Rimani aggiornato. Ricevi la nostra newsletter.

06/10/2021
By
MJV Team

Usare il Data Science e il Data Mining per sfruttare la tua strategia aziendale

I progressi tecnologici hanno permesso la produzione, la raccolta e l’immagazzinamento di enormi basi di dati in tutti i campi. Secondo il rapporto di Cisco, quest’anno ci saranno 10,4 zettabyte (1.000.000.000.000.000.000.000 byte) di dati disponibili sul web.

L’atto di gestire questa enorme quantità di dati è chiamato Data Mining. Nel post di oggi, mostreremo i diversi modi di applicare il data mining alla pianificazione strategica della vostra azienda. Dopo tutto, quale azienda non ha a che fare con i dati?

Prima di tutto: cos’è il Data Mining?

Data Mining è un termine legato all’informatica e significa, letteralmente, l’atto di estrarre dati.

Comporta:

  • Aggregare e organizzare i dati;
  • Trovare modelli rilevanti, associazioni, cambiamenti e anomalie.

Nel business plan, il termine si riferisce allo sviluppo di intuizioni e opportunità nell’era digitale, dove molti dati possono aiutare il processo decisionale nel marketing.

Le tecniche di data mining aiutano nel processo decisionale attraverso l’estrazione e il riconoscimento dei modelli, per prevedere e capire il comportamento dei consumatori in grandi database – un compito estremamente difficile da fare manualmente.

Estrazione dei dati e scienza dei dati

Molti scienziati di dati iniziano a creare codici e algoritmi e poi scoprono che non erano proprio quello che il cliente voleva, sia esso un cliente interno o esterno. Per queste occasioni c’è il CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), un modello di processo che permette una visione olistica del ciclo di vita di un progetto.

La metodologia CRISP-DM raccoglie le migliori pratiche in modo che questi strumenti di Data Mining possano essere utilizzati nel modo più produttivo possibile.

CRISP-DM può essere applicato quando si analizzano dati commerciali, finanziari, risorse umane, produzione industriale, servizi resi e altri dati. Il 42% delle aziende che eseguono Data Mining usano CRISP-DM per estrarre i loro dati.

Guarda come funziona in 6 passi.

Passo 1: Capire le esigenze del business

Ovviamente, è fondamentale avere conoscenza del problema che deve essere risolto all’interno del business, anche se questo problema può cambiare durante il processo.

Questo potrebbe sembrare ovvio ma, in molti casi, questa domanda arriva in forma ambigua. Questo è il passo dell’analisi creativa, dove l’aspetto umano è cruciale per una solida comprensione del problema reale da risolvere.

Passo 2: Comprensione dei dati aziendali

I dati disponibili sono la materia prima su cui verrà costruita la soluzione.

Spesso, nemmeno le aziende sono consapevoli del potenziale dei loro dati. Questa indagine viene fatta per identificare le qualità e i limiti dei dati disponibili, controllando anche se ci sono abbastanza dati da estrarre.

In questo caso, si può valutare se c’è un’altra fonte di dati disponibile e se è possibile acquisirla.

Passo 3: Preparazione dei dati

Molte aziende sottovalutano lo sforzo necessario in questa fase per preparare i dati in modo che siano adeguati per il mining.

Gli strumenti analitici di solito richiedono che i dati siano in formati specifici e la conversione dei dati è uno dei compiti più comuni durante la preparazione dei dati.

In diverse occasioni, i dati devono anche essere puliti e arricchiti con altre fonti di dati in modo che possano essere analizzati correttamente.

Passo 4: Modellazione

Un modello è un tentativo di capire o rappresentare la realtà da una certa prospettiva, di solito di natura tecnica o scientifica. È una costruzione artificiale, dove i dettagli non rilevanti vengono rimossi o ignorati.

La fase di modellazione è dove le tecniche di Data Mining sono applicate ai dati stessi. È fondamentale che l’intero team abbia una buona conoscenza, anche dei tipi di tecniche e strumenti disponibili.

È comune rivedere la preparazione dei dati durante questa fase.

Fase 5: Valutazione

La fase di valutazione è quella in cui i risultati vengono analizzati e controllati per vedere se sono validi e affidabili, decidendo così se è giustificato intraprendere nuovi investimenti.

È fondamentale avere fiducia che i modelli e gli schemi estratti dai dati rappresentino le situazioni quotidiane del business e non siano anomalie idiosincratiche. Alla fine della giornata, l’obiettivo principale della fase di analisi è quello di garantire che i modelli generati soddisfino gli obiettivi del business inizialmente delineati.

Passo 6: Sviluppo

La conoscenza raccolta attraverso la modellazione viene organizzata e presentata in modo da permettere al cliente di applicarla.

I possibili risultati sono nuove applicazioni, cambiamenti nei processi aziendali o anche il lancio di nuovi prodotti.

