Data Scientist

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

data scientist sono esperti in grado di ricavare insight dalla Data Analysis avanzata di enormi quantità di dati, strutturati e non strutturati, allo scopo di aiutare a definire o soddisfare esigenze specifiche e obiettivi aziendali. 

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, coordinate bancarie o coordinate GPS raccolte da uno smartphone. 

I dati non strutturati, 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 investimenti.

Il ruolo dei nostri data scientist nell’analisi dei dati è sempre più strategico soprattutto quando le aziende, dopo aver capito l’importanza che hanno i dati a supporto dei processi decisionali ed essersi dotati di strumenti di Businenss Intelligence e relative competenze e consulenze per il loro utilizzo – attività che come studio svolgiamo – vogliono fare in modo che i loro Big Data diventino parte del motore strategico per far decollare il loro business.

Le tecnologie cloud, di automazione e machine learning diventano componenti fondamentali delle strategie IT.

KPI Decisionali Semplici E Predittivi

L’obiettivo principale di un data scientist è organizzare e analizzare grandi quantità di dati, spesso utilizzando software progettati ad hoc. I risultati finali di un’analisi dei dati devono essere abbastanza semplici da essere compresi da tutti gli stakeholder coinvolti, in particolare quelli che lavorano al di fuori dell’IT.

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 Digital Marketing, GDO, net-retail.

…e per tutte le aziende con Big Data da analizzare per far emergere informazioni strategiche.

Modelli di analisi (basati su machine learning e algoritmi di R e Python) 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:

  • Valutazione del comportamento omnichannel dei clienti
  • Efficacia e ROI degli strumenti di marketing, sia on che off line
  • Sistemi di attribuzione (nostro post in merito)
  • Allocazione dei budget per la promozione e l’advertising sui specifici canali
  • Strategia per le attività di marketing automation
  • Valorizzazione del customer lifetime value
  • E altri ancora, su misura per ogni azienda

Per gli E-commerce in particolare. Ora che i siti web, eventualmente supportati da adeguati strumenti software, raccolgono molti dati sugli acquisti e gli utenti, i nostri data scientist aiutano le aziende di e-commerce a migliorare il servizio clienti, riconoscere le tendenze e sviluppare servizi o prodotti, fidelizzare gli utenti, canalizzare i budget per il web advertising massