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Digital

La comprensione dei clienti al tempo dei Big Data

L’introduzione di nuove tecnologie ha permesso un’evoluzione senza precedenti, aprendo a nuove metodologie per la raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati relativi ai comportamenti dei clienti B2C e B2B. La trasformazione più significativa ha riguardato l’accesso ai cosiddetti Big Data, ovvero la raccolta massiva di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, generati direttamente dagli utenti, che ha permesso ai ricercatori di modificare la modalità di raccolta delle informazioni relative alle abitudini comportamentali degli individui, permettendo l’accesso ad un flusso costante di dati provenienti da una miriade differente di fonti di raccolta (i.e. raccolti da sensori, app, prodotti dai dispositivi digitali e così via). L’elemento di distintività principale dei Big Data consiste nel poter disporre, per lo svolgimento della ricerca, di un meaningful data flow: al contrario delle ricerche di mercato classiche, che indagano ad-hoc un fenomeno specifico raccogliendo dati puntuali e circoscritti relativi ad un campione specifico di rispondenti, i Big Data permettono la raccolta di un flusso costante di dati relativi a effettivi comportamenti di un notevole numero di individui che possono essere “interrogati” all’occorrenza.

 

Il vantaggio dei Big Data per le decisioni data driven

 

Il costo dell’infrastruttura tecnologica finalizzata alla raccolta dei Big Data (sensori, app, server, database, e così via) richiede ovviamente la presenza di un ritorno dall’utilizzo di tali dati che si realizza nel momento in cui si instaura una cultura all’interno dell’azienda volta ad un loro utilizzo strategico e operativo. Per perseguire un approccio data driven alle decisioni è necessario effettuare analisi sia descrittive (descriptive analytics) che predittive (predictive analytics). Le prime fanno spesso utilizzo di grafici ed indici (medie, varianza, correlazione e così via) per l’osservazione immediata dell’andamento e della distribuzione delle variabili osservate, nonché delle relazioni che possono sussistere tra esse. Le analisi predittive sono, invece, basate su algoritmi più complessi che permettono ai computer di individuare pattern all’interno dei dati che siano indicativi di un determinato futuro comportamento di una variabile di interesse. È questo il campo dell’apprendimento automatico (machine learning) che di recente, data la contemporanea disponibilità di dati (Big Data) e potenza di calcolo dei computer, sta catturando sempre più interesse da parte delle aziende e dei ricercatori.

 

Il metodo Focus Mgmt applicato ai Big Data

 

Focus Management ha maturato negli anni un’esperienza consistente sul tema dei Big Data che arricchisce le consolidate metodologie di ricerca di mercato. L’expertise nel supportare le aziende clienti nell’assumere decisioni strategiche data driven è garantito da un lato dal forte background consulenziale che contraddistingue il team, dall’altro dal rigore metodologico. Questo ha consentito di operare in diversi ambiti professionali reinterpretando in chiave digital i tradizionali processi di ricerca di mercato: E-commerce, Retail fisico, FMCG, Internet of Things (IoT).

L’enorme mole di informazioni, caratteristica dei Big Data, costituisce un patrimonio tanto prezioso quanto di difficile interpretazione: in tale ambito Focus Management si pone come obiettivo quello di mettere al servizio dei Clienti le proprie conoscenze analitiche in ottica strategica, supportandoli nell’individuazione di obiettivi, processi, metodologie e strumenti solidi, innovativi ed efficienti, in linea con la mission strategiche e le tattiche prefissate.

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