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Written by Mary Gianfreda

15 Maggio 2020

Big data, Intelligenza Artificiale & comportamento utenti

Volume, velocità e varietà. Sono questi i 3 aggettivi che vengono generalmente associati al termine Big Data: il volume si riferisce alla quantità dei dati, la varietà alla loro differente tipologia e la velocità alla rapidità con cui vengono generati.

In effetti, non è molto difficile da immaginare se consideriamo l’uso massiccio che facciamo di Google, Facebook, Amazon, Youtube – e di internet in generale – per le finalità più svariate.

Ogni volta che abbiamo bisogno di qualcosa o effettuiamo una scelta servendoci del web, generiamo dati e di conseguenza informazioni sui nostri comportamenti: tanti e diversi.

Lo smartphone è diventato ormai
un’estensione della nostra mano.

Pensateci: non usciamo di casa prima di aver inserito l’indirizzo da raggiungere su Google Maps, che ha comunque già memorizzato il tuo tragitto casa-lavoro e ti da informazioni sul traffico prima ancora che tu possa chiederglielo; chiediamo a Google quanto tempo ci vuole per avere un uovo sodo perfetto (ci mettiamo meno rispetto a chiamare nostra madre) e a Youtube il tutorial per fare la pizza in casa. Postiamo su Facebook o Instagram le foto dei nostri gattini e dei piatti che cuciniamo e cerchiamo su Amazon il libro del nostro scrittore preferito o il nuovo Iphone.

Tutta la popolazione digitalizzata produce dei dati, volente o nolente (sensibili o meno questo è un altro discorso) e lo scorso anno gli utenti internet sono stati 298 milioni in più rispetto all’anno precedente (fonte:we are social – digital 2020).

Per capire di cosa stiamo parlando, ecco alcuni numeri:

nell’ultimo anno sono state fatte 859.266.567.798 ricerche su Google in tutto il mondo, 5.012.134.567 solo oggi (ovviamente il dato sta cambiando in questo istante, se siete curiosi date un occhio qui), ovvero circa 208.833.000 ricerche in un’ora.

Secondo il report annuale di WeAreSocial, In Italia nel 2019 la media giornaliera del tempo speso su internet da smartphone, tablet o pc è di 6 ore e 0 minuti; sui social media 1ora e 57 minuti, 3 ore e 07 minuti su piattaforme di streaming e video on demand.

Nel 2020 si è stimato una produzione di dati pari a 50 zetabytes, stima effettuata prima della rivoluzione copernicana data dalla pandemia legata al Coronavirus che ha digitalizzato anche i settori più lenti a progredire come quello dell’istruzione. Si prevede che nel 2025 si arriverà a 175 zetabytes di dati generati su internet (sempre pandemia a parte).

Ogni giorno i grandi colossi del web acquisiscono una mole di informazioni tali da far gola a migliaia di aziende che cercano il modo per interpretarli e per sfruttarli all’interno del loro business facendoli diventare i veri protagonisti delle strategie aziendali, quello che viene definito Data Driven Approach.

 

In Fortop, i dati sono all’ordine del giorno, ogni progetto è supportato da un’accurata analisi che viene effettuata attraverso tool in commercio (Semrush, Similarweb, Google Analytics) ma soprattutto attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale sviluppati dal team R&D di Fortop in collaborazione con l’Università di Pisa.

Grazie a tutti questi dati è possibile studiare – tra le tante altre cose – il comportamento utenti? La risposta è sì, è possibile farlo in base alle loro ricerche, in base ai dati che loro stessi ci forniscono. Ma come farlo?

Il nostro algoritmo proprietario, selezionato nel 2019 dalla The Web Conference, la più rilevante conferenza legata al web a livello mondiale, permette di analizzare ed elaborare attraverso una metodologia innovativa le ricerche che un utente effettua su Google, clusterizzandole e fornendo informazioni sul segmento di mercato digitale attaccato o da attaccare. Ma ciò che fa realmente la differenza in Fortop è la componente umana. Un intero team di professionisti si dedica ogni giorno a ottimizzare i risultati estrapolati dalle “macchine” rendendo queste sempre più sensibili ed efficienti.

Il punto però è un altro: come vengono utilizzati questi dati una volta raccolti e classificati?

I dati, una volta ricavati, devono essere interpretati in modo strategico.

Ecco alcuni esempi di interpretazione dei dati sfruttando il tool gratuito offerto da Google – Google Trends – e un evento preciso e epocale quale il lockdown imposto agli italiani a partire dallo scorso 9 marzo.

Negli ultimi 12 mesi, gli italiani hanno mostrato un interesse per lo shopping online in modo costante e sempre superiore rispetto alle ricerche legato ai supermercati, con un picco nella settimana del 24-30 novembre in corrispondenza del Black Friday.

Lo switch importante avviene proprio il 9 marzo in seguito al lockdown imposto dal governo, in cui gli utenti online sono andati alla ricerca di beni di prima necessità spostando l’attenzione su beni NON di prima necessità quali l’abbigliamento. Questo viene dimostrato dal palese sorpasso di Esselunga e Carrefour nei trend di ricerca rispetto a Zalando. La stessa impennata si vede anche per trend di ricerca del tipo “ritiro spesa” o “spesa online”, e ancora per “pizza” o per “tinta fai da te”.

Ecco un altro esempio.

Gli Italiani che hobby hanno scoperto o riscoperto durante la quarantena?

Vi mostro qui un’anteprima di questo studio bella ma poco intuitiva da leggere: ecco un ‘occhio’ sull’interesse degli italiani nei confronti dei più diffusi hobby negli ultimi 5 anni. Il contorno nero è la linea temporale da leggere in senso orario; la pupilla è formata dagli hobby meno interessanti, l’iride quelli a cui siamo più affezionati. A un certo punto noterete l’esplosione della pupilla, quello è il lockdown.

L’obiettivo è capire a cosa ci siamo improvvisamente interessati/disinteressati per poter poi rispondere alla domanda più gettonata della #fase2: cosa entrerà davvero a far parte della nostra vita e cosa invece abbandoneremo?

Oltre ai gettonatissimi “fatti in casa”, troviamo la riscoperta dei “puzzle” che non ha seguito il suo quinquennale e costante trend stagionale ottobre-gennaio ma soprattutto la scoperta della “meditazione” a cui abbiamo dedicato un normale interesse negli ultimi 5 anni per poi esplodere negli ultimi 2 mesi (if you can’t go outside go inside).

Questi sono solo alcuni esempi di come sia possibile utilizzare i dati per interpretare tendenze e comportamenti e adottare di conseguenza strategie di marketing in grado di rispondere alle esigenze degli utenti in ogni istante, permettendo al proprio brand di essere visibile e presente nei micro-moment degli user prima e dei consumer poi.

In Fortop lo facciamo da anni per i nostri clienti e per passione.

Written by Mary Gianfreda

Strategy Manager

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