Nei precedenti articoli, Digital First e Life After Sale, si è visto come la tecnologia digitale applicata ai prodotti modifichi il rapporto fra l’azienda e il mercato, schiudendo una prospettiva nuova densa di opportunità. Il prodotto è protagonista del nuovo paradigma grazie alla sua capacità di generare dati, innanzitutto sul modo in cui viene utilizzato: esso è la testa di ponte dell’impresa dentro alla user-experience, funge piattaforma relazionale con l’utilizzatore e con gli altri attori che partecipano al landscape di utilizzo (Life After Sale).
Questa è l’espressione massima del concetto di customer centricity. Un’azienda che voglia essere customer centric deve partire dal cliente, non semplicemente porlo al centro dei propri sforzi. Non basta possedere il mantra del cliente per essere customer centric: occorre che il cliente sia il punto di partenza della propria attività. Occorre che la progettazione, la prototipazione, la produzione, il delivery, vengano dopo ciò che il cliente fa (in primis, ciò che fa con il nostro prodotto). C’è un momento di inizio in cui il cliente dispone del nostro prodotto: ma questo è da concepire come un seed che viene alimentato e sviluppato tramite le informazioni che arrivano dal cliente mentre lo utilizza. Nella versione più estrema, significa che il prodotto non è più definito una volta per tutte quando viene immesso nel mercato, ma evolve a seguito dell’utilizzo che ne viene fatto. I processi in quest’ottica non sono più solamente “produttivi”, ma diventano “adattivi”.
Questo è il cuore dell’approccio C2B. Si tratta di una prospettiva che inverte il processo tradizionale, ponendo il momento di utilizzo come iniziatore del processo di produzione di quella conoscenza da cui deriva la progettazione e la realizzazione del prodotto. Nel paradigma tradizionale B2C il processo partiva dalla progettazione per passare alla prototipazione, poi alla produzione e approdare infine alla vendita e all’utilizzo. Nel paradigma nuovo, abilitato dalla digitalizzazione del prodotto (Digital First Philosophy), il processo si inverte e diventa C2B. La conoscenza non è più solo elemento generato ex-ante, in qualche laboratorio di ricerca o nella funzione R&D, e incorporato poi nei processi (know-how, routine) e nei prodotti (brevetti, design); la conoscenza diventa essa stessa processo che coinvolge la user-experience, sviluppandosi durante l’utilizzo che il cliente fa del nostro prodotto e nella nostra interazione con altri attori del landscape di utilizzo.
Nella logica C2B la sequenza diventa:
Utilizzo → Dati → Elaborazione → Value proposition → Produzione → Utilizzo
Una nuova prospettiva sulla produzione del valore si affaccia nella manifattura: dai dati che il mio prodotto è in grado di raccogliere sullo specifico cliente riesco a creare una nuova e più profonda value proposition per quello stesso cliente, modificando i processi produttivi per predisporre le condizioni che accrescano il valore per il cliente durante la sua esperienza di utilizzo. Posso aggiungere servizi, fare aggiornamenti del software del prodotto, creare add-on. L’utilizzo ulteriore offrirà poi nuovi dati che consentiranno upgrade e adattamenti della value proposition, alimentando la circolarità del modello.
La ricorsività del modello C2B sottintende la possibilità di apprendimento del sistema: il prodotto può evolvere perché un’intelligenza sistemica (frutto non solo di machine learning, ma anche e soprattutto di applicazione di modelli mentali e decisioni umane) elabora i dati sull’utilizzo, li trasforma in nuove proposte di valore, aggiorna il prodotto e lo offre all’utilizzatore (in primis a quello che lo sta già usando, nella forma di un upgrade).
In questa prospettiva ci sono due elementi strategici: le modalità di creazione della conoscenza e l’interazione fra conoscenza del cliente e processi produttivi.
La conoscenza del cliente parte dai dati raccolti nel landscape di utilizzo (https://www.manageritalia.it/it/economia/come-costruire-un-rapporto-con-i-nostri-clienti-dopo-la-vendita-dei-nostri-prodotti ): la fonte è sia prodotto sia una sua estensione sia partner i cui prodotti insistono sullo stesso contesto. Una delle maggiori sfide riguarda la capacità non solo di raccogliere, ma anche di interpretare questi dati e di integrarli con quelli che provengono da terze parti. In questo senso le piattaforme APIs ampliano le possibili fonti e facilitano l’integrazione.
L’interazione fra nuova conoscenza e processi produttivi è invece la rappresentazione più evidente del nuovo paradigma: collocare idealmente la produzione a valle degli input che provengono dal cliente significa adottare una prospettiva di adattamento e sviluppo, non solo del prodotto ma anche dei processi.
È quest’ultimo il tema dominante del concetto di Industry 4.0. Le tecnologie digitali, espresse nell’intelligenza che muove le macchine, consentono a quest’ultime di apprendere attraverso il proprio operato. Se questo apprendimento si integra con i dati che provengono dal prodotto, non solo il processo diverrà più efficiente, ma sarà in grado di adattarsi alle informazioni che provengono dall’utilizzatore. Nell’agricoltura di precisione avviene esattamente questo: le informazioni che vengono dal campo si integrano con quelle del processo (la gestione del campo, dalla semina al raccolto fino alla lavorazione di quanto raccolto, come ad esempio l’essicazione). Il risultato è un raccolto più abbondante, un minore uso di risorse, una maggiore certezza di volumi e qualità. I dati che vengono da chi utilizza il prodotto consentono poi agli algoritmi di adattarsi alle aspettative dell’utilizzatore (ad esempio in termini di umidità, controllo della qualità, contenuto di sostanze e così via).
L’intelligenza che guida gli impianti di produzione non è quindi soltanto limitata ad ottenere l’efficienza del processo, ma è soprattutto aperta ad accogliere e integrare dati che provengono dall’esterno (dall’utilizzatore come dal landscape di utilizzo).
Tutto questo è meglio leggibile in una logica di ricorsività. Il prodotto offerto al mercato non è il punto terminale del nostro impegno, e neppure quel prodotto è mai la versione definitiva. Nell’ottica Digital First c’è una continua attività di upgrade che riguarda proprio quel prodotto che ora è sul mercato. Un miglioramento delle sue prestazioni, delle sue caratteristiche, dell’insieme di servizi che lo accompagnano: in definitiva un accrescimento del valore che esso in grado di generare per il cliente proprio per il fatto che il produttore impara a conoscere sempre meglio le modalità, le condizioni e le abitudini di utilizzo che quello specifico cliente fa del prodotto.
Come sviluppare da questi dati una value proposition sarà l’oggetto del prossimo articolo.
