social data e data mining - presentazione di cubeyou per l'evento imille client morning
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Social Data e Data Mining, tra moda e opportunità. Qualche definizione, qualche case studies e tanti spunti per fare delle tecniche di data mining applicate ai social data una fonte inesauribile di informazioni spendibili in attività di marketing e digital communication.TRANSCRIPT
People Analytics
Social Data e Data Mining tra moda e opportunità
IMILLE Client Morning 8 ottobre 2013
SOCIAL DATA - UNA DEFINIZIONE
• I SOCIAL DATA SONO L’INSIEME DI INFORMAZIONI ASSOCIATE AD UN UTENTE.
POSSONO ESSERE “DICHIARATE”, OVVERO FRUTTO DELLA
SPONTANEA AUTOPROFILAZIONE DELL’UTENTE (SESSO, ETÀ, LAVORO, LUOGO DI RESIDENZA, ECC.) OPPURE “DERIVATE”, CIOÈ DESUMIBILI DALLE SUE INTERAZIONI CON ALTRI UTENTI E/O CONTENUTI.
SOCIAL DATA - UN ESEMPIO
DATA MINING - UNA DEFINIZIONE
• IL DATA MINING È L’ESTRAZIONE COMPLESSA DI INFORMAZIONI IMPLICITE, PRECEDENTEMENTE SCONOSCIUTE E POTENZIALMENTE UTILI, DAI DATI.
È GENERALMENTE FINALIZZATA ALL’INDIVIDUAZIONE DI
PATTERN SINGIFICATIVI CHE COSTITUISCONO A LORO VOLTA SET DI DATI UTILIZZABILI PER VARI SCOPI.
DATA MINING - UN ESEMPIO
DATA MINING - UNO SCHEMA
ANCORA OGGI LA STORIA DELLA BIRRA COLLOCATA NEI SUPERMERCATI VICINO AGLI SCAFFALI DEI PANNOLINI VIENE USATA PER PROMUOVERE L’UTILIZZO DEL DATA MINING NEL MARKETING.
PECCATO SIA UNA LEGGENDA METROPOLITANA…
DATA MINING FRA MITO E LEGGENDA
CI SONO CASI DI DATA MINING DI SUCCESSO MENO NOTI, MA ESTREMAMENTE INTERESSANTI.
UN ESEMPIO: UPS HA SCOPERTO CHE LE SVOLTE A SINISTRA DEI SUOI CAMION
FACEVANO PERDERE SECONDI PREZIOSI. HA CALCOLATO DI POTER RISPARMIARE OGNI ANNO MILIONI DI DOLLARI ELIMINANDO IL TEMPO CHE GLI AUTISTI DEVONO ASPETTARE PER SVOLTARE A SINISTRA. PERCIÒ ORA LO FANNO SOLAMENTE SE NON HANNO ALTRA POSSIBILITÀ.
DATA MINING FRA MITO E LEGGENDA
UN ESEMPIO RECENTE: HOWARD FRIEDMAN, PROFESSORE DI PSICOLOGIA DELL’UNIVERSITÀ DELLA CALIFORNIA INSIEME AL COLLEGA
LESLIE MARTIN HA PORTATO A TERMINE UNA MONUMENTALE RICERCA DURATA QUASI UN SECOLO. LO STUDIO, CHIAMATO LONGEVITY PROJECT HA ANALIZZATO L’IMMENSA MOLE DI INFORMAZIONI RACCOLTE ANNO DOPO ANNO, A PARTIRE DAL 1921, SU 1500 BAMBINI STATUNITENSI IN ETÀ SCOLARE.
ALL’EPOCA, I BIMBI FURONO RECLUTATI DA UNO PSICOLOGO DELL’UNIVERSITÀ DI STANFORD, LEWIS TERMAN, CHE ERA INTERESSATO A
ESPLORARE LA NATURA DELL’INTELLIGENZA. DOPO LA MORTE DI TERMAN, NEL 1956, ALTRI RICERCATORI PROSEGUIRONO IL SUO LAVORO, ANNOTANDO MINUZIOSAMENTE VITA, MORTE E MIRACOLI DEI PARTECIPANTI ALLO STUDIO. FINCHÉ, ALL’INIZIO DEGLI ANNI NOVANTA, FRIEDMAN INTUÌ CHE QUELLA MINIERA DI DATI AVREBBE POTUTO FORNIRE RIVELAZIONI UNICHE SUI FATTORI ASSOCIATI ALLA LONGEVITÀ. STIMÒ CHE AVREBBE IMPIEGATO SEI MESI PER ELABORARE I RISULTATI. CI HA MESSO PIÙ DI VENT’ANNI.
E ANCORA OGGI È LÌ CHE INSEGUE GLI ANZIANI, ORMAI CENTENARI, RIMASTI IN VITA PER CARPIRNE GLI ULTIMI SEGRETI.
