La soddisfazione dei clienti nei contatti con l’azienda è un elemento di grande valore per la crescita del business. Un ambito dove trovano applicazioni i moderni sistemi di CRM, sia nel supporto delle attività di prevendita e post vendita sia per dare coerenza alla pluralità delle relazioni che avvengono via Web, e-commerce, telefono, e-mail, social network, chat e altri canali. Un compito che diventa più complesso con il passare del tempo, man mano che cresce l’esigenza di gestire la customer journey in logica omnicanale, per esempio, dove un primo contatto via Web, prosegue con richieste d’informazioni via chat o telefono e quindi con gli ordini in e-mail. Una condizione che richiede visione unitaria, sempre aggiornata in tempo reale del cliente e dei suoi bisogni.

Tecnologia che permette di ottenere, in modalità on-demand, le capacità elaborative, applicative e d’analisi dei dati più avanzate, il cloud ha trovato impiego negli ambiti di CRM per una serie di buoni motivi. Innanzitutto perché aiuta la veloce introduzione delle nuove applicazioni, senza costringere l’azienda a investire in risorse hardware e umane per la gestione. La logica pay-per-use del cloud è, per sua natura, più conveniente per alimentare applicazioni sperimentali, che crescono nel tempo, oppure caratterizzate da forti picchi d’utilizzo su base stagionale o in occasione di campagne promozionali ed eventi fieristici.

L’utilizzo del software in cloud è funzionale alla focalizzazione sul core business di realtà PMI e startup che non vogliono dedicare risorse e competenze alla gestione IT. Il cloud ci si avvantaggia degli alti standard di continuità operativa e protezione (disaster recovery) dei provider ed è possibile accedere a servizi professionali di ID management e sicurezza dei dati conformi con le normative. Lo stoccaggio dei dati di CRM nel cloud facilita l’integrazione con fonti open-data, dati demografici e georeferenziali di terze parti con cui arricchire analisi e interpretazioni. I principali cloud provider possono offrire funzioni analitiche avanzate, machine learning e intelligenza artificiale sfruttabili, per esempio, per interpretare il contenuto dei messaggi e-mail e vocali, categorizzare esigenze e comportamenti dei clienti ai fini di una migliore personalizzazione della relazione.