Come utilizzare i dati aziendali con il Data Mining

Le aziende di tutte le dimensioni, da quelle individuali alle S.p.A. negli ultimi anni dispongono di grandi quantità di dati, che spesso vengono utilizzati per sole campagne di marketing, newsletter, etc, ma senza scoprire dettagli utili nuovi per valorizzare il proprio business.

L'utilizzo di questi dati specialmente se "fatto in casa" porta purtroppo a risultati insoddisfacenti in termini di conversione e vendite, visto che sono prettamente basati su strategie obsolete. Il motivo di questo insuccesso deriva dalla errata manipolazione di questi dati e dalla mancata "conoscenza" estratta da essi.

In questo articolo vorrei renderti consapevole dell'importanza di questi dati e del beneficio che potresti avere nel breve termine, se vengono utilizzati correttamente da professionisti come i Data Scientist.

Con i dati che hai a disposizione puoi ottimizzare non solo il tuo business, ma capire di più su come migliorarlo e comprendere cosa vogliono i tuoi clienti o utenti. Ti sembra fantascienza? Assolutamente no, è la realtà e la nostra esperienza lo dimostra!

Senza entrare nei dettagli delle tecniche di Data Mining, una branca della scienza dei dati dove un Data Scientist (professionista) ovviamente sa muoversi egregiamente, oggi è possibile acquisire i tuoi dati aziendali anche se derivanti da diverse fonti, integrarli e poi manipolarli al fine di trovare la conoscenza che ti servirà per rispondere alle tue domande.

Di seguito vengono indicate alcune applicazioni che potresti svolgere con questi dati con l'obiettivo di conoscere per bene il tuo cliente e fidelizzarlo.

Come conoscere il tuo cliente

Ti piacerebbe conoscere il tuo cliente e sapere perché acquista i prodotti della tua azienda o cosa potrebbe acquistare?

Il sogno di ogni imprenditore che desidera una clientela fidelizzata è:

1. conoscere le abitudini dei propri clienti;
2. intuire le combinazioni e le scelte dei prodotti acquistati;
3. scoprire cosa proporre di nuovo;
4. comprendere come massimizzare le proprie vendite.

Tutto questo è possibile con l’estrapolazione dei dati aziendali mediante il Data Mining.

Quando un cliente sceglie di acquistare un tuo prodotto o servizio, lo fa spesso consapevolmente dopo aver valutato attentamente anche quelli dei tuoi competitors. Perché ha scelto il tuo? Per il prezzo o per la qualità o per i servizi accessori o per cosa altro?

La risposta a tutte queste domande è possibile grazie all'estrazione della conoscenza che seppur risulti nota, non è individuabile immediatamente a priori perché è complessa da estrapolare senza una opportuna attività di analisi.

Sapere il motivo della scelta di un prodotto o servizio e comprendere quelli che potrebbero essere i gusti del tuo cliente al fine di massimizzare l'user experience ti aiuterà a mantenerlo "stretto" e quindi evitare che vada alla concorrenza.

Con i dati che hai a disposizione se consegnati ad un Data Scientist, sicuramente avrai delle inaspettate correlazioni e nuova conoscenza che ti aiuteranno a sapere di più sul tuo cliente, sulle sue abitudini di spesa e tanto altro!

Alcuni casi di successo

Uno degli esempi classici dell'utilizzo del Data Mining sui dati aziendali che viene applicata ai supermercati anche di grandi dimensioni è la correlazione tra la logistica degli scaffali e le vendite.

Ti sei mai chiesto perché i prodotti sono così disposti in un supermercato? Un esempio applicativo noto grazie alla scienza dei dati è quello del connubio tra birra o bibite e patatine fritte.

Mediante l’analisi dei dati ed all'estrapolazione di questi si è compreso che un utente quando acquista una o più bottiglie di birra, ha un'alta percentuale che insieme compri anche le patatine fritte.

Quindi la catena di supermercati in questione ha posto i due scaffali vicini e nel giro di pochi mesi ha incrementato considerevolmente il fatturato delle patatine fritte.

Ma vale per tutti i supermercati? Ovviamente no! L’analisi è personalizzata e fatta appunto sulla base della propria clientela. Sicuramente il connubio di questi due alimenti è più evidente rispetto ad altri e quindi anche le altre catene di supermarket hanno giovato da questa strategia, ma i fattori sono diversi per località, cultura, clima, etc.

Un cliente del Veneto ha potenzialmente gusti ed acquisti che possono differire anche considerevolmente da uno che vive in Sicilia.

