Alle organizzazioni no-profit viene spesso richiesto di fare di più con meno: meno finanziamenti, meno personale e poco tempo a disposizione. La maggior parte dei team lavora con risorse limitate, bilanciando l'erogazione dei programmi con la raccolta di fondi, la conformità, le comunicazioni con gli stakeholder e le operazioni interne. Con una capacità operativa limitata, anche i compiti ad alta priorità possono finire in fondo all'elenco. È una realtà purtroppo comune per chi opera senza le risorse normalmente disponibili nelle aziende a scopo di lucro: il problema non è la mancanza di impegno o dedizione. La vera sfida è la capacità disponibile. Quando tutto sembra urgente, diventa difficile fare un passo indietro e valutare cosa funziona e cosa no.
Lo stesso problema di capacità influisce anche sul modo in cui le organizzazioni gestiscono i dati. Le organizzazioni no-profit generano un flusso costante di informazioni (attività dei donatori, ore di volontariato, richieste di finanziamento, prestazioni dei programmi, feedback della comunità ecc.), ma potrebbero non avere il tempo o la struttura necessari per dare loro un senso. Dati preziosi finiscono sepolti nei fogli di calcolo o dispersi tra sistemi scollegati. I team si affidano quindi all'intuizione o a report statici creati manualmente. I dati essenziali vengono condivisi troppo tardi o completamente ignorati. L'analisi per le organizzazioni no-profit cambia questa dinamica, aiutando le organizzazioni a ricavare significato dai propri dati, così da poter agire rapidamente, misurare chiaramente l'impatto e assegnare le priorità dove conta di più.
In questa sezione analizziamo da vicino l'analisi per le organizzazioni no-profit: che cos'è, cosa può fare, come implementarla e in che modo ServiceNow può aiutare la tua organizzazione no-profit a ottenere il massimo dai propri dati.
Nella maggior parte delle organizzazioni moderne, il termine "analisi" indica il processo di trasformazione dei dati non elaborati in dati significativi (e include tutti gli strumenti o le tecniche associate a tale processo). Lo scopo dell'analisi è aiutare le organizzazioni a superare i fogli di calcolo e i semplici totali, per individuare schemi utili a guidare le decisioni. Non si tratta solo di misurare le prestazioni, ma di un approccio efficace per comprendere meglio il contesto dietro ai numeri e utilizzare queste conoscenze per correggere eventuali problemi e orientare la strategia. L'analisi per le organizzazioni no-profit applica questi stessi principi al lavoro orientato alla missione.
L'analisi per le organizzazioni no-profit raccoglie ed esplora i dati provenienti da tutta l'organizzazione. A differenza della tradizionale creazione di report, che spesso avviene a posteriori, l'analisi per le organizzazioni no-profit aiuta i team a valutare e rispondere in tempo reale. Segna il passaggio da una concezione dei dati come semplice strumento di registrazione a una visione dei dati come asset strategico, aiutando le organizzazioni no-profit ad adattarsi rapidamente, coinvolgere gli stakeholder in modo più efficace e allineare le operazioni all'impatto della missione.
Tradizionalmente, gli approcci all'analisi sono stati suddivisi in quattro sottocategorie. Ciascuna tipologia svolge un ruolo specifico nell'aiutare le organizzazioni no-profit a comprendere e rispondere a ciò che accade nel loro contesto operativo:
- Analisi descrittiva
Rappresenta il punto di partenza per la maggior parte delle attività basate sui dati. Sintetizza ciò che è già accaduto, ad esempio il numero di donatori che hanno effettuato una donazione nell'ultimo anno o il modo in cui il coinvolgimento è cambiato dopo una campagna specifica.
- Analisi diagnostica
Una volta rese visibili le tendenze, i metodi di analisi diagnostica aiutano a spiegarle. Ad esempio, se la fidelizzazione dei donatori diminuisce, l'analisi diagnostica potrebbe esaminare la cronologia delle comunicazioni o la partecipazione agli eventi per individuare la causa. L'analisi diagnostica risponde al "perché" dei dati, consentendo alle organizzazioni no-profit di comprendere meglio i fattori che influenzano i risultati.
- Analisi predittiva
I modelli predittivi utilizzano dati storici per prevedere risultati probabili. Un'organizzazione no-profit potrebbe utilizzare questi strumenti per stimare il comportamento futuro dei donatori, anticipare l'abbandono dei volontari o prevedere la domanda per un servizio specifico.
