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Big Data…Big Marketing? Fabio Lazzarini

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Big Data…Big Marketing?

Fabio Lazzarini

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Si parla di Big Data quando si ha un dataset grande da richiedere strumenti non convenzionali per estrapolare, gestire e processare informazioni entro un tempo ragionevole.[5] Non esiste una dimensione di riferimento ma questa cambia sempre poiché le macchine sono sempre più veloci e i dataset sono sempre più grandi. Secondo uno studio del 2001[6], l'analista Doug Laney aveva definito il modello di crescita come tridimensionale (modello delle "3V"): con il passare del tempo aumentano volume (dei dati), velocità e varietà (dei dati). In molti casi questo modello è ancora valido, nonostante nel 2012 il modello sia stato esteso ad una quarta variabile, la veridicità.

La crescente maturità del concetto dei big data mette in evidenza le differenze con la business intelligence, in materia di dati e del loro utilizzo: • business intelligence utilizza la statistica descrittiva

con dati ad alta densità di informazione per misurare cose, rilevare tendenze, ecc., cioè utilizza dataset limitati, dati puliti e modelli semplici;

• big data utilizza la statistica inferenziale e concetti di identificazione di sistemi non lineari per dedurre leggi (regressioni, relazioni non lineari, ed effetti causali) da grandi insiemi di dati, e per rivelare i rapporti, le dipendenze, e effettuare previsioni di risultati e comportamenti, cioè utilizza dataset eterogenei (non correlati tra loro), dati raw e modelli predittivi complessi.

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Le previsioni per il futuro Gartner Predicts Three Big Data Trends for Business Intelligence 1. By 2020, information will be used to

reinvent, digitalize or eliminate 80% of business processes and products from a decade earlier.

2. By 2017, more than 30% of enterprise access to broadly based big data will be via intermediary data broker services, serving context to business decisions.

3. By 2017, more than 20% of customer-facing analytic deployments will provide product tracking information leveraging the IoT.

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Le previsioni per il futuro The predictions from the IDC FutureScape for Big Data and Analytics are: 1. Visual data discovery tools will be growing 2.5 times faster than rest of the business intelligence (BI) market.

By 2018, investing in this enabler of end-user self service will become a requirement for all enterprises. 2. Over the next five years spending on cloud-based Big Data and analytics (BDA) solutions will grow three

times faster than spending for on-premise solutions. Hybrid on/off premise deployments will become a requirement.

3. Shortage of skilled staff will persist. In the U.S. alone there will be 181,000 deep analytics roles in 2018 and five times that many positions requiring related skills in data management and interpretation.

4. By 2017 unified data platform architecture will become the foundation of BDA strategy. The unification will occur across information management, analysis, and search technology.

5. Growth in applications incorporating advanced and predictive analytics, including machine learning, will accelerate in 2015. These apps will grow 65% faster than apps without predictive functionality.

6. 70% of large organizations already purchase external data and 100% will do so by 2019. In parallel more organizations will begin to monetize their data by selling them or providing value-added content.

7. Adoption of technology to continuously analyze streams of events will accelerate in 2015 as it is applied to Internet of Things (IoT) analytics, which is expected to grow at a five-year compound annual growth rate (CAGR) of 30%.

8. Decision management platforms will expand at a CAGR of 60% through 2019 in response to the need for greater consistency in decision making and decision making process knowledge retention.

9. Rich media (video, audio, image) analytics will at least triple in 2015 and emerge as the key driver for BDA technology investment.

10. By 2018 half of all consumers will interact with services based on cognitive computing on a regular basis.

Source IDC press release, December 2014 http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS25329114

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I Big Data in Italia

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Big Data è solo una buzzword?

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L’evoluzione del marketing La funzione marketing si sta trasformando da gestore delle comunicazioni di una azienda a gestore della customer experience dei suoi clienti. Per fare ciò è indispensabile conoscere tutti i canali di interazione dei clienti, che oggi sono per la maggior parte tech-enabled.

