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Customer profiling e digitalizzazione dei settori analogici

Pubblicato il 12/01/2015 da Stefano Cazzella in Analytics,Business Intelligence,Marketing,TV 2.0

La profilazione dei clienti, basata sulle scelte di consumo da essi effettuate, è ampiamente praticata da oltre un decennio in molteplici settori; lì dove è stato semplice associare i diversi eventi di consumo che si susseguono nel tempo ad un unico soggetto, è stato possibile ricostruire dei modelli di consumo che consentissero di ottimizzare ed innovare le strategie di business e le azioni di marketing.

Nel settore telefonico, ad esempio, l’identità dell’utente (il suo numero di telefono) è parte integrante del modello di business e tutte le compagnie tracciano le telefonate effettuate da ciascun utenza (se non fosse altro ai fini della fatturazione). Attraverso tali informazioni è possibile ricostruire un modello di consumo per ciascun utente che descriva il suo comportamento in maniera più precisa di quanto egli stesso sarebbe in grado di fare. Tali modelli vengono utilizzati (unitamente ad altre informazioni che descrivono il contesto del mercato) per progettare nuove offerte tariffarie, campagne di marketing e molto altro.

Un’altro settore in cui la profilazione dei consumi è stata applicata è quello della grande distribuzione. In questo caso per poter associare gli eventi di consumo ad un “utenza” sono state introdotte le “tessere fedeltà” (loyalty cards). Il meccanismo di accumulo di punti per ottenere sconti e/o premi ha reso abituale l’uso di tali cards attraverso cui è possibile mantenere la storia dei consumi di un nucleo familiare nel tempo. Tali informazioni vengono utilizzate per le previsioni di vendita dei diversi prodotti, l’ottimizzazione della loro disposizione nei diversi scaffali dello store e molto altro.

Vi sono settori in cui questi meccanismi non sono stati fino ad ora applicati/applicabili, sia per limiti tecnologici, sia per la difficoltà nell’individuare una personalizzazione del servizio offerto e probabilmente per altri motivi. Alcuni esempi sono rappresentati dal settore televisivo (dove l’Auditel, sotto questo aspetto, è assimilabile ad un sondaggio), dalla vendita al dettaglio (dove l’esperienza delle loyalty cards non è facilmente replicabile), dalla guida di autoveicoli.

Proprio in questi settori, la progressiva digitalizzazione del mercato sta ridisegnando i modelli di business anche intorno alla possibilità di profilare i consumatori al fine di offrire servizi/prodotti personalizzati, modelli di pricing competitivi, ottimizzare i processi di produzione, ecc.

L’esempio più eclatante è rappresentato da Netflix e magistralmente esposto da Kevin Spacey nel celebre discorso in cui racconta come sia stata presa la decision di “acquistare” la serie House of Cards senza che fosse stato prodotto neanche un episodio “pilota” per testarne l’interesse da parte del pubblico.

Netflix è una delle più affermate piattaforme di distribuzione di contenuti video di tipo on-demand presente in oltre 40 paesi fra America e Europa (ma non ancora in Italia). La natura stessa del servizio le consente di registrare ogni scelta di consumo da parte dei propri utenti (analogamente a quanto fatto da una compagnia telefonica con le telefonate). Con tali informazioni ha potuto analizzare i “gusti televisivi” dei propri utenti e formulare dei modelli predittivi in grado di valutare il successo della serie televisiva senza dover mandare in onda un episodio “pilota” (un numero 0, un prototipo), cosa che era stata richiesta da tutti gli altri network televisivi sprovvisti di una conoscenza diretta dei propri telespettatori. Modelli previsionali di questo tipo offrono vantaggi competitivi nell’ottimizzazione dei costi (vedi testimonianza diretta di Kevin Spacey), ma possono essere utilizzati anche per costruire modelli di offerta innovativi e personalizzati (ad esempio sistemi di recommandation).

