La Single Source of Truth (SSOT) nella loyalty è la base di conoscenza condivisa e affidabile attraverso cui il brand ricompone ciò che sa della persona e della sua relazione con lui. Ogni acquisto, interazione, preferenza espressa, consenso modificato o richiesta al customer care genera dati che possono aggiornare questa conoscenza. E questo cambia il modo in cui il brand interpreta e gestisce la relazione. La sfida è fare in modo che tutte queste informazioni siano ricondotte alla stessa persona nel suo essere e nel suo divenire. Di ciascun dato deve essere possibile ricostruire nel tempo l’origine, i passaggi, gli aggiornamenti e le trasformazioni alla luce del contesto e della storia di ogni relazione. Ma per ricomporre una vista unica del cliente è necessario costruire una data foundation capace di rendere questo patrimonio informativo affidabile, coerente e governabile nel tempo. L’obiettivo? Fare in modo che ogni nuovo dato intercettato e collezionato possa aggiornare la conoscenza della relazione per orientare le decisioni successive del brand e le sue interazioni sui diversi touchpoint.
Il problema è che, seguendo l’evoluzione dei processi, dei sistemi e dei canali attraverso cui i brand gestiscono la relazione nelle aziende, i dati sul cliente si sono stratificati nel tempo. Anagrafiche, account e transazioni sono processati dai sistemi commerciali e gestionali. Le interazioni con il cliente entrano progressivamente nel CRM. Campagne, customer care ed e-commerce hanno ampliato ulteriormente il patrimonio informativo, alimentando sistemi e applicazioni dedicati. I programmi di loyalty hanno aggiunto dati su partecipazione, comportamenti, accumulo e utilizzo dei reward, mentre la gestione di consensi e preferenze ha introdotto un altro patrimonio informativo governato secondo logiche e responsabilità specifiche. A portare ulteriore innovazione e complessità, l’avvento dei canali digitali, che ha moltiplicato le occasioni di interazione e i dati generati, raccolti e utilizzati dalle rispettive funzioni.
È da questa frammentazione che nasce l’esigenza di riconoscere la stessa persona nei dati provenienti da fonti diverse. Per le aziende, ricomporre queste identità è tutt’altro che semplice. I diversi sistemi possono identificare la stessa persona attraverso e-mail, numero di telefono, account, ID loyalty, cookie o altri identificativi che non sempre coincidono, possono cambiare nel tempo ed essere duplicati, incompleti o discordanti.
Riconciliare l’identità non significa aver risolto il problema del dato
L’identity resolution è un processo che affronta questa complessità cercando di stabilire, attraverso regole di matching e riconciliazione, quali record e identificativi siano riconducibili alla stessa persona. Il risultato dipende però dalla qualità e dalla disponibilità dei dati, dagli identificativi utilizzabili e dalle regole con cui vengono stabilite le corrispondenze. Anche quando l’identità è stata riconciliata, rimane infatti un secondo problema: stabilire quale informazione assumere come riferimento quando fonti diverse restituiscono dati differenti sulla stessa persona. Un indirizzo può essere stato aggiornato nell’e-commerce ma non nel CRM, una preferenza dichiarata può contraddire un’informazione precedente, lo stesso attributo può essere valorizzato diversamente da sistemi differenti. Stabilire quale dato debba prevalere non è un’operazione automatica: richiede criteri di affidabilità delle fonti, regole di priorità e aggiornamento e meccanismi per gestire conflitti e variazioni nel tempo.
È in questo contesto che si costruisce il golden record, la rappresentazione di riferimento della persona. Anche in questo caso, però, la ricomposizione è tutt’altro che automatica. Quando le fonti restituiscono informazioni diverse, l’azienda deve stabilire quale sistema sia autorevole per ciascun dato, quando debba prevalere l’informazione più recente, quale peso attribuire a un dato dichiarato rispetto a uno osservato o inferito e come gestire eventuali conflitti ed eccezioni. Il golden record è il risultato di queste regole di selezione e consolidamento e, proprio perché i dati continuano a cambiare, non è una fotografia acquisita una volta per tutte: deve essere continuamente aggiornato mantenendo coerenza e tracciabilità rispetto alle fonti che contribuiscono a costruirlo.