- Analisi prescrittiva
Infine, l'analisi prescrittiva indica alle organizzazioni quali azioni intraprendere sulla base dei dati già generati. Può suggerire possibili interventi, aiutando i team a valutare le opzioni e stabilire il percorso migliore da seguire: che si tratti di riallocare risorse, modificare le strategie di contatto, adattare i modelli di servizio o intraprendere altri passaggi successivi in linea con i dati.
L'analisi per le organizzazioni no-profit non è una novità, ma le tecnologie moderne stanno contribuendo ad ampliarne il valore per le organizzazioni che vi fanno affidamento. In passato, l'analisi per le organizzazioni no-profit si concentrava quasi esclusivamente sulla reportistica retrospettiva (raccogliendo dati in report statici per finalità di conformità o aggiornamenti agli stakeholder dopo che l'attività rilevante si era già svolta). Oggi questo modello viene sostituito da pratiche più intelligenti e in tempo reale, che consentono ai team di correggere le proprie strategie sulla base di dati aggiornati in tempo reale. Allo stesso tempo, l'analisi non è più confinata a un singolo reparto, ma sta diventando parte delle operazioni quotidiane in diversi ruoli, consentendo ai responsabili dei programmi, agli addetti alla raccolta fondi e alla leadership di accedere a dati condivisi e agire sulla loro base.
L'analisi cambia radicalmente il modo in cui le organizzazioni no-profit affrontano la raccolta di fondi. Analizzando gli schemi dei donatori e i comportamenti di coinvolgimento, i team possono individuare i donatori ad alto potenziale e personalizzare gli importi richiesti in base alla cronologia e alla capacità specifica di ciascun donatore. Consente inoltre di effettuare segmentazione e attività di sensibilizzazione personalizzate, due aspetti che hanno dimostrato di contribuire all'aumento della fidelizzazione dei donatori e delle prestazioni delle campagne.
L'utilizzo dell'analisi consente alle organizzazioni no-profit di misurare i risultati in modo più significativo. Anziché concentrarsi su input come il numero di partecipanti serviti, le organizzazioni possono esplorare i parametri dei risultati o dei cambiamenti a lungo termine. Monitorando attentamente i risultati, come i tassi di completamento dei programmi o i cambiamenti comportamentali, i team possono perfezionare i propri servizi e dimostrare l'impatto generato. Questo ciclo di feedback continuo supporta miglioramenti più intelligenti nel tempo.
L'analisi aiuta le organizzazioni no-profit ad allocare le risorse con maggiore sicurezza, anche quando tali risorse sono limitate. Analizzando parametri di costo, colli di bottiglia nei processi e vincoli di rendimento, le organizzazioni possono semplificare i flussi di lavoro e ridurre le spese generali. Inoltre, consente di individuare quali programmi o canali generano il maggiore impatto rispetto all'investimento sostenuto, permettendo ai team di riallocare tempo e budget verso le aree con il potenziale più elevato.
La narrazione basata sui dati ha un peso maggiore rispetto ai semplici aneddoti. Quando le organizzazioni no-profit integrano evidenze quantitative nella propria narrazione (mostrando come le risorse sono state investite e quali risultati sono stati raggiunti), rafforzano la propria credibilità. Report trasparenti e orientati ai risultati contribuiscono a costruire la fiducia dei donatori e a rafforzare la responsabilità organizzativa.
La raccolta di fondi è al centro della sostenibilità delle organizzazioni no-profit, per questo è essenziale tenere traccia non solo di quanti fondi vengono raccolti, ma anche con quale efficienza vengono generati e quanto efficacemente vengono mantenute le relazioni con i donatori. Questi parametri aiutano le organizzazioni a perfezionare le strategie e a garantire un supporto a lungo termine:
- Tasso di fidelizzazione dei donatori
Questo parametro indica la percentuale di donatori che continuano a donare in periodi consecutivi. Un'elevata fidelizzazione indica un coinvolgimento efficace e risparmi sui costi rispetto all'acquisizione continua di nuovi sostenitori.
- Importo medio delle donazioni
Misurando nel tempo le tendenze relative all'importo delle donazioni, le organizzazioni no-profit possono adattare le proprie strategie di raccolta fondi e personalizzare le richieste in base alla capacità contributiva e al comportamento storico dei donatori.
