Fabrizio Nencini consulente soluzioni Big Data

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Big data per grandi banche, compagnie assicurative e grandi aziende

Le grandi banche e le compagnie assicurative devono rispettare una moltitudine di requisiti normativi e archiviare i dati particolarmente sensibili dei clienti.
Per soddisfare i requisiti in continua evoluzione, vengono aggiunte sempre più soluzioni di software informatici. Un caos di dati è inevitabile. Ecco perché i nostri clienti decidono di utilizzare una moderna soluzione Big Data.
Le grandi banche e le compagnie assicurative non solo lavorano in modo più efficiente, ma migliorano anche la comunicazione con i clienti.

Migliorare il servizio clienti con l’analisi Big Data

Quando un dipendente parla con un cliente, ottiene molte più informazioni di quelle che comunica il cliente a voce. Il cliente è rilassato o già frustrato? Può quindi porre domande e trovare una soluzione individuale per questo cliente.
Una grande banca, compagnia assicurativa o grande azienda con molti clienti, che la contattano attraverso vari canali, non può più permettersi questo servizio clienti molto personalizzato. La soluzione: analisi-Big-Data, registrazioni vocali, recensioni dei clienti e altro ancora.
L’analisi di questi dati mostra dove e con quali prodotti i clienti hanno problemi. Questo può migliorare il proprio portafoglio di prodotti e rafforzare la fedeltà dei clienti.
Ad esempio, se il sistema Big Data rileva il cattivo umore del cliente poco prima della fine del contratto, il servizio clienti può intervenire direttamente e proporre una soluzione. In questo modo, le misure d’ intervento del servizio clienti possono essere priorizzate per creare, in modo più efficace, un’esperienza cliente personalizzata.
Grandi aziende, banche e compagnie assicurative possono utilizzare il Big Data per combinare il customer relationship management (CRM) con i dati del customer communications management (CCM) all’interno di un unico sistema.
Questo metterà il contenuto giusto nelle mani di persone che potranno quindi utilizzarlo per creare messaggi pertinenti per i vostri clienti.

Personalizzare il marketing con analisi Big Data

Le campagne di marketing in genere hanno come target un pubblico specifico, un segmento di clienti e così via. Sembra astratto ed infatti lo è! Il marketing ha un’idea auto-definita della clientela ideale. Questa idea è corretta? Cosa vogliono e pensano davvero i clienti?
L’analisi Big Data può identificare i bisogni reali e le esigenze dei clienti: in questo modo le campagne di marketing possono essere mirate in modo da procacciarsi i clienti in maniera più selettiva.

Come funziona il big data?

La soluzione Big Data delle grandi aziende, banche o delle compagnie assicurative si basa su di un cosiddetto “Data Lake”. Questo prende i dati dalle varie sorgenti di dati, es. File Excel, file di testo, file audio, dati da Outlook CRM e molto altro.
Il vantaggio di un Data Lake: i dati memorizzati possono essere analizzati rapidamente e facilmente. In tal maniera è possibile rispondere in modo ottimale a domande altamente specializzate e complesse.

Gestire miliardi di dati con il Big Data

La soluzione Big Data si basa su di un file system distribuito, ad esempio Hadoop. In tal modo si archiviano i dati sui diversi sistemi di un insieme di computer connessi. Il sistema Big Data è così in grado di gestire miliardi di dati.

Analisi big data in tempo reale

Per la soluzione Big Data per grandi banche e compagnie assicurative, puntiamo allo streaming di dati in tempo reale con Spark e Informatica BDM. Con Spark, le informazioni importanti possono essere temporaneamente archiviate in modo da dare ai dipendenti accesso immediato ai dati.

Big Data e privacy

Con una soluzione di big data, la protezione dei dati deve essere una priorità assoluta. Soprattutto quando si tratta di dati sensibili come nel caso delle grandi banche e delle compagnie assicurative. La protezione dei dati include la protezione contro l’accesso non autorizzato e la garanzia del rispetto dei periodi di conservazione legale.
Le aziende dovrebbero creare un abbozzo di “DATA Road-Map” già in fase di pianificazione di progetti Big Data. Per la protezione dei dati, Apache Ranger è un componente importante per il controllo del concetto dei diritti di accesso, in genere ci sono utenti o gruppi o reparti ai quali è consentito accedere solo a determinati dati di HDFS (Hadoop Distributive File System).
Nella sezione Marketing le offerte personalizzate aumentano la probabilità di una conversione. D’altra parte, una falsa “personalizzazione” può causare un sentimento di sfiducia del cliente nei confronti dell’azienda, quindi le aziende dovrebbero utilizzare solo i dati che servono per creare “un’esperienza cliente personalizzata”.

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