Multicanalità Integrata: SuiteCRM

by CRMTeam

SuiteCRM: integrazione Google Data Studio

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Software Custom basato su tecnologia Open Source SuiteCRM

La maggior parte delle aziende, pur partendo da flussi operativi comuni al proprio settore di appartenenza, nel corso degli anni sviluppano specificità operative e gestionali che, in molti casi, costituiscono il vero valore aggiunto e forniscono quella differenziazione rispetto alla concorrenza che si traduce in vantaggio competitivo.

Il problema sorge nel momento in cui quelle specificità devono essere veicolate all’interno di software “standard” pensati per una gestione “ordinaria” e difficilmente adattabili.

“Perché adattare un abito di due taglie più grande quando puoi averne uno fatto su misura per te?”

L’alternativa più utilizzata è stata, per lungo tempo, quella di scrivere ex-novo applicativi specifici per la singola azienda.
Realizzare un software da zero, significa però vincolare in toto il cliente al fornitore, dato che nessun altro sul mercato avrà conoscenza di quell’applicativo.
Ciò che a volte si sottovaluta è che il vincolo è gravoso in due diversi momenti:

• Nel periodo di utilizzo: in quanto solo “quel fornitore” potrà dare assistenza e sviluppare nuove funzionalità.
• Nel momento di una eventuale sostituzione: in quanto solo “quel fornitore” avrà conoscenza della base dati da cui estrarre le proprie informazioni.

“Come tradurre, quindi, in maniera efficace le mie specificità operative all’ interno di un’applicazione che sia disegnata sui miei processi, senza adeguarmi ad uno standard incompleto o vincolarmi ad un singolo fornitore?”

Utilizzando tecnologia Open Source SuiteCRM come punto di partenza per l’implementazione di un progetto di sviluppo custom si possono unire i vantaggi di una base standard già prevista, con funzionalità di base riutilizzabili, con la totale possibilità di scrittura codice su misura per lo sviluppo di funzionalità e la gestione di processi specifici.
Oltre a questo, sarà in qualunque momento possibile rivolgersi ad altri fornitori che abbiano competenza consolidata su una tecnologia diffusa e non proprietaria.

Per sua stessa natura il software open source consente il libero accesso ai sorgenti. Citando wikipedia:

“In informatica, il termine inglese open source (che significa sorgente aperta) viene utilizzato per riferirsi ad un software di cui gli autori (più precisamente, i detentori dei diritti) rendono pubblico il codice sorgente, favorendone il libero studio e permettendo a programmatori indipendenti di apportarvi modifiche ed estensioni.”

Nel caso specifico SuiteCRM offre una ampia gamma di funzionalità di base da cui partire e che non dovranno quindi essere “riprogettate”:

• Gestione Profili: Utenti e Gruppi.
• Gestione Anagrafiche:Leads, Aziende e Contatti.
• Gestione Attività:Calendario, Compiti, Riunioni e Chiamate.
• Gestione Area Commerciale:Opportunità di vendita, Preventivi, Ordini, Prodotti e Documenti Commerciali, Gestione Workflow.
• Gestione Area Marketing:Campagne, Target Lists, Web Mail e Invio massivo email, Gestione Workflow.
• Gestione Area Customer Care:Gestione Richieste Assistenza, Documenti e Allegati, Gestione Workflow.

Partendo da una vasta base standard, sarà possibile implementare e customizzare il progetto su misura per il singolo Cliente, adeguando la procedura ai desiderata ed alle modalità operative consolidate.

Realizzare un progetto Custom comporta uno sforzo importante in termini di analisi di dettaglio e di test delle funzionalità post rilascio,  ma i vantaggi sono davvero enormi.

• MAGGIORE EFFICIENZA

Disporre di un software fatto su misura per la gestione dei processi aziendali significa avere a disposizione dati puntuali per un monitoraggio completo, che consenta ottimizzazioni in termini di tempi e costi.