ECCO QUALCHE SCOPERTA DI DATA MINING PURO:
• PENSARE POSITIVO • LAVORARE MENO • FARE SPORT
DATA MINING FRA MITO E LEGGENDA
NON ALLUNGA
LA VITA
UN ESEMPIO AUTOREVOLE: GOOGLE HA RECENTEMENTE AVVIATO IL PROGETTO CALICO, CON
L’AMBIZIOSO SCOPO DI “SCONFIGGERE LA MORTE”. NON SONO CHIARI I DETTAGLI DELL’OPERAZIONE, MA MOLTO PROBABILMENTE SARÀ BASATA SU TECNICHE EVOLUTE DI DATA MINING ALL’INTERNO DEGLI ENORMI DATABASE DI STUDI CLINICI CHE SI SONO SVILUPPATI NEGLI ULTIMI ANNI.
LA MORALE È:
IL DATA MINING
DATA MINING FRA MITO E LEGGENDA
ALLUNGA LA VITA!
DATA MINING - UN ESPERIMENTO
1. 24 ANNI 2. FEMMINA 3. CAPELLI NERI 4. CARNAGIONE SCURA 5. STUDENTE 6. AMANTE DELLA MUSICA METAL 7. AMANTE DEI BISCOTTI AL CACAO
1. NON NOTO 2. FEMMINA 3. CAPELLI BIONDI 4. CARNAGIONE CHIARA 5. NON NOTO 6. AMANTE DELLA MUSICA CLASSICA 7. AMANTE DEI BISCOTTI AL CACAO
PRESI DUE CLUSTER DI UTENTI, RIDOTTI A DUE TIPOLOGIE DI UTENTE-TIPO, CI PONIAMO LE DOMANDE:
• C’È UN PATTERN? • IL PATTERN È VALIDO? • IL PATTERN È UTILE?
DATA MINING - UN ESPERIMENTO
•C’È UN PATTERN? • IL PATTERN È VALIDO? • IL PATTERN È UTILE?
DATA MINING - UN ESPERIMENTO
•C’È UN PATTERN? SÌ
• IL PATTERN È VALIDO? FORSE • IL PATTERN È UTILE? APPARENTEMENTE NO
DATA MINING - UN ESPERIMENTO
ALCUNE CONSIDERAZIONI: • DAL SET DI DATI INIZIALE NON SIAMO RIUSCITI A TROVARE
NULLA E SIAMO RICORSI AD UNA TIPOLOGIA DI DATI NON NUMERICA PER TROVARE UN SIMILITUDINE TRA GLI UTENTI TIPO.
• IL PATTERN INDIVIDUATO È STATO CONFERMATO DALLA TOTALITÀ DEI DATI IN NOSTRO POSSESSO (2 FOTO SU 2). MA ABBIAMO RAGIONEVOLI DUBBI SUL FATTO CHE 2 FOTO BASTINO PER VALIDARLO.
• PROBABILMENTE NON È UN PATTERN UTILE, A MENO CHE NON SERVA PER SELEZIONARE COME VESTIRE I SOGGETTI DELLA PROSSIMA PUBBLICITÀ DI PAN DI STELLE.
NON ESCLUDETE ALCUNA TIPOLOGIA
DI DATI
ALLARGATE LA BASE NUMERICA PER
VALIDARE I PATTERN
NON FATE SCEGLIERE AD UN DATA ANALIST COSA
FARE DEI PATTERN
DATA MINING - CONSIDERAZIONI
IL DATA MINING, A DISCAPITO DI QUELLO CHE SI PUÒ PENSARE, È UN ATTIVITÀ MOLTO CREATIVA.
PER QUESTO È UTILE CHE I TEAM DI LAVORO SIANO MOLTO
INTEGRATI: I DATA SCIENTIST, I MARKETING STRATEGIST E PERFINO I COPYWRITER DEVONO LAVORARE A STRETTO CONTATTO.
NON FATE SCEGLIERE AD UN DATA ANALIST COSA FARE DEI PATTERN
SOCIAL DATA + DATA MINING
LA MOLE DI INFORMAZIONI CHE SI VA ACCUMULANDO AL CRESCERE DEI PUNTI DI PRESENZA ONLINE E AL MOLTIPLICARSI DELLE INTERAZIONI FRA UTENTI, RICHIEDE TECNICHE DI ESTRAZIONE E ANALISI DEI DATI MOLTO COMPLESSE PER INDIVIDUARE INFORMAZIONI SIGNIFICATIVE.
SD + DM - UN ESEMPIO
+ =
&
SOCIAL DATA + DATA MINING
LE RICERCHE ALL’AVANGUARDIA NEL CAMPO DEL DATA MINING APPLICATO AI SOCIAL DATA, IN QUESTI ULTIMISSIMI ANNI, STANNO LAVORANDO SUI SEGUENTI ASPETTI:
•TECNICHE DI RACCOLTA DATI •CATALOGAZIONE DEI DATI •ESTRAZIONE DI SIGNIFICATO •MODELLI INTERPRETATIVI •MODELLI PREDITTIVI
GLI STRUMENTI
PER QUESTO ESISTONO DIVERSE AZIENDE E DIVERSI TOOL CHE AFFRONTANO I VARI ASPETTI ANALIZZATI IN PRECEDENZA (TECNICHE DI RACCOLTA DATI, CATALOGAZIONE, ESTRAZIONE DI SIGNIFICATO, MODELLI INTERPRETATIVI E PREDITTIVI)
MA POCHI RIESCONO A FARE TUTTO QUESTO
INSIEME…
CUBEYOU
“YOU ARE WHAT YOU LIKE”
CUBEYOU È UNA STARTUP CON SEDI A MILANO E SAN FRANCISCO CHE SI OCCUPA DA 3 ANNI DI PEOPLE ANALYTICS ATTRAVERSO IL DATA MINING APPLICATO AI SOCIAL DATA.