- Valore del ciclo di vita del donatore (LTV)
L'LTV stima l'importo totale che un donatore probabilmente donerà nell'intera durata della sua relazione con l'organizzazione. Comprendere l'LTV aiuta le organizzazioni no-profit a stabilire quanto investire nell'acquisizione e nella cura dei sostenitori.
- Costo per dollaro raccolto (CPDR)
Il CPDR misura quanto denaro viene speso per generare ogni dollaro di ricavi. Un CPDR più basso indica una raccolta fondi più efficiente e un migliore utilizzo delle risorse.
La presenza digitale di un'organizzazione no-profit influenza il coinvolgimento dei donatori, la partecipazione dei volontari e la notorietà presso il pubblico. Misurare le attività digitali offre una visione più chiara di ciò che trova riscontro presso i sostenitori e di dove investire risorse di marketing limitate. I parametri principali in quest'area includono:
- Tasso di conversione del sito web
Il tasso di conversione del sito web indica con quale frequenza i visitatori compiono un'azione desiderata sul sito di un'organizzazione no-profit (dimostrando che il sito funziona come previsto).
- Tassi di apertura e click-through delle e-mail
Questi parametri valutano quanti destinatari aprono i messaggi e interagiscono con i loro contenuti. Prestazioni più solide riflettono oggetti delle email più efficaci e una distribuzione di contenuti pertinenti.
- Coinvolgimento sui social media
I tassi di coinvolgimento misurano interazioni come like, commenti e condivisioni in rapporto alla dimensione del pubblico. Il monitoraggio di questo parametro aiuta le organizzazioni no-profit a valutare se la propria strategia sui social media sta generando connessioni significative.
- Percentuale delle donazioni online
Questo dato rappresenta la quota delle donazioni totali effettuate tramite canali digitali. Comprendere questa percentuale consente alle organizzazioni di allocare le risorse verso i canali di donazione più efficaci.
Le prestazioni dei programmi e l'impatto sulla comunità sono spesso le misure principali in base alle quali vengono valutate le organizzazioni no-profit. Questi parametri mostrano l'efficacia dei servizi e il valore a lungo termine generato:
- Parametri dei risultati
Questi parametri misurano i risultati diretti dei programmi, come i tassi di diploma, l'inserimento lavorativo o il miglioramento dei risultati sanitari. Indicano se gli obiettivi vengono raggiunti. - Parametri dell'impatto
I parametri dell'impatto valutano il cambiamento a lungo termine come l'aumento del benessere della comunità o miglioramenti duraturi per i beneficiari. - Costo per beneficiario
Questa misura calcola il costo medio per assistere un partecipante al programma. Aiuta le organizzazioni no-profit a valutare efficienza e scalabilità. - Ritorno sociale sull'investimento (SROI)
Lo SROI attribuisce un valore monetario ai risultati sociali, mostrando quanto valore sociale o comunitario viene creato per ogni dollaro speso.
Dietro le quinte, la solidità operativa e finanziaria determina quanto efficacemente un'organizzazione no-profit possa sostenere i propri programmi. Monitorare questi indicatori garantisce che le risorse vengano utilizzate in modo efficace e che personale e volontari restino coinvolti.
- Margine operativo
Il margine operativo è la differenza tra ricavi e spese, espressa come percentuale dei ricavi. Un margine positivo indica una maggiore stabilità finanziaria.
- Efficacia dell'allocazione delle risorse
Questa misura valuta in che modo il tempo del personale, il budget e i materiali vengono distribuiti rispetto ai risultati.
- Tasso di rotazione del personale
Il tasso di rotazione tiene traccia di quanti dipendenti lasciano l'organizzazione in un determinato periodo. Un livello elevato di rotazione può aumentare i costi e compromettere l'erogazione dei programmi.
- Tasso di fidelizzazione dei volontari
Questo parametro indica la percentuale di volontari che continuano a partecipare nel tempo. Una solida fidelizzazione riduce i costi di reclutamento e garantisce la continuità dei servizi.
Prima di introdurre nuovi sistemi, le organizzazioni no-profit devono comprendere lo stato dei dati esistenti. Ciò significa analizzare quali informazioni vengono raccolte, dove vengono archiviate e come vengono attualmente utilizzate. Molte organizzazioni scoprono che dati preziosi restano intrappolati in fogli di calcolo o in silo tra diversi reparti. L'audit aiuta inoltre a individuare problemi come voci duplicate, record incompleti o formati dati incoerenti.
