I dati possono servire a prevedere quali prodotti vorrà il cliente anche se non sa ancora di volerli. È su questo presupposto che si basa parte dell’attività di Neodata, azienda impegnata nello sviluppo di piattaforme e nella gestione di progetti basati su analisi di Big Data. “Il primo step è capire chi sono i consumatori e cosa possiamo dar loro di più – spiega Cristina Tarantino, Marketing Manager presso Neodata Group – in modo da definire una proposta che sia in linea con quello che chiedono. Siamo stati pionieri nel settore – prosegue – ma quest’anno vogliamo dare un taglio più verticale alle nostre proposte”. Collaborando, per esempio, con il retail, un settore in cui l’analisi e l’interpretazione dei dati possono aiutare a intercettare l’utente online e offline, capire chi è, quali sono i suoi gusti e, in ultima analisi, possono fare la differenza rispetto ai competitor.
CHE COSA FA NEODATA
Neodata è una società nata 15 anni fa in Italia per fornire tecnologie di analisi di Big Data che aiutano brand, publisher, broadcaster e agenzie a raccogliere, analizzare e utilizzare dati di audience per erogare contenuti personalizzati di natura editoriale o pubblicitaria. Negli ultimi anni ha anche sviluppato una piattaforma proprietaria di analisi di Big Data ed erogazione di contenuti, che sfrutta tecnologie di analisi semantica, intelligenza artificiale e machine learning.
Neodata, che ha uffici a Milano, Catania, Madrid, Los Angeles, collabora periodicamente con università e centri di ricerca internazionali di rilievo (Università di Catania, Imperial College a Londra, UCLA a Los Angeles) per restare all’avanguardia sul fronte dell’innovazione tecnologica. Le soluzioni proposte da Neodata sono sostanzialmente di tre tipi, tutte modulari, personalizzabili e integrabili con i CRM. Vediamole insieme.
1.DATA MANAGEMENT PLATFORM: CONOSCERE IL COMPORTAMENTO DEGLI UTENTI
exaudi, la DMP (Data management platform) di Neodata interamente sviluppata in-house, fornisce una combinazione di funzionalità che consente al cliente di sfruttare la conoscenza della sua audience a 360 gradi. Può profilarla, targettizzarla, dividerla in cluster tramite algoritmi di intelligenza artificiale, machine learning e analisi semantica. Inoltre è in grado di fare inferenza, cioè di provare a dedurre dal comportamento degli utenti online gli interessi di ognuno, per poi classificarli in categorie. Dopodiché, sulla base degli interessi, si possono ideare campagne dedicate. “Nel retail – spiega Cristina Tarantino – conoscere l’audience permette di pensare a quali prodotti potrebbe desiderare, anche associando il prodotto a determinati periodi dell’anno. Poi, nel momento in cui si vuole attivare un certo segmento di utenti, un algoritmo permette di ampliare l’audience attingendo a coloro che hanno interessi simili”. “Magari si scopre – esemplifica Tarantino – che un utente ha guardato la pubblicità di un brand su un grande quotidiano online e legge solo articoli sul food. Dunque si associa all’utente l’interesse per il cibo. Dopodiché lo stesso soggetto va a navigare su un sito di ricette di cucina, perciò si comincia a pensare che forse è una donna. Tramite la sua navigazione e i suoi comportamenti online si iniziano a comprendere gusti e fascia di età. Man mano che gli utenti vengono tracciati, si acquisiscono dati che definiscono in maniera sempre più accurata il profilo. È interessante usare una DMP – specifica la manager – sia per ‘colorare’ l’audience, cioè associare informazioni e interessi ai clienti già noti, sia per lavorare sull’audience anonima”.
2.CONTENT RECOMMENDATION: CREARE CONSIGLI PERSONALIZZATI
Un’altra delle soluzioni proposte da Neodata è Content Max, un motore di Content Recommendation, capace di classificare i contenuti editoriali (testi, immagini e video) utilizzando tassonomie predefinite o analisi semantica, e di associare contenuti a utenti in base al profilo di navigazione di questi ultimi. In altre parole è la capacità di creare raccomandazioni personalizzate di contenuti in modo tale che all’utente, nel corso della sua navigazione, vengano proposti contenuti affini ai suoi interessi e gusti. In pratica quello che fanno Amazon o FB quando propongono prodotti in linea con quello che piace a chi sta usando la piattaforma: una personalizzazione delle possibilità di navigazione.
