La pandemia e il periodo di emergenza che abbiamo vissuto hanno accelerato il processo di transizione verso la cosiddetta Data Economy. Secondo lDC, l’impatto dei dati sulle economie dei 27 Paesi EU ha già superato i 300 miliardi di euro, con una previsione di crescita che supererà i 500 miliardi per il 2025.
In questo scenario, come possono le nostre imprese e istituzioni catturare e “monetizzare” tutto il valore di questa nuova economia che non appare nelle voci dei nostri bilanci? Bisogna, innanzitutto, considerare le due caratteristiche che aggiungono valore a un dato: l’esclusività, ovvero, l’utilizzo di dati che non sono accessibili a tutti; e la specificità, ovvero quei dati a valore relativi a particolari e preziose informazioni quali ad esempio il potere di acquisto, le abitudini, le preferenze sui social, tutti quei dati che nel rispetto della privacy risultano differenzianti per il nostro (specifico) business.
Come parti di un puzzle, sono i dati esclusivi e specifici quelli che compongono in modo granulare l’enorme valore che possiamo estrarre da ciò che ci circonda. Solo se sono esclusivi e specifici, i dati rappresentano una fonte per scambiare valore, per anticipare particolari trend di mercato, per diventare first mover o più semplicemente per evitare di insistere su una strategia che non sta portando i suoi frutti. Solo se sono esclusivi e specifici, inoltre, è possibile implementare una strategia data driven differenziante, arricchendo la propria offerta con servizi complementari.
Per le imprese che offrono prodotti, l’utilizzo di dati esclusivi e specifici può abilitare una strategia di digital servitization basata sulla creazione di nuovi servizi – prima, durante e dopo la vendita – che possono migliorare a monte il processo produttivo (ad esempio con tecnologie di Intelligent Process Automation e manutenzione predittiva) o rafforzare a valle il valore percepito dall’esterno, migliorando la customer intimacy, grazie all’utilizzo, ad esempio, di un canale voce dedicato che punta ai clienti, e ai business partner, più significativi.
A tutto questo si aggiunge la possibilità di analizzare anche dati di settori “attigui” così come accade nel mondo assicurativo, che da anni utilizza i dati del comparto healthcare, o come il settore del beauty, che vive forti influenze da quello della moda, dello sport, del benessere e della sostenibilità.
Il tutto, naturalmente, nel rispetto della privacy, della sicurezza e delle regole di buon uso dei dati che, non possiamo dimenticare, sono patrimonio dei nostri clienti e il cui utilizzo e cessione costituiscono aspetti inalienabili della loro sovranità personale.
L’ uso intelligente, sicuro e rispettoso di dati a valore può generare impatti sul business sorprendenti e “rilevanti”, nel senso letterale della parola: qualcosa in grado di “rilevare”, formare, delineare nuovi e migliori modi di fare business. Secondo le nostre stime, basate su numerosi casi d’uso, l’applicazione della data intelligence all’ottimizzazione delle campagne di marketing – attraverso esercizi di customer analytics, micro-segmentazione e ottimizzazione del mix di investimenti pubblicitari – può generare un incremento delle vendite tra lo 0,5% e il 3%. Un aumento commerciale che può anche raggiunge l’1,5% se applicato al miglioramento della efficacia ed efficienza della forza vendita. Analogamente, la valorizzazione dei dati nello sviluppo di nuovi prodotti sempre più personalizzati può determinare un incremento delle vendite fino al 2,5%; mentre la creazione di sistemi di pricing dinamici e intelligenti, adattabili in tempo reale, può generare incrementi delle vendite fino al 3,8%.
In Minsait abbiamo recentemente sviluppato due specifiche applicazioni di data strategy e data monetization in Italia che comprendono l’analisi delle immagini nel settore consumer goods e l’analisi dei flussi di passeggeri nel settore dei trasporti.
Nel primo caso, l’analisi intelligente delle immagini presenti nei principali social network, tramite opportuni algoritmi di Deep Learning, integrata con l’analisi di dati storici dell’azienda, ha permesso di cogliere degli importanti trend di mercato che incidono sia sul processo di product development che sul processo di marketing e vendite.
Nel secondo caso, tramite l’utilizzo di telecamere e di sensori è stato possibile evolvere l’attuale analisi dei flussi di passeggeri applicando tecniche di Deep Learning e Computer Vision, che consentono di effettuare un conteggio in tempo reale dei passeggeri in transito e presenti in specifiche aree. Questo permette un monitoraggio attivo della concentrazione delle persone per avere sotto controllo le eventuali criticità, agendo sul miglioramento del sistema di sicurezza e di manutenzione. In ambito commerciale, permette anche di effettuare uno studio approfondito sulle reali potenzialità dei punti vendita presenti nell’area monitorata.
I due progetti dimostrano l’enorme e affascinante potenziale che sta dietro l’universo di dati e tutte le possibilità che le tecnologie ci offrono per “monetizzare” questo valore.
A cura di Sergio Scornavacca, Head of Industry & Consumer di Minsait in Italia e Fabio Testa, Head of Data & Intelligence di Minsait in Italia
