Una evoluzione continua e dinamica che, da circa un anno, vede nell’approccio data-driven il fulcro di un percorso di trasformazione digitale. Quello intrapreso dal Gruppo 24 Ore è un tragitto di innovazione che prevede diverse tappe importanti, dalla customer view unica fino all’utilizzo degli Advanced Analytics e del Machine Learning, passando per una strategia di omnicanalità.

Abbiamo rivolto alcune domande a Carlo Sigona, Chief Data Officer del Gruppo, per capire quali sono le leve sulle quali si sta compiendo questo viaggio di trasformazione.

Qual è l’approccio data-driven, la “relazione” che una realtà come Il Sole 24 Ore e il Gruppo ha con i dati?

Nell’ultimo anno è cresciuta la consapevolezza all’interno del nostro Gruppo dell’importanza del dato e di ciò che può realmente generare in termini di valore per l’azienda.

La nostra è una struttura piuttosto articolata, con differenti linee di business. Le principali sono l’area Media & Business che comprende la parte Digital & Publishing (quotidiano, magazine, libri) ma anche la radio, agenzia di stampa e pubblicità, 24ORE Eventi, cui si affiancano l’organizzazione 24 ORE Professionale, quella Education, dedicata alla formazione.

Sono tutte divisioni molto specifiche che hanno esigenze eterogenee, anche dal punto di vista di utilizzo dei dati, e che si muovono a velocità differenti. Tuttavia, hanno un unico denominatore che consente di spingere l’acceleratore sul percorso di trasformazione digitale in ottica data-driven: rivedere i silos e muoversi insieme verso una customer view unica, un sistema omnicanale efficace e soddisfacente dal punto di vista della user experience, e capace di dialogare in maniera specifica con ciascuno tipo di cliente, nonché un utilizzo più esteso dei sistemi di analisi dei dati e accesso alle informazioni che ne derivano.

Quali sono i passaggi necessari per arrivare all’obiettivo della customer view unica?

Partiamo dalla comprensione corretta della nostra base clienti. Abbiamo due macro-tipologie di utenti/clienti: coloro che navigano in modo anonimo sui nostri asset digitali (che vorremmo tracciare e “convertire”); i clienti che riusciamo a tracciare perché riconoscibili all’interno dei nostri sistemi (banalmente perché si registrano e accedono agli asset usando le loro credenziali).

All’interno della macro-categoria dei clienti tracciati, sussistono tantissime variabili perché la pluralità di prodotti e servizi offerti originano altrettanta pluralità di utenti/clienti, spesso tracciati su sistemi differenti non collegati tra loro. Da qui nasce l’esigenza di unificare i dati, con un certosino lavoro di verifica della qualità, dell’integrità, della coerenza dei dati stessi (senza dimenticare la loro massima protezione), per prepararli ad essere disponibili all’interno di una Customer Data Platform. Quest’ultima rappresenterà, di fatto, il cuore pulsante dove confluiranno i dati e da dove partiranno le informazioni necessarie al business.

Il percorso di trasformazione non è affatto banale, richiede naturalmente una precisa attenzione al change management e agli aspetti organizzativi. Prima ancora di una trasformazione tecnologica questa è una evoluzione organizzativa che ha a che fare con processi e persone. La tecnologia diventa l’elemento abilitante di questa trasformazione.

Se la Customer Data Platform rappresenta le fondamenta, cosa ci sarà all’interno della “casa” che poggerà su queste fondamenta?

Sopra ci saranno i prodotti e i servizi di tutte le business unit, i differenti touchpoint con i quali gli utenti e i clienti entrano in contatto con noi e accedono agli asset del Gruppo, ci saranno i prodotti e i servizi per i nostri clienti interni, i colleghi che necessitano di accedere ai dati e, soprattutto, alle informazioni che derivano dalla loro analisi. Il tutto orchestrato in modo uniforme.

Sul fronte degli Analytics e del loro accesso a una base utenti sempre più ampia ci stiamo già muovendo, con una visione che mira alla democratizzazione dei dati e una strategia che guarda alla Self-Business Intelligence.

Vogliamo offrire a un pubblico di utenti interni sempre più ampio la possibilità di interrogare i dati in autonomia e realizzare i propri report. Abiliteremo inizialmente circa una ventina di utenti, responsabili delle varie linee di prodotto o servizio, con l’obiettivo di estendere la “popolazione attiva” sugli Analytics nel corso dei prossimi anni.

Ci sono poi altri ambiti sui quali stiamo indirizzando l’utilizzo degli Advanced Analytics, guardando con interesse anche alle analisi predittive e all’utilizzo del Machine Learning. Uno di questi ambiti riguarda, per esempio, la gestione e riduzione del churn rate (il tasso di abbandono), lavorando su sofisticati modelli di attribuzione per capire più a fondo gli interessi e i comportamenti degli utenti.

Volgendo lo sguardo ancora oltre, nel futuro, non troppo lontano, c’è anche la volontà di sviluppare modelli di recommendation ad hoc (di contenuto, di prodotto) rispetto all’esigenza dei nostri clienti/utenti. In quest’ottica, l’omnicanalità intesa come armonizzazione dei diversi canali di accesso e fruizione degli asset sarà un pilastro fondamentale per rendere fluide e senza “strappi” le esperienze dei clienti.

Le sfide non sono affatto banali, ma abbiamo le tecnologie abilitanti, a partire dagli Advanced Analytics, oggi facilmente accessibili anche in Cloud (scelta sulla quale stiamo facendo importanti ragionamenti), e il giusto mindset per affrontare il cambiamento.

20 febbraio 2023