comprendono l’importanza dell’analisi dei dati. Non si limitano a raccogliere dati senza agire, ma li utilizzano per prendere decisioni aziendali migliori. Di conseguenza, l’azienda ha un alto tasso di fidelizzazione dei clienti rispetto a servizi di streaming simili.

Netflix raccoglie molti punti dati, come quali film guardi, quando li guardi e se finisci un film o interrompi la visione a metà. Utilizza queste informazioni per creare raccomandazioni personalizzate per ogni cliente. Se ami i drammi polizieschi, è molto probabile che la piattaforma ti abbia suggerito di guardare almeno una volta Criminal Minds, How to Get Away with Murder o Good Girls.

Netflix utilizza anche i dati per automatizzare determinati processi. Senza la business intelligence, sarebbe difficile stabilire se una serie debba essere rinnovata o cancellata. Invece di prendere decisioni basate sull’intuito, i dirigenti utilizzano strumenti di business intelligence per stabilire quando una serie è redditizia e quando invece comporta perdite maggiori rispetto ai guadagni. Grazie all’utilizzo della business intelligence fin dall’inizio, Netflix oggi ha una capitalizzazione di mercato superiore a 143 miliardi di dollari.

4. Chipotle crea una visione unificata delle operazioni di ristorazione

Chipotle è famosa per il suo guacamole e per le ciotole di burrito extra-abbondanti, ma l’azienda è anche nota per l’uso efficace dell’analisi aziendale. Con più di 3.000 ristoranti in tutto il mondo, sarebbe un disastro se la sede centrale tentasse di raccogliere dati da una miriade di sistemi legacy. Quando qualcuno avesse terminato l’inserimento manuale dei dati, sarebbero già obsoleti, rendendo impossibile prendere decisioni basate sui dati.

Chipotle ha risolto questo problema implementando un unico sistema di business intelligence. Questa soluzione BI offre accesso a report standardizzati, garantendo che tutti siano allineati quando si prendono decisioni per aprire nuovi ristoranti, creare nuovi piatti o cambiare fornitori. Anche gli utenti business hanno accesso a report standardizzati, risparmiando migliaia di ore ogni anno.

5. Uber implementa il dynamic pricing

Uber si affida fortemente all’analisi dei dati per prendere decisioni aziendali critiche. Un esempio è la pratica del dynamic pricing, che mira a bilanciare l’offerta con la domanda, riducendo i tempi di attesa delle corse e aumentando i ricavi dell’azienda.

Per far funzionare il dynamic pricing, Uber utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i dati relativi a domanda e offerta. Se la domanda aumenta a causa di maltempo o di un evento speciale, l’app attiva la tariffazione dinamica in quell’area. Quando il dynamic pricing è attivo, i clienti possono scegliere di pagare di più per il servizio o aspettare che ci sia meno richiesta. Pertanto, le capacità predittive dell’IA rendono possibile offrire un’esperienza personalizzata.

6. Delta riconosce i frequent flyer di valore

I dati non servono a nulla se restano solo in un data warehouse. È necessario andare oltre i dati grezzi e ricavarne informazioni utili per l’azione. Ed è proprio così che Delta è riuscita a fornire un servizio clienti migliore negli ultimi anni.

Se viaggi spesso, potresti aver notato che gli assistenti di volo Delta a volte ti salutano per nome una volta accomodato sul sedile. Questo perché il sistema di business intelligence self-service della compagnia fornisce informazioni sui clienti di valore. I dirigenti sanno che salutare qualcuno per nome e prendersi cura delle sue esigenze è un ottimo modo per migliorare l’esperienza cliente, aumentando fiducia e fedeltà.

Il sistema di business intelligence di Delta tiene inoltre traccia dei clienti che partecipano al programma Delta SkyMiles, consentendo ai dipendenti di comprendere meglio gli aspetti chiave delle operazioni aziendali. Ad esempio, gli strumenti di BI semplificano il monitoraggio dei KPI e aiutano a stabilire il momento giusto per apportare cambiamenti strategici.

7. REI aumenta le iscrizioni dei soci

REI segue un modello cooperativo, che permette ai clienti di diventare soci in cambio di prezzi speciali per eventi e sconti su attrezzature outdoor di alta qualità. Più tessere vendute significano maggiori entrate per REI, rendendo le iscrizioni un aspetto fondamentale del business.

