Domenica 24 Giugno 2018
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L'utilizzo dei dati personali nel processo di data mining spesso ottenuti attraverso l'accettazione di cookies di profilazione in cambio di servizi gratuiti


A firma di: Stefania Zona Contributor
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Ogni giorno sul web, che sia dal pc o dallo smartphone, compiamo numerose azioni: dagli acquisti all’accesso a mail e social networks, tutto questo quasi sempre gratuitamente. Se abbiamo fame di informazioni o dobbiamo risolvere quotidiane esigenze digitali la rete ci sembra il nostro personale buffet.

Tutto questo è realmente gratuito? Come recita un vecchio detto: “There is no such thing as a free lunch”.

Niente si dà per niente. In realtà stiamo facendo un tacito accordo con chi sta dall’altra parte dello schermo:  in cambio della possibilità di usufruire di un servizio, accettiamo insieme alle tante prelibatezze offerte dal buffet di Internet anche i cookies, in particolare quelli di profilazione che raccolgono informazioni sul nostro comportamento online. I nostri dati ci sembrano un costo tutto sommato accettabile da pagare per sfamarci.

Per chi fa marketing però i nostri dati sono una risorsa preziosa e i più grandi “fornitori di cookies” lo sanno bene, perché alcuni ci hanno costruito su una vera fortuna, come ad esempio nel caso di Google. Le aziende hanno imparato ad ascoltare la rete, un ascolto non fatto di parole bensì di dati, i cosiddetti big data. Il compito di identificare, scoprire e analizzare i dati è affidato alla BI (business intelligence) che se ne occupa con diverse finalità che vanno dal supporto alle decisioni aziendali (DSS) al performance management (BPM).

From data to knowledge

Il processo di estrazione di sapere dai dati.

Una delle applicazioni più interessanti della BI è il data mining (o knowledge discovery in databases). Grandi quantità di dati non hanno alcun senso se non sono interpretati correttamente e nell’ottica di un obiettivo preciso deciso in partenza. Per questo il data mining combinando tools statistici e intelligenza artificiale, con sistemi di database management individua relazioni, processi e patterns a partire da grandi data-warehouse. Insomma trasforma dati e numeri in informazioni e conoscenza spendibile, manipola masse di dati o archivi destrutturati fornendo report, statistiche, indicatori e grafici costantemente aggiornati.

Questi dati possono confermare le nostre idee iniziali o portarci a nuove scoperte, in ogni caso sono utili per conoscere meglio l’utilizzatore dei nostri prodotti/servizi e facilitargli l’acquisto. Secondo Ian Ayres, professore della Yale University, Amazon e il suo sistema di suggerimenti ( parliamo della sezione “Customers Who Viewed This Item Also Viewed”) è il più grande esempio di marketing fatto con data mining.

IBM spiega il processo riguardo il ciclo di vita del data mining con un modello detto CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) che descrive le sei fasi di un progetto, le tasks sviluppate per ognuna e le relazioni fra esse. Questo modello è flessibile e facilmente adattabile a diverse esigenze.

Cross-Industry Standard Process for Data Mining

Il ciclo di vita del data mining.

Il data mining è nato negli anni ‘80, ma oggi grazie a nuove applicazioni è stato rivalutato ed è uno strumento di grande aiuto nel campo delle ricerche di marketing, perché quasi tutte le informazioni che servono sono già disponibili semplicemente offrendo un biscotto.

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