Marketing Analytics Summit 2019: Il Nostro Report

8 Nov

Uno dei pochi eventi in Italia dove si posssono incontrare e ascoltare colleghi della Data Analytics

Nei vari speech nazionali e internazionali ci si è concentrati molto su quello che stiamo facendo anche noi in Studio Cappello da un po’ di tempo con il supporto dei Data Scientist, sempre più orientati a diventare agenzia Data Driven.

Il riassunto di quanto si è detto nell’evento è la conferma del nostro fare Data Intelligence e strutturare soluzioni di Big Data Analysis che ci hanno portato a lavorare al fianco di docenti dell’Università di Padova per la proposta di soluzioni avanzate per il mondo retail e GDO che prossimamente presteremo al mercato.

Questi i punti salienti:

  • È necessario avere un tracciamento di qualità dei nostri dati, se non ci fidiamo dei nostri dati non li useremo e continueremo a prendere decisioni a sentimento. Fidarsi è possibile solo se si effettuano dei controlli di Data Quality.
  • Oltre alla qualità dei dati è necessario tracciare bene e il più possibile quello che serve per avere una visone chiara, non solo lo standard del pageview di Google Analytics, ma qualsiasi attività on e offline:
    • Connessione del dispositivo
    • Clic e impressioni su promozioni
    • Video on site
    • Tutti i touchpoint del customer journey on e off line (dove possibile)
  • Solo quando il tracciamento di tutti i dati possibili viene fatto in maniera corretta ci si può spingere oltre, unendo il mondo del CRM con i dati dell’utente. 
  • Come spiegato da Donzella e Trocca è necessario trovare delle chiavi di unione a livello utente per unire tutti i DB dell’azienda, spesso questa chiave è la fidelity card. 
  • Gli step per lavorare sui dati: raccogliere i dati, unirli, pulirli, presentarli con strumenti data visualization e in contemporanea far lavorare motori di Machine Learning per creare forecasting. 

Un altro aspetto molto importante evidenziato durante l’evento è la metodologia di lavoro: un mantra che predichiamo ogni qualvolta il cliente ci chiede di aiutarlo nella Digital Innovation:

Per prendere decisioni è molto importante non rimanere chiusi nei silos aziendali, ma coinvolgere quanti più reparti possibili nei brain storming

La metodologia utilizzata anche da Google e IBM è il Design Thinking che può essere definito, in modo semplificato, attraverso gli strumenti che lo caratterizzano, suddivisi in tre categorie, utili per:

  • Avvicinarsi al cliente, ad esempio quelli etnografici (per definire il contesto d’uso) o le tecniche di empatia (per mettersi nei panni del cliente e sperimentare il customer journey)
  • Favorire la creatività e generare idee, grazie, ad esempio a tecniche di brain storming, mappe mentali ecc.
  • Sperimentare rapidamente le idee attraverso la realizzazione di prototipi, grazie a strumenti come Minimum Viable Product, Fast Prototyping etc.

Il processo di progettazione può essere definito in 5 fasi:

  1. Identificazione del problema e quindi dell’obiettivo
  2. Identificazione del contesto, definendo dati e attori chiave
  3. Analisi e ricerca delle opportunità
  4. Ideazione, prototipazione, test e validazione.
  5. Realizzazione del prodotto/servizio.

Studio Cappello Data Analytics


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