La correlazione fra previsioni del tempo e comportamento degli abbonati ai servizi di TLC e media, l’effetto del turnover dei dipendenti delle aziende della distribuzione sulla fedeltà dei clienti: sono alcuni elementi che vengono analizzati dai primi cloud data service di IBM e Twitter per imprenditori e professionisti. In pratica, un servizio cloud (quindi sulla nuvola, senza bisogno di spazio su server interni) per analizzare i dati di business (aziendali, di settore, di mercato e via dicendo) in rapporto a una serie di analisi dei tweet.
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Nelle aziende, buona parte del processo decisionale «si basa su dati interni, quali vendite, promozioni e livelli di scorta. Ora, con i dati di Twitter, i feedback dei clienti possono essere facilmente incorporati nel processo decisionale» spiega Chris Moody, Vice Presidente Data Strategy di Twitter, secondo il quale «le competenze esclusive di IBM possono aiutare le imprese a sfruttare il valore di questi dati». I settori dai quali si prevedono richieste più veloci sono retail, telecomunicazioni e finanza.
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Qualche esempio di social insight emersi dall’analisi incrociata di dati utilizzando anche Twitter: combinando i dati di Twitter con informazioni climatiche relative a pioggia, vento o neve, possibili cause di interruzioni del servizio, IBM ha individuato la correlazione tra eventi meteorologici, tweet negativi e defezione dei clienti delle aziende di telecomunicazioni e media. Si tratta di un settore a tassi di defezione elevati (funziona per abbonamenti), nel quale le imprese hanno grande interesse alle analisi che aiutino a prevenire le disdette dei clienti.
Altro esempio: i clienti di aziende di distribuzione, ad esempio i ristoranti, reagiscono negativamente a un eccessivo turnover del personale, mentre apprezzano un rapporto di fidelizzazione con il personale di vendita. I consumatori ne parlano su Twitter, esprimendo pareri e critiche che sono state analizzate. IBM ha misurato come il turnover dei dipendenti, ad esempio nei servizi di ristorazione, abbia non solo un impatto negativo generale sulle vendite, ma provochi insoddisfazione soprattutto sui clienti più fedeli. Uno studio ha dimostrato un impatto più elevato con un cluster di consumatori che rappresentava appena il 3,3% della clientela totale (oltre sei milioni nel programma di fidelizzazione) pur fornendo i margini lordi più alti per il retailer, facendo acquisti praticamente ogni giorno.
Twitter risulta essere anche un efficace segnale della domanda per il settore fashion. Utilizzando l’analytics psicolinguistica di IBM Research per estrarre caratteristiche psicologiche, cognitive e sociali dai dati di Twitter generati da autorevoli fashion blogger, associati a informazioni su vendite e quote di mercato, i produttori comprendono meglio perché alcuni articoli si vendono bene e altri no, possono migliorare le strategie di merchandising e fornire input per lo sviluppo futuro dei prodotti.
Ecco alcuni utilizzi pratici per imprese e sviluppatori dei nuovi nuovi servizi IBM di analytics sul cloud:
- creare app in grado di supportare i dati social, attraverso il servizio Insights for Twitter di IBM su Bluemix;
- unire le tecniche più avanzate di predictive analytics ai dati di Twitter: automatizzando le fasi di data curation, analisi predittiva e visual storytelling, Watson Analytics offre la possibilità di inserire i dati di Twitter in qualsiasi progetto, allo scopo di identificare e spiegare modelli e relazioni nascosti, per comprendere perché qualcosa succede e che cosa è probabile che succeda.
- analizzare più facilmente i dati di Twitter: con configurazioni selezionate di BigInsights on Cloud che prevedono l’accesso ai contenuti di Twitter, i clienti possono combinare i dati di Twitter con l’offerta completa Enterprise Hadoop-as-a-Service di IBM, disponibile anche attraverso IBM Bluemix.
In definitiva, spiega Glenn Finch, Global Leader Big Data & Analytics per IBM Global Business Services, «la partnership senza precedenti tra IBM e Twitter aiuta le imprese a sfruttare miliardi di conversazioni in tempo reale per prendere decisioni più intelligenti». (Fonti: sito IBM & Twitter).