L'analisi è utile solo se collegata a obiettivi definiti. Le organizzazioni no-profit dovrebbero stabilire obiettivi misurabili e indicatori chiave di prestazione (KPI) in linea con la propria missione e le priorità strategiche. Applicare un framework come SMART (specifico, misurabile, raggiungibile, pertinente e vincolato nel tempo) garantisce che i dati siano collegati ai risultati, anziché a semplici attività fini a sé stesse. Ad esempio, invece di dichiarare genericamente l'obiettivo di "aumentare la fidelizzazione dei donatori", un'organizzazione potrebbe fissare l'obiettivo di migliorare la fidelizzazione dei donatori del 10% nell'arco dell'anno fiscale. Collegare direttamente l'analisi agli obiettivi organizzativi rende più semplice tenere traccia dei progressi e giustificare le decisioni.
Gli strumenti scelti da un'organizzazione no-profit dovrebbero essere coerenti con le sue dimensioni, il budget e la capacità tecnica. Le organizzazioni più piccole possono iniziare con piattaforme leggere che consolidano i dati relativi a donatori e programmi in un unico punto, mentre le organizzazioni no-profit più grandi potrebbero richiedere soluzioni più avanzate, in grado di integrare più sistemi e supportare la modellazione predittiva. È importante scegliere strumenti sufficientemente flessibili da evolvere insieme alle esigenze dell'organizzazione, ma al tempo stesso agevoli per il personale che potrebbe non disporre di competenze tecniche.
Anche gli strumenti più sofisticati hanno un valore limitato se l'organizzazione non dispone di una cultura che supporti processi decisionali informati dai dati. La leadership dovrebbe dare l'esempio nell'utilizzo dell'analisi, ponendo domande basate sui dati e incoraggiando il personale a introdurre parametri nelle discussioni. Sessioni di formazione e workshop collaborativi possono aiutare a costruire familiarità con i dati tra i diversi team.
Affinché l'analisi sia affidabile, i dati devono essere accurati, sicuri e gestiti in modo etico. Definire pratiche chiare per la qualità dei dati aiuta a evitare che problemi come duplicati o informazioni obsolete compromettano la fiducia nel sistema. I criteri di governance dovrebbero inoltre coprire la privacy dei dati, in particolare quando si lavora con informazioni sensibili relative a donatori o beneficiari. Oltre alla conformità, le organizzazioni no-profit hanno la responsabilità etica di utilizzare i dati in modo trasparente e attento.
Le strategie di analisi di base aiutano le organizzazioni no-profit a comprendere le proprie prestazioni attuali, ma le nuove tecnologie stanno ampliando le possibilità disponibili. L'intelligenza artificiale (AI), il machine learning (ML) e l'elaborazione dei dati in tempo reale offrono alle organizzazioni strumenti per anticipare le sfide e rispondere con maggiore agilità.
L'AI e il ML possono analizzare la cronologia dei donatori e i relativi modelli di coinvolgimento su una scala ben superiore rispetto ai metodi manuali. I modelli predittivi aiutano le organizzazioni no-profit a stimare quali donatori hanno maggiori probabilità di donare nuovamente, con quale importo potrebbero contribuire e quando sono più ricettivi alle attività di contatto. Ciò consente agli addetti alla raccolta fondi di concentrarsi sui donatori potenziali di alto valore, personalizzare le richieste con maggiore precisione e migliorare la fidelizzazione.
L'analisi rappresenta un modo pratico per migliorare i programmi mentre sono ancora in esecuzione. Esaminando quali attività portano a risultati più solidi, le organizzazioni no-profit possono adattare le modalità di erogazione dei servizi e garantire che i partecipanti ricevano il supporto di cui hanno bisogno. Se i dati mostrano che alcuni gruppi incontrano maggiori difficoltà rispetto ad altri, il personale del programma può apportare modifiche mirate per colmare tali divari. Nel tempo, ciò crea un ciclo di miglioramento continuo in cui i dati non si limitano a misurare il successo, ma contribuiscono attivamente a plasmarlo.
Le organizzazioni no-profit non devono più attendere i report trimestrali per comprendere le proprie prestazioni. Grazie all'analisi in tempo reale, le organizzazioni possono monitorare i progressi nel momento in cui si verificano e apportare modifiche immediatamente. Questa capacità è particolarmente preziosa in ambiti come le campagne di raccolta fondi o le attività di sensibilizzazione della comunità, in cui il giusto tempismo può fare la differenza. L'accesso a dati in tempo reale consente ai team di individuare tempestivamente i problemi, agire rapidamente e garantire che le risorse siano sempre indirizzate dove risultano più efficaci.