3.L’AD SERVER PER I MEDIA
Il motore di delivery ad.agio di Neodata consente di impostare e gestire regole di targeting e di erogare contenuti editoriali o pubblicitari in tempo reale. ad.agio è un “display e video ad server” multicanale, completamente personalizzabile, che in pratica consente di acquistare i migliori spazi pubblicitari per campagne aziendali.
I BIG DATA E IL RETAIL
Le soluzioni citate sopra (escludendo Ad server che è maggiormente focalizzato su agenzia media ed editori) possono aiutare il mondo del retail a incrementare le vendite. “Utilizzandole a livello più strategico, si possono anche collezionare informazioni su ciò che succede sia nel mondo digitale, sia negli store fisici”. È qui che entra in gioco l’omnicanalità e il phygital.
L’omnicanalità è quell’esperienza che consente al cliente non solo di interagire con l’azienda attraverso una molteplicità di opzioni, ma anche di vivere la medesima esperienza su tutti i touchpoint e non subire interruzioni nel percorso dall’uno all’altro. Per l’utente, insomma, è possibile iniziare un’attività su un canale e proseguirla su un altro, senza dover ricominciare da capo.
Strettamente correlato al concetto di omnicanalità è quello di phygital (fusione tra physical e digital), ovvero il trend che coniuga il mondo online con quello offline cercando di attingere agli aspetti migliori di ognuno per creare una customer experience più completa e soddisfacente. “L’omnicanalità è diventata necessaria – dice Cristina Tarantino – e il trend del phygital va sfruttato. Combinati insieme danno maggiori opportunità ai brand di conoscere e personalizzare l’esperienza dei propri consumatori, ma sono anche un rischio se non vengono messi in pratica. Adeguarsi ai nuovi trend può davvero fare la differenza”.
Perciò Neodata punta ad aiutare i clienti nel mettere in pratica l’omnicanalità dando l’opportunità di sfruttare informazioni più accurate da tutti i touchpoint: i siti, le property del brand, lo store fisico, l’e-commerce, i siti esterni dove il brand sta facendo promozioni. La possibilità di collezionare tutte queste info e aggregarle, con l’aiuto di data scientist, data specialist e data analyst, permette di estrarre degli insights, che diventano raccomandazioni rispetto al comportamento dell’utente. E addirittura permettono di progettare prodotti su misura per l’audience individuata, da proporre nel momento giusto.
Il processo di raccolta dati è continuo, più tempo passa più informazioni si raccolgono. Soprattutto si hanno informazioni sempre più aggiornate, perciò un’azienda che si dota di questi strumenti può vedere come sta cambiando l’audience, in che direzione si sta spostando e così via.
NEODATA E IL RETAIL: IL CASE STUDY
Cristina Tarantino racconta un caso di utilizzo delle soluzioni di Neodata. “Con UPA, Utenti Pubblicità Associati, l’associazione di riferimento per le aziende che investono in comunicazione in Italia, abbiamo creato un progetto, Nessie, in cui diverse aziende di diversi settori merceologici hanno deciso di usare la nostra soluzione con un’ulteriore funzionalità: mettere in comune le info che derivano dall’audience anonima. Permette di profilare in maniera sempre più accurata i clienti. Ciascuna di queste aziende conosce i propri clienti, ma al di fuori del mondo di riferimento non sa niente di cosa facciano o vogliano. È il primo progetto a livello mondiale in cui brand differenti si mettono insieme per consentire di usare dati di navigazione al fine di creare profili sempre più accurati. L’azienda non si accontenta più solo di conoscere la propria audience dalle informazioni sui suoi siti, ma vuole allargare la visione a un comportamento più generale. Sono partite sei aziende, brand di rilevanza internazionale, e altre società sono pronte a entrare nel gruppo”.
