Il marketing sta vivendo le trasformazioni dettate dalle nuove tecnologie: come in molti altri settori, l’analisi dei dati sta assumendo un ruolo sempre più rilevante.
Nuovi strumenti, tecniche e strategie hanno modificato la figura del marketer moderno che è diventato in parte artista (per ciò che riguarda la cura di canali, forme e contenuti da divulgare) in parte scienziato (nel lavoro di analisi, misurazione e reportistica).
Ogni decisione di marketing si basa oggi su un’approfondita analisi dei dati a disposizione dell’azienda e molto spesso a supporto di questa attività di analisi troviamo la scienza del
DATA MINING
Con Data Mining si intende l’individuazione di informazioni di varia natura (non note a priori) tramite l’estrapolazione delle informazioni da una o più banche dati. Le tecniche e le strategie del data mining sono in larga parte automatizzate e utilizzano specifici software e algoritmi per raggiungere lo scopo.
Da una serie di informazioni disomogenee e disaggregate all’interno di uno o più database si arriva, quindi, a una conoscenza sfruttabile per diversi fini.
Le applicazioni delle tecniche di data mining a supporto del marketing sono innumerevoli e possono apportare decisi miglioramenti e un aumento di efficienza.
Di seguito 4 tecniche ed esempi pratici:
permette di individuare all’interno di un archivio un determinato gruppo di utenti con caratteristiche comuni, come abitudini di acquisto o caratteristiche socio-demografiche. Questa tecnica può esser utile per segmentare il proprio database e selezionare il target giusto per ogni prodotto o servizio da immettere nel mercato.
ogni decisione da prendere prevede una serie di opzioni e informazioni ad esse collegate. Grazie al data mining è possibile elaborare un albero decisionale completo di tutte le informazioni a disposizione (es: costi/benefici). Partendo dalle radici (training set) si procede ad una classificazione tramite un percorso di scelta continua tra varie diramazioni (nodi) i cui rami sono le alternative che conducono alle diverse foglie (scelte). Gli alberi decisionali sono uno strumento di alto valore aggiunto per il Project Risk Management.
in termini semplici si tratta di trovare una correlazione tra una serie di circostanze e un risultato ottenuto. Con questa tecnica è possibile elaborare analisi predittive molto sofisticate partendo dalle informazioni contenute in basi di date con numeri dell’ordine di migliaia e migliaia di record. Individuando regolarità nascoste si possono anticipare i tempi e agire con maggiore cognizione di causa rispetto ai competitors.
ogni business è esposto a possibili errori commessi da dipendenti, fornitori o clienti. Una semplice svista in fase di data entry, che non per forza avrà grosse conseguenze, potrà causare ritardi, incomprensioni e fastidiosi errori. È possibile ricorrere all’anomaly detection per eliminare alla radice incongruenze e anomalie dei data base.
Come abbiamo visto la digitalizzazione nel marketing offre diverse soluzioni alle aziende: si parte dalla comprensione e profilazione dei clienti, passando per la capacità di anticipare le esigenze del mercato, fino a giungere ad una maggior efficacia nella comunicazione.
IP4FVG mette a disposizione un pool di esperti per migliorare l’efficacia del marketing aziendale.
Puoi trovare informazioni e supporto nei seguenti nodi del Friuli Venezia Giulia:
DIH – DATA OPTIMISATION & SIMULATION
DIH – DATA ANALYTICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE