SMALL & BIG DATA ANALYTICS
Abbiamo sviluppato negli anni la capacità di gestire l’integrazione tra Small e Big data, utilizzando i più moderni algoritmi di machine learning e i più efficaci modelli predittivi e prescrittivi, rendendo nel contempo gli strumenti di data driven management perfettamente accessibili dalle varie funzioni aziendali coinvolte. Diverse sono le aree applicative per le quali siamo in grado di fornire la nostra collaborazione, con una particolare attenzione al deployment dei risultati e al conseguente ritorno sugli investimenti.
CRM Analytics
L'area dei CRM analytics comprende tutta l’attività di analisi dei dati sui comportamenti dei clienti raccolti nelle varie fasi del loro contatto con l’azienda, con l’obiettivo di facilitare e ottimizzare un ampio spettro di decisioni aziendali.
Si tratta di reportistica high-level per la visualizzazione delle principali metriche di valutazione delle performance confrontate con i relativi target aziendali prefissati. Il risultato è la restituzione di un quadro di sintesi completo dell’andamento dei risultati aziendali in intervalli di tempo chiave per l’azienda (e.g. mese, trimestre, confronto con il periodo precedente, etc.).
Il design e la struttura di questa tipologia di dashboard risponde alle esigenze di utilizzo da parte del board manageriale della società.
RISK MANAGEMENT ANALYTICS
Molte aziende "parlano" di risk management, creano elenchi, definiscono strategie di mitigazione e si avvalgono di consulenti a supporto. Ma un numero decisamente minore di aziende utilizza i dati a disposizione per quantificare il rischio (finanziario e non) e per supportare il processo decisionale in modo proattivo e moderno.
Gli strumenti di Small e Big Data Analytics possono essere utilizzati per:
- Quantificare i rischi sulla base di dati storici, di informazioni provenienti da organizzazioni simili o dati di terze parti
- Utilizzare le informazioni sui pattern di rischio storici per prevedere i rischi futuri
- Costruire modelli per supportare le decisioni di investimento, che prendano in considerazione costi e probabilità di rischio
- Sviluppare modelli di rischio che supportino i manager quando vi sono pochi dati storici a disposizione
- Utilizzare modelli comportamentali per studiare i pattern emergenti, individuare anomalie e anticipare le future modalità di rischio
Social Media Analytics
Target Research propone il monitoraggio di diversi dati e metriche volto ad analizzare cosa sta accadendo online in relazione al proprio brand e non solo, non prendendo spunto esclusivamente dal mondo dei social network, quali Twitter, Instagram e Facebook, ma proponendo un sistema integrato di analisi di tutti i media online, come i siti di news, i blog o i forum.
Attraverso questo sistema di analisi possiamo ottenere:
- una visione più completa della presenza del brand online; infatti, per monitorare le performance di un singolo canale sono sufficienti gli strumenti di analytics proprietary del canale (Twitter Analytics, Facebook Insights...) ma se si vuole avere il quadro completo e integrato delle proprie performance è necessario dotarsi di una piattaforma di social media analytics con un sistema di analisi adeguato;
- il monitoraggio delle attività dei competitor permettendo di comparare le performance dei diversi canali, i risultati delle campagne e i benchmark di mercato; si noti che questa tipologia di attività non può essere gestita semplicemente attraverso l’uso delle analitiche proprietarie dei canali, che non forniscono una visione di insieme ma specificatamente in relazione al singolo canale;
- insight utili per capire come il brand è percepito non solo sui social network ma anche sui blog, sui forum e sui siti di notizie online, andando ad aggiungere informazioni rispetto al monitoraggio tradizionale dei media focalizzato sulla stampa e la televisione;
- un’idea di come il logo è stato utilizzato online grazie ai più avanzati sistemi di riconoscimento delle immagini (image analytics): quasi l’80% delle immagini postate dagli utenti in rete contengono un immagine oltre al testo e il fatto di riuscire a riconoscere non solo le mention testuali ma anche quelle visive è fondamentale per ottenere un quadro completo della visibilità potenziale del brand
In sintesi, tramite questo approccio possiamo monitorare e analizzare la reputazione del brand online, analizzare e ottimizzare le performance delle attività di marketing online, ricercare trend allo scopo di integrare le proprie ricerche di mercato e identificare i diversi touch point durante il customer journey.
IOT Analytics
In ambito industriale, gli ultimi sviluppi in tema big data e Internet of Things stanno ridefinendo i confini di quello che è possibile realizzare con i dati generati da macchine e device connessi.
Il cosiddetto Industrial Internet of Things (I-IoT), rendendo disponibili informazioni su apparecchiature tra loro connesse, consente di prevenire eventi avversi come malfunzionamenti, rotture o cali di prestazioni, migliorando il flusso di controllo della qualità e ottimizzando le performance produttive; nel contempo, permette di valorizzare quelle stesse informazioni per sviluppare nuovi prodotti/servizi e generare ricavi addizionali e/o non convenzionali.
Target Research, in questo contesto, è in grado di sviluppare sistemi di analisi avanzata, basati su algoritmi di machine learning ad hoc e integrati con i sistemi aziendali esistenti; nel dettaglio, forniamo soluzioni, servizi e supporto per:
- Predictive Maintenance
- Sensor/Feature Analytics
- Top-N Failure Analytics
I nostri servizi per l’IOT hanno lo scopo di:
- fornire indicazioni predittive, e non soltanto «consuntive», sullo status dei prodotti e dei macchinari, anticipando di fatto i fenomeni più critici come rotture, fermi macchina, incidenti, ecc.;
- velocizzare, grazie alle analisi in real-time o near real-time, i tempi di reazione a fronte di derive del processo produttivo o eventi di qualsiasi tipo.