• DIFFERENZIAZIONE

In molti settori l’elevato livello di concorrenza e la diffusione di best practices consolidate porta ad un bassissimo livello di differenziazione di prodotto e servizio, e riduce la strategia aziendale ad una mera gara al ribasso sul prezzo. Un modo per differenziarsi ed ottenere un significativo vantaggio competitivo è quello di rivedere i processi aziendali per trovare una reale differenziazione. Il vincolo ad una scelta di rework di processo è quello di avere un supporto IT fatto su misura ed in grado di gestire le specificità introdotte.

• IMPLEMENTAZIONE FLESSIBILE NEL TEMPO

L’introduzione di un software customizzato può essere fatta per step, definendo le priorità e pianificando rilasci sequenziali tali da non gravare troppo sull’operatività quotidiana. Non solo la scrittura del software ma anche la road map di progetto può essere scritta su misura e condivisa.

• MENO VINCOLI CON IL FORNITORE

Quando si adotta un software “standard” solitamente si deve attendere il ciclo di sviluppo del software prima di ottenere eventuali aggiornamenti o upgrade.

Commissionando un software ex-novo si sarà, allo stesso modo, legati alle scelte di un singolo fornitore.

Scegliendo di sviluppare partendo da una soluzione generica Open Source potrete avere, oltre alla totale possibilità di customizzazione, la possibilità di rivolgervi anche ad altri fornitori che lavorino sulla stessa base tecnologica, senza essere vincolati alle decisioni di un unico soggetto.

• TOTALE POSSIBILITA' DI INTEGRAZIONE CON I SISTEMI ESTERNI

Basato su tecnologia web based, SuiteCRM è nativamente predisposto per essere integrato con soluzioni esterne.

Tramite web services, schedulando letture temporizzate di file o utilizzando tabelle condivise: SuiteCRM può utilizzare svariate metodologie per comunicare con sistemi esterni al fine di centralizzare tutte le informazioni aziendali.

Desiderate introdurre in azienda un software tagliato su misura per le vostre peculiarità?

“Se volete implementare un progetto software custom, siete capitati nel posto giusto!”

SuiteCRM, con oltre 1.5 Milioni di utilizzatori, è la soluzione CRM Open Source più utilizzata al mondo.

Nel progetto Suite CRM sono coinvolti oltre 80.000 utenti della Community, Sales Agility LTD e circa 30 software house a livello mondiale. Il progetto ha l’obiettivo sia di migliorare costantemente le funzionalità presenti, mantenendosi allineati alla costante innovazione tecnologica globale, sia di aggiungerne di nuove.

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Utilizzo funzionalità mappe su SuiteCRM

Da Luglio 2018 Google ha modificato le policy di utilizzo delle funzionalità previste da Google Maps.

La principale novità è che mentre prima si potevano utilizzare certe funzionalità, entro determinati limiti, senza disporre di una chiave o senza disporre di un progetto Google collegato ad un account di fatturazione (billing account), ora questo non è più possibile.
In seguito a tali modifiche ora per utilizzare le funzioni di geocodifica di Google, su cui si basa  il modulo mappe di SuiteCRM, è necessario attivare un account di fatturazione, con i relativi dati per il pagamento ed un progetto google collegato

La procedura è abbastanza semplice e guidata, ed è consultabile partendo da qui

Quanto detto fino ad ora, però, non vuol dire che si sia obbligati a pagare per fruire del servizio, in quanto l'account di fatturazione prevede comunque un credito di 200$/mese che può essere utilizzato senza dover spendere nulla.

La domanda è: cosa è previsto in questo credito di 200$?

La risposta è: dipende dalle funzionalità del modulo Google Maps da attivare e dal loro utilizzo.

Nel caso di SuiteCRM le funzioni che occorre attivare sono la "geocodifica" (API Geocoding) e la visualizzazione su mappa (Maps JavaScript API), che rientrano entrambe nel pacchetto “Geocoding”.

