Big Data real time analytics per offrire prodotti personalizzati
Oggi, le TV connesse e smart sono una fonte preziosissima di informazioni sulle preferenze e le abitudini dell’audience. La tecnologia di Neodata permette a Mediaset di tracciare oltre 2 milioni e mezzo di televisori connessi, profilare in modo puntuale gli spettatori e offrire nuovi prodotti pubblicitari più efficaci. Quando IoT e Big Data real time analytics si incontrano, a vincere sono sia i fornitori di prodotti e servizi che gli acquirenti/utenti. «L’Internet of Things offre alle aziende del manufacturing la possibilità di capire in modo preciso come vengono utilizzati i propri prodotti. Questo da un lato permette di indirizzare al meglio le attività di ricerca e sviluppo, ma dall’altro significa anche riuscire ad abilitare nuovi modelli di business che mirano a far convergere di più domanda e offerta. Nuove modalità di erogazione dell’offerta più convenienti sia per il produttore che per il cliente, sviluppate sulla base dell’analisi continua e in tempo reale dei Big Data, ovvero i dati che migliaia e, in alcuni casi, milioni di device connessi inviano di continuo». Nel caso della smart TV questo significa che già oggi è possibile offrire agli spettatori messaggi pubblicitari più in linea con i loro profili e i loro gusti. In futuro, poi, ci sarà spazio anche per i contenuti personalizzati erogati in tempo reale.
Una gestione più efficace ed efficiente dei Big Data
Una success story che ha suscitato parecchio interesse nel pubblico del workshop. Un modello, quello dell’analisi in tempo reale dei Big Data, che si presta a essere replicato (con gli aggiustamenti del caso) anche in altri settori. Nelle TLC, per esempio, per l’analisi in real time della qualità dei servizi di rete. Nel food&beverage, per migliorare il controllo dei sistemi di produzione. Nelle assicurazioni, per personalizzare le polizze sulla base del monitoraggio in tempo reale dei comportamenti dell’assicurato. Ma anche nella GDO, dove l’analisi istantanea e continua dei movimenti nel punto vendita permetterà, in un futuro non proprio remoto, di impostare trigger (ovvero automatismi) per il riassortimento automatico delle merci e il pricing dinamico. O, infine, nel banking, dove sono attive sperimentazioni sull’opportunità di monitorare di continuo i flussi dei micropagamenti, attraverso la loro geolocalizzazione. «La tecnologia e le esperienze abilitanti sono sempre le stesse – conclude Torelli –. Tutto si basa sulla capacità di acquisire informazioni da numerosi device distribuiti e capire, sulla base delle esigenze di business, quali dati è utile rielaborare immediatamente per generare insight e quali, invece, è più opportuno trattenere per sottoporre ad analisi più complesse, come quelle legate alle attività di previsione e forecast. E noi in Neodata sappiamo farlo bene». Le potenzialità dei real time analytics applicati alla gestione dei Big Data verranno nuovamente illustrate da Neodata nel Report di Ricerca che sarà distribuito al Convegno finale di presentazione dei risultati dell’Osservatorio Big Data Analytics e Business Intelligence.
