Come e perché le aziende utilizzano big data e analytics

Se utilizzata al massimo delle sue potenzialità, la big data analytics può diventare una vera e propria guida nella propria strategia di digital marketing [...]
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Esaminiamo le aziende e la loro relazione con i big data, le analytics. Possiamo classificare due categorie di aziende:

  1. quelle che i dati li analizzano per settori generici e li rendono disponibili pubblicando gli studi effettuati e che offrono strumenti di analisi per ottenere lo studio dei dati dei propri clienti;
  2. quelle che utilizzano direttamente i risultati di queste ricerche esistenti per il settore di appartenenza e che si rivolgono a specialisti in comunicazione e analisi dei dati per ottenere report specifici per la propria azienda. Alcune di queste organizzazioni hanno imparato in autonomia ad analizzare i dati attraverso dei software di analisi, istituendo una figura interna e dedicata solo a questo compito.

Nella prima categoria troviamo i pionieri del settore come: Google e il suo tool Google Analytics, SAS, SAP, IBM, Adobe Analytics e Nielsen. Quest’ultima studia i mercati e le abitudini dei consumatori fornendo una visione del mondo più chiara del settore analizzato, attraverso pubblicazioni periodiche sul loro portale. Il materiale pubblicato può essere una buona base di partenza da consultare prima di elaborare una strategia di marketing. Molto utile, ad esempio, consultare tali dati prima del lancio di un nuovo prodotto o per cambiare strategia sul posizionamento di un prodotto già presente sul mercato da tempo e che si sta avvicinando al punto di “maturazione”. Come ben si sa, quando un prodotto diventa maturo e il mercato diventa saturo, per le leggi del marketing se non avviene un rilancio, il prodotto si avvierà inevitabilmente verso la fase del declino.

Strumenti di analisi: software e tools on-line

Per ottenere preziose informazioni dai big data è essenziale l’utilizzo di software e strumenti on-line creati appositamente per questo scopo. L’obiettivo comune è sempre quello di creare statistiche personalizzate, ed estrapolare dati utili per seguire l’evoluzione del proprio mercato e target di riferimento.

Per questo sempre più aziende stanno investendo in questo settore e mettono a disposizione, in maniera gratuita o a pagamento, delle piattaforme per studiare i dati raccolti e per tenerne traccia. Tra gli strumenti più diffusi ritroviamo: Analytics Software e Soluzioni (SAS), Adobe Analytics, Google Analytics, Google Analytics 360, Simple Analytics, Matomo, Woopra e potremmo citarne molti altri.

Uno strumento di web analytics, dopo essere stato collegato al sito web da analizzare, tiene traccia delle azioni sul sito attraverso un pannello di riepilogo che permette di avere sotto controllo i dati raccolti, mostrando le metriche osservate, mediante una panoramica generale e spesso attraverso dei grafici di facile consultazione e interpretazione.

Si possono osservare nel tempo le abitudini e il profilo dei visitatori del sito web, come: la durata della sessione, la provenienza della visita, le pagine che generano più traffico, le keyword per le quali si è ricercati, la frequenza di rimbalzo. Questi sono solo alcuni esempi dei fattori osservabili. La parte più interessante, oltre le statistiche di base, è quella di analizzare il rapporto di conversioni dei visitatori del sito per capire in che modo si ottiene una conversione. Non solo, si può capire, l’età media di chi visita le nostre pagine, i dati geografici, cioè da quale località il nostro sito è raggiunto, il tempo medio di permanenza, le fonti di traffico, per capire dove indirizzare i propri investimenti e capire da quale dispositivi si è più visitati.

Un trend in crescita: l’utilizzo della big data analytics

Se utilizzata al massimo delle sue potenzialità, la big data analytics può diventare una vera e propria guida nella propria strategia di digital marketing. Infatti, lo scopo di analizzare i dati e di integrarli in una strategia aziendale o utilizzarli per pianificare campagne on-line è sempre quello di raggiungere un obiettivo che tanto può essere concludere una vendita, tanto ottenere una lead generation o più semplicemente la visualizzazione di una landing page. In pratica, permette ad una azienda di distinguersi nel suo settore, di fare la differenza e di conseguenza aumentare la notorietà del brand o il fatturato annuale.

La big data analytics aiuta concretamente le aziende anche nell’elaborazione di analisi predittive per un dato mercato o per il raggiungimento di un nuovo target di potenziali clienti. Tutto questo è possibile poiché: per prima cosa le aziende scelgono di ricorrere sempre di più a questa nuova scienza, per secondo i software e i tool acquistabili o gratuitamente utilizzabili offrono funzionalità sempre più complete e per ultimo, ma non meno importante, si sono create nuove figure professionali per gestire questo trend, come quelle dei: data scientist, data engineer e data analyst.