IN PARTICOLARE ATTUALMENTE SFRUTTA LE INTERAZIONI
SU FACEBOOK PER GENERARE INSIGHT SUGLI UTENTI.
CUBEYOU - MARKET RESEARCH CUBEYOU REALIZZA RICERCHE DI MERCATO SULLE AUDIENCE DEI BRAND O
REPORT CHE RISPONDONO A SPECIFICHE BUSINESS CHALLENGE.
CUBEYOU - LA PIATTAFORMA CUBEYOU HA SVILUPPATO UNA PIATTAFORMA CHE, A PARTIRE DAGLI I-LIKE
LASCIATI DAGLI UTENTI, RIESCE A GENERARE INFORMAZIONI DETTAGLIATE SU COMPORTAMENTI, INTERESSI, PROFILI PSICOLOGICI.
Email, Social ID o Token Algoritmi proprietari Profilo utente completo
CUBEYOU - COME FUNZIONA
CUBEYOU - COME FUNZIONA
CUBEYOU - COME FUNZIONA
CUBEYOU - PER COSA
CONOSCERE LA PROPRIA TARGET AUDIENCE
CUBEYOU - UN ESEMPIO (SCOPRIRE)
DATA MINING PURO: INIZIAMO CON LO SCOPRIRE INFORMAZIONI
UN’AGENZIA DI DIGITAL MARKETING AVEVA ATTIVATO UNA CAMPAGNA
FACEBOOK PER PORTARE TRAFFICO SU UN’APP CHE PERMETTEVA DI PARTECIPARE AD UN CONCORSO; DECISE DI FARE UN’ANALISI DEGLI UTENTI CHE AVEVANO PARTECIPATO AL CONTEST.
SCOPRÌ, TRAMITE LA SEMPLICE APPLICAZIONE DEL FILTRO SOCIAL INFLUENCE IN
CUBEYOU, CHE UNA GRANDE PERCENTUALE DEI PARTECIPANTI ERANO FAKE.
CUBEYOU - UN ESEMPIO (AGIRE)
OTTIMIZZAZIONE CAMPAGNA DI WEB MARKETING (SU CANALI ADWORDS, FACEBOOK, DISPLAY)
CLIENTE LEADER NEL MARKETING TURISTICO AVEVA UN CTR SUGLI ANNUNCI DELLA
CAMPAGNA STAGIONALE DECISAMENTE TROPPO BASSO RISPETTO AL SUO STORICO. UN’ANALISI DELLA TARGET AUDIENCE IN CUBEYOU RIVELÒ CHE IL CONCEPT DELLA
CAMPAGNA ERA TROPPO AGGRESSIVO RISPETTO ALLA TIPOLOGIA DI UTENTI CUI SI RIVOLGEVA.
DECISE QUINDI DI CAMBIARE CREATIVITÀ E ADATTARLA ALL’MBTI PREVALENTE NEL
SUO CLUSTER, OTTENENDO, A PARITÀ DI INVESTIMENTO, IL DOPPIO DEL TRAFFICO SULLE OFFERTE OGGETTO DI CAMPAGNA.
CUBEYOU - UN ESEMPIO (PIANIFICARE)
MEDIA PLANNING ONLINE E OFFLINE BRAND DEL SETTORE MODA ANALIZZA SISTEMATICAMENTE IN
CUBEYOU I CANALI PIÙ APPREZZATI DALLA PROPRIA FANBASE, PER PIANIFICARE IL BOOKING DEGLI SPAZI PUBBLICITARI ON E OFFLINE.
CUBEYOU + IMILLE
I DATI SONO NULLA SENZA LA CAPACITÀ DI TRADURRE IN AZIONI DI COMUNICAZIONE E MARKETING LE INFORMAZIONI SCOPERTE.
IMILLE È PREFERRED PARTNER DI CUBEYOU
• ACCESSO ALLA PIATTAFORMA • BETA TESTING IN ANTEPRIMA DEI NUOVI ALGORITMI • INNOVAZIONE DI PRODOTTO SULLA BASE DI FEEDBACK OPERATIVI
UNO SPUNTO DI RIFLESSIONE
“PRIMA DI INTERROGARE I DATABASE, DOBBIAMO RITROVARE IL PIACERE DI PORRE LE DOMANDE GIUSTE A MONTE DI QUALSIASI PROGETTO”
(PAOLO IABICHINO, NEL SAGGIO NUMERI E PAROLE)
Grazie
Luca Martino - Marketing Strategist at Cubeyou
www.cubeyou.com