DMI - Digital Market Intelligence


L'evoluzione della tecnologia distribuita ed accessibile tramite il web determina una forte discontinuità nei processi di marketing generando una nuova e notevole complessità nella comprensione degli elementi digitali.

Il Progetto

Digital Market Intelligence


L'evoluzione della tecnologia distribuita ed accessibile tramite il web determina una forte discontinuità nei processi di marketing generando una nuova e notevole complessità nella comprensione degli elementi digitali.

Oggi le aziende che investono sul digitale si trovano a gestire una quantità di dati (informazioni) esponenzialmente aumentata negli ultimi anni e destinata ad aumentare in futuro per via dell'enorme quantità di applicazioni e piattaforme web disponibili sul mercato (siti web, presidi social, applicazioni mobile e via dicendo). Questo prevede non solo l'esigenza di dotarsi di strumenti evoluti che le riescano ad aggregare ed organizzare, ma anche di indicatori rapidi di analisi (KPI) che consentono di prendere decisioni strategiche ed operative oltre che gestire action addirittura in tempo reale.

In un tale scenario, l'obiettivo del progetto è principalmente quello di sviluppare un software che possa introdurre nel mercato una nuova e forte sofisticazione nella gestione e nella normalizzazione di dati multipli provenienti da differenti piattaforme (aggregatore di analytics).

In particolare s'intende sviluppare un sistema integrato di intelligence che permetta alle aziende di medio/grandi dimensioni di aggregare i dati provenienti dalle diverse fonti analitiche in un'unica Dashboard; Il tool di Digital Marketing Intelligence (D.M.I.) in particolare, permetterà analisi su metriche di business, a seguito di reportistiche di base, di avanzate evidenze di data mining oltre che di specifiche analisi predittive, che consentiranno ai decision maker delle aziende di estrarre informazioni essenziali trasformandole al contempo in azioni specifiche che avranno come finalità l'aumento dell'efficienza e della redditività.

La tendenza sul web è quella di aggregare informazioni per renderle maggiormente fruibili. Quello che altri applicativi fanno per esempio con le news (Google News) o le preferenze personali (Delicious, Netvibes), 3rdPLACE intende farlo con i dati analitici.

Obiettivi del progetto

Attraverso lo sviluppo del progetto 3rdPLACE intende raggiungere una serie di obiettivi aziendali e di mercato che possono essere riassunti di seguito


Competenze

Accrescimento del grado d'innovazione dell'impresa: la realizzazione del presente progetto consentirà alle risorse impiegate di acquisire nuove competenze specifiche tecnologiche ed organizzative determinando una crescita aziendale complessiva.

Innovazione

Accesso a nuovi mercati in Italia ed all'estero (in particolare sul mercato Europeo) attraverso una proposizione complessiva che rappresenta una forte innovazione rispetto all'attuale offerta di strumenti di analisi ed ottimizzazione presente sul mercato domestico e continentale

Servizi

Offerta di nuovi servizi ovvero consulenza di marketing ed organizzativa, relativa sia ai processi di auditing delle campagne di web marketing nonché all'analisi delle performance derivanti dalle suddette attività.

"From Data comes Knowledge, from Knowledge comes Power, from Power comes Action."

Avinash Kaushik

3rdPLACE è un'agenzia di consulenza strategica digitale con sedi a Milano e Roma. Supportiamo le aziende italiane e internazionali nello sviluppo di strategie digitali utilizzando esclusivamente un approccio data-driven.

3rdPLACE è l'unica struttura di consulenza digitale in Italia formata da ex Top Manager di Google.

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Certificazioni

3rdPLACE è uno dei pochi rivenditori in Europa autorizzati da Google alla vendita e alla gestione di Google Analytics Premium.

Certificazioni 3rdPLACE

Sapienza Innovazione sa interpretare le nascenti esigenze imprenditoriali avendo sempre uno sguardo verso le nuove tendenze tecnologiche

Sapienza Innovazione promuove il dialogo tra Università, Centri di ricerca pubblici e privati, Associazioni di categoria, Consorzi di imprese e imprenditori, nel supportare l'integrazione e la commercializzazione delle invenzioni e delle conoscenze generate dalle attività scientifiche di base dell'Università ad alto potenziale innovativo e commerciale.