Un conto è sapere che cosa ha fatto una persona. Un altro è capire come sta cambiando nella sua relazione con il brand.
Ma sapere chi è la persona e ricostruire ciò che ha fatto non basta a comprendere la relazione. Una nuova interazione, un cambiamento nella frequenza di acquisto, un carrello abbandonato, una richiesta al customer care o un ritorno dopo un periodo di silenzio sono comportamenti osservabili. Per capire che cosa stanno dicendo della relazione, il brand deve intercettarli come customer signal, contestualizzarli rispetto al momento e alla storia della relazione e interpretarli alla luce di ciò che già conosce della persona. Lo stesso comportamento può infatti esprimere motivazioni e orientamenti differenti. È questo confronto che permette di comprendere se e che cosa sta cambiando nelle aspettative, nei bisogni, nelle priorità e nel valore attribuito alla relazione.
Spostare il focus dalla verità sul cliente alla verità sulla relazione con lui
Il punto è che una relazione si sviluppa nel tempo e, nel tempo, cambia anche la persona: a seconda del contesto e delle varie fasi di vita evolvono bisogni, aspettative, preferenze, comportamenti così come si trasforma il percepito del valore attribuito alla relazione con il brand.
- Una preferenza espressa aggiorna ciò che il brand conosce degli interessi e delle aspettative della persona e orienta le interazioni successive
- un consenso modificato rinnova le condizioni entro cui il brand può utilizzare i dati e interagire con la persona
- un problema risolto dal customer care aggiunge alla storia della relazione un’esperienza che le interazioni successive devono poter recuperare
- un cambiamento nella frequenza di acquisto, nel livello di engagement o nella risposta ai benefici fornisce nuovi segnali per interpretare l’evoluzione della relazione
Capire le ragioni che portano una persona a cambiare richiede quindi di mettere in relazione diversi livelli informativi – spiega Luca Lanza, Partner & Consultancy Practice Director di Kettydo (a DGS Company) – : ciò che fa, ciò che dichiara, il contesto in cui agisce e ciò che è accaduto prima nella relazione. Comportamenti apparentemente simili possono infatti avere motivazioni e significati diversi. È qui che la Single Source of Truth assume nella loyalty una funzione più ampia. L’obiettivo non è più soltanto costruire una single source of customer truth, ma una single source of relationship truth: una conoscenza condivisa capace di ricomporre identità, comportamenti, preferenze, consensi, contesti e segnali relazionali, preservandone la storia affinché ciò che il brand apprende in ogni interazione possa entrare nelle decisioni successive”.
Costruire la base informativa della relazione
Per diventare parte di una conoscenza condivisa, il dato non deve soltanto essere raccolto e riconciliato. Deve essere affidabile e interpretabile nel contesto in cui è stato generato. Sapere che una persona ha espresso una preferenza, modificato un consenso o cambiato comportamento non basta se non è possibile stabilire da dove proviene quell’informazione, attraverso quali sistemi e passaggi è transitata e quali aggiornamenti o trasformazioni ha subito nel tempo. È la funzione del data lineage: tracciare l’origine, i passaggi e le trasformazioni di ogni informazione, rendendo verificabile il percorso attraverso cui quel dato è entrato nella conoscenza della relazione e il significato con cui viene utilizzato. La tracciabilità e rintracciabilità del dato è importante. Tuttavia, non risolve ancora un’altra questione: quali informazioni servono davvero per governare la relazione? Se l’obiettivo non è accumulare tutto ciò che è disponibile ma comprendere come la relazione evolve, occorre definire quali dati raccogliere, quali sistemi li generano, come devono essere collegati all’identità della persona, dove devono essere resi disponibili e quali decisioni devono contribuire ad alimentare.
