Analizzando appena 68 like che ciascuno di noi ha posto su Facebook, è possibile prevedere il nostro colore della pelle, orientamento sessuale, inclinazione religiosa, appartenenza politica, quoziente intellettivo, e persino la nostra dipendenza da alcool o tabacco. Il tutto con un alto tasso di precisione.

I Big Data sono definiti il nuovo petrolio, perché una volta estratti e raffinati, potranno essere distribuiti e monetizzati. La loro importanza per il business aziendale è ormai fondamentale.

Big Data Analytics

Quanto possono essere importanti i Big Data per un’azienda?

I Big Data sono dati più o meno strutturati che, scandagliati dalle diverse tecniche di analisi, permettono alle aziende di indirizzare il giusto messaggio, al giusto consumatore, nel momento e attraverso il canale più opportuno.

Sapere chi sono i clienti, cosa fanno, quali sono i punti di contatto è fondamentale non solo per l’acquisizione di nuovi lead o prospect, ma anche per indirizzare le attività di retention, CRM e supporto post-vendita. Oggi, infatti, il consumatore, che sia un cliente acquisito o potenziale, si aspetta che l’azienda sia in grado di fornire un’esperienza coerente e fortemente personalizzata, creando una relazione 1:1.

I Big Data Analytics permettono di indirizzare il giusto messaggio, al giusto consumatore, nel momento e attraverso il canale più opportuno.

Le caratteristiche dei Big Data.

I Big Data sono definiti dalle 5V, che descrivono l’attuale aumento delle fonti informative e l’evoluzione delle tecnologie multimediali. Si tratta di un elevato Volume di dati, in crescita del 50% all’anno; si basano sulla Velocità, di generazione e acquisizione, e sulla Varietà, ovvero eterogeneità di fonti e formati in cui compaiono in rete. Devono anche rispondere ai criteri di Veridicità, in termini di qualità e affidabilità, e di Variabilità. Questo in particolare è un fattore da considerare: il dato, infatti, necessita sempre di essere interpretato. Il suo significato cambia a seconda del contesto di riferimento.

Secondo il Politecnico di Milano si sta affermando il trend dei “fast data”, cioè l’analisi dei dati in real time. Cosa significa? Integrazione in tempo reale di diverse fonti informative in streaming, soprattutto in ambito Internet of Things. Il risultato saranno nuove possibilità di real-time advertising, rilevamento delle frodi (fraud detection), manutenzione preventiva (predictive maintenance), new product development.

Gli algoritmi  influenzano gli ambiti più svariati della vita, ma allo stesso costituiscono un valore aggiunto.

L’evoluzione dell’influenza decisionale.

Gli algoritmi che intercettano e interpretano ogni flusso digitale in rete sono sempre più sofisticati e influenzano gli ambiti più svariati. Ad esempio, gli algoritmi stabiliscono con chi parlare sui social media, determinando i post da vedere e suggerendo amicizie; ma anche cosa compriamo. Quante volte i suggerimenti come “People also bought” hanno influenzato i nostri acquisti? Facebook, sulla base degli aggiornamenti di stato delle bacheche, può prevedere se un rapporto è destinato a durare, con una precisione quasi millimetrica. Twitter ha sviluppato una API per consentire a terze parti di accedere a ognuno dei 347mila post twittati ogni minuto – e per definizione tutti pubblici. Lo stesso Google con i servizi di mapping e geolocalizzazione o Calendar è in grado di tracciare i nostri percorsi e i nostri impegni.

Eppure gli algoritmi danno valore. Di fronte a troppe alternative da valutare, gli algoritmi aiutano a focalizzare su certe opzioni, così da compiere scelte informate anche davanti argomenti complessi o confusi. Rendono possibile delegare compiti di minore valore o interesse, aumentando così la nostra efficienza, e offrono ispirazione, circondandoci di ciò che risulta più affine ai nostri interessi.

Big-Data

Un case history sviluppato da NeWS.

Un caso concreto può dimostrare l’importanza dei Big Data e della loro analisi. L’azienda in questione si occupa di vendita forniture e accessori a specialisti del settore alberghiero, ristorativo e bar. La ragione che ha reso necessaria un’accurata analisi dei dati è stato il rilevamento di un basso tasso di conversione a fronte invece di un elevato tasso di impressione del sito di riferimento. L’obiettivo era individuare con precisione una Buyer Persona a cui rivolgere contenuti personalizzati, in grado di trasformarla in lead che potesse compiere almeno un’azione di qualità sul sito. Un’attività di web monitoring e l’analisi dei data attraverso tools dedicati, come Analytics e Insights, hanno permesso di intraprendere un lavoro di data mining, che ha in parte risposto alle aspettative, in parte aperto orizzonti a nuovi potenziali consumatori a cui rivolgersi. Ciò significa nuove esigenze cui offrire una risposta, e grazie ai Big Data Analytics i contenuti sono stati calati entro una narrazione mirata.

Se in passato era forse accettabile, oggi per un’azienda non confrontarsi con i Big Data equivale a perdere opportunità, perché consentono di migliorare l’engagement con il cliente, ampliare l’offerta di prodotti e servizi, e identificare nuovi mercati. I numeri in forte crescita lo confermano: nel 2018 il mercato Big Data Analytics in Italia ha raggiunto un valore di quasi 1,4 miliardi di euro, con un tasso di sviluppo del 26%.