Data analytics: come la monetizzazione dei dati può migliorare i ricavi e l’immagine di un’azienda

I dati rappresentano sempre più una risorsa fondamentale per tutte le aziende e PA che desiderano comprendere meglio il proprio mercato, ottimizzare le operazioni e migliorare l’esperienza dei propri clienti.

Ecco perché la data analytics diventa lo strumento essenziale per trasformare le informazioni grezze che vengono raccolte in valore strategico.

Con l’espressione “data analytics” si intende il processo di analisi dei dati grezzi per estrarre informazioni significative, interpretare trend e supportare decisioni strategiche. Attraverso tecniche statistiche, algoritmi di machine learning e strumenti software avanzati, la data analytics consente di esaminare grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti, rivelando pattern, relazioni e insight utili per il miglioramento dei processi aziendali, l’ottimizzazione delle risorse e la creazione di valore.

Questo approccio data-driven permette, inoltre, alle aziende di rispondere in modo più efficace alle esigenze di mercato, prevedere tendenze future e prendere decisioni basate su evidenze, migliorando così la competitività e l’innovazione.

L’analisi prende in considerazione, in particolare, tre tipologie di big data: dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati.

• 1. Dati strutturati: sono i dati “tabellari” solitamente organizzati in sistemi come i database, i data set e fogli di calcolo. La loro struttura si presta alla perfezione anche agli strumenti di analisi tradizionali ed è il risultato di un processo di data preparation che comprende la catalogazione, la mappatura e la trasformazione dei dati acquisiti da varie fonti.
• 2. Dati non strutturati, ovvero quelli che non hanno un modello predefinito e non possono essere organizzati in righe e colonne.
• 3. Dati semi-strutturati che rappresentano una condizione intermedia rispetto alle due tipologie principali. Sono infatti costituiti da una presenza di struttura che tuttavia non risulta ottimale per l’analisi e va pertanto sottoposta a un ulteriore lavoro di preparazione.

La data analytics offre numerosi vantaggi che aiutano le aziende a incrementare i ricavi in modo diretto e indiretto. Il primo e più evidente vantaggio è la capacità di prendere decisioni informate basate su dati concreti anziché su ipotesi o su intuizioni. Questo approccio permette all’azienda di comprendere in modo più dettagliato il proprio mercato e i bisogni dei clienti, personalizzando l’offerta per aumentare le conversioni e migliorare l’esperienza del cliente.

Un altro beneficio importante è la segmentazione del pubblico. L’analisi dati consente di identificare gruppi specifici di clienti con caratteristiche, preferenze e comportamenti d’acquisto distinti. Segmentando il pubblico, un’azienda può creare messaggi e promozioni mirate per ogni gruppo, massimizzando l’efficacia delle campagne di marketing e riducendo i costi di acquisizione dei clienti. Quando un messaggio è più rilevante per il destinatario, aumenta la probabilità di vendita e, quindi, il potenziale di ricavi.

La data analytics migliora anche l’ottimizzazione delle operazioni aziendali. Attraverso l'analisi dei dati, le aziende possono identificare inefficienze, colli di bottiglia e costi superflui. Questo vale per tutta la catena del valore, dalla gestione delle scorte alla logistica.

Inoltre, la data analytics consente anche alle aziende di anticipare le tendenze e i bisogni del mercato. Grazie all’analisi predittiva, le aziende possono prepararsi per eventuali cambiamenti nelle preferenze dei consumatori e adattare rapidamente la loro offerta.

Infine, la data analytics supporta la fidelizzazione dei clienti, che è una delle leve principali per aumentare i ricavi a lungo termine. Analizzando i dati, un’azienda può individuare i clienti più fedeli e quelli a rischio di abbandono, mettendo in atto strategie specifiche per mantenere e rafforzare la relazione. La fidelizzazione comporta un aumento del lifetime value dei clienti, generando ricavi ricorrenti e stabili nel tempo.

Dopo aver definito il concetto di data analytics, è importante anche valutare in quali settori questo approccio trova una maggiore e migliore applicazione. Senza ombra di dubbio, la data analysis si adatta particolarmente bene alle aziende che operano in settori con grandi volumi di dati e interazioni frequenti con i clienti.

Nel retail e nel e-commerce, ad esempio, l’analisi dei dati consente di monitorare le preferenze dei clienti e le tendenze d’acquisto. Questo approccio dunque rende le aziende più agili nel rispondere alle variazioni della domanda e aumenta la probabilità di conversioni e risulta particolarmente adatto alle imprese in cui le scelte dei clienti cambiano rapidamente e la competizione è elevata.

