Data Scientist

Il Data Scientist è il professionista con competenze di business che ci aiuta a dare valore dall’analisi dei dati per azioni di marketing omnichannel e per facilitare le decisioni strategiche

Senza dati sei solo un’altra persona con un’opinione.

William Edwards Deming

data scientist sono in grado di ricavare insight di enormi quantità di dati – Big Data – allo scopo di aiutare il team di digital marketing e Data Analysis a definire o soddisfare esigenze informative e obiettivi specifici.  I dati possono essere:

I dati strutturati sono dati organizzati, tipicamente per categorie, che possono essere facilmente ordinati, letti e organizzati in modo automatico da un sistema. Questo gruppo include i dati raccolti da servizi, prodotti e dispositivi elettronici, come per esempio dati sul traffico di un sito web, cifre di vendita, fidelity card, coordinate GPS raccolte da uno smartphone. 

I dati non strutturati sono quelli archiviati senza alcuno schema preciso, la forma di Big Data che sta crescendo più velocemente, provengono generalmente da input di persone, come per esempio recensioni dei clienti, email, video, messaggi sui social media e così via. Questi dati sono tipicamente più difficili da ordinare e classificare in modo automatizzato, e la loro gestione può richiedere grandi sforzi.

Il ruolo del consulente data scientist è fondamentale per dare valore ad attività e strumenti di Businenss Intelligence e Marketing Intelligence.

KPI Decisionali Semplici E Predittivi

L’obiettivo principale dei nostri data scientist è organizzare e analizzare grandi quantità di dati, utilizzando software di terze parti e modelli progettati di elaborazione ad hoc. I risultati finali di un’analisi dei dati sono abbastanza semplici e tali da essere compresi da tutti gli stakeholder coinvolti.

Studio Cappello, in collaborazione con l’Università di Statistica di Padova, è in costante fine tuning su metodologie proprietarie avanzate di analisi dei dati specifiche per il Marketing, Ecommerce, GDO, retail e per tutte le aziende con Big Data da analizzare per far emergere informazioni strategiche.

Costruiamo e utilizziamo modelli di analisi (basati su machine learning) in grado di popolare informazioni visive di cruscotti dinamici, strutturati con software di BI, il cui obbiettivo è far emergere in modo immediato valutazioni anche predittive su KPI che vanno a impattare, tra gli altri, su:

Ora che i siti web, eventualmente supportati da adeguati strumenti software, raccolgono molti dati sugli acquisti e gli utenti, con la nostra consulenza i nostri data scientist aiutano le aziende a migliorare il loro marketing, riconoscere le tendenze e sviluppare servizi o prodotti, fidelizzare gli utenti, canalizzare i budget per l’advertising e massimizzandone il ROI.

Dove Risiedono I Big Data

  • Data Management Platform [DMP]: è una piattaforma di gestione del database dati utenti tramite Coockie di prima parte. Al Cookie (anche più di uno per ogni singola persona) identificativo dell’utente è possibile associare l’email Si possono sfruttare anche database di terza parte del vendor DMP per trovare nuovi utenti partendo dai propri cookie di prima parte.
  • Customer Data Platform [CDP]: è una piattaforma di gestione del database dati utenti dove la chiave primaria è l’email o l’ID. Non c’è collegamento con cookie di terza parte del vendor, ma è possibile poi sfruttare le audience di Google e Facebook per attività di prospecting.
  • Data Lake: grande database che raccoglie tutti i dati grezzi del cliente (prodotti, utenti, vendite, scontrini..). Si definiscono grezzi i dati non ancora elaborati per una finalità specifica. I dati grezzi, non elaborati, sono malleabili, possono essere rapidamente analizzati per qualsiasi scopo e sono ideali per l’apprendimento automatico.
  • Data Warehouse: simile come concetto al Data Lake ma i dati qui sono elaborati e rifiniti. I data warehouse sono più strutturati da un punto di vista progettuale. Uno dei principali vantaggi offerti dai data warehouse è che l’elaborazione e la struttura dei dati rendono i dati stessi più semplici da decifrare, mentre le limitazioni della struttura rendono i data warehouse difficili e costosi da manipolare.

Capire quale soluzione adottare in relazione ad ogni cliente, e affiancarci a partner tecnologici per la creazione delle infrastrutture IT, è anche questa un’attività del nostro consulente Data Scientist.

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