Data Intelligence: Cos’è E Perché Usarla Nel Digital Marketing

2 Set

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Web Analytics, Data Analysis,  BI

Raccogliere e conservare dati rappresenterà solo un costo per le aziende se queste non si organizzeranno per avviare processi di Data Intelligence, ovvero quell’insieme di pratiche supportare da software che consentono di far avere il dato giusto alla persona giusta al momento giusto. L’intelligenza dei dati si concentra sull’analisi e l’interazione con le informazioni in modo significativo per promuovere un migliore processo decisionale in futuro.

A differenza della business intelligence, che si concentra maggiormente sull’organizzazione dei dati e sulla loro presentazione in modo da facilitare la comprensione, la data intelligence è più interessata all’analisi delle informazioni stesse. Per raggiungere questo obiettivo, gli esperti di intelligence dei dati si concentrano su cinque tipologie principali di dati

  • descrittivi
  • prescrittivi
  • diagnostici
  • decisionali
  • predittivi

Queste discipline nell’intelligence dei dati si concentrano sulla comprensione dei dati, sulla scoperta di spiegazioni alternative, sulla risoluzione dei problemi e sull’identificazione delle tendenze future per migliorare le decisioni.

Oggi, l’intelligenza dei dati incorpora sia strumenti di intelligenza artificiale che di apprendimento automatico, che consentono alle organizzazioni di analizzare enormi quantità di dati in modo molto più rapido e affidabile rispetto a quanto fatto manualmente. Inoltre, l’intelligenza dei dati aiuta ad accelerare l’analisi disponendo i dati ordinatamente e stabilendo modelli più chiari per lo stoccaggio e il lavaggio di grandi set di dati.

Le indagini di IDC e analogamente dell’Osservatorio Politecnico di Milano rilevano come soltanto il 7% delle aziende ha avviato progetti di Big Data Analytics, mentre 4 imprese su 10 dichiarano di svolgere analisi tradizionali sui dati aziendali. Se si guarda alla consapevolezza e alla maturità tecnologica delle piccole e medie imprese, sempre dai dati dell’Osservatorio emerge come il 10% continui ad avere una comprensione scarsa o nulla di quali possano essere i vantaggi portati dall’analisi di Big Data. Andando a guardare le ragioni di tale approccio limitato, si vede come circa quattro aziende su dieci (il 42%) non attivino processi di Data Intelligence a causa di una visione limitata del fenomeno o della mancanza di risorse per effettuare investimenti tecnologici.

“Le priorità di business delle aziende – spiega Diego Pandolfi, research & consulting manager di IDC Italia – sono oggi focalizzate sul miglioramento dell’esperienza dei clienti, sullo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, sul time-to-market e sull’accelerazione dei processi decisionali. I dati sono al centro di queste strategie, ma continuano a crescere in maniera esponenziale e per le aziende diventa sempre più difficile orientarsi all’interno di questa complessità. Una corretta ed efficiente gestione dei dati può quindi effettivamente influenzare in modo positivo (o negativo) l’effettivo raggiungimento degli obiettivi aziendali. Gli strumenti di Data Intelligence sono in grado di fornire un supporto sia alle linee di business sia all’IT per una migliore conoscenza dei dati, una governance efficace e una corretta protezione, anche attraverso funzionalità innovative di automation, collaboration e machine learning”.

Studio Cappello e la Data Intelligence

Uno degli usi più comuni della Data Intelligence è comprendere le preferenze dei consumatori.

In Studio Cappello facciamo Data Intelligence utilizzando tecniche di data mining per raccogliere informazioni su abitudini, preferenze di acquisto, tendenze online e altre informazioni individuali, in tal modo le aziende possono adattare meglio i propri servizi e comprendere le tendenze attraverso i dati demografici target. E in particolare attivare attività di advertising e marketing automation in modo molto profittevole e mirato.

Un’altra utile informazioni che estrapoliamo è la la comprensione degli investimenti di un’azienda e della loro efficacia. Raccogliendo dati che forniscono un contesto più ampio, tra cui l’analisi descrittiva e l’applicazione di modelli e strumenti per l’analisi predittiva, le aziende possono determinare se i soldi  che spendono stanno fornendo rendimenti o se sarebbero meglio allocati altrove. E i nostri specialisti digital marketing ottimizzare meglio le campagne ADV e le azioni di digital communication.

L’approccio alla Data Analysis di Studio Cappello

La Data Analysis implica non solo l’analisi dei dati ma la loro valorizzazione tramite esperti e competenti Data Scientist. In particolare nei progetti di analisi avanzata, gran parte del lavoro richiesto si svolge in anticipo, nella raccolta, integrazione e preparazione dei dati e quindi nello sviluppo, nel test e nella revisione dei modelli analitici per garantire che producano risultati accurati.

Oltre ai data scientist e ad altri analisti di dati, i team di analisi spesso includono i data engineer, il cui compito è quello di aiutare i set di dati a essere pronti per l’analisi.

Il processo di analisi inizia con la raccolta dei dati, in cui gli scienziati dei dati identificano le informazioni di cui hanno bisogno per una particolare applicazione di analisi e poi lavorano da soli o con i data engineer e gli staff IT per assemblarli per l’uso.

Una volta installati i dati necessari, il passaggio successivo consiste nel trovare e correggere i problemi di qualità dei dati che potrebbero influire sulla precisione delle applicazioni di analisi. Ciò include l’esecuzione di processi di profilazione dei dati e di pulizia dei dati per garantire che le informazioni contenute in un set di dati siano coerenti e che vengano eliminati errori e voci duplicate.

Viene quindi svolto un ulteriore lavoro di preparazione dei dati per manipolare e organizzare i dati per l’utilizzo analitico pianificato e vengono applicate politiche di governance dei dati per garantire che i dati corrispondano agli standard aziendali e vengano utilizzati correttamente.

A questo punto, il lavoro di analisi dei dati inizia sul serio. 

Il nostro Data Scientist crea un modello analitico, utilizzando strumenti di modellazione predittiva o altri software di analisi e linguaggi di programmazione come Python, Scala, R e SQL.

Il modello viene inizialmente eseguito su un set di dati parziale per verificarne l’accuratezza; in genere, viene quindi rivisto e testato di nuovo, un processo noto come “allenamento” del modello che continua fino a quando non funziona come previsto.

Infine, il modello viene eseguito in modalità produzione rispetto al set di dati completo, operazione che può essere eseguita una sola volta per soddisfare una specifica esigenza di informazioni o su base continuativa man mano che i dati vengono aggiornati.

In alcuni casi, le applicazioni di analisi possono essere impostate per attivare automaticamente le azioni di business, ad esempio modificare il targeting e il bid delle campagne ADV a performance.

Questo di solito viene fatto con l’aiuto delle tecniche di reporting di visualizzazione dei dati, che i team di analisi utilizzano per creare grafici e altre infografiche progettate per rendere i risultati più facili da capire.

Le visualizzazioni dei dati spesso sono incorporate nelle applicazioni del cruscotto BI che visualizzano i dati su una singola schermata e possono essere aggiornate in tempo reale non appena le nuove informazioni diventano disponibili.

Utilizziamo la Data Intelligence in particolare nel settore Retail e per le aziende della GDO.

In Studio Cappello facciamo della Data Intelligence un potente alleato con cui governare la Digital Strategy e  il Digital Marketing. 


Studio Cappello Data Intelligence


 

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