Le nuove tecniche e tecnologie in azienda: L’utilizzo della business intelligence per il customer relationship management

4 INTRODUZIONE Questa tesi ha come obiettivo la descrizione e l’analisi della diffusione di un nuovo modello organizzativo denominato Customer Relationship Management (CRM) e degli strumenti di business intelligence, come il datawarehouse e il datamining, utilizzati nelle aziende che adottano questo modello. Il CRM per essere implementato in azienda ha bisogno di alcuni strumenti tecnologici, che gli permettano di memorizzare i dati relativi ai clienti, e di trasformare questi dati in informazioni che saranno utilizzate nelle decisioni aziendali. La tesi è articolata in quattro capitoli. Nel primo capitolo viene affrontata una analisi sotto tre differenti punti di vista. L’aspetto economico, visualizzazione dell’evoluzione dei mercato da parte del profilo dell’offerta, con maggiore competizione, da parte della domanda, con maggior personalizzazione. L’aspetto organizzativo, il quale si è modificato nell’era digitale, a causa di una maggior richiesta di flessibilità e di rapidità nella risposta all’ambiente esterno. Infine sotto l’aspetto di marketing si vede l’affermarsi del nuovo concetto di marketing “relazionale” o “one-to-one”. Nel secondo capitolo, viene analizzato in modo approfondito il Customer Relationship Management (CRM). Il CRM viene suddiviso in tre parti: transazionale, interazionale e informativo o analitico. Il CRM analitico verrà analizzato nei capitoli successivi, presentando gli strumenti di business intelligence utilizzati all’interno delle aziende. Il terzo capitolo mette a fuoco due strumenti utilizzati dal CRM che rientrano nell’area della business intelligence, questi sono il data warehouse e il data mining. Il data warehouse può essere definito come un ”magazzino dei dati” con funzioni diverse da un normale database, il data mining è un processo che analizza i dati per trasformale in concrete informazioni aziendali. Nel quarto capitolo, dopo aver effettuato una descrizione dei prodotti di data warehouse e di data mining dell’azienda SAS, SAS Enterprise Miner e SAS