Negli ultimi anni l’uso dei dati è diventato sempre più centrale nella comunicazione. Sempre più aziende sfruttano infatti la crescente quantità di informazioni disponibili online. I big data rappresentano una fonte importante di informazioni.

Queste sono usate per prendere decisioni più informate. Ad esempio nel conoscere meglio il target. E ciò può portare a migliorare le strategie aziendali. Tuttavia, avere grandi quantità di dati non è sinonimo di successo.

Per sfruttare i big data, è necessario avere una buona comprensione di come funzionano. Così come del loro meccanismo. In questa guida puoi trovare molte informazioni sull’argomento. Ad esempio i consigli pratici su come creare una strategia vincente. O ancora, le opportunità che presentano i big data nella comunicazione digitale.

Cosa sono i big data?

Innanzitutto i big data sono grandi quantità di informazioni. Queste sono di solito complesse e voluminose. Per questa ragione non vengono gestite con i metodi classici di gestione dei dati. Bensì con strumenti specifici e risorse importanti.

Questo grande volume dipende da molti fattori. Certamente il primo è che i dati provengono da fonti diverse. Tra queste ci sono:

• I social media;
• Le transazioni online;
• I sensori;
• I dispositivi mobili.

Inoltre grazie alla tecnologia moderna, è possibile raccogliere e analizzare grandi quantità di dati. Il tutto in tempo reale. Ciò apre nuove opportunità per le aziende. Ad esempio per comprendere meglio i loro clienti. Oppure per analizzare il mercato e le sue tendenze. O prendere decisioni importanti.

Come già detto però, l’elaborazione dei big data richiede competenze e strumenti specifici. Tra questi possono esserci la capacità di analizzare dati non strutturati. O ancora l’uso di algoritmi di apprendimento automatico. Oppure la capacità di gestire moltissimi dati in modo efficiente.

A cosa servono?

I big data possono servire molto alle aziende e ai brand. E le motivazioni sono molte.

In primo luogo, i big data ti aiutano ad analizzare le tendenze di mercato. Così come le preferenze dei consumatori in modo dettagliato. Questo fa sì che le imprese possano prendere decisioni più informate. In aggiunta a questo aiutano a rispondere alle esigenze dei clienti.

Inoltre, i big data ti permettono di migliorare l’efficacia delle campagne di marketing. Proprio perché tutte le informazioni ti aiutano a capire ancora meglio i clienti. E avere dati sulle performance dei prodotti. Ad esempio, l’analisi dei social media approfondisce come il pubblico percepisce i prodotti o i servizi. O quali sono le opinioni dei consumatori sui competitor.

Puoi usare i data anche per migliorare l’efficienza pratica dell’impresa. Dunque per ottimizzare i processi di produzione e di logistica. Questo significa anche poter ridurre i costi e migliorare la qualità. Infine identifichi nuove opportunità di business.

Quali sono i big data?

Oggi i big data si dividono in diverse categorie. Tra queste ci sono: i dati strutturati, i dati non strutturati e i dati semistrutturati.

Dati strutturati

I dati strutturati sono quelli organizzati in modo coerente e uniforme. Quindi sono le informazioni raccolte da database relazionali, sensori o sistemi di monitoraggio. Tra le caratteristiche di questi big data ci s’è la loro facilità di interpretazione. Quindi anche quella di analisi. Tuttavia rappresentano anche una parte ridotta delle tante informazioni disponibili oggi.

Dati non strutturati

I big data non strutturati invece sono diversi. Cioè compongono la maggior parte dei dati oggi disponibili. Difatti includono i contenuti più disparati. Ad esempio immagini, audio, video, messaggi di testo, social media ed email. Nonostante questo però non sono organizzati in un formato standard. Di conseguenza la loro elaborazione prevede tecniche di analisi avanzate. Ad esempio quella del linguaggio naturale e il riconoscimento di pattern.

La terza tipologia: i dati semistrutturati

Infine, i big data semistrutturati possono essere definiti come una via di mezzo. Dunque sono una combinazione delle prime due tipologie. Ad esempio si tratta di dati raccolti da formulari online o dalle pagine web. Perciò le richiedono un’elaborazione particolare per essere analizzati… però offrono anche una grande quantità di informazioni utili.

Altre tipologie di big data

Come anticipato, le categorie di big data sono molte. Ad esempio ci sono i dati generati dalle tecnologie IoT (o Internet of Things). Con questo termine si indicano le informazioni raccolte da sensori incorporati in oggetti di uso quotidiano. Alcuni di questi sono: frigoriferi, auto, orologi.

Questi sensori forniscono dati sulle abitudini dei consumatori. Così come sulle prestazioni dei prodotti. L’elaborazione dei dati IoT richiede però algoritmi avanzati di machine learning. E anche di strumenti specifici di analisi dei dati.

Come creare una strategia con i big data?

