Data Complexity, una nuova opportunità nell'era digitale?

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Customer vs IndividualData complexity, una nuova opportunità nell’era digitale?

Cinzia Amandonico – Regional Analytics Solutions Manager, SAS


La sua giornata si articola tra

bisogni, desideri, problemi, progetti,

impegni, ostacoli, passioni

Sportiva

Mamma

Lettrice

Figlia

Viaggiatrice

Socia

…ma è anche

Alessandra è una nostra cliente, donna, 41 anni, residente a Roma

Customer vs IndividualCliente o Individuo?

Consulente


Customer vs IndividualCliente o Individuo?


I Bisogni

Il processo decisionale del consumatore parte con la ricerca di soddisfare un bisogno, passa dalla valutazione delle diverse alternative di acquisto, fino alla decisione di acquisto di un determinato prodotto

Bisogni Fisici

Bisogni di sicurezza

Bisogni Sociali

Bisogni di Stima

Bisogni di Autorealizzazione

La Piramide dei Bisogni di Maslow (1954)

I consumi sono l’espressione dei bisogni espressi dagli individui


Bisogni e Stili di Vita

Un sistema integrato di fattori determina il quadro degli Stili di Vita degli individui

Fattoriculturali Fattori

sociali

Fattoripersonali

Fattoripsicologici

I bisogni sono determinati da


Propensione a viaggiare nel

prossimo mese

Preferenza contenuti media: cartoni animati

Score disponibilità cash

Probabilità di rispondere a promozioni secondo cicli

circadiani

Propensione acquisizione

mutuo

Attitudine al wellness

Propensione ad essere lettore digitale

Conoscere l’IndividuoI Benefici


Conoscere l’IndividuoI Benefici


Dal cliente conosciuto

esclusivamente in base alle

informazioni prodotte dalla relazione cliente-azienda

alla caratterizzazione del

suo contesto sociale, dei

bisogni potenziali e dei suoi meccanismi decisionali

Cambiamento del Modello di Conoscenza



• Acquisire e monetizzare tutte le possibili fonti esterne e interne che aiutano a definire l’individuo, i suoi bisogni, gli stili di vita e il suo ambiente di riferimento

SQL driven integration



Paradigma della Data Fusion


Data Fusion

• Teorie, tecniche e strumenti utilizzati per combinare fonti informative non direttamente dipendenti tra loro per giungere ad una rappresentazione coerente di un ambiente o situazione

• È la caratterizzazione di uno spazio di rappresentazione comune tra diverse fonti

• È un processo che consente di generare una maggiore conoscenza del fenomeno rispetto alla somma delle singole fonti originali

• Il paradigma statistico di riferimento in questa applicazione della Data Fusion è l’inferenza Bayesiana


CUSTOMER KNOWLEDGE MAP

Customer Knowledge

Engine

Cambiamento molto LENTO

Cambiamento molto VELOCE

Massimizzazione del

valore degli asset già

esistenti

Dati Interni

Enrichment con dati ad

alto valore aggiunto

Dati Esterni Arricchimenti territoriali

Segmentazione socio-demo

Navigazioni digital

Profilo social

Customer Knowledge Engine

PROCESSO D’ACQUISTO


Streaming data

Hadoop

EDW

ETL

Data Management for Analytics

Data mart

Advanced AnalyticsSingle Version of the Truth

Operational data sources

In-Hadoop Data Management & Analytics

Accessible data discovery and preparation

Unstructured data

Sensors,smart meters,

IoT

Web &social media


Come Cambia l’organizzazione?Nuovi Ruoli Chiave

Data Scientist


Big Data Visualization

Big Data Analytics

Big Data Fusion

Conclusioni

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Cinzia Amandonico - Regional Analytics Solutions Manager - SAS

Grazie!

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@cinziaamandonic

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