Con l’avvento dei Big Data si è verificata una “corsa all’informazione”, una caccia spesso immotivata maggiore. Il punto non è tanto possedere molti dati ma saperli utilizzare. Ad esempio: le attività di un utente sul Web possono essere tracciate per dare un’idea dei suoi interessi, ma possono essere fuorvianti se male interpretate.
Il professor Michael Trusov dell’Università del Maryland ha pertanto sviluppato un’analisi dei dati che permette una profilazione migliore. E’ basata su tre punti chiave:
- intensità delle visite al sito web: l’attività dell’utente durante la sessione di navigazione;
- dati demografici dei consumatori: dati generali disponibili sull’utente che consentono descrizioni più dettagliate;
- evoluzione dei ruoli nel tempo: un fattore che indica i cambiamenti nelle tendenze di visita del sito web.
Un altro elemento di cui tener conto è la situazione del mercato in generale. Il comportamento degli utenti varia a seconda delle sue dinamiche così come delle stagioni. Durante il periodo dei saldi i dati riguardanti gli acquisti saranno diversi. Per questo bisogna avere sempre un occhio al contesto generale per poter analizzare i dati in maniera utile.
Anche la tecnologia può aiutare a fornire un’analisi migliore, riuscendo a gestire dati storici che altrimenti sfuggirebbero. In questo modo è più facile dare vita ad un processo decisionale basato su dati concreti. È stato infatti provato che, grazie agli algoritmi predittivi, il tasso di conversione si attesta sul 50% contro il 17% rilevato in assenza di questi.
