Ricerca e strategia di mercato dei Big Data

Cosa sono i Big Data?

Il termine “Big Data” si riferisce al processo di identificazione, raccolta, analisi e interpretazione di quantità molto grandi di dati per consentire decisioni più significative e attuabili. Sebbene in effetti possano essere creati più dati ogni secondo, è la capacità di analizzarli più velocemente e in più modi che sta guadagnando attenzione. Anche l’espansione del “cloud” e della capacità di archiviazione dei computer hanno contribuito alla sua recente popolarità.

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

Come si ottengono i Big Data?

I dati sui clienti possono essere ottenuti da molte fonti. Gli esempi includono i loro registri web (ovvero le attività del sito web), le interazioni con il servizio clienti, i moduli di iscrizione e registrazione, i sondaggi, i blog e le menzioni sui social media. Pertanto, integrando un indirizzo email da un luogo, alcuni dati demografici da un altro, insieme alla posizione geografica, al titolo professionale e alla funzione, alle dimensioni della famiglia e molti altri elementi provenienti da fonti diverse, potresti essere in grado di compilare un profilo relativamente dettagliato di un individuo. Si sta discutendo del nome della vostra azienda o del vostro marchio? Quali parole o termini tendono ad essere associati ad essi? Hanno una connotazione positiva o negativa? Che ne dici della stessa cosa per la tua concorrenza? Se riesci a ottenere tali dati “non strutturati” e a quantificarli, puoi aggiungerli al tuo database.

Cosa si può fare con i Big Data?

Una volta ottenuto un profilo migliore del cliente, è possibile combinarlo con altri fattori quali frequenza e quantità di acquisti, variazioni di prezzo, contenuti pubblicitari e posizionamento sui media, ora del giorno o settimana, ubicazione regionale e altro ancora. È possibile scoprire una relazione che lega le cose insieme e fornisce informazioni non solo sul “cosa” ma sul “perché” di un evento. Ad esempio, potresti scoprire non solo quante volte qualcuno ha visitato il tuo sito web, fatto clic su un annuncio o effettuato un acquisto, ma anche scoprire perché a una persona è piaciuto qualcosa mentre a un'altra no. Con questa conoscenza, è quindi possibile aumentare la probabilità che un pubblico particolare sarà esposto e leggerà contenuti mirati (ad esempio messaggi pubblicitari) e agirà in un modo più prevedibile e desiderato.

I Big Data fanno per te?

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

Come dovresti usare i Big Data?

L’obiettivo è quello di “dare un senso alle sciocchezze” ed evitare la “paralisi dell’analisi” (in cui si passa così tanto tempo a guardare i dati che il processo decisionale viene ritardato).

Più importante che avere i dati è determinare cosa cercare. L’analisi statistica tradizionale può aiutare a identificare quali variabili hanno maggiori probabilità di essere associate a (e causare) determinati risultati.

Pertanto, scoprendo e concentrandosi sui comportamenti passati e attuali dei clienti, potrebbe essere possibile indirizzare e personalizzare messaggi o pubblicità più appropriati e significativi per loro che influenzeranno azioni future come l'acquisto o la raccomandazione dei tuoi prodotti. Questo esercizio spesso richiede un'estrema potenza di calcolo e programmi software, oltre a persone addestrate al loro utilizzo, per trarre conclusioni adeguate da immensi set di dati. Pertanto, in caso di necessità, è una buona idea consultare una terza parte specializzata nel lavorare con tali dati.

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