Un altro caso molto conosciuto è quello dell'analisi dei dati sugli operatori telefonici che riescono a comprendere se un cliente sta per abbandonarli e quindi passare ad un concorrente. Questo fenomeno in gergo si chiama "churn" che corrisponde al tasso di abbandono.

In questo caso dopo l'analisi dei dati aziendali eseguita con tecniche di Data Mining vengono utilizzati anche algoritmi di Machine learning (apprendimento automatico), che servono a predire una azione, che corrisponde all’abbandono e quindi offrire al cliente degli sconti mirati o pacchetti promozionali, etc. in modo da "trattenerlo" prima che vada via.

Mediante l'analisi dei prodotti acquistati da un cliente è possibile capire non solo le sue abitudini, ma anche l'attuale stato sociale, personale, etc.

Un esempio? Da ciò che acquista una donna è possibile sapere se è incinta e quindi riservarle delle offerte particolari, invii di newsletter, SMS di marketing, etc. Immagina quanti prodotti potrebbe acquistare nel medio periodo!

Attività da eseguire per l'analisi dei dati

Le attività da svolgere per un Data Scientist che dovrà analizzare i tuoi dati aziendali sono molteplici e strutturati per step, ovvero:

1. Consulenze iniziali con audit mirati a conoscere l'azienda, il proprio business, i mercati di riferimento, la struttura aziendale e le figure chiavi in tutti i settori, dall'amministrativo, al commerciale, marketing, logistico, produzione, customer service, etc. Ogni filiera è importante per comprendere tutto il processo aziendale e quindi conoscere perfettamente prodotti e servizi.
2. Reperimento dei dati che possono essere sia cartacei che informatici suddivisi in database, data lake, data warehouse, piattaforme online, cloud, etc.
3. Individuazione dei dati utili tra tutti quelli reperiti con esecuzione di opportuni filtri per scremare effettivamente ciò che serve per l’analisi dei dati aziendali.
4. A seconda dei quesiti posti verranno scelte le tecniche di Data Mining da utilizzare per avere come risultato la conoscenza.
5. Qualora le tecniche forniscano il risultato sperato si procede con la stesura dei report, in alternativa si ricomincerà da uno dei punti precedenti a seconda delle problematiche riscontrate.
6. Consulenza finale con il cliente per illustrare i risultati e pianificare insieme ai reparti decisionali le strategie commerciali e marketing da intraprendere.

Costi e tempistiche

Indicare un importo economico per un'attività complessa come quella appena descritta è impossibile, visto che le fasi sono molteplici e dipendenti dal tipo di azienda in questione, dalla quantità di dati forniti, dalla loro forma "grezza" o correlata, dagli obiettivi da raggiungere, etc.

Anche la semplice redazione di un preventivo richiede uno studio di fattibilità puntuale da redigere e per questo di norma si esegue una consulenza iniziale per apprendere tutti i dettagli dell'azienda e sui dati da acquisire.

Le tempistiche di realizzazione dell'analisi è anch’essa dipendente dal contesto in questione e sicuramente può richiedere diversi mesi e continui audit nelle varie fasi per ottimizzare tutti i processi ed individuare i dati corretti da utilizzare, senza incorrere nel famoso information overload, ovvero di sovraccarico dei dati che porterebbero l'intera valutazione fuori strada.

Vantaggi e campi di applicazione

Gli esempi ed i campi di applicazione sono molteplici e vanno dal settore retail, farmaceutico, bancario, fino a franchising e catene di distribuzione, dai negozi fisici a virtuali, da grossisti a piccole realtà locali, ad artigiani, produttori alimentari, etc., insomma tutte le attività.

"Cavalcare" questa onda significa avere nuove quote di mercato e clienti!

La scelta di utilizzare consapevolmente i dati aziendali nel rispetto delle vigenti normative sulla Privacy ed etici è di vitale importanza al fine di valorizzare il proprio business ed aumentarlo.

Sei interessato ad ottimizzare i tuoi mercati utilizzando i dati della tua azienda per conoscere i tuoi clienti ed aumentare il tuo business?

Se ti è stato utile questo articolo, condividilo per un web migliore!

Aggiungi Studio Tarantelli al tuo feed di Google News.

19-06-2020

Autore: Mirko Tarantelli - consulente informatico e SEO - Data Scientist

© Tutti i diritti sono riservati. È vietato qualsiasi utilizzo, totale o parziale dei contenuti qui pubblicati.