Servitizzazione: come innovare i modelli di business

da | Gen 7, 2021 | Home, News, Servitization

Abilitato dai progressi dell’Internet Of Things e basato sui sistemi analitici, il fenomeno della servitizzazione indica la possibilità di offrire, a corollario del prodotto fisico, tutta una pletora di servizi accessori, che possono rappresentare un elemento di differenziazione rispetto alla concorrenza.

Le aziende che intendono sfruttare le opportunità della servitizzazione del prodotto, dovrebbero innanzitutto implementare una corretta strategia di business tesa a un uso efficace dei big data. Vediamo come e perché.

 

La servitizzazione del prodotto, cos’è e come funziona

Moltissimi oggetti in commercio oggi sono dotati di “intelligenza” a bordo, ovvero di connettività (la possibilità di trasmettere dati alla rete) e talvolta di potenza computazionale (la capacità di elaborare le informazioni direttamente in locale). Gli smart products quindi raccolgono o generano informazioni di varia natura, relative ad esempio alle condizioni di funzionamento, allo stato di usura, alle modalità di impiego, alle caratteristiche degli utilizzatori e così via.

Tutti questi dati (con o senza l’intermediazione di specifiche mobile app associate al prodotto) vengono trasmessi in rete e convergono nel cloud, dove possono essere preparati e analizzati per ricavare evidenze utili al business. Ad esempio, possono rivelare le difettosità del prodotto o eventuali anomalie, le funzionalità preferite dall’utenza, le necessità e i desiderata dei consumatori.

La capacità di capire quali sono le informazioni rese disponibili dagli smart products e come potrebbero essere utilizzate per generare nuovi servizi (anche in partnership con altri fornitori) rappresenta una leva competitiva di inestimabile valore.

Ad esempio, i produttori di stampanti, grazie alla connettività delle periferiche, possono tenere monitorati lo stato di usura e i consumi delle macchine installate presso i clienti, proponendo servizi di riparazione tempestivi oppure contratti pay-per-use. Le aziende dell’Automotive, grazie all’elettronica sempre più presente a bordo auto, possono vendere contestualmente al veicolo e tramite i propri partner commerciali, anche soluzioni di infoteinment oppure prodotti assicurativi basati su black box. Rientrano tra gli esempi di servitizzazione del prodotto anche tutte le applicazioni di remote control che permettono tramite app di regolare a distanza le impostazioni degli elettrodomestici o dei sistemi di riscaldamento.

Dal punto di vista strategico, la servitizzazione ha il grande merito di estendere nel tempo e migliorare per qualità la relazione tra fornitore e consumatore. In caso di beni materiali, infatti, il rapporto buyer-seller si esaurisce tipicamente con l’atto di compravendita. L’intelligenza a bordo del prodotto invece permette di mantenere un collegamento tra chi vende e chi acquista, grazie alle informazioni scambiate e ai servizi accessori. Il brand ha quindi la possibilità di rimanere in ascolto dei clienti, intercettando le esigenze e tarando la proposta sul mercato.

 

Cosa serve per fare servitizzazione

Emerge chiaramente che la chiave per concretizzare le iniziative di servitization risiede nella capacità di analisi delle informazioni: le criticità non sono di tipo tecnico (la creazione di oggetti intelligenti e la gestione delle informazioni), ma piuttosto di natura strategica (la definizione degli obiettivi di business per orientare i processi analitici).

L’errore più frequente delle aziende che aspirano a diventare una data-driven enterprise è focalizzarsi sull’implementazione di una big data strategy quando in realtà necessitano di un piano di business che include l’utilizzo intensivo e mirato delle informazioni.

Il big data journey non deve puntare semplicemente a definire le procedure per la gestione e l’analisi delle informazioni, ma piuttosto va finalizzato alla trasformazione dei modelli di business per accrescere la competitività dell’azienda.

Quando si affrontano progetti di servitizzazione del prodotto, la domanda deve essere: come devo utilizzare i dati degli smart products al fine di progettare servizi innovativi e fidelizzare il cliente? Il rischio altrimenti è concentrarsi solo sugli aspetti tecnologici e procedurali, senza riuscire a estrarre le preziose intuizioni che permettono di rivoluzionare i modelli di business.

 

Come focalizzarsi sulle strategia di business

Ecco perché il big data journey deve partire dall’esame della maturità aziendale rispetto all’utilizzo strategico delle informazioni e dalla definizione degli obiettivi di business.

Lo step preliminare infatti è misurare l’efficacia dei processi analitici in essere: l’uso dei dati attualmente consente all’azienda di monitorare gli eventi, ricavare insights nascosti e capire in profondità gli eventi, ottimizzare i processi, generare nuovo profitto oppure trasformare i modelli di business?

La fase successiva riguarda la scelta degli use case su cui incentrare i progetti di big data analytics. Come? Il primo passo consiste nell’individuare come l’azienda intende raggiungere la propria mission nei prossimi due o tre anni. Si prosegue circoscrivendo le iniziative analitiche da realizzare nei successivi 9-12 mesi. Quindi si individua il target su cui indirizzare le azioni, cercando di comprendere quali bisogni esprime e come può essere influenzato. Il passo successivo è coinvolgere tutte le funzioni aziendali interessate (stakeholders) che possono contribuire allo sviluppo dell’iniziativa strategica. All’interno di ciascun business case, gli strumenti e i modelli analitici, selezionati e declinati secondo gli obiettivi di business, serviranno quindi a studiare le esigenze degli utenti, ricavare insights e guidare le decisioni degli stakeholder.

Infine, la pianificazione del big data journey, prima di passare all’implementazione dei progetti, prevede di individuare le iniziative prioritarie su cui concentrare gli sforzi iniziali, confrontando costi e benefici, quindi optando per gli use case a maggiore ritorno rispetto alle risorse impiegate.

 

La servitizzazione in linea con gli obiettivi

Una volta tracciato il big data journey, sarà chiaramente più semplice realizzare iniziative di servitization del prodotto efficaci che permettono di fidelizzare i clienti, aumentare i profitti e soprattutto trasformare i modelli di business.

L’offerta dei servizi a corollario dei prodotti infatti deve raggiungere un duplice scopo: innanzitutto generare valore per il cliente perché decida di legarsi al brand, preferendolo alla concorrenza; inoltre, essere utili all’azienda per differenziarsi sul mercato, proponendosi in modo totalmente alternativo e massimizzando le entrate.

La scelta dei dati da tenere in considerazione e dei modelli analitici per ricavare gli insights di business si rivela cruciale e deve essere finalizzata al raggiungimento degli obiettivi aziendali. Bisogna proporre un servizio perché permette di raccogliere informazioni preziose a conoscere e soddisfare il cliente, migliorando il decision making, trasformando la value proposition aziendale e innovando i processi in termini sia operativi sia strategici.