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Case Studies
Gruppo MOL
Per le grandi aziende del settore petrolifero e del gas, le divisioni retail, ovvero le stazioni di servizio, hanno sempre rivestito un ruolo critico nelle loro complesse operazioni, integrate verticalmente. In quanto anello finale delle attività dell'azienda, le stazioni di servizio non sono solo il punto vendita dei suoi principali prodotti petroliferi raffinati. Questi punti vendita rappresentano anche un'opportunità per vendere beni accessori e fanno da principale punto di interazione tra il cliente e il brand. Ecco perché la qualità dell'esperienza in un retail outlet è così importante.
Nonostante la vendita di carburante rimanga un obiettivo centrale, molte aziende stanno adottando una visione più ampia del valore che le attività di vendita al dettaglio possono offrire al business.
MOL è una società integrata di petrolio e gas con 25.000 dipendenti in 30 paesi e oltre 2.400 stazioni di servizio in 10 paesi. Il suo obiettivo di trasformazione è attualmente quello di accelerare il passaggio da rivenditore tradizionale di carburanti a rivenditore di beni di consumo orientato al digitale, nonché di fornitore di servizi di mobilità integrati. MOL desidera soddisfare i suoi clienti, responsabilizzare i dipendenti e sbloccare nuovo fatturato. Per raggiungere questo obiettivo, il gruppo MOL sta accelerando l'iper-personalizzazione nel marketing attraverso l'AI basata su IBMConsulting e Salesforce.
I clienti di MOL effettuano milioni di transazioni di acquisti fedeltà ogni mese. Utilizzando questi dati, MOL desiderava abbandonare il concetto di marketing standard basato su regole, in cui tutti i criteri di segmentazione sono predefiniti e il contenuto è scritto in anticipo. Voleva diventare un modello basato sui comportamenti, dove i segnali dei clienti vengono automaticamente armonizzati in un profilo personale che riceve offerte iper-personalizzate.
Il piano includeva l'implementazione della piattaforma prima in Croazia, Slovenia e Ungheria e poi in Slovacchia, Repubblica Ceca e nel resto dei paesi della regione.
Dopo avere condotto un'analisi approfondita delle opzioni disponibili, Mag e il suo team hanno ritenuto che Salesforce Marketing Cloud fosse la soluzione migliore per le loro esigenze. Mag spiega che la scelta più importante che rimaneva era quella di un partner per l'integrazione dei sistemi che fosse in grado di mettere insieme tutti i componenti. "Ci siamo concentrati sulle competenze comprovate con la piattaforma Salesforce, soprattutto sulla capacità di fornire il tipo di soluzione completa e su larga scala che stavamo pianificando" afferma Mag.
L'approccio collaborativo di IBM ha fornito il supporto necessario al team di MOL, piccolo ma in crescita. Il risultato di questo sforzo congiunto è una soluzione di marketing multicanale integrata che utilizza l'intera gamma di componenti Salesforce e lo studio AI IBM watsonx.ai . La soluzione si basa su un insieme di dati comportamentali reali dei clienti per orchestrare ogni aspetto dell'interazione di MOL con i suoi clienti, inclusa l'offerta di campagne altamente mirate e basate sul percorso specifico di ciascun cliente. Ora i responsabili delle campagne possono generare, con un solo clic, e-mail iper-personalizzate e push notification nella lingua locale desiderata.
Salesforce Marketing Cloud funge da hub di integrazione per distribuire i messaggi ai suoi clienti. MOL utilizza Salesforce Experience Cloud come base per il suo portale clienti. Per promuovere le iniziative di iper-personalizzazione del marketing, il team MOL ha scelto Salesforce Data Cloud per connettere e armonizzare i dati di Salesforce Marketing, Experience, Loyalty e Sales Cloud, così come i dati di terze parti. La soluzione MOL utilizza anche MuleSoft per integrare e orchestrare tutti questi componenti in più paesi. MOL utilizza in modo responsabile le funzionalità di AI generativa (gen AI) basate su Salesforce Data Cloud e watsonx.ai.
Durante la creazione del programma, MOL e IBM erano consapevoli della necessità di bilanciare l'efficienza basata sulla scalabilità con le esigenze specifiche dei team di marketing locali di MOL. A tal fine, hanno deciso di seguire un approccio basato su un “modello di gruppo” che fornisse un framework comune, offrendo allo stesso tempo ai team locali molta flessibilità nel progettare le proprie campagne. "Ogni paese dispone della propria funzione di marketing e fidelizzazione. Poiché abbiamo introdotto la flessibilità nei modelli, i team locali possono personalizzare e avviare le proprie campagne e i propri programmi di fidelizzazione" spiega Mag.
Per dare impulso a queste capacità locali, IBM ha inoltre aiutato a definire nuove pratiche di marketing e fidelizzazione. "Durante la creazione di nuovi team di rewards marketing nei nostri mercati locali, attraverso il suo supporto Hyper Care IBM ha svolto un ruolo fondamentale nell'insegnare a questi team come gestire autonomamente la nuova piattaforma. Questo è il perfetto esempio del tipo di supporto che stavamo cercando per la crescita e lo sviluppo del programma" afferma Mag.
Ha generato un aumento medio dei ricavi del 15% – 30% grazie a interazioni digitali migliorate
Ha raggiunto livelli di soddisfazione del cliente superiori di oltre il 20% rispetto alla concorrenza
Mag sottolinea inoltre che, sebbene MOL abbia concepito la sua strategia di commercio digitale ampliato pensando al 2030, i risultati iniziano già a vedersi. "Tra i clienti che utilizzano l'app, MOL ha registrato un aumento medio delle entrate del 15%-30%" afferma Mag. "Ciò dimostra che un coinvolgimento digitale più intelligente e pratico sta aumentando la fidelizzazione e sta aumentando i consumi".
Con sede a Budapest, in Ungheria, MOL Group (link esterno a ibm.com) è una società internazionale operante nel settore petrolifero e del gas con 26.000 dipendenti e operazioni in oltre 30 Paesi. Con 1.900 stazioni di servizio in nove paesi dell'Europa centro-orientale, l'attività di retail di MOL serve 10 milioni di clienti ed elabora più di un milione di transazioni al giorno.
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Gli esempi presentati sono solo illustrativi. I risultati effettivi variano in base alle configurazioni e alle condizioni del cliente e, pertanto, non è possibile fornire i risultati generalmente attesi.