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Big Data Analytics: cosa analizziamo?

La Big Data Analytics è un processo utilizzato per estrarre informazioni significative, come modelli nascosti, correlazioni sconosciute, tendenze di mercato e preferenze dei clienti. L’analisi dei Big Data offre vari vantaggi: può essere utilizzata per prendere decisioni migliori, prevenire attività fraudolente, tra le altre cose.

I clienti che hanno applicato le nostre tecniche di Data Mining hanno raggiunto:

  • +10% di fatturato mensile
  • + 42% di nuovi clienti in sei mesi
  • + 65% di clienti ricorrenti in sei mesi
  • - 24,6% di churn rate in sei mesi

Di seguito le fasi tipiche per un’accurata analisi dei dati aziendali:

  • Fase 1 - Valutazione del business case - Il ciclo di vita dell'analisi dei Big Data inizia con un business case, che definisce il motivo e l'obiettivo alla base dell'analisi.
  • Fase 2 - Identificazione dei dati - Qui viene identificata un'ampia varietà di fonti di dati.
  • Fase 3 - Filtraggio dei dati e Data Orchestration - Tutti i dati identificati della fase precedente vengono filtrati.
  • Fase 4 - Estrazione dei dati - I dati non compatibili con lo strumento vengono estratti e quindi trasformati in un modulo compatibile.
  • Fase 5 - Aggregazione dei dati - In questa fase vengono integrati i dati con gli stessi campi in diversi set di dati.
  • Fase 6 - Analisi dei dati - I dati vengono valutati utilizzando strumenti analitici e statistici per scoprire informazioni utili e vantaggiosi per le decisioni aziendali.

Big Data Analytics vs Web Analytics

E’ importante chiarire la differenza tra la Big Data Analytics e la Web Analytics.
La Web Analytics esamina e analizza i dati dell’utente provenienti dal sito web/ e-commerce con l’obiettivo di ottimizzarne l’esperienza online. Tra i Kpi di riferimento principali sono: clic, traffico, visualizzazioni, interazioni. La web analytics, però (a causa anche delle norme di privacy) non riescono a tracciare efficacemente le attività dei clienti e dei contatti o le attività su fonti di terze parti (social, mail etc.), risultando molto limitate come fonte informativa.

A differenza, la Big Data Analytics incorpora ANCHE la Web Analytics, ma non solo.
La Big Data Analytics analizza, e sopratutto lavora, le più grandi mole di dati provienti da molteplici fonti: ecommerce, erp, email, social media con l’obiettivo di esaminare correlazioni e tendenze per fornire analisi predittive di marketing. Tra i Kpi di riferimento principali sono: Customer Lifetime Value, Returning Customer, Churn Rate e New Customer.

Vantaggi dei Big Data Analytics

Le aziende, grandi o piccole, di tutti i settori possono trarre vantaggio dall’utilizzo efficace dei big data. I vantaggi dei big data e dell’analisi includono un migliore processo decisionale, innovazioni più grandi e l’ottimizzazione del prezzo dei prodotti. Diamo un’occhiata ai principali vantaggi:

1. Acquisizione e fidelizzazione del cliente

Le aziende utilizzano i big data per osservare i modelli di consumo e quindi adattare i propri prodotti e servizi in base alle esigenze specifiche dei clienti. Questo garantisce la soddisfazione del cliente, la fedeltà e, in definitiva, un notevole aumento delle vendite. Amazon ha utilizzato questo vantaggio dei big data offrendo la migliore esperienza di acquisto personalizzata, in cui vengono visualizzati Suggestion Tools in base agli acquisti precedenti, nonché ai prodotti acquistati da altri clienti, ai modelli di navigazione e ad altri fattori.

2. Promozioni mirate e mirate

I big data consentono alle aziende di fornire prodotti personalizzati al mercato di destinazione, senza più spendere fortune in campagne promozionali che non offrono risultati. Con i big data, le aziende possono analizzare le tendenze dei clienti monitorando gli acquisti online e le transazioni nei punti vendita. Queste informazioni vengono quindi utilizzate per progettare campagne mirate e mirate che aiutano i marchi a soddisfare le aspettative dei clienti e a fidelizzare il marchio.

3. Identificazione dei potenziali rischi

Le aziende operano in ambienti ad alto rischio, quindi richiedono soluzioni efficaci di gestione del rischio per affrontare i problemi. I big data svolgono un ruolo fondamentale nello sviluppo di processi e strategie efficaci di gestione del rischio. Gli strumenti e l’analisi dei big data riducono tempestivamente i rischi ottimizzando le decisioni complesse per eventi imprevisti e potenziali.

4. Innovazione

Le informazioni che ottieni utilizzando l’analisi dei big data sono la chiave dell’innovazione. I big data ti consentono di aggiornare i prodotti/servizi esistenti mentre ne innovi di nuovi. L’ampio volume di dati raccolti aiuta le aziende a identificare ciò che si adatta alla loro base di clienti. Le informazioni su ciò che gli altri pensano dei tuoi prodotti/servizi possono aiutare nello sviluppo del prodotto. Le informazioni possono anche essere utilizzate per stravolgere le strategie aziendali, migliorare le tecniche di marketing e ottimizzare il servizio clienti e la produttività dei dipendenti.

 

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