Progettare e mettere in circolo la conoscenza
Il data blueprint è la mappa che formalizza questa architettura informativa. Si costruisce partendo dai processi e dalle decisioni che il brand deve supportare e risalendo, per ciascuno di essi, alle informazioni necessarie: quali dati servono, dove vengono generati, quali sistemi li raccolgono e li elaborano, come vengono collegati alla stessa identità, con quali regole devono essere aggiornati e in quali processi devono essere resi disponibili. La costruzione del blueprint richiede quindi di mappare dati, fonti, sistemi e flussi informativi mettendoli in relazione con le decisioni e le interazioni che devono alimentare. In questo modo diventa possibile individuare anche ciò che manca, le duplicazioni, le discontinuità e i punti nei quali l’informazione non riesce a circolare tra sistemi e touchpoint. Il data blueprint permette così di progettare quale conoscenza il brand deve costruire, mantenere e rendere disponibile nel tempo, prima ancora di stabilire quali tecnologie debbano gestirla e attivarla.
A quel punto il problema diventa operativo. CRM, CDP, piattaforme loyalty, e-commerce, app, marketing automation, customer care e analytics possono contenere ciascuno una parte di quella conoscenza senza riuscire, per questo, a condividerla. Il Martech Stack deve permettere ai dati e ai segnali di circolare tra sistemi e touchpoint, riconciliare le identità, recepire consensi e aggiornamenti e rendere la conoscenza disponibile nel momento in cui deve orientare una nuova interazione o una decisione.
Il valore della Single Source of Truth nella loyalty
La Single Source of Truth diventa così la base informativa comune per una gestione sistemica della loyalty. Adottare una visione sistemica significa considerare la fedeltà non come il risultato di un loyalty program o di singole iniziative, ma come l’esito di una relazione che si costruisce nel tempo attraverso tutte le decisioni e le interazioni del brand con la persona. Marketing, customer care, e-commerce, punto vendita, contenuti, servizi e rewarding intervengono in momenti diversi della stessa relazione e ciò che accade in uno di questi ambiti può modificarne l’evoluzione negli altri. Il Loyalty System è il modello che mette a sistema strategia, dati, tecnologia, contenuti, customer experience, rewarding per governare questa interdipendenza come un’unica relazione.
Su questa base, ogni nuovo segnale aggiorna la conoscenza disponibile. Il contesto e la storia contribuiscono a determinarne il significato. L’interpretazione alimenta una decisione che può tradursi in una comunicazione, un contenuto, un servizio, un reward, un intervento del customer care oppure nella scelta di non intervenire.
Una fonte condivisa richiede anche regole condivise
C’è poi l’aspetto tecnico-operativo. La coerenza della conoscenza non dipende soltanto dalla capacità dei sistemi di scambiarsi dati. Due piattaforme possono essere perfettamente integrate e continuare a produrre letture differenti della stessa relazione se utilizzano definizioni, tassonomie, metriche e regole diverse.
Basta pensare alla definizione di cliente attivo. Se per il CRM è attivo chi ha acquistato negli ultimi dodici mesi, mentre il programma loyalty considera anche la partecipazione alle iniziative e l’utilizzo dei benefici, la stessa persona può risultare attiva in un sistema e inattiva nell’altro. Il dato non è necessariamente sbagliato: sono diverse le regole con cui viene interpretato. Se ogni funzione applica una propria definizione, il dato può essere tecnicamente corretto e allo stesso tempo generare decisioni incoerenti.
La Single Source of Truth richiede per questo una governance che ne preservi nel tempo l’affidabilità, stabilendo criteri e regole comuni lungo l’intero ciclo di vita dell’informazione. Quando un dato cambia, la variazione deve poter essere recepita dai sistemi e dai processi che lo utilizzano, evitando che versioni diverse della stessa informazione continuino a produrre letture e decisioni differenti. Un aspetto centrale riguarda la responsabilità del dato: quando la stessa informazione viene utilizzata da funzioni, sistemi e processi diversi, deve essere chiaro chi ne presidia la definizione, la qualità e l’aggiornamento e chi interviene quando emergono errori, incongruenze o conflitti tra fonti. Per ciascun dato occorre inoltre stabilire quale sistema costituisce la fonte autorevole, chi può modificarlo, con quali modalità viene aggiornato, quali controlli ne garantiscono la qualità e quali processi devono recepirne le variazioni.