Un’altro esempio di come il processo di digitalizzazione offra nuove opportunità è offerto dal settore della vendita al dettaglio. Le strategie di tracciatura dei comportamenti della clientela adottate dalla grande distribuzione (loyalty cards) non è replicabile nei negozi o nelle boutique per diverse ragioni, pertanto, per poter tracciare il comportamento dei clienti, è necessario individuare un differente metodo di identificazione e aggregazione dei singoli eventi di interesse. La consuetudine di non uscire mai senza avere con se almeno un cellulare (meglio ancora uno smatphone) offre proprio tale opportunità.

Ogni cellulare presenta diversi codici univoci di indentificazione che, nella maggior parte dei casi, possono essere tracciati: il MAC address della scheda WiFi (che usualmente viene tenuta sempre attiva) o l’equivalente ID di un dispositivo bluetooth sono due fra i metodi più usati allo scopo. In questo modo è possibile registrare quanti smartphone (e quindi quanti clienti) passano davanti ad una vetrina, quanti entrano nel negozio, quanti visitano le diverse aree espositive. Registrando le visite effettuate è inoltre possibile verificare quanti sono già stati nel negozio nei giorni precedenti e quanti vi sono entrati per la prima volta.

Queste tecniche possono portare vantaggi competitivi analoghi a quelli offerti dalle tecniche di click-stream-analysis (analisi dei flussi di navigazione degli utenti di un sito web) legati all’organizzazione del negozio (dagli orari di apertura, ai turni dei commessi, alla disposizione degli articoli, ecc.). Aziende come ShopperTrack o Euclid Analytics già offrono servizi di questo tipo. La capacità di integrare tali informazioni con un profilo più completo dei clienti, incrociandoli, ad esempio, con i dati dei sistemi di pagamento elettronico o dei social media, rappresenta un ulteriore passo per personalizzare il servizio all’interno di un esercizio commerciale e ideare nuovi modelli di e-business.

Come ulteriore esempio di digitalizzazione c’è il settore automotive. Senza aspettare le google car che guidano da sole, già le auto in circolazione sono “piene di elettronica”: vi sono sensori che misurano la velocità di rotazione delle ruote, la pressione sull’acceleratore e il freno, la rotazione dello sterzo, le accelerazioni, la pressione delle gomme, ecc. Tutti i dati vengono registrati ed utilizzati dai produttori per monitorare i loro prodotti, progettare i nuovi modelli, ecc. Ad eccezione degli interventi diagnostici in occasione di interventi di manutenzione, i dati vengono utilizzati in forma aggregata e analizzati su basi statistiche.

Tali informazioni però possono essere di un certo interesse anche in relazione alla singola vettura, o meglio, al singolo guidatore. Infatti essi possono essere utilizzati per analizzare lo stile di guida del proprietario e, ad esempio, per modulare un’offerta assicurativa per la RCA il cui costo tenga conto della “pericolosità” del comportamento su strada. Se è vero che lo stile di guida dice molto del carattere e sopratutto dello stato d’animo di ognuno, è possibile pensare a molti altri utilizzi per tali informazioni come, ad esempio, la selezione automatica di una playlist musicale da proporre per attenuare lo stress legato al traffico o ad una dura giornata lavorativa.

Octo Telematics attraverso i dispositivi installati a bordo di una vettura (collegati con la centralina elettronica della stessa) sono in grado di offrire servizi di analisi dello stile di guida adottato sul singolo veicolo. Analoga capacità di profilazione è accessibile ai servizi di car sharing come Car2Go o EnJoy in cui ogni sessione di guida è associata univocamente ad un utente.

Questi sono alcuni esempi di come la progressiva digitalizzazione di ogni settore di mercato porti con se maggiori possibilità di conoscere individualmente i propri consumatori e, attraverso questa conoscenza, ideare offerte e strategie di business che passino dal modello del target market a quello del one-to-one.

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