L'analisi può diventare ancora più efficace quando le organizzazioni no-profit collaborano tra loro. Tramite la condivisione di dati anonimizzati, le organizzazioni possono combinare i propri dati per ottenere una visione più ampia di ciò che sta accadendo nel proprio settore. Questo tipo di collaborazione aiuta i gruppi a individuare sfide comuni, monitorare tendenze più ampie e dimostrare l'impatto complessivo dei loro sforzi collettivi.
I budget ridotti rappresentano uno dei principali ostacoli alla creazione di solide pratiche di analisi. Le organizzazioni no-profit potrebbero non disporre dei fondi necessari per piattaforme costose o personale dedicato. Tuttavia, l'analisi non deve necessariamente partire su larga scala per essere preziosa. Molte organizzazioni iniziano valorizzando meglio gli strumenti che già utilizzano, come il proprio Customer Relationship Management (CRM) o le piattaforme per sondaggi, integrando nel tempo anche strumenti di analisi gratuiti o a basso costo. Un'altra strategia pratica consiste nell'attribuire priorità a una serie limitata di parametri ad alto impatto, che siano allineati con gli obiettivi strategici, invece di cercare di misurare tutti gli elementi contemporaneamente.
Non tutte le organizzazioni no-profit dispongono di un data scientist nel proprio organico. Questo aspetto potrebbe non rappresentare un problema: l'analisi non richiede sempre competenze tecniche approfondite. Il personale può essere formato all'utilizzo di strumenti agevoli, capaci di trasformare i dati non elaborati in dashboard semplici. Per esigenze più complesse, collaborare con consulenti o attingere a competenze pro bono può offrire supporto a breve termine senza sostenere costi di assunzione a lungo termine. Incoraggiare il personale ad acquisire familiarità con i dati in modo graduale, attraverso workshop o progetti pratici, contribuirà a creare fiducia e a sviluppare capacità che, nel tempo, potranno trasformarsi in competenze.
I dati archiviati in sistemi scollegati rappresentano un problema diffuso. I record dei donatori potrebbero trovarsi in un sistema CRM, mentre le informazioni sui volontari vengono gestite in fogli di calcolo e i risultati dei programmi si trovano in uno strumento di creazione di report separato. Questa frammentazione rende difficile avere una visione completa delle prestazioni. La soluzione consiste nella creazione di connessioni tra i sistemi, tramite integrazioni o data warehouse che raccolgano tutte le informazioni in un unico posto. Anche quando un'integrazione completa non è possibile, definire pratiche standard di immissione dei dati tra i diversi reparti riduce le incoerenze e rende meno difficile il consolidamento manuale.
Adottare l'analisi significa generalmente cambiare il modo in cui vengono prese le decisioni. Purtroppo, non tutti si sentono a proprio agio con questo cambiamento. Favorire il consenso parte da una comunicazione chiara sul modo in cui l'analisi supporta, anziché sostituire, le competenze umane. Celebrare i risultati ottenuti grazie a dati più accurati può inoltre aiutare i team a comprenderne il valore in prima persona. La leadership svolge un ruolo fondamentale in questo processo, dando l'esempio e promuovendo un cambiamento culturale verso processi decisionali basati sui dati.
L'analisi è in rapida evoluzione. Gli strumenti stanno diventando più intelligenti, più accessibili e più semplici da utilizzare, aprendo alle organizzazioni no-profit di qualsiasi dimensione la possibilità di ottenere vantaggi che in passato erano disponibili solo per le aziende più grandi. Con il proseguimento di queste tendenze, il futuro dell'analisi per le organizzazioni no-profit sarà plasmato da tecnologie in grado non solo di rendere i dati più utili, ma anche più accessibili ed eticamente solidi. Vediamo come:
L'intelligenza artificiale e il machine learning sono destinati a svolgere un ruolo ancora più rilevante negli anni a venire. Questi strumenti possono elaborare enormi quantità di dati per rilevare schemi che sarebbero quasi impossibili da individuare per gli esseri umani. Le organizzazioni no-profit potranno prevedere il comportamento dei donatori, anticipare la domanda dei programmi e ottimizzare le attività di sensibilizzazione con un livello di precisione molto maggiore.