Creare una strategia con i big data può sembrare semplice. Ma per ottenere buoni risultati è necessario molto impegno. E delle risorse importanti. In più è fondamentale anche un approccio pianificato e strutturato. In questo modo tieni conto degli obiettivi della campagna. Quindi ecco alcuni consigli su come fare.

Definire gli obiettivi prima dei big data

Innanzitutto è una buona idea definire gli obiettivi della tua strategia. Cioè qual’è lo scopo della tua campagna. O ancora quali sono gli scopi da raggiungere.

Questo è da fare prima di iniziare a utilizzare i big data. Soprattutto perché così puoi impostare l’analisi e il monitoraggio dei dati in base ai tuoi obiettivi. Un esempio può essere migliorare la soddisfazione dei clienti. Oppure quello di ridurre i costi operativi o aumentare le vendite.

Capire dove reperire le informazioni

Identificare le fonti di dati è il secondo passaggio. Quindi individuare le fonti di informazioni pertinenti. Ovviamente basandoti sugli obiettivi prefissati. Alcuni esempi possono essere i social media, le transazioni dei clienti o i sensori IoT. Ognuno è determinante nella qualità dei dati. Così come nella loro accuratezza e affidabilità.

Individuare gli strumenti di analisi

Senza dubbio lo strumento di analisi è determinante in una campagna. Infatti è in questa fase che i big data possono essere decisivi. Cioè la loro interpretazione. Il consiglio è usare strumenti di analisi avanzati. Questi consentono di analizzare le informazioni in modo efficace.

Un esempio sono i software di data mining. O anche quelli di analisi del linguaggio naturale e delle reti sociali. Infine puoi optare anche per modelli di machine learning. Così identifichi pattern e tendenze che non sono evidenti da subito.

Interpretare i big data e i risultati

Infine l’interpretazione dei risultati è uno step molto utile. Da questi risultati puoi prendere decisioni informate. Ad esempio per migliorare il rapporto con i clienti. O, più in generale, raggiungere i tuoi obiettivi prefissati.

Per garantire il successo della strategia, è importante monitorare con costanza. Nonché valutare i risultati dell’analisi. In questo modo, puoi verificare se la strategia ha raggiunto gli scopi. Quindi anche apportare eventuali modifiche in caso contrario.

L’elaborazione dei big data richiede competenze e strumenti specifici. Tuttavia può offrire alle aziende e ai brand numerose opportunità. Soprattutto per migliorare l’efficacia delle strategie.

Perché sono importanti?

I big data sono importanti per le aziende per diversi motivi. Per le imprese, come anticipato, sono uno strumento per raggiungere molti obiettivi. In primo luogo migliorare la conoscenza dei clienti. Perciò analizzare i dati sui clienti, le loro preferenze, i loro comportamenti di acquisto e la loro fedeltà.

In più permettono di ottimizzare i processi operativi. Ad esempio i dati sono utili per identificare inefficienze. Oppure persino per ridurre i tempi di attesa, migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi.

In aggiunta a tutto ciò, ti consentono di prevedere le tendenze di mercato. Dunque anche di adattare la tua offerta di prodotti e servizi di conseguenza.

Alla fine puoi anche migliorare la gestione del rischio. Ad esempio accedendo a dati sulle attività aziendali e sulle minacce esterne. Ciò consente di identificare potenziali rischi e mettere in atto azioni preventive per mitigarli.

Pro e contro dei big data

Come anticipato, sono numerosi i pro e i contro dei big data. In particolare per brand e aziende. Eccoli sintetizzati.

PRO	CONTRO
Maggiori informazioni, grazie a un’enorme quantità di dati da diverse fonti.	Ci sono dei rischi sulla privacy, perciò anche sulla sicurezza delle informazioni personali.
Più opportunità, che permettono di rinnovare l’offerta di prodotti e servizi.	Non è semplice gestire una mole così grande di dati, che richiede risorse importanti.
Precisione nelle decisioni con l’identificazione di tendenze e modelli nascosti nei dati.	Il rischio di prendere delle decisioni errate non è assente, in quanto i dati possono essere incompleti o fuorvianti.
Maggiore efficienza, in quanto i data aiutano a ridurre i costi e migliorare la produttività.	L’acquisizione e l’analisi dei big data è un’operazione costosa.

I big data non sono l’unico strumento utile del digital marketing. Anzi, oggi sono molti i tool online che ti possono aiutare. A raggiungere i tuoi obiettivi e perfezionare le tue strategie. Nel nostro blog trovi diverse guide e approfondimenti in merito. Ad esempio anche contenuti sulla SEOSEO è l'acronimo di Search Engine Optimization, ovvero Ottimizzazione per i Motori di Ricerca. Questa sigla comprende tutte le pratiche volte a migliorare l'indicizzazione e il posizionamento di un contenuto..., l’Affiliate Marketing e l’EmailEmail è il diminutivo del termine inglese electronic mail, ovvero posta elettronica. Si tratta di un messaggio inviato tramite un pc o altro dispositivo connesso in rete da un account... Marketing.