La gestione e l’analisi dei dati rappresenta un valore tangibile per il business, da non trascurare per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Strumenti tecnologici evoluti e algoritmi permettono di ottenere risposte pertinenti ma la sfida è mettere insieme dati provenienti da sorgenti diverse ed essere in grado di leggerli in modo opportuno. L’analisi del patrimonio di informazioni richiede infatti un mix di competenze, tecnologie e metodologie che spesso le aziende non hanno al loro interno.

In questo preocesso si innesca 3rdPlace che si propone di supportare le imprese, valorizzando i dati provenienti dall’ecosistema digitale ed abilitando un’organizzazione data-centrica.

Mauro Arte, Fabrizio Milano d’Aragona, Pierluigi Vacca, Claudio Zamboni, co-founder 3rdplace
Mauro Arte, Fabrizio Milano d’Aragona, Pierluigi Vacca, Claudio Zamboni, co-founder 3rdplace

“Si fa un gran parlare di big dataspiega Mauro Arte, co-fondatore di 3rdPlace (insieme a Fabrizio Milano d’Aragona, Pierluigi Vacca, Claudio Zamboni), – ma il nostro compito principale e quello di ridurre questo grande quantitativo di dati in pochi, significativi elementi di valore per i nostri clienti”.
L’azienda milanese, nata nel 2010 dall’iniziativa di quattro ex manager fuoriusciti da Google Italia e specializzata in soluzioni di digital intelligence attraverso un approccio data-driven, fornisce informazioni per gestire i diversi ambiti di attività, come l’ottimizzazione degli investimenti di marketing, il bilanciamento della pianificazione tra mondo digitale e fisico, la segmentazione dell’audience, l’individuazione di nuovi target.

Il tutto seguendo i principali step del percorso di trasformazione digitale dell’azienda:
Data Governance: la definizione di una “visione” digitale chiara e una data strategy coerente con gli obiettivi di business e la raccolta e correlazione di dati provenienti da fonti differenti.

3rdPlace - Modello di data governance
3rdPlace – Modello di data governance

Data Modelling: l’utilizzo di data scientist e modelli di machine learning per trasformare i dati in informazioni utili, e l’indivuazione dei canali di acquisizione più efficaci, dei segmenti di utenza a più alta probabilità di conversione, dei percorsi di navigazione maggiormente virtuosi, insieme all’individuazione di chi parla in rete del brand e dei prodotti.
Data Visualization: diffusione della cultura del dato a tutti i livelli dell’organizzazione aziendale, dotandosi di un sistema di dashboarding che permetta di avere in modo semplice e veloce la risposta a tutte le domande utili a prendere decisioni azionabili.

Nella mappa i risvolti pratici che una buona data governance può portare alle organizzazioni e gli obiettivi che aziende operanti in settori differenti hanno raggiunto attraverso l’attuazione dei nuovi modelli data-centrici:

Settore Obiettivo Risultato
Finance Incrementare l’apertura di nuovi conti correnti analizzando il comportamento degli utenti che visitano le property digitali aziendali +4% dei nuovi conti
Retail Aumentare la retention creando delle promozioni/offerte personalizzate su cluster specifici di clientela +14% tasso di conversione
Gambling Efficientare l’acquisizione di nuovi utenti di qualità che concludono il primo deposito di denaro +8% ROI
Publishing Supportare lo sviluppo ed il lancio di un nuovo prodotto editoriale collezionabile sulla decorazione delle torte +22% delle entrate rispetto alle previsioni
Retail Comprendere il comportamento dei clienti partendo dal comportamento online nei vari digital touch point fino ad arrivare all’esperienza in negozio +7% tasso di conversione
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