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Il marketing è diventato contestuale

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Come i Big data influenzeranno il marketing • La marketing spend sarà più

precisa

• Il forecasting sarà più accurato e meno “di pancia”

• Saranno adottate metodologie data-driven per il Lead Management e per la gestione dell’esperienza del cliente lungo l’intero ciclo di vita

• Emergeranno tecnologie di data-visualization che consentiranno di calibrare le tattiche commerciali in real-time

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1. Sviluppare azioni di marketing più intelligenti e mirate Vincere migliori opportunità commerciali attraverso una migliore

conoscenza del cliente e del prospect Utilizzare l’insight sviluppato per poter segmentare in real time prezzi,

prodotti, canali sulla base delle caratteristiche del cliente

2. Implementare customer journeys differenziati e un ciclo di vendita più veloce L’integrazione di informazioni esterne all’interno di processi di marketing

automatizzati consente l’implementazione di più campagne, più personalizzate, in minor tempo

Lo sviluppo di un approccio data driven trasformerà le competenze e le capacità dei vostri team di marketing aiutandoli nel miglioramento dei processi di lead management e nel supporto alle attività commerciali

Perché sviluppare una strategia data-driven?

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La sensibilità dei marketer B2B italiani

Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM

Quali sono le tre principali sfide che stai affrontando?

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La sensibilità dei marketer B2B italiani

Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM

Quali sono i temi e gli skill più

importanti nel marketing B2B nei prossimi 2-3 anni?

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La sensibilità dei marketer B2B italiani

Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM

Come definiresti il livello di utilizzo di strumenti di

marketing analytics all'interno della tua organizzazione?

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La sensibilità dei marketer B2B italiani

Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM

Quale sarà nel prossimo futuro

l'importanza degli strumenti di marketing

analytics nel B2B?

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La sensibilità dei marketer B2B italiani

Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM

Quale delle seguenti definizioni descrive meglio l'approccio marketing della tua

organizzazione?

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Contano solo le dimensioni?

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Non solo Big…ma anche agili

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Non solo Big…ma anche agili

270 kg di peso 80 km/h

7 kg di peso 60 km/h

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Come affrontare agilmente i Big Data?

http://www.popsugar.com/fitness/Best-Yoga-Poses-Strength-35486383#photo-35486383

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Come affrontare agilmente i Big Data? • Fai un check-up delle tue condizioni

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Come affrontare agilmente i Big Data? • Fai un check-up delle tue condizioni

• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne

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Come affrontare agilmente i Big Data? • Fai un check-up delle tue condizioni

• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne

• Pensa in right-time

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Come affrontare agilmente i Big Data? • Fai un check-up delle tue condizioni

• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne

• Pensa in right-time

• Mantieni i tuoi dati puliti

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Come affrontare agilmente i Big Data? • Fai un check-up delle tue condizioni

• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne

• Pensa in right-time

• Mantieni i tuoi dati puliti

• Rendi i dati utilizzabili

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Come affrontare agilmente i Big Data? • Fai un check-up delle tue condizioni

• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne

• Pensa in right-time

• Mantieni i tuoi dati puliti

• Rendi i dati utilizzabili

• Considera i dati un asset aziendale

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Come affrontare agilmente i Big Data? • Fai un check-up delle tue condizioni

• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne

• Pensa in right-time

• Mantieni i tuoi dati puliti

• Rendi i dati utilizzabili

• Considera i dati un asset aziendale

• Incoraggia una cultura data-driven

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Il futuro del marketing

Marketing

Sales

Strategy IT

Analytics Finance

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Il futuro del marketing

Sales

Strategy IT

Analytics Finance

Big Marketing

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Per concludere…

“Big data makes it cheaper and easier to test concepts, but marketing is still about coming up with the big idea. Algorithms are great at optimization, but terrible at imagination.” Scott Brinker, CTO of Ion Interactive

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Grazie per l’attenzione!

Fabio Lazzarini Marketing Director CRIBIS D&B [email protected] it.linkedin.com/in/flazzarini