Il significato del fenomeno omnicanalità, secondo i ricercatori del Politecnico di Milano, responsabili dell'Osservatorio Omnichannel Customer Experience, prevede che l'esperienza del consumatore abbia origine da un insieme di interazioni tra un consumatore e un prodotto, un brand, un'azienda o parte della sua organizzazione. Tali interazioni sono alla base della customer experience, una relazione strettamente personale che va a toccare vari livelli, da quello razionale a quello più emotivo. 

Alla luce di tutto questo, la definizione di omnicanalità riguarda l'integrazione di tutti i diversi canali di vendita e di contatto con il cliente (sia online sia offline) per garantire al consumatore coerenza nell'esperienza di acquisto. 

Premesso tutto questo, è inevitabile aspettarsi che il servizio clienti debba cambiare ed evolversi. È stato calcolato dai ricercatori che a fine dell'anno scorso erano 31,7 milioni, pari al 60% della popolazione di età superiore a 14 anni, gli italiani che utilizzavano Internet in una o più fasi del processo di acquisto aspettandosi, quindi, di vivere esperienze di marca integrate sui vari punti di contatto (punto vendita, sito internet, eCommerce, social network, contact center, pubblicità). In questa logica, l'obiettivo di una strategia omnicanale non è quello di aggiungere man mano un punto di contatto all'altro, ma mettere il cliente al centro e consentirgli di passare da un touchpoint all'altro in modo fluido. Per esempio, i consumatori devono poter consultare un catalogo online, magari mentre valutano le opinioni sul brand sui vari forum, poi comprare e condividere immediatamente sui social l’immagine del loro acquisto; se vogliono, ritirare in negozio; si aspettano di avere a disposizione una chat per i servizi post vendita, oppure ancora, se si lamentano su Twitter, di essere contattati via mail o telefono con delle soluzioni al loro problema. E l'azienda, per assicurare questo, deve abbattere i silos al proprio interno e condividere dati e informazioni e agire di conseguenza.  

Tutti i vantaggi dell'omnicanalità 

 Applicare correttamente e in modo maturo una strategia di omnicanalità significa poter fruire di una conoscenza profonda del cliente in base alla quale compiere azioni concrete. Più nello specifico, avere a disposizione insight evoluti, letteralmente una presa di coscienza di tutti i dati relativi al cliente, consente di potenziare i processi decisionali. E tale potenziamento si traduce in una serie di benefici sia intangibili sia tangibili, tra i quali: 

• maggiore coesione interna e focalizzazione sugli obiettivi; 
• aumento dei lead qualificati; 
• incremento delle vendite;
• ottimizzazione dei ritorni sugli investimenti nell'innovazione dei touchpoint;
• diversificazione delle azioni sul mercato rispetto alla concorrenza;
• miglioramento dell'engagement e della fidelizzazione;
• personalizzazione della comunicazione. 

Omnichannel management, le tecnologie che consentono di gestire l'esperienza omnicanale del cliente 

Raccogliere tutte le informazioni possibili relative al cliente (quelle già presenti in azienda nei sistemi IT e, nello specifico, nelle applicazioni utilizzate nelle organizzazioni a partire dall'ERP) e metterle a fattore comune con quelle che arrivano dai vari punti di contatto, dai partner di filiera, dalle mobile app così come dai social: si tratta del primo fondamentale passo da compiere per realizzare una strategia omnicanale. 

In secondo luogo, è necessario analizzare questi dati, con la data analysis e ciò comporta ripulirli per poi elaborare le informazioni necessarie per i decisori aziendali. Sono infatti i dati i protagonisti del terzo e ultimo passaggio, ossia prendere provvedimenti per ottimizzare ogni interazione con il cliente. 

Esistono tante tecnologie che consentono di supportare le aziende in questo percorso. 

Un CRM unico che includa i vari dati disponibili è il punto di partenza; il compito di integrare e armonizzare i dati può poi essere affidato ai Data hub, soluzioni capaci di dialogare con diversi sistemi legacy (ereditati, utilizzati da molto tempo) e che consentono, quindi, come si diceva, di abbattere le barriere tra i diversi ambiti aziendali. 

Il Data lake, dal quale il Data hub si alimenta, è la soluzione utile quando l'azienda dispone di un grande insieme di dati sia strutturati, ossia pronti per essere processati sia non strutturati, pensiamo alle informazioni derivanti da social o dai sistemi Internet of Things e così via. 

Gli strumenti di Analytics consentono di compiere elaborazioni sui dati (i più evoluti trattano anche i dati raccolti in real time); in tale ambito, i Content intelligence software sono capaci di analizzare la semantica dei contenuti per profilare gli interessi di ogni singolo individuo. 

Le tecnologie di Marketing automation, in generale, intervengono per supportare le aziende nella definizione dei workflow di interazione con i clienti e nella gestione della relazione.