Conoscere Salesforce Data 360

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Descrivere Salesforce Data 360 e il suo funzionamento.
  
• Spiegare in che modo Data 360 aiuta i team a comprendere i clienti.
  
• Citare alcuni esempi di casi d’uso per Data 360.
  

Che cos'è Data 360?

Al giorno d’oggi le aziende raccolgono una quantità di dati sui loro clienti senza precedenti. Ma questi dati sono raccolti in sili e si rischia così di produrre migliaia di versioni di ciascun cliente e delle sue interazioni con il brand. Molte aziende hanno tentato di risolvere il problema investendo in un data warehouse, un data lake o un data lakehouse. Un’organizzazione può sostenere che tutti i propri dati risiedono in Snowflake, AWS o Databricks. Ma non esistono data warehouse, data lake o data lakehouse uguali tra loro; di conseguenza, anche la struttura dei dati e la loro capacità di connettersi all’esperienza dei clienti sono diverse.

Data 360 mette tutti i dati al servizio dei tuoi clienti. È profondamente integrato in Salesforce Platform, il che significa che ora qualsiasi data lake o data warehouse esterno può eseguire azioni o flussi di lavoro all’interno del CRM. Data 360 non si limita a riunire insieme i dati, ma raccoglie intere organizzazioni attorno ai clienti per migliorare le esperienze e favorire la crescita.

Data 360 è basato sul livello fondamentale dei metadati di Salesforce, che fornisce un linguaggio comune che integra tutte le app e i servizi di piattaforma low-code di Salesforce, tra cui Agentforce, Flow per l’automazione, Lightning per l’interfaccia utente e Apex per la radicale personalizzazione pro-code.

Scoprire e attivare i dati

Sin da quando i primi algoritmi hanno iniziato ad organizzare i nostri feed proponendoci contenuti consigliati, le aziende hanno capito che i dati avrebbero determinato il successo nel mercato moderno. Ma con così tante informazioni disponibili online, per molti oggi la sfida è eliminare il rumore di fondo per individuare le tendenze e gli approfondimenti che contano davvero.

La soluzione è Data 360. Questa piattaforma si evolve dinamicamente man mano che raccoglie nuovi dati sui clienti, individua tendenze e approfondimenti in tempo reale e crea opportunità su cui è possibile agire. Data 360 colma il divario tra conoscenza e azione.

Come funziona Data 360

Northern Trail Outfitters (NTO) è un’azienda che produce abbigliamento per attività all’aria aperta. Rachel Rodriguez è una cliente di NTO. I dati di NTO sono sparsi in modo disordinato in diversi sistemi. Quando Rachel interagisce con ciascuno di questi sistemi, NTO non riesce a riconoscerla come la stessa persona.

• Sito web di e-commerce: un utente anonimo con un indirizzo email “rachel.runs@example.com” ha aggiunto al carrello un paio di scarpe da trail running, ma non ha completato l’acquisto.
  
• Vendita al dettaglio in negozio: Rachel Rodriguez ha acquistato dei calzini da corsa.
  
• Assistenza clienti: R. Rodriguez ha chiesto informazioni all’assistenza clienti tramite SMS in merito a un ritardo nella consegna di un ordine di pantaloni da corsa.
  
• Archiviazione esterna dei dati (Snowflake, Databricks, AWS): NTO archivia i dati dei fornitori, come quelli relativi alle materie prime, in un sistema esterno. Il tessuto utilizzato per i pantaloni di Rachel, la cui consegna è stata ritardata, è stato interessato da un ritardo nella supply chain.
  

NTO associa queste interazioni a persone diverse, con profili utente distinti nel proprio sistema. Dato che NTO non sa che si tratta sempre di Rachel, le sue interazioni con lei risultano sconnesse. Gli esperti di marketing inviano a Rachel un’email in cui le offrono uno sconto sui calzini che ha già acquistato, ignorando però le scarpe che lei vorrebbe davvero. L’addetto al servizio clienti non riesce a spiegarle perché la consegna dei suoi pantaloni sia in ritardo. Rachel è confusa e frustrata.

Pia Larson, Enterprise Architect di NTO, intende utilizzare Data 360 per migliorare il modo in cui NTO integra i propri dati e comprende i propri clienti.

Innanzitutto, Pia connette tra loro i dati provenienti da tutti i diversi sistemi di NTO e li porta all’interno di Data 360. Questo processo è denominato “importazione”.

Pia fa in modo che i diversi profili di Rachel corrispondano a un unico profilo attraverso le informazioni che provengono da ciascun punto di contatto, come indirizzi email, numeri di telefono e nome. Questo processo è conosciuto come “risoluzione dell’identità”.

Successivamente, Pia calcola alcuni approfondimenti su Rachel, come la sua spesa cumulativa e il suo sport preferito. Questo fornisce una guida ai team di NTO per comprendere meglio Rachel. Ad esempio, Pia scopre che l’80% degli acquisti di Rachel riguarda abbigliamento da corsa ad alte prestazioni, quindi può creare un sottogruppo di clienti (chiamato “segmento”) dedicato ai runner più appassionati e includervi Rachel.

Ora ogni reparto di NTO dispone di una panoramica completa di Rachel che consente di interagire con lei in modo efficace. L’addetto all’assistenza di NTO può spiegarle perché i suoi pantaloni sono in ritardo. Gli esperti di marketing di NTO possono inviarle via email un coupon per le scarpe presenti nel suo carrello abbandonato. In futuro, NTO potrà anche rivolgere a Rachel campagne destinate ai runner più appassionati. NTO dispone di una panoramica completa di Rachel e Rachel è una cliente soddisfatta.

Esperienza del cliente in tutto Salesforce

Una volta connessi i dati, sarà possibile utilizzarli per ricavarne ogni tipo di approfondimento e per supportare le funzioni operative in tutti i settori della tua azienda. Con Data 360 tutti i team possono creare esperienze significative.

Data 360 si integra con le strategie e i flussi di lavoro su cui fai affidamento e li potenzia grazie agli approfondimenti ricavati da tutte le tue fonti di dati. Nella prossima unità, scoprirai i casi d’uso per Data 360 in Salesforce.

Risorse

• Salesforce: Data 360
• Guida di Salesforce: Informazioni su Salesforce Data 360