Il modello delle 5P (Persone, Prodotto, Promozione, Prezzo, Luogo)

Vi ricordate le 5 P del Marketing?

Le cinque possibilità del data mining si applicano anche a loro (Public, Product, Promotion, Price e Place), che abbiamo raggruppato secondo il tipo di conoscenza estratta.

Questo modello permette di sviluppare meglio le strategie di marketing nell’era dell’informazione: chiamiamo la combinazione di queste tecniche market mining.

La fonte dei dati è plurale: da indagini e sondaggi a dati provenienti da reti sociali e simili. Anche se la visualizzazione dei dati permea tutte le altre categorie, si distingue da sola, poiché è direttamente responsabile di una serie di intuizioni.

Vediamo i 5 per il market mining:

People

Identificare e capire il pubblico è cruciale per l’efficienza del marketing contemporaneo identificare e capire specifici gruppi di clienti a causa dell’alta concorrenza nei mercati. Dalla segmentazione secondo i modelli di comportamento all’identificazione di diversi tipi di personas.

A causa della grande quantità di dati disponibili attualmente, e a causa di alcune limitazioni informatiche, è ancora più fattibile caratterizzare i profili dei clienti, che realizzare analisi strettamente individuali.

È meglio identificare interessi e comportamenti comuni e raggrupparli in profili.

Potenzialità e limiti: la granularità di queste attività può anche essere simile al marketing individuale, ma le prestazioni richiedono maggiori sforzi in termini di qualità dei dati e sistema computazionale.

Product

Come viene percepito il tuo marchio?

Diversi modelli possono essere utilizzati per analizzare i prodotti. Un’applicazione estremamente utile è la cosiddetta Sentiment Analysis: monitoraggio costante dei contenuti pubblicati sui social network e sul web in generale, su un determinato prodotto, strategia di marketing e simili.

Questa analisi aiuta le strategie di marketing che si concentrano sulla reputazione del prodotto e dell’azienda, misurando il sentiment del pubblico target, regolando l’assertività della campagna. Un’altra applicazione classica è l’ontologia del prodotto. Il concetto implica la combinazione di prodotti che hanno qualche tipo di somiglianza.

Potenziale e limitazioni: dato che non c’è una categorizzazione centrale, diversi negozi possono categorizzare i loro prodotti in modo casuale, rendendo difficile fare qualsiasi associazione con prodotti concorrenti. Si possono anche associare i prodotti per identificare le opportunità di vendite combinate.

Promotion: creare campagne di successo

Un modo per aumentare le vendite e la fidelizzazione dei clienti comporta promozioni mirate a un pubblico specifico. In questo contesto, è importante capire l’impatto economico e sociale delle campagne in modo da poter allineare le strategie.

L’analisi focalizzata sulle campagne promozionali può beneficiare dei dati raccolti da indagini, sondaggi online e, in alcuni casi, analisi dei social media.

Un altro esempio comune è il carrello della spesa, che si concentra sullo sviluppo di sistemi intelligenti di raccomandazione dei prodotti. Questa pratica è già ampiamente utilizzata da aziende di e-commerce come Amazon.

Price: valutare la relazione tra lo scenario economico e la domanda

L’idea dietro l’elemento del prezzo consiste nel supportare i manager di marketing nella realizzazione di diverse strategie di prezzo, sostenendo la reazione alle strategie dei diversi concorrenti. L’obiettivo è quello di stimare il prezzo ottimale per i prodotti in base alle previsioni degli scenari economici e della domanda.

Place: mappatura strategica dello spazio

Questo elemento sta diventando sempre più importante a causa dell’aumento dell’uso di dispositivi GPS come gli smartphone. I negozi possono fornire offerte in tempo reale basate sulla geolocalizzazione dei loro clienti.

Questo permette il marketing delle opportunità, dove le aziende lanciano offerte veloci per i consumatori che sono vicini ai loro negozi.

È anche possibile prevedere la posizione del cliente, considerando aspetti dai social media, e offrire, in anticipo, prodotti e servizi che dipendono dalla posizione del cliente, come viaggi ed eventi.

Provate a conoscere i vostri clienti

Nell’era dell’informazione e della concorrenza tra aziende, è innegabile che c’è potere nel sapere come estrarre le informazioni dai dati per migliorare le decisioni di marketing.

L’attività di data mining è molto specializzata.

È necessario avere diversi professionisti: un team preparato a cogliere le opportunità e andare oltre i numeri e i grafici. Le informazioni raccolte attraverso questa attività permettono di dedurre come dirigere gli sforzi per conquistare il pubblico e soddisfare i suoi reali bisogni.

C’è una strada aperta verso una grande evoluzione sulla capacità di prevedere i bisogni dei clienti.

Back

Rimani aggiornato. Ricevi la nostra newsletter.