La data foundation che serve alla regia della relazione
Identity resolution, data lineage, data blueprint, interoperabilità e governance affrontano aspetti diversi dello stesso problema: fare in modo che la conoscenza costruita dal brand sui dati sia affidabile, coerente, condivisa e utilizzabile nel tempo. Perché possano operare in modo coordinato, devono poggiare su una base comune. È questa la funzione della data foundation, che costituisce l’insieme di architetture, processi e regole attraverso cui il brand rende i propri dati affidabili, coerenti, riconciliabili e utilizzabili nel tempo. Non si tratta di un ulteriore componente che si aggiunge a quelli descritti fin qui, ma la base che li ricompone in un disegno unitario. Nel Loyalty System rappresenta un asset strategico perché rende governabile il patrimonio informativo su cui si costruisce la conoscenza della relazione: assicura che i dati provenienti da sistemi e touchpoint diversi possano essere ricondotti alla stessa persona, verificati nella loro origine e nelle trasformazioni subite, mantenuti coerenti nel tempo e resi disponibili ai processi che devono utilizzarli. Su questa base, la conoscenza della relazione può alimentare un processo decisionale continuo: segnale → contesto → storia → interpretazione → decisione → risposta → nuovo segnale.
In sintesi:
- La data foundation garantisce continuità e affidabilità alla conoscenza che alimenta questo processo
- Il Loyalty System la utilizza per interpretare ciò che accade e decidere come proseguire la relazione
- Il Martech Stack rende dati, conoscenza e decisioni disponibili ai processi operativi e ai diversi touchpoint
È questa la funzione di YouserENGAGE, la suite Martech sviluppata da Kettydo per governare il Continuous Engagement all’interno del Loyalty System – conclude Federico Rocco CEO di Kettydo (a DGS Company) -. La piattaforma utilizza la data foundation per mettere a disposizione di ogni processo la conoscenza necessaria a stabilire se, quando, come e con quale valore intervenire nella relazione, coordinando le decisioni sui diversi touchpoint. La Single Source of Truth diventa così parte del funzionamento stesso della relazione: ogni nuova informazione aggiorna ciò che il brand sa della persona e contribuisce a determinare ciò che accadrà dopo. La continuità non dipende dal singolo touchpoint, ma dalla capacità del sistema di conservare ciò che ha appreso e utilizzarlo nelle decisioni successive”.
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Kettydo (a DGS Company) mette a sistema competenze strategiche e tecnologiche, coniugando Design Thinking e Service Design per guidare le organizzazioni in percorsi di co-creazione e progettazione finalizzati ad attrarre, ingaggiare, connettere e fidelizzare le persone in modo continuo e duraturo. La sua doppia anima consulenziale e tecnologica riflette la profondità di un’esperienza maturata attraverso competenze creative, tecniche e operative su diverse industry: su questa base Kettydo ha definito un approccio metodologico multidimensionale e data-driven all’engagement e alla loyalty. Lo sviluppo di YouserENGAGE, martech platform proprietaria, composta da una suite modulare utilizzabile sia in modalità stand-alone sia per cluster funzionali, contraddistingue Kettydo come partner in grado di garantire un approccio personalizzato ed end-to-end alla gestione della profilazione delle Loyalty Personas (utenti, consumatori, acquirenti, clienti fidelizzati), assicurando la progettazione di journey di qualità e la rilevanza delle esperienze. Lavorando su valori e trigger relazionali, il modello consente ai brand di trasformare la soddisfazione in fidelizzazione, riducendo il time-to-market dei progetti e ottimizzando gli investimenti.