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15/02/2012  Versione per la stampa Share it   Condividi su Facebook  versione inglese

L’arte della deduplica

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Individuare i soggetti che, pur presenti in un archivio informatico con diversi codici cliente, rappresentano la stessa persona. Sembra un compito banale ma spesso non lo è, perché tra i ‘doppioni’ si annidano informazioni palesemente duplicate e altre che sarebbero difficili da individuare anche da parte di un essere umano, figuriamoci per un computer.
Peccato che dalla qualità del database clienti (o prospect) dipenda il successo e l’efficacia delle campagne one to one, e che molto spesso i marketing manager investono tempo e denaro per strumenti sofisticati quando il punto debole è proprio la lista delle anagrafiche di partenza.
Partire con il piede giusto si può, soprattutto se si adotta un approccio rigoroso e scientifico. Per eseguire la deduplica, l’elemento fondamentale è la ‘regola’, che è composta dalle informazioni minime che due soggetti devono condividere per poter essere considerati doppi (campi della regola), dal livello di precisione utilizzato nell’esecuzione del confronto (sensitività del fuzzy match) e dal grado di attendibilità.
Quest’ultimo parametro permette di suddividere le regole in forti e deboli: le prime possono essere gestite automaticamente da processi software, le seconde implicano per forza di cose il vaglio di un operatore umano.
Le best practice adottate da Value Lab, società di consulenza in ambito marketing, vendite e retail, prevedono l’ottimizzazione delle regole forti, in modo che le procedure informatizzate possano eseguire con la massima efficienza gran parte del lavoro di deduplica, portando alla determinazione di un nuovo codice cliente per ogni cluster (insieme di soggetti duplicati) e alla costruzione di un nuovo record anagrafico che sia il più possibile completo (mutuando le informazioni da più record e privilegiando i dati più recenti).
Particolare attenzione, nell’esecuzione delle procedure create da Value Lab per i suoi clienti (grandi nomi dei settori Gdo, fashion, travel e automotive), è dedicata alla corretta attribuzione della privacy e alla valutazione dello “status” del soggetto: suspect, prospect, cliente (e in questo caso a quale livello dell’eventuale programma di loyalty appartiene), al fine di preservare il valore aggiunto che i database aziendali hanno accumulato negli anni.

Value Lab


Value Lab
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