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Research Center of
Cyber Intelligence and
Information Security

Il Centro di Ricerca in Cyber Intelligence and Information Security (CIS) è un centro multidisciplinare che sviluppa nuove metodologie e tecnologie d'avanguardia per fronteggiare le emergenze legate a nuove minacce provenienti sia nel ciberspazio che nella società reale.

Il centro, sulla base di analisi condotte da specialisti nei settori ICT, socio-economico e normativo, si propone di sfruttare appieno la potenza delle tecnologie ICT per prevenire e rilevare attacchi e incidenti che possono danneggiare la società.

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Sviluppare la competitività
per creare valore.

Il Consorzio Roma Ricerche (CRR) fondato nel 1986, è un'organizzazione no-profit costituita da enti privati e pubblici, con lo scopo istituzionale di realizzare un collegamento tra il mondo universitario e quello industriale per favorire il trasferimento di tecnologie innovative e sostenere la competitività del sistema industriale.

Grazie all’esperienza acquisita nel corso degli anni in diversi contesti, oggi il CRR può contare su un'ampia e consolidata partnership nazionale ed europea da attivare con specifico riferimento ai Programmi Quadro di Ricerca e Sviluppo Tecnologico della CE ed ai Piani operativi di sviluppo e di RST sia nazionali che regionali.

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"La nostra mission è supportare le imprese nell'organizzazione e valorizzazione dei propri asset IT attraverso attività di consulenza e progetti mirati e garantire sempre soluzioni tecnicamente eccellenti"

React Consulting è una società con comprovata e pluriennale esperienza nel campo delle più moderne tecnologie di sviluppo software, in particolare Microsoft, e nello sviluppo di progetti complessi.

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Certificazioni

React Consulting è partner di Microsoft. Ha le competenze che attestano l'esperienza nello sviluppo di soluzioni software personalizzate, applicativi business, portali web ed interfacce utente avanzate

Microsoft Partner Network Microsoft Partner Network Microsoft Partner Network

Descrizione del progetto


Il progetto ha come finalità quella di creare un sistema integrato di Intelligence che permetta alle aziende di medio/grandi dimensioni di aggregare, analizzare e utilizzare le informazioni provenienti dalle differenti e sempre più numerose sorgenti di dati – interne (reporting), esterne (data provider) e digitali (web e mobile) – per definire, monitorare e ottimizzare le singole decisioni di business attraverso specifici KPI (Key Performance Indicator). In particolare, il sistema dovrà fornire strumenti innovativi di analisi in modo totalmente automatizzato tramite tecnologie software.

La D.M.I, in particolare, permetterà analisi su metriche di business, a seguito di reportistiche di base, di avanzate evidenze di data mining oltre che di specifiche analisi predittive, che consentiranno ai decision maker delle aziende di estrarre informazioni essenziali trasformandole al contempo in azioni specifiche che avranno come finalità l'aumento dell'efficienza e della redditività.

Alla base di ogni pratica di business Analytics vi è il dato.

La Digital Marketing Intelligence consentirà di affiancare ai tradizionali dati strutturati raccolti e memorizzati già oggi dalle imprese (come ad esempio i dati dei clienti residenti in applicazioni CRM, i dati operativi memorizzati in sistemi ERP o i dati nelle banche dati della contabilità), le informazioni provenienti dai pattern di navigazione dell'utenza digitale che rappresentano volumi e tipologie di dati oggi disponibili e che necessitano di essere analizzati quasi in tempo reale per massimizzare le iniziative di business.

Questa esigenza di analisi di dati strutturati e semi-strutturati sta crescendo rapidamente grazie alla popolarità dei social media e ai servizi di networking come Facebook e Twitter e grazie all'aumento dei meccanismi di distribuzione digitale.

Obiettivo quindi dell'applicativo è di aggregare dati da fonti eterogenee per facilitarne la confrontabilità e consentire la creazione di indicatori sintetici di business oltre che di meccanismi di predizione sulle differenti tipologie di potenziali azioni di business (offering, retention, upselling, etc.) e sui processi di ottimizzazione.

Questo sarà possibile interfacciando le differenti sorgenti di dati sincronizzandone dimensioni e metriche e creando Dashboard multiple e fornendo meccanismi di setting per la creazione di KPI ad hoc tramite formule personalizzate.

