Data Mining e Web 2.0

Data Mining e Web 2.0

Come sostenere la pressione competitiva e dare valore aggiunto all’azienda sfruttando i dati disponibili sul web per segmentare e profilare il target
In uno scenario distributivo caratterizzato da crescente pressione competitiva, i retailer per conoscere i propri clienti e creare una relazione stabile volta a conquistarne la fedeltà, rivolgono sempre maggiore attenzione alle moderne tecnologie di comunicazione, in particolare del cosiddetto “New Web” o, in linguaggio più comune, al Web 2.0. Ma di cosa si tratta?
Nello specifico la locuzione pone l‘accento sulle differenze rispetto al cosiddetto Web 1.0, diffuso fino agli anni Novanta e composto prevalentemente da siti web aziendali statici, senza alcuna possibilità di interazione con l‘utente, eccetto la normale navigazione tra le pagine, l‘uso delle e-mail e dei motori di ricerca. In particolare con l’avvento del web 2.0 la trasmissione delle informazioni diviene biunivoca: non più dal sito visitato all’utente interessato, ma in entrambe le direzioni, in una logica win-win. Pensiamo, infatti, all‘insieme di tutte quelle applicazioni online che permettono uno spiccato livello di interazione reciproca sito-utente: a livello aziendale interno citiamo social e-commerce, blog, forum, servizio clienti tramite chat, questionari di feedback sui prodotti e servizi offerti, ma anche sistemi esterni all’azienda quali Youtube, Facebook, Wikipedia, Twitter, MySpace.
Il canale web in ambito marketing rappresenta quindi una miniera di informazioni utili sulla “domanda” che visita il mio sito aziendale, scrive nel blog, commenta un prodotto, si registra sul mio company group di Facebook: in pratica giganteschi Focus Group (con costi sensibilmente più ridotti). Il web 2.0 costituisce un’opportunità di potenziamento e di sviluppo per progettare, disegnare e commercializzare prodotti e servizi che siano il più possibile vicini ai bisogni realmente percepiti dai potenziali clienti, onde evitare di scadere nella cosiddetta “miopia di marketing”.
In che modo si rende possibile tutto questo? Sfruttando le moderne tecniche di Data Mining, letteralmente “estrazione di dati”, sui dati provenienti dal canale web 2.0 e sui dati collezionabili grazie all’utilizzo dei moderni strumenti di raccolta di informazioni ottico-magnetici, quali ad esempio carte fedeltà, tessere punti, Loyalty card e bancomat.
La maggior parte delle aziende dispone, infatti, di enormi basi dati che costituiscono una potenziale miniera di informazioni di immenso valore, spesso senza alcun costo aggiuntivo di rilevazione dedicata. Il data mining aiuta a leggere, comprendere e sfruttare questi dati. Le tecniche statistiche sulle quali si basa il Data Mining fanno emergere le tendenze, le relazioni tra i dati, le ragioni legate al manifestarsi dei fenomeni. Evidenziano quindi non solo il cosa sta accadendo, ma anche il perché, aiutando a prendere decisioni strategiche a partire da informazioni soggettive e da numeri oggettivi. Attraverso tecniche di data mining applicate ai dati aziendali quali il Text Mining, specifico per dati di tipo qualitativo quali newsgroup e blog, gli Alberi Decisionali o Decision Trees,

Fonte. http://www.mymarketing.net/index.php?menu=2&sez_id=2&art_id=1065&sez=MANAGEMENT