Nel settore dei servizi finanziari, l’analisi dei dati, affidandosi ad un approccio analitico, consente di gestire al meglio le risorse, migliorare la soddisfazione del cliente e, soprattutto, minimizzare i rischi finanziari.

Anche nel campo della Sanità, l’utilizzo della data analytics permette di ottimizzare le risorse e personalizzare i trattamenti, migliorando sia i risultati per i pazienti che l’efficienza operativa.

In sintesi, i data analytics si rivelano un modello vincente per le aziende che operano in settori con una grande quantità di dati a disposizione, poiché permettono di prendere decisioni basate su insight concreti e di personalizzare in modo efficace l’offerta per i clienti, elementi cruciali per restare competitivi.

Un altro settore in cui la data analytics trova impiego è quello delle smart cities e la dimostrazione la da la soluzione TIM Urban Genius. Questa piattaforma di “intelligenza urbana”, pensata per lo sviluppo di città sempre più intelligenti fornisce agli enti pubblici e privati un accesso in tempo reale a dati che aiutano a monitorare e ad analizzare l’ambiente urbano. La piattaforma raccoglie ed elabora grandi volumi di informazioni provenienti da sensori distribuiti nelle città, rendendole fruibili per migliorare la qualità della vita urbana e ottimizzare le risorse cittadine.

Un caso pratico di TIM Urban Genius è l’implementazione a Bari, dove il sistema fornisce dati preziosi per il monitoraggio e il controllo dei flussi di traffico. La piattaforma ha consentito una riduzione degli ingorghi e delle emissioni, con un impatto positivo sulla mobilità e sull’ambiente cittadino. Inoltre, i dati raccolti vengono analizzati per identificare aree di criticità e sviluppare piani di intervento più efficaci, permettendo alle amministrazioni di intervenire proattivamente in situazioni di emergenza.

I benefici di TIM Urban Genius risiedono, quindi, nella capacità di trasformare i dati in strumenti di gestione urbana avanzata, con vantaggi tangibili per la comunità. La piattaforma facilita una pianificazione urbana più efficiente, una migliore sostenibilità ambientale e una riduzione dei costi operativi per i governi locali.

La data analytics rappresenta, dunque, un'opportunità strategica per le aziende che vogliono sfruttare il valore dei propri dati per ottimizzare operazioni e decisioni aziendali in modo intelligente.

L'adozione di strumenti di analisi dei dati consente di trasformare le informazioni in insight concreti, utili per personalizzare l’offerta, ridurre i costi operativi e migliorare l'efficienza. Affinché tutto questo sia possibile è necessario trovare il giusto partner.

TIM Enterprise offre una gamma di servizi di data analytics progettati per aiutare le aziende a interpretare i dati e conoscere meglio i propri clienti, offrendo strumenti avanzati per l'analisi e la reportistica, con l'obiettivo di ottimizzare le strategie di business e migliorare la competitività sul mercato. Vediamoli nello specifico:

• TIM Data Retail Analysis: questa soluzione è rivolta al settore retail e fornisce sistemi avanzati di analisi basati sui dati provenienti dalla rete mobile di TIM. Consente di monitorare la presenza e la mobilità dei clienti, offrendo informazioni utili per valutare le performance dei punti vendita e comprendere meglio il comportamento dei consumatori.
• TIM City Forecast: pensata per enti pubblici e privati, questa soluzione utilizza i Big Data per monitorare la presenza e la mobilità della popolazione sul territorio. È particolarmente utile per ottimizzare i servizi urbani, comprendere le dinamiche di mobilità e promuovere il turismo, fornendo dati aggiornati ogni 15 minuti e dashboard intuitive.
• TIM OnTheMap: si tratta di un'applicazione di geomarketing avanzato basata su cloud che permette di intercettare in tempo reale i mercati potenziali. Analizza il territorio di riferimento e prevede le performance commerciali, supportando le aziende nelle decisioni strategiche legate alla localizzazione e al marketing.
• TIM People Analytics: questa soluzione offre report rapidi e intuitivi per lo studio delle dinamiche di mobilità della popolazione sul territorio. Utilizza dati anonimizzati provenienti dalla rete mobile di TIM per fornire informazioni su presenze, flussi turistici e caratteristiche sociodemografiche, rispettando la privacy degli utenti.
• TIM Digital for Retail: una suite di soluzioni ideate per supportare le aziende del mercato retail nel processo di transizione digitale. Include strumenti per migliorare l'esperienza d'acquisto dei clienti, come il digital signage, l'automazione dei pagamenti e l'analisi dei dati per personalizzare le offerte e ottimizzare le operazioni.