Anche nell’era delle dashboard interattive e dei report complessi, persiste una sfida cruciale per le aziende: il divario tra la velocità con cui nascono le domande di business e il tempo necessario per ottenere risposte specifiche dai dati. Quante volte, osservando un KPI su una dashboard, un manager si è chiesto “perché?”, dando il via a un processo che richiede tempo di analisi supplementare?
È proprio per colmare questo “ultimo miglio” analitico che Tableau ha introdotto una visione rivoluzionaria: Tableau Next. Tableau Next, con la sua profonda integrazione nell’ecosistema Salesforce come abbiamo discusso in questo articolo, non mira a rimpiazzare gli strumenti che già conosciamo e apprezziamo, ma di potenziarli. L’obiettivo è affiancare all’analisi strutturata delle dashboard un’interazione più fluida e conversazionale con i dati, basata sull’“agentic analytics”.
Questo concetto lo abbiamo approfondito nel nostro White Paper dedicato. In pratica, l’utente oltre a “costruire” un’analisi, può semplicemente “chiederla” a un agente AI che lavora per lui. Ma come si traduce questo in vantaggi concreti? Abbandoniamo la teoria e tuffiamoci in tre scenari di business reali.
Marketing – Creazione di un cockpit per decisioni veloci
La sfida
Il team Marketing di Salesforce doveva misurare l’impatto reale delle proprie campagne sulle vendite (la “marketing-driven pipeline”). Un’analisi complessa che richiedeva di unire dati da innumerevoli fonti, con un forte dispendio di tempo da parte degli analisti per rispondere anche alle domande più semplici.
La soluzione con Tableau Next
È stato creato un “Marketing Cockpit“. Una dashboard centralizzata e potenziata da un agente AI. Questo strumento unifica tutti i dati rilevanti e permette un’interazione conversazionale.
Un esempio concreto
Un marketer, invece di aprire un ticket per il team di analisi, può ora chiedere direttamente all’agente una domanda come: “Quale prodotto sta guidando la pipeline nel mercato commerciale americano questo trimestre?”. L’AI comprende la domanda grazie al modello semantico sottostante e fornisce una risposta visiva in pochi secondi.
Il vantaggio concreto: La velocità. I marketer ottengono risposte immediate per orientare le loro strategie, mentre gli analisti possono finalmente dedicarsi ad analisi più profonde e complesse, smettendo di essere un collo di bottiglia per le richieste operative.
Customer Success – Dalla reazione alla prevenzione della “salute” del cliente
La sfida
I Customer Success Manager (CSM) di Salesforce devono monitorare la “salute” di ogni cliente, un punteggio (CSS) basato su quasi 200 segnali diversi, dall’adozione del prodotto alla partecipazione agli eventi. Analizzare manualmente questi dati per ogni cliente era un processo reattivo e inefficiente.
La soluzione con Tableau Next
L’analisi “agentica” è stata integrata per monitorare e interpretare questi segnali in modo automatico e proattivo.
Un esempio concreto
L’agente AI non si limita a mostrare un punteggio. Invia notifiche proattive ai CSM, come ad esempio: “Attenzione: il punteggio di salute del Cliente X è a rischio. Ho identificato un calo nell’adozione della nuova feature Y. Suggerisco un intervento di formazione mirato.“
Il vantaggio concreto: I CSM passano da un modello reattivo (“Cosa è successo a questo cliente?”) a uno proattivo (“Cosa posso fare per migliorare i risultati di questo cliente?”). L’AI non solo segnala un problema, ma ne spiega la causa e guida l’azione successiva.
Vendite – Insight azionabili da qualsiasi device
La sfida
I manager e i team di vendita hanno bisogno di risposte immediate su metriche chiave (pipeline, performance dei venditori, valore dei contratti), spesso mentre sono fuori ufficio o tra una riunione e l’altra. I dati, però, erano confinati in dashboard complesse e difficili da navigare da mobile.
La soluzione con Tableau Next
È stato sviluppato un sistema di tracking delle performance accessibile ovunque, grazie all’integrazione con l’app mobile di Salesforce e con Slack, il tutto gestito dall’agente AI Agentforce.
Un esempio concreto
Un sales manager, prima di una call, può chiedere direttamente dal suo smartphone: “Mostrami la pipeline del Q4 per il venditore Mario Rossi”. L’agente AI fornisce un riepilogo immediato. In più, le metriche chiave possono essere condivise e discusse direttamente nei canali Slack del team, mantenendo tutti allineati.
Il vantaggio concreto: L’analisi non è più una destinazione, ma una parte integrante del flusso di lavoro. Le decisioni strategiche vengono prese più rapidamente e da qualsiasi luogo, perché i dati sono sempre a portata di mano e facili da interrogare.
Il futuro della BI tra dashboard e conversazioni
Questi esempi, tratti dall’esperienza diretta di Salesforce, non annunciano solo nuove funzionalità, ma un’evoluzione nel paradigma stesso dell’analisi dati: la Business Intelligence sta diventando conversazionale, proattiva e organicamente integrata nei flussi di lavoro quotidiani.
Questo significa decretare la fine delle dashboard? Tutt’altro.
Il futuro dell’analisi non risiede in una sostituzione, ma in una potente sinergia. Le dashboard rimarranno le fondamenta strategiche dell’analisi aziendale. Continueranno a essere lo strumento d’elezione per il monitoraggio consolidato dei KPI, offrendo una visione governata e una “verità aziendale” condivisa. Sono e resteranno il punto di partenza autorevole, la mappa curata che orienta le performance di business.
In sintesi, se la dashboard è la mappa curata dei nostri dati, l’agente AI è la bussola intelligente che permette a ogni utente di esplorarli in profondità.
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Visualitics Team
Questo articolo è stato scritto e redatto da uno dei nostri consulenti.
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