Come visibile dal listino prezzi, scorrendo in fondo alla pagine, nei 200$ di credito mensile si possono effettuare fino a 40,000 richieste di geocodifica o visualizzazione su mappa.

In SuiteCRM è possibile impostare uno schedulatore che cerca di geocodificare, a frequenze prestabilite, un numero di elementi (Aziende, Contatti, Leads, ...) parametrizzabile.

Giocando quindi sul numero di elementi, sulla frequenza delle schedulazioni e sulla stima di quante volte si richiamerà la visualizzazione su mappa è ampiamente possibile rimanere nei limiti previsti dal credito. Se pianificassimo, ad esempio, di geocodificare 200 elementi ogni 12 ore, vorrebbe dire che in un giorno il numero di chiamate alle API di geocodifica sarebbe di 400, quindi 400 * 30 = 12.000 al mese (ben al di sotto delle 40.000 chiamate consentite dal credito).

A queste vanno poi aggiunte le volte in cui venga richiamata la visualizzazione direttamente su mappa (non importa quanti elementi vengano visualizzati, si tratta sempre di una unica chiamata).

Ipotizzando 40 visualizzazioni al giorno, significherebbe 40*30 = 1200 in un mese.

Ovviamente nel momento in cui si iniziasse ad utilizzare per la prima volta il CRM e magari il numero di anagrafiche importate e non geocodificate fosse abbastanza elevato, potrebbero essere necessari alcuni giorni per geocodificarle tutte, ma una volta fatta questa prima geocodifica poi le nuove aziende che verranno inserite verranno velocemente geocodificate il giorno stesso.

N.B.: Il prerequisito imprescindibile per la corretta geocodifica è che l’indirizzo sia correttamente inserito in SuiteCRM.

Vuoi introdurre SuiteCRM nella tua Azienda?

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Machine Learning applicato al Marketing

Machine Learning: cos’è, a cosa serve

Il termine fu coniato nel 1959 dallo scienziato americano Arthur Lee Samuel, con questa definizione: “un campo di studi che dà ai computer la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati.” Si tratta, in sostanza, dell’apprendimento automatico ovvero di programmi di intelligenza artificiale che possono autonomamente interpretare i dati e prevedere risultati.

Il machine learning è quindi un insieme di tecniche che permette di affinare progressivamente l’attendibilità di un algoritmo nell’identificare pattern di dati, sfruttando metodi statistici e logiche induttive (ovvero, in grado di estrarre regole universali dai casi particolari).

Attualmente il machine learning è già utilizzato in molteplici ambiti che impattano sulla nostra vita quotidiana: quando interagiamo con le banche, acquistiamo online o utilizziamo i social media, vengono utilizzati algoritmi di machine learning per ottimizzare la nostra customer experience

Il machine learning è utilizzato anche dai motori di ricerca su Internet: i risultati che otteniamo derivano da algoritmi che elaborano modelli e schemi di utilizzo delle chiavi di ricerca, così come  per i suggerimenti che ci vengono offerti.

Sul machine learning e su altre tecnologie avanzate si fonda, ad esempio, Amazon Go il primo negozio senza casse aperto da Amazon a Seattle.

Il machine learning è inoltre fondamentale per la protezione dei dati e la prevenzione delle frodi: grazie ad algoritmi di machine learning vengono confrontati vari modelli di accesso e vengono rilevate le anomalie. Il machine learning può migliorare anche la sicurezza personale, rendendo più affidabili e veloci i controlli negli aeroporti e sui luoghi di eventi pubblici. Saranno sempre più importanti anche le applicazioni nel campo della sanità, per ottenere diagnosi più accurate e per analizzare i fattori di rischio di specifiche malattie.

Machine Learning applicato al Marketing

L’intelligenza artificiale e il machine learning stanno ormai da tempo rivoluzionando il marketing, rendendolo più accurato e capace di auto-apprendere in real time. Le grandi aziende globali stanno già usando queste tecnologie per creare piattaforme e applicazioni in grado di interpretare le esigenze dei consumatori e ottimizzare la comunicazione e l’offerta di servizi in base ai loro reali interessi: è il caso, per esempio, di Google Maps, Netflix, Spotify, Facebook e Uber.