Quindi, un’azienda oltre a dimostrare di essere all’avanguardia utilizzando i big data e in continua evoluzione nel suo modo di fare business, è capace di creare nuovi posti di lavoro ricorrendo a specialisti esterni in analytics oppure formando nuovo personale interno per gestire tali compiti.

Si parla molto di big data ma a volte si sottovalutano le potenzialità di questi enormi dataset. Durante la navigazione web o l’utilizzo di una qualsiasi applicazione ecco apparire la pubblicità di un determinato prodotto. Non è magia, questo è solo uno dei tanti utilizzi che le aziende scelgono, analizzando i dati a loro disposizione.

Per chi vuole saperne di più: cosa sono i big data

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I big data non sono altro che le migliaia e migliaia di dati generati da utenti che utilizzano dispositivi connessi in rete, ma non solo, e in particolare generati su Internet. Inoltre, una parte sostanziale del traffico di dati è generato dalla diffusione nella vita quotidiana dell’Internet of Things. Nel settore dell’Industrial Internet of Things, invece, i big data possono essere utilizzati per: prevenire malfunzionamenti, controllare l’attività lavorativa ed effettuare statistiche per ottimizzare la produzione.

La prima definizione ufficiale di big data è stata espressa agli inizi del 2000 dall’analista Doug Laney con il modello delle “3 v: volume, velocità, varietà”. Infatti, i big data sono informazioni grandi, spesso originati da dispositivi che operano in real-time e soprattutto hanno natura diversa, tanto è che possono essere: immagini, audio, video, file testuali, e-mail, etc…

Questo paradigma è stato poi ampliato portando le “3v” alle “5v” e aggiungendo alle precedenti anche la veridicità e la variabilità. E da quanto si apprende da un articolo pubblicato da Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, si dovrebbe introdurre, in riferimento al concetto di big data, anche la “sesta v”: il valore, dato che da un attento e accurato utilizzo degli strumenti analytics, le aziende potrebbero estrarre valore dall’interpretazione di questi dati, permettendo loro di assumere “decisioni informate, tempestive e consapevoli”.

I big data, quindi, sono un enorme flusso di dati eterogenei strutturati o non strutturati, difficili da interpretare con i metodi tradizionali. Sono interessanti per il settore business per raggiungere un target specifico e ottenere conversioni, per il settore delle imprese manifatturiere per ottimizzare la produzione e per il settore della comunicazione per migliorare la user experience su un determinato portale web o su una applicazione.

Perché è importante analizzarli

Analizzando i big data si possono ottenere informazioni sul profilo degli utenti che utilizzano un determinato servizio, sulle abitudini e le preferenze di acquisto per una specifica categoria merceologica, nonché ottenere informazioni sulla geolocalizzazione degli utenti.

Ogni volta che accediamo a un sito web, eseguiamo una ricerca attraverso un motore di ricerca o semplicemente utilizziamo una applicazione sul nostro smartphone o nella nostra casa domotica, generiamo delle informazioni che, opportunamente intercettate, possono essere elaborate e diventare preziose per aziende che offrono in vendita prodotti o servizi.

A volte, non ci rendiamo nemmeno conto di star generando dei dati utili durante la navigazione, anche se spesso siamo noi stessi a dare il consenso di essere “tracciati” attraverso l’accettazione di cookies. L’indicazione dell’utilizzo dei cookies è obbligatoria su ogni portale web e informa l’utente su quali informazioni il sito e gli strumenti di analisi collegati terranno traccia, previo consenso esplicito che avviene cliccando su “accetta cookies”, “ok” o in alcuni siti “accetta e prosegui nella navigazione”. Questi sono solo alcuni esempi.

Dall’analisi delle informazioni recuperate attraverso: i cookies della navigazione web, i dati inseriti in form di contatto o in e-mail di assistenza, oppure le schede clienti censite da una azienda, si possono ottenere informazioni utili per improntare strategie di marketing di successo.

Come già anticipato, viviamo in un mondo iperconnesso dove vengono generati dati in ogni istante della giornata. Questi dati però se non elaborati restano un semplice traffico di bit sulla rete o su un dispositivo di archiviazione. Per questo motivo sempre più aziende con il fine di migliorare le proprie performance e di aumentare le proprie vendite stanno investendo sull’analisi dei big data. A conferma di questo trend, Carlo Vercellis, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence afferma che “Il mercato Analytics in Italia non conosce crisi e nel 2019 raggiunge quota 1,7 miliardi di euro, con un incremento del 23% rispetto al 2018”.

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