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

Estrapolare informazioni dai dati

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.

Al servizio del marketing

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:

• CLUSTERIZZAZIONE DELLA CLIENTELA

  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.

• ALBERO DECISIONALE

  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.

• REGOLA DELL’INDUZIONE

  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.

• ANOMALY DETECTION

  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.

Servizi ed opportunità per le aziende

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