Il machine learning applicato al marketing consente di lavorare in maniera evoluta sulla enorme quantità di dati che oggi le aziende hanno a disposizione. Grazie al suo utilizzo è possibile estrarre informazioni fondamentali per il business, utili a migliorare l’offerta di prodotti e servizi, ottimizzare i processi di vendita e semplificare il lavoro delle persone.

Il machine learning applicato al Marketing permette innanzitutto di estrarre deduzioni ed evidenze utili dai Big Data provenienti da più fonti (non soltanto testi, ma anche immagini, video e conversazioni vocali grazie alle tecnologie di Natural Language Processing). Diventa così possibile profilare la customer base in modo automatizzato, basandosi su parametri multipli e predefiniti (caratteristiche anagrafiche e demografiche, preferenze, interazioni con il brand, ecc…), identificando i percorsi di engagement ed i contenuti più adatti per ciascun segmento.

Il machine learning applicato al marketing consente quindi di accelerare l’implementazione di campagne promozionali mirate; offrire contenuti sempre rilevanti per l’utente e un’esperienza coerente su tutti i canali di comunicazione. Consente inoltre di intercettare eventuali situazioni di insoddisfazione, attraverso la sentiment analysis, e individuare modelli comportamentali predefiniti, così da segnalare il rischio di abbandono e intervenire tempestivamente per abbassare il churn rate.

I benefici del Machine Learning nel Digital Marketing

Nello specifico ambito del Digital Marketing, le tecniche di machine learning permettono di analizzare i dati provenienti da interazioni multicanale (CRM, call center, social media, siti web, landing pages, email) con la possibilità di comprendere a pieno il modello operativo ed il processo decisionale del cliente, potendo così costruire il customer journey più adatto, aumentando l’engagement, la fidelizzazione ed il tasso di risposta alle call-to-action.

Casi concreti di applicazione del machine learning nel Digital Marketing sono riconducibili a:

• Marketing Automation: invio programmato di messaggi e newsletters per liste specifiche, e tracciatura delle preferenze degli utenti per affinare dinamicamente la segmentazione dei destinatari.
• Pagine web: tracciatura di comportamenti ed interessi in fase di navigazione, e utilizzo di algoritmi di apprendimento per ottimizzare i contenuti dei successivi percorsi di navigazione.

• Social Media Marketing:programmazione automatica di post e campagne, intercettazione e profilazione di contatti in target, coinvolgendoli con contenuti di interesse.

Quali strumenti?

Implementare un progetto di machine learning applicato al marketing offre la possibilità di sfruttare al massimo i dati in possesso dell’azienda. Per farlo occorrono però i giusti strumenti ed una visione di insieme dei processi aziendali.

A nostro avviso l’approccio ideale è quello di utilizzare un applicativo CRM come collettore unico dei dati aziendali, sfruttando l’integrabilità nativa end-to-end per la raccolta dei dati da tutte le sorgenti interne ed esterne (ERP, Web, Social, Email marketing, E-commerce, Advertising)  utilizzandolo come interfaccia verso piattaforme Cloud di elaborazione dei dati, sfruttando le API di machine learning, e ricevendo, di ritorno, le informazioni necessarie all’effettivo utilizzo a supporto delle decisioni aziendali.

In quest’ottica, un’applicazione CRM open source come SuiteCRM, fortemente customizzabile risulta la scelta ideale per essere utilizzata come collettore centrale dei dati aziendali e gestore dei processi, in particolare sales e marketing.

Con il giusto approccio si possono immaginare azioni completamente nuove e ripensare gli attuali modelli di business.

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Credito d’imposta: agevolazioni per investimenti in Innovazione Digitale

Il Recovery Fund

Il Recovery Fund è un fondo garantito dal bilancio UE. Tramite lo stesso sono emessi i recovery bond, ovverosia dei titoli di debito comune.

