di Veronica Basaglia on 11 febbraio 2020

Possiamo definire gli Analytics come l’insieme di dati necessari alla scoperta e all’analisi di particolari modelli di comportamento o dati demografici. In termini più tecnici, i dati allo stato numerico e naturale vengono trasformati, attraverso gli Analytics, in insights – che potremmo tradurre come “intuizioni” – necessari ai marketer e alle aziende per prendere decisioni strategiche sia operative che di marketing. 

Così come gli Analytics in senso generale, anche i Real Time Analytics – ossia gli insight proposti in tempo reale relativamente alle prestazioni di un determinato strumento connesso – rappresentano una fusione perfetta tra scienza, tecnica e tecnologia e includono al loro interno diversi approcci: 

  • Statistica
  • Matematica pura
  • Business intelligence
  • Reporting
  • OLAP
  • Analisi

A queste, la componente umana aggiungerà le proprie considerazioni e le proprie competenze di marketing, di sociologia, di tecniche di comunicazione e persino di psicologia per dare vita a strategie altamente performanti sugli strumenti digitali. 

Perché i Real Time Analytics sono così importanti 

L’importanza dei Real Time Analytics risiede prima di tutto nella rapidità con cui sono in grado di fornire informazioni specifiche, attualmente considerate cruciali e indispensabili non soltanto allo studio di progetti di marketing, ma anche di strategie di business complesse

Non solo: a livello tecnologico, i Real Time Analytics permettono di beneficiare di una vasta serie di progettualità che spaziano dalla manutenzione predittiva all’identificazione delle frodi, dall’analisi interna all’advertising personalizzato, dalla redemption di campagne all’integrazione dei progetti di marketing, dall’evoluzione di prodotti o servizi allo studio di nuovi sistemi di customer care e via discorrendo. 

Quando applicati al mondo dell’Internet of Things in particolare, i Real Time Analytics producono un incredibile vantaggio che colpisce la catena del valore nel suo complesso. Nel caso in cui questi strumenti siano infatti integrati in sistemi e oggetti connessi (siano essi B2C o parte delle strutture evolute all’Industria 4.0), la quantità di dati (per volume, differenziazione e qualità) che produrranno avrà inevitabilmente un impatto notevole sul business model dell’impresa.

Se invece immaginiamo i Real Time Analytics nell’ambito di progetti di marketing complessi, una loro tipica applicazione sarà quella del Proximity Marketing, ossia di un marketing di prossimità che va a colpire, secondo specifiche azioni, lead e pubblico potenziale che si trova nelle vicinanze di determinati shop col fine ultimo di invitare all’acquisto. Tale approccio di marketing si realizza, tipicamente, attraverso promozioni mirate e personalizzate secondo le caratteristiche del target da colpire. 

Per concludere, è importante evidenziare che esistono quattro diverse velocità di analisi dei dati, secondo quanto diffuso dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence e che fanno riferimento a uno studio piuttosto recente, datato 2018.

  1. Analisi in Batch: ossia secondo intervalli regolari predefiniti. Tipicamente, i dati raccolti nel corso della giornata possono essere elaborati durante la notte.
  2. Near Real Time: la frequenza di analisi e di aggiornamento dei dati è ridotta rispetto alla modalità Batch e può attestarsi su un intervallo di ore o persino minuti. 
  3. Real Time: i dati vengono raccolti in tempo reale e la loro analisi avviene ogni qualvolta se ne sente l’esigenza.
  4. Streaming: i dati vengono raccolti in un flusso continuo e ininterrotto e analizzati con continuità. Ovviamente, tale soluzione prevede un sistema in grado di supportare un’attività molto gravosa e che di solito di concretizza in un insieme di sensori capaci di identificare valori costantemente variabili. 

Attualmente, l’Italia sembra sempre più rivolta ai sistemi analytics in Near Real Time, ma in un futuro ormai prossimo si farà sempre più strada la necessità di impostare progetti di Real Time Analytics: ciò sarà possibile soltanto con l’ausilio di tecnologie e infrastrutture altamente performanti sia in termini di raccolta dei dati, che di interrogazione e fruizione delle informazioni. 

Topics: Big Data