Di seguito verrà illustrato lo schema di funzionamento dell'applicativo, avendo cura di presentare il flusso dati che, partendo da una sorgente, mette i dati a disposizione per la generazione di un qualsiasi output di analisi:

  1. Sorgenti Dati: SOCIAL,SEARCH,DEMOGRAPHICS,UGC
  2. Interfacce di Input Dati: FILE CSV, WEB SERVICE,API
  3. Login e Download dei Dati grezzi: ACCOUNT LOGIN, DOWNLOAD
  4. Elaborazione: AGGREGAZIONI, CATEGORIZZAZIONI ECC.

Sorgente Dati

All'interno del sistema D.M.I è possibile includere praticamente tutte le Sorgenti che espongono dati in lettura.

Per ogni Sorgente viene fatto in ogni caso uno studio di compatibilità al termine del quale la stessa viene fatta ricomprendere nello schema presentato di:

  • Profili (Fonte Dati)
  • Dimensioni (Entità Aggregante)
  • Metriche (Entità di Numerosità)

Interfacce di Input Dati

Ciascuna sorgente permette la lettura dei propri dati attraverso Interfacce differenti.

  • File CSV
    In questo caso va studiato lo schema dei file esportati e va preparato l'applicativo, mappando i campi in ingresso su quelli del database di destinazione (D.M.I);
  • API
    E' il metodo più comune fra gli applicativi più diffusi per esporre dati. In questo caso bisogna studiare la documentazione (se presente) e realizzare i metodi di raccolta dati;
  • Web Service
    E' il metodo solitamente utilizzato per esporre un subset di dati ad hoc. In questo caso occorre interfacciarsi con il team che ha sviluppato il web service e realizzare i metodi di raccolta dati;

Login e Download dei dati

Per interfacciarsi con ciascuna Sorgente e scaricare i dati di tutti i Profili presenti in essa, è necessario autenticarsi tramite un account che abbia i permessi necessari.

Il downloader dei dati (costituito da vari metodi di check) è realizzato su misura per ogni Sorgente Dati.

Elaborazione Dati

L'Elaborazione dei dati per ogni Sorgente consiste nel realizzare i metodi necessari per riconoscere e trattare il tipo di dato che si sta immettendo nel database (intero, flottante, percentuale, currency, …) e nell'effettuare le aggregazioni necessarie per restituire ad esempio i totali nei vari report.

A questo punto il dato verrà correttamente importato nel database di D.M.I ed è pertanto possibile utilizzarlo per inserirlo nel flusso di creazione del template di reportistica e dei singoli report ad esso collegati o dei singoli sistemi di input.

Di seguito alcune features della D.M.I. volte a garantire flessibilità ed efficienza:

  • Sistema web based (SaaS) multi-profilo con gestione degli accessi multipli;
  • Interfacciamento con le sorgenti di dati per la sincronizzazione di dimensioni e metriche ;
  • Gestione multi-account per la riaggregazione di dati di fonti eterogenee (Es. più account Analytics, aventi ciascuno più profili associati);
  • Costruzione report tramite l'utilizzo incrociato di dimensioni e metriche disponibili;
  • Gestione della visibilità del report custom: aziendale, di un team o del singolo utente;
  • Schedulatore per la gestione automatica della generazione dei report in base ad un calendario customizzabile da parte dell'utente; Es. report dei visitatori unici settimanali scaricati da Analytics e like provenienti da Facebook. Tale report, salvato nel sistema, si popolerebbe ogni settimana con i nuovi dati, consentendo analisi di trend;
  • Export di ogni report in formato CSV, Excel, PDF;
  • Invio dell'update del report automatico ad una o più caselle mail;
  • Gestione ed impostazione di alert personalizzati, visualizzabili su Dashboard e/o inviabili via mail;
  • Soluzione white label: completamente brandizzabile dall'Azienda (css ad hoc)
  • Dashboard Multipla: i report generati potranno essere taggati a seconda delle esigenze delle singoli funzioni aziendali (es. Marketing, Commerciale, Finance, etc.). Tali report potranno poi andare a costituire automaticamente una Dashboard che avrà tanti tab quanti sono i tag utilizzati;
  • Predisposizione per raccogliere dati fonti ulteriori: possibilità di richiedere l'aggiunta di fonti dati specifici dell'azienda
  • Setting di KPI ad hoc tramite formule personalizzate.
  • Costruzione di modelli di Diagnostica automatica secondo i KPI settati
  • Realizzazione di modelli di Prediction aggiornati in real time.

