Nel mercato delle calzature online che macina miliardi di euro di fatturato ci sono un francese e un tedesco… In questa storia, l’italiano purtroppo manca. Solo cinque anni fa, in pochi avrebbero scommesso su una azienda che pensava di vendere scarpe via Internet, in pochi avrebbero pensato che i consumatori potessero comprare scarpe online, senza poterle provare. Ora sono realtà che ci hanno creduto e che fatturano centinaia di milioni di euro senza avere un solo negozio. Il made in Italy ha una brand awareness molto forte nel mondo, ma continua a perdere occasioni, per mancanza di visione e di innovazione. In tutti i settori, anche brick and mortar, la digital transformation è una grande opportunità; certo, non è sempre indolore e richiede uno sforzo culturale e di innovazione ma è alla base del futuro delle nostre aziende. Questo cambiamento richiede sempre più uno sforzo di comprensione e collaborazione tra le funzioni IT e il business. Queste due aree sono oramai strettamente legate tra di loro.
Lasciare la scelta degli strumenti al solo appannaggio della divisione IT di un’azienda può portare a implementazioni che poi non vengono usate dal business; nello stesso tempo, il business da solo può portare a scelte che poi mostrano problemi di sicurezza, scalabilità, implementazione. Le scelte diventano ancora più difficili quando si tratta di argomenti “di frontiera”, dove c’è ancora poca capacità di committenza e altrettanta poca capacità di offerta.
Questo è sicuramente il caso dei “big data”. È tanto che se ne parla ma l’esperienza diretta con molti clienti e molti vendor mi ha convinto che si tratta ancora molto più di chiacchiere che di sistemi che realmente funzionano, mettendo d’accordo le diverse funzioni in azienda.
Il tema della Big Data Analysis è ancora relativamente nuovo: mentre per le altre tecnologie più classiche c’è una competenza già diffusa, e dunque esperienze che possono essere confrontate e valutate dai decision maker, sui big data c’è ancora molto rumore ma ancora poca chiarezza. Si comincia a capirne l’importanza, ma in pochi hanno le competenze per analizzarli a fondo e sfruttarli per elaborare strategie di marketing efficaci. Tutto questo si traduce nell’operare una scelta tra il “make or buy” di software per l’analisi dei big data. L’esperienza di ContactLab è duplice da questo punto di vista. L’abbiamo fatta (e la stiamo facendo) sia come clienti di tecnologie per l’analisi sia internamente, integrando i software di analisi nella nostra piattaforma per includerli nella nostra offerta. ContactLab è nata sviluppando in casa tutto il suo stack tecnologico. Serviamo oltre mille clienti con l’invio di oltre 80 milioni di email oltre a sms e push notification al giorno. I dati che i nostri clienti ricavano dalla piattaforma e dai risultati delle spedizioni servono a fare profilazione behavioral based dei consumatori finali e, in forza di ciò, ci consentono di guidare il cliente nell’elaborazione di un piano editoriale pertinente e diversificato a seconda di specifici comportamenti. Il passaggio da una vista “channel-centric” a una “customer-centric” ha comportato la necessità di lavorare in tempo reale su moli e tipologie di dati che necessitavano un approccio NOSQL e strumenti di analisi molto efficenti. È stato necessario quindi un aggiornamento dell’infrastruttura di base e di tutto il back end applicativo per garantire un livello adeguato di scalabilità, espandibilità e sicurezza. Questo ha portato, come si diceva all’inizio, a un bivio nella scelta del metodo, se sviluppare internamente una soluzione avanzata di business analytics o affidarsi a un software provider. Data la centralità di questa tecnologia per noi, abbiamo deciso di non affidarci a un solo vendor ma a differenti stack tecnologici, implementando tecnologie open e proprietarie in una logica di acquisizione di know-how. In veste di clienti non è facile essere dei buoni committenti perché le idee di che cosa realmente si vuole non sono sempre chiarissime. I merchant sono spesso un po’ troppo sales, soluzioni che luccicano ce ne sono molte ma non è detto che il percorso di implementazione sia realmente snello, anzi talvolta è proprio il contrario.
Le software e partner selection diventano un punto decisamente critico, più che in altri contesti IT ove c’è maggiore storia e reputazione. Può diventare quindi importante e utile che i software vendor creino una prototipazione snella che permetta al cliente – senza grandi investimenti – di chiarirsi bene le idee di che cosa realmente si vuole o si necessita prima di cimentarsi nell’implementazione del sistema di produzione.
Massimo Fubini, Founder & CEO di ContactLab