Il piano si articola in sei missioni:

• digitalizzazione, innovazione, competitività e cultura;
• rivoluzione verde e transizione ecologica;
• infrastrutture per una mobilità sostenibile;
• istruzione e ricerca;
• inclusione e coesione;

Si tratta delle aree nelle quali si interverrà per sostenere la ripresa, che operativamente è articolata in 47 linee di intervento per progetti omogenei e coerenti.

Recovery Fund: perché verrà usato per digitalizzare il Paese

Dall’inizio della pandemia molte aziende sono state costrette a chiudere improvvisamente, senza una data certa di riapertura. In questo contesto molte realtà hanno potuto continuare ad operare grazie a strumenti e soluzioni digitali, come lo smart working e l’e-commerce. Questo nuovo modo di operare ha dato una importante spinta all’adozione del digitale nelle imprese italiane, ma ha anche messo in luce i limiti del nostro Paese e la lunga strada ancora percorrere.

Credito di Imposta per Innovazione Tecnologica

Il Recovery Fund prevede, tra le iniziative, il nuovo Piano Nazionale Transizione 4.0, che sostituisce i precedenti Impresa 4.0 e Industry 4.0.

In particolare questo Piano include un credito d'imposta per le imprese che investono in:

• beni materiali e immateriali non 4.0;
• beni materiali e immateriali 4.0;
• ricerca e sviluppo;
• innovazione tecnologica;
• innovazione green e digitale;
• design e ideazione estetica;
• formazione 4.0.

L'investimento posto in essere è volto, prevalentemente,  a potenziare tutte le aliquote di detrazione.

Legge di Bilancio 2021

La  Legge di Bilancio 2021 potenzia le agevolazioni del Piano Nazionale Transizione 4.0

Il nuovo Piano Nazionale Transizione 4.0 prevede un aumento delle aliquote e dei massimali per alcuni degli investimenti ammissibili al credito d'imposta. Così, ad esempio, l'aliquota di credito d'imposta per software 4.0 passa dal 15% al 20%, per beni materiali e immateriali dal 6% al 10% e per i beni per lo Smart Working dal 6% al 15%.

Perché è fondamentale Digitalizzare?

La Trasformazione Digitale rappresenta una delle principali opportunità in grado di far uscire il Paese dalla crisi, sostenendo la crescita e fungendo da acceleratore per la ripartenza del PIL.

L’obiettivo è quindi far crescere il sistema economico portandolo ad un livello superiore.

Un’utile fotografia della situazione viene fornita dal report presentato dalla Banca Centrale Europea, dal titolo  "L'economia digitale e l'area dell'euro"  in cui si afferma che la digitalizzazione – la diffusione delle tecnologie digitali che portano a un’economia digitale – è praticamente ovunque. Trasforma modelli di consumo e produzione, modelli di business, preferenze e prezzi relativi, e quindi intere economie. Alcuni degli effetti chiave della digitalizzazione stanno influenzando variabili rilevanti per la politica monetaria come l’occupazione, la produttività e l’inflazione.

Perché investire in Innovazione Digitale?

Implementare un progetto di trasformazione digitale comporta, innegabilmente, un investimento, sia economico che in termini di tempo ed impegno.

Questo investimento verrà però pienamente ammortizzato ed offrirà benefici duraturi.

 Il Piano Nazionale di Transizione 4.0 fornisce alle aziende la possibilità di usufruire di crediti d'imposta a fronte dell'investimento in Innovazione Tecnologica

Ora più che mai è il momento giusto per compiere questo passo che stravolgerà (positivamente) la tua azienda.

Approfitta  delle agevolazioni economiche

a sostegno della trasformazione digitale!

Per maggiori informazioni relative all’implementazione di un progetto di innovazione digitale basato su tecnologia open source SuiteCRM non esitate a contattarci: CONTATTACI

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