I campi di applicazione per le aziende che utilizzeranno la tecnologia D.M.I. è estremamente ampio e potrà crescere in futuro con l'aumentare delle informazioni che potranno gestire le singole attività imprenditoriali e con la creazione di sempre nuovi indicatori di business.

Di seguito alcuni esempi di output che saranno a disposizione.

Recommendation Engine

Questa particolare tecnica di gestione dell'offerta consente di consigliare agli utenti/clienti i prodotti e/o i servizi basati su un'analisi dettagliata del profilo del singolo utente e dei suoi comportamenti.

I meccanismi di distribuzione possono avvenire sia in ambito e-commerce che in store.

Sentiment Analysis

Questa rappresenta uno strumento di analisi delle conversazioni avanzata di testo non strutturato degli ambiti conversazionali (social media, blog, etc.) gestiti direttamente dall'azienda, per determinare l'interesse di cluster di utenza nei confronti dei marchi, prodotti o servizi.

Integrando inoltre informazioni da sistemi di tracciamento del sentiment esterno alle aree di presidio dell'aziende (siti, pagine fb, profili twitter) tramite software specifici, sarà possibile comparare per esempio il proprio posizionamento nei confronti della concorrenza.

Analisi della campagne di marketing

Le divisioni di marketing di qualsiasi settore o industry hanno ormai l'abitudine di utilizzare la tecnologia per monitorare, determinandone l'efficacia, le iniziative di marketing tramite per esempio sistemi di Analytics.

La D.M.I. consentirà ai team di marketing di incorporare maggiori volumi di dati sempre più granulari e al contempo integrati tramite tecniche di correlazione, per aumentare la precisione di analisi e determinare le aree di ottimizzazione.

A/B Testing

E' una tecnica in cui viene confrontato un gruppo di controllo con una varietà di gruppi di prova per determinare quali azioni (per esempio, cambiamenti) migliorerà una variabile obiettivo predeterminata, ad esempio, vendita, lead generation, etc.

Un esempio di applicazione è la determinazione degli elementi di testo, del layout, delle immagini o dei colori che possono migliorare i tassi di conversione di un sito di ecommerce.

La D.M.I. consentirà di individuare le aree da sottoporre a test e di confrontare i risultati con metriche più avanzate come per esempio il tasso di conversione per segmento di clientela.

Individuazione di regole di apprendimento

Questo rappresenta un insieme di tecniche per scoprire relazioni “chiave”, cioè, "regole di associazione" tra differenti variabili all'interno di database distinti di dati.

Queste tecniche consistono in una varietà di algoritmi per generare e verificare le regole possibili.

Un esempio è l'analisi attraverso su cui un rivenditore è in grado di determinare quali prodotti sono spesso acquistati insieme ad altri non direttamente correlati merceologicamente o per esempio determinare la correlazione tra il numero di visitatori del sito e le vendite effettuate all'interno di punti vendita fisici e utilizzare queste informazioni per il marketing.

Classificazione

Un insieme di tecniche per identificare le categorie di cui fanno parte i nuovi dati, sulla base di un set di dati che sono stati già classificati.

Un esempio è la previsione del segmento specifico di comportamento del cliente (ad esempio, le decisioni d'acquisto, il churn rate, il tasso di consumo), dove vi è una chiara ipotesi o un esito obiettivo.

Queste tecniche sono spesso descritte come apprendimento “supervisionato” a causa dell'esistenza di un set di regole prestabilite, ma sono in contrasto con l'analisi dei cluster, un tipo di apprendimento non supervisionato.

Determinazione di Cluster di analisi

Metodi statistici per classificare gli elementi che dividono un gruppo eterogeneo in piccoli gruppi di elementi simili, le cui caratteristiche di somiglianza non sono noti in anticipo.

Un esempio di cluster analysis è segmentare i consumatori in gruppi auto-similari per il marketing diretto.