Secondo uno studio di caso pubblicato da Tableau, REI ha utilizzato la business intelligence, il machine learning e altre tecnologie per migliorare le proprie performance aziendali. L’azienda è passata da Excel a Tableau, offrendo ai dipendenti nuovi strumenti di previsione e una migliore capacità di individuare le tendenze di mercato.

Con il nuovo sistema di business intelligence, REI promuove nuove iscrizioni analizzando i dati sull’acquisizione e fidelizzazione dei soci. I dipendenti monitorano anche il numero di clienti, il valore del cliente nel tempo e il prezzo medio per articolo. Questo consente di ottimizzare i processi aziendali e rispondere meglio alle esigenze dei clienti.

8. New York Shipping Exchange centralizza i dati in tempo reale

New York Shipping Exchange è costantemente alla ricerca di soluzioni per aumentare l’efficienza. Per questo i dirigenti hanno deciso di abbandonare i processi manuali e affidarsi a una piattaforma di BI per scoprire informazioni aziendali fondamentali.

All’inizio, i dipendenti estraevano manualmente i dati da più applicazioni, per poi inserirli in Excel e analizzarli. Non tutti avevano lo stesso livello di accesso, rendendo difficile completare l’importazione nei tempi necessari. Il team di ingegneria era sovraccarico di richieste relative ai big data, sprecando molto tempo che sarebbe potuto essere impiegato in altre attività.

Alla fine, i dirigenti non potevano più ignorare questa inefficienza. La società ha adottato un sistema di BI, che consente di raccogliere grandi volumi di dati aziendali in un unico luogo. Ora la BI aiuta New York Shipping Exchange a utilizzare i dati in modo più efficace.

9. Reddit elimina un collo di bottiglia dei dati

Reddit riceve centinaia di milioni di visitatori ogni mese. Monitorarli manualmente sarebbe impossibile, quindi l’azienda utilizza una varietà di strumenti di business intelligence e analisi dei dati per aumentare l’efficienza. Prima dell’implementazione dell’attuale sistema di BI, i dipendenti perdevano molto tempo a gestire richieste sui dati e a interpretare tutti i dati raccolti dal sito.

I responsabili aziendali hanno risolto il problema adottando Chartio, uno strumento di BI che consente di analizzare rapidamente grandi quantità di dati e identificare le tendenze attuali. Ad esempio, Chartio permette a Reddit di capire quali prodotti stanno ricevendo particolare attenzione dagli utenti, facilitando la generazione di ricavi pubblicitari.

10. Expedia aumenta la soddisfazione dei clienti

La soddisfazione dei clienti è uno degli elementi chiave per il successo aziendale, motivo per cui Expedia ha scelto di abbandonare i processi manuali e implementare un solido sistema di business intelligence. In origine, i dipendenti impiegavano tanto tempo per raccogliere i dati da non averne più per analizzarli, lasciando Expedia incapace di comprendere appieno le esigenze dei clienti.

Ora che l’azienda utilizza la BI, i dipendenti hanno accesso a KPI e obiettivi essenziali, potendo monitorare le performance in tempo reale. Dashboard, report e altri strumenti permettono inoltre di creare offerte personalizzate, aumentando la soddisfazione dei clienti e aiutando Expedia a costruire rapporti di fedeltà.

11. American Express sviluppa nuovi prodotti

Sviluppare nuovi prodotti consente ad American Express di attrarre nuovi clienti, aumentare i ricavi e offrire agli investitori un rendimento migliore sui loro fondi. Quando l’azienda si affidava a processi manuali, non disponeva di molte informazioni su quali prodotti desiderassero i clienti. Ora che American Express utilizza la business intelligence, tuttavia, i dipendenti possono sfruttare la vasta quantità di dati a loro disposizione per prendere decisioni migliori.

Di conseguenza, l’azienda dispone oggi di un ampio portafoglio di prodotti, dalla tradizionale carta di addebito alle carte garantite per i clienti che necessitano di aiuto per costruire il proprio profilo creditizio. La business intelligence facilita l’identificazione delle tendenze attuali, offre una visione approfondita delle esigenze dei clienti e permette di sviluppare prodotti che hanno una maggiore probabilità di essere ben accolti.

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