In qualsiasi settore e organizzazione stiamo assistendo a una nuova era in cui i comportamenti dei nostri clienti vengono misurati, tracciati e spesso previsti con l’uso dei dati. Cosa significa questo? Le tecnologie stanno cambiando rapidamente il modo in cui le persone e le organizzazioni creano, utilizzano e condividono dati e conoscenze.
Il nuovo paradigma è la digital transformation considerata come “il cambiamento associato all’uso della tecnologia in tutti gli aspetti della società umana”
Ogni azienda che utilizza la digital transformation per soddisfare i consumatori finali e i dati che la riguardano
In campo scientifico, del retail, financial services, trading e molti altri settori stanno affrontando l’opportunità di aggiungere nuovi flussi di valore alle loro attività di marketing con l’uso di tecnologie dedicate e progettate da Data Scientist.
La Data Science può essere definita come il linguaggio o lo strumento informatico che dice molto sulle aziende
La Data Science è la scienza dell’elaborazione delle informazioni. Si tratta di costruire, creare e inventare macchine che elaborano automaticamente tutti i tipi di informazioni, dai numeri al testo, alle immagini o ai video. Tutto questo è iniziato con la macchina calcolatrice, qui, un esempio di numeri e operazioni aritmetiche.
Ad esempio: 346 + 78 = ?
Oltre all’aritmetica, la Data Science può analizzare le tendenze di business e può generare soluzioni operative con l’obiettivo di migliorare le prestazioni in modo tale che le aziende possano operare in modo più efficace sul mercato.
L’adozione di nuove tecnologie è diventata un aspetto significativo nello sviluppo di prodotti e servizi in tempi recenti. Per crescere nel mercato, le imprese devono essere dinamiche; l’adozione di innovazioni tecnologiche ha permesso loro di gestire le operazioni aziendali in modo molto efficiente.
Per attività come il marketing, il ruolo dei data scientist nella creazione di soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning è diventato molto critico poiché i modelli e gli algoritmi aiutano le aziende a migliorare il coinvolgimento dei clienti e ottimizzare il budget.
Guarda i nostri progetti di successo
Di seguito sono riportati alcuni casi d’uso interessanti..
AWS Intelligence per tutti
Amazon è stato un pioniere nell’uso del machine learning per quanto riguarda i consigli personalizzati sui prodotti. Tuttavia, è stato difficile per Amazon estendere queste capacità alle aziende che gestivano i propri siti utilizzando il cloud Amazon Web Services.
Lo scorso giugno, Amazon ha annunciato la disponibilità di Amazon Personalize. il servizio offre ai clienti AWS la stessa tecnologia di machine learning utilizzata da Amazon.com per l’utilizzo nelle loro applicazioni.
Starbucks utilizza l’analisi predittiva
Le aziende che identificano le esigenze dei clienti attraverso l’analisi predittiva sono in grado di aumentare le proprie entrate organiche con l’analisi predittiva. Starbucks è un esempio di un marchio che utilizza la propria carta fedeltà e l’app mobile per raccogliere e analizzare i dati dei clienti.
Questo è il risultato del lavoro di un team di Data Scientist che si è concentrato su questi programmi di analisi dal 2016 e ha creato programmi dedicati con i più recenti linguaggi di dati (MongoDB, Pytorch e Spark).
Alcuni Fatti di Stitch Fix
Stitch Fix è un servizio di styling online che offre ai clienti un assortimento personalizzato di prodotti di moda ogni mese. La gestione dei costi di restituzione e dello spazio di magazzino sono componenti chiave della redditività per Stitch Fix.
Il marchio ha deciso di utilizzare stilisti personali (umani) con l’intuizione e l’efficienza dell’intelligenza artificiale. I data scientist hanno costruito modelli per analizzare i dati su tendenze di stile, misurazioni del corpo, feedback dei clienti, preferenze e forniscono un insieme ristretto di possibili raccomandazioni allo stilista umano. Gli stilisti utilizzano quindi la loro esperienza per selezionare con cura abbigliamento e accessori per il singolo cliente.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei loro sistemi consente a Stitch Fix di investire in merce con maggiore sicurezza. Come Eric Colson, Chief Algorithm Officer di Stitch Fix, ha dichiarato: “La nostra attività è portare cose importanti alla portata dei nostri clienti”.
I casi d’uso di cui sopra mostrano come la scienza dei dati sta cambiando le strategie di Go To Market dell’organizzazione, in che modo la tua azienda sfrutta i dati?