Data Fusion e integrazione dei dati

Rappresenta un insieme di tecniche che si integrano e permettono di analizzare i dati provenienti da fonti diverse al fine di sviluppare conoscenze e far emergere evidenze in modo più efficiente e potenzialmente più preciso di quanto si possa avere analizzando una singola fonte di dati.

Per esempio i dati dei social media, analizzati dalla elaborazione del linguaggio naturale, possono essere combinati con dati in tempo reale di vendita, al fine di determinare quale effetto di una campagna di marketing sta avendo sul sentiment e sul comportamento di acquisto del cliente.

Analisi Predittiva

Un insieme di tecniche in cui viene stabilito un modello matematico per predire meglio la probabilità di un risultato.

Un esempio di applicazione nella gestione delle relazioni con i clienti è l'uso di modelli predittivi per stimare la probabilità che un cluster di clienti abbandoni gli acquisti per un prodotto di differente marca ("churn rate") o la probabilità che si possano attuare tecniche di cross-selling.

La regressione è un esempio delle molte tecniche di modellazione predittiva.

Risultati attesi rispetto allo stato dell'arte e allo sviluppo del settore di appartenenza L'offerta dei sistemi di dashboard presenti sul mercato è principalmente sviluppata da 2 principali tipologie di player: i fornitori di grandi infrastrutture tecnologiche e grandi società di consulenza strategica.

Soluzioni di Business Intelligence proposte da aziende quali SAP, Microstrategy, IBM con Cognos o realtà quali Qlikview e Informatica sono focalizzate su un'integrazione molto ampia d'informazioni che coinvolgono tutte le divisioni aziendali (Finanza, HR, Logistica, Marketing, Commerciale, etc.) prevedendo solo come aggiuntive le informazioni provenienti dai pattern di navigazione digitale.

Inoltre nella maggior parte dei casi le soluzioni offerte prevedono per l'implementazione e la gestione di un forte coinvolgimento delle divisioni IT delle aziende e presentano una serie di criticità nell'effettiva capacità di utilizzo da parte dei team marketing o sales delle stesse, per il basso livello di customizzazione.

Le soluzioni presenti oggi sul mercato sono, infatti, concepite partendo dalle Industry e non dalla moltitudine di obiettivi specifici (KPI) delle singole realtà aziendali.

Inoltre i costi collegati a queste soluzioni sono piuttosto significativi.

Tipicamente le soluzioni presenti sul mercato prevedono queste fasi di output: Report - Analysis – Forecast – Planning Questa impostazione che nasce da esigenze di analisi più tradizionali mal si sposa con la velocità necessaria per prendere decisioni e attivare azioni di ottimizzazione/miglioramento delle performance in ambito digitale.

Inoltre rende necessario il coinvolgimento di differenti competenze interne alle aziende, per generare un output concretamente attuabile.

Partendo invece dalle esigenze di analisi digitale integrandole con gli obiettivi di business delle singole aziende e utilizzando i nuovi moduli d'interfacciamento presenti negli ambienti digitali (Web service, API, etc.), la D.M.I. potrà gestire in modo assolutamente innovativo rispetto all'attuale offerta sul mercato queste differenti fasi di output: Report/Analysis - Action - Prediction Questa impostazione permetterà di fornire action concrete e di rapida implementazione alle aziende in ambito digitale impattando direttamente sul loro business sia online che offline (per esempio numero di pezzi venduti nel negozio fisico da utenti del sito web). Il sistema inoltre sarà aperto all'integrazione di modelli di analisi provenienti dall'esterno (in un'ottica di crowdsourcing o di collaborazione) che potranno essere usati direttamente dalle aziende per la gestione del loro business.

Quindi oltre che fornire meccanismi di reportistica avanzate la D.M.I. fornirà soluzioni di output già implementate e disponibili per Action di ottimizzazione senza il coinvolgimento di differenti figure aziendali (Team Digital, Marketing, IT, Analisi, CRM, etc.).

MODELLO DI PROPOSITION DELLA D.M.I.

  • SISTEMA AVANZATO DI REPORTISTICA
  • INTEGRAZIONE DI MODELLI STATISTICI (PREDICTION)
  • STRUMENTI DI OUTPUT SULLE PRINCIPALI AZIONI DI MARKETING DIGITALE

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Ti aiuteremo ad applicare un approccio data-driven al tuo business.

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