I progressi nella visualizzazione dei dati stanno semplificando l'interpretazione e la condivisione dei dati. Dashboard interattive e creazione di report visivi in tempo reale consentiranno al personale dei programmi, agli organizzatori di raccolte fondi e persino ai membri del consiglio di comprendere rapidamente ciò che i dati comunicano, senza bisogno di competenze tecniche. Questa accessibilità garantisce che i dati non rimangano circoscritti agli analisti, ma siano disponibili per tutte le persone che contribuiscono al progresso della missione.
A una maggiore potenza analitica corrisponde una maggiore responsabilità. Man mano che le organizzazioni no-profit adottano strumenti più avanzati, le considerazioni etiche devono rimanere al centro dell'attenzione. I dati relativi a donatori, volontari e beneficiari sono sensibili, e la loro modalità di raccolta, archiviazione e utilizzo è fondamentale. Negli anni a venire, definire politiche chiare in materia di privacy, consenso e trasparenza sarà fondamentale per mantenere la fiducia. Altrettanto importante, le organizzazioni no-profit dovranno garantire che le decisioni basate sui dati riflettano principi di equità e inclusività, evitando bias involontari negli algoritmi o nella creazione di report.
La ServiceNow AI Platform® riunisce dati, flussi di lavoro e automazione per aiutare le organizzazioni no-profit a trasformare il proprio modo di lavorare. Anziché gestire strumenti scollegati o attendere report manuali, i team possono accedere ai dati in tempo reale, automatizzare i processi ripetitivi e utilizzare i dati come una vera risorsa strategica a supporto del processo decisionale informato. Integrando l'analisi nelle operazioni quotidiane, ServiceNow aiuta le organizzazioni no-profit a rafforzare i propri programmi, migliorare la raccolta fondi e ottimizzare l'impatto di ogni euro investito per promuovere la propria missione.
L'AI generativa (GenAI) consente alle organizzazioni no-profit di ottenere valore dai propri dati con maggiore facilità, senza richiedere competenze tecniche approfondite. Now Assist di ServiceNow utilizza questa tecnologia per riepilogare automaticamente casi, incidenti e interazioni, permettendo al personale di dedicare meno tempo alla consultazione dei record e più tempo ad agire sulla base dei dati. Gli agenti ottengono un contesto immediato sulla cronologia dei donatori, sui casi dei beneficiari o sulle attività dei volontari, potendo così rispondere in modo più rapido ed efficace. Allo stesso modo, i leader possono generare riepiloghi basati su dati che evidenziano progressi e risultati.
I processi manuali rappresentano un grande dispendio di risorse per i team delle organizzazioni no-profit. Workflow Data Fabric di ServiceNow collega dati strutturati, non strutturati e di streaming all'interno di un'unica piattaforma, consentendo all'analisi di operare in modo fluido tra tutti i reparti. Anziché affidarsi a fogli di calcolo in silo, le organizzazioni possono alimentare gli agenti AI con informazioni in tempo reale e orchestrare flussi di lavoro automatizzati che riducono i costi e accelerano il processo decisionale.
ServiceNow semplifica la gestione servizi IT (ITSM) consolidando le operazioni in un'unica piattaforma. È possibile risolvere rapidamente gli incidenti grazie ai suggerimenti assistiti dall'intelligenza artificiale, ripristinare i servizi più rapidamente grazie all'intelligenza predittiva ed eliminare i tempi di inattività attraverso una gestione del cambiamento più intelligente. I team possono monitorare e ottimizzare gli asset lungo l'intero ciclo di vita, riducendo i rischi e liberando budget da destinare alla realizzazione della missione.
Le organizzazioni no-profit dipendono fortemente da forniture e asset per generare impatto, ma molte non dispongono di una visibilità chiara sulla modalità di utilizzo di queste risorse. ServiceNow consente una gestione end-to-end di forniture e asset, offrendo alle organizzazioni dati in tempo reale su inventario, posizione e utilizzo. È possibile automatizzare il rifornimento delle scorte per prevenire carenze, prevedere con maggiore accuratezza le esigenze future di fornitura e monitorare la distribuzione per garantire che le risorse raggiungano le persone che ne hanno più bisogno. Questa visibilità consente alle organizzazioni no-profit di ampliare le proprie operazioni in modo più efficace e rispondere più rapidamente alle emergenze.
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