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26/10/2010  Versione per la stampa Share it   Condividi su Facebook  versione inglese

Data Mining e Web 2.0

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Come sostenere la pressione competitiva e dare valore aggiunto all’azienda sfruttando i dati disponibili sul web per segmentare e profilare il target

In uno scenario distributivo caratterizzato da crescente pressione competitiva, i retailer per conoscere i propri clienti e creare una relazione stabile volta a conquistarne la fedeltà, rivolgono sempre maggiore attenzione alle moderne tecnologie di comunicazione, in particolare del cosiddetto “New Web” o, in linguaggio più comune, al Web 2.0. Ma di cosa si tratta?

Nello specifico la locuzione pone l‘accento sulle differenze rispetto al cosiddetto Web 1.0, diffuso fino agli anni Novanta e composto prevalentemente da siti web aziendali statici, senza alcuna possibilità di interazione con l‘utente, eccetto la normale navigazione tra le pagine, l‘uso delle e-mail e dei motori di ricerca. In particolare con l’avvento del web 2.0 la trasmissione delle informazioni diviene biunivoca: non più dal sito visitato all’utente interessato, ma in entrambe le direzioni, in una logica win-win. Pensiamo, infatti, all‘insieme di tutte quelle applicazioni online che permettono uno spiccato livello di interazione reciproca sito-utente: a livello aziendale interno citiamo social e-commerce, blog, forum, servizio clienti tramite chat, questionari di feedback sui prodotti e servizi offerti, ma anche sistemi esterni all’azienda quali Youtube, Facebook, Wikipedia, Twitter, MySpace.

Il canale web in ambito marketing rappresenta quindi una miniera di informazioni utili sulla “domanda” che visita il mio sito aziendale, scrive nel blog, commenta un prodotto, si registra sul mio company group di Facebook: in pratica giganteschi Focus Group (con costi sensibilmente più ridotti). Il web 2.0 costituisce un’opportunità di potenziamento e di sviluppo per progettare, disegnare e commercializzare prodotti e servizi che siano il più possibile vicini ai bisogni realmente percepiti dai potenziali clienti, onde evitare di scadere nella cosiddetta “miopia di marketing”.

In che modo si rende possibile tutto questo? Sfruttando le moderne tecniche di Data Mining, letteralmente “estrazione di dati”, sui dati provenienti dal canale web 2.0 e sui dati collezionabili grazie all’utilizzo dei moderni strumenti di raccolta di informazioni ottico-magnetici, quali ad esempio carte fedeltà, tessere punti, Loyalty card e bancomat.

La maggior parte delle aziende dispone, infatti, di enormi basi dati che costituiscono una potenziale miniera di informazioni di immenso valore, spesso senza alcun costo aggiuntivo di rilevazione dedicataIl data mining aiuta a leggere, comprendere e sfruttare questi dati. Le tecniche statistiche sulle quali si basa il Data Mining fanno emergere le tendenze, le relazioni tra i dati, le ragioni legate al manifestarsi dei fenomeni. Evidenziano quindi non solo il cosa sta accadendo, ma anche il perché, aiutando a prendere decisioni strategiche a partire da informazioni soggettive e da numeri oggettivi. Attraverso tecniche di data mining applicate ai dati aziendali quali il Text Mining, specifico per dati di tipo qualitativo quali newsgroup e blog, gli Alberi Decisionali o Decision Trees, Le Reti Neurali, la Cluster Analysis e la Basket Analysis, comunemente chiamata Analisi del Carrello, è infatti possibile ottimizzare le risorse spese in comunicazione riducendo la possibilità di risultare visibili a persone completamente fuori target, aumentare le vendite online analizzando i comportamenti d’acquisto per accrescere i volumi di vendita oltre che profilare e segmentare la mia clientela in modo molto approfondito.

Approcci e strumenti di Data Mining, (software sempre più flessibili e di facile utilizzo) sono un utile strumento per i retailer che vogliono migliorare le proprie performance di marketing, dall’impresa interessata a effettuare analisi statistiche descrittive e predittive sulle basi dati interne, all’uomo di business interessato ad approfondire l’argomento in modo più tecnico.

Per riassumere, il cambiamento culturale-organizzativo imposto dal web 2.0 e dall’introduzione di strumenti ottico-magnetici di raccolta dati rende necessarie streategie di Business Intelligence ben precise nell’ambito del data management, sia sul versante del data warehousing, a monte, sia sul versante del data mining a valle del processo di raccolta dei dati interni aziendali quali l’analisi dei log e quindi, per induzione, della provenienza geografica di un lead, delle vendite per tipologia di prodotto e per canale, delle anagrafiche dei clienti, dei punti vendita, dei dati presenti nei forum e nei blog e di integrazione e arricchimento degli stessi con banche dati di fonti esterne quali, ad esempio, l’ISTAT, le banche dati territoriali, le centrali rischi, il PRA e le Camere di Commercio.

Daniel Lidonnici

Consultant VALUE LAB

www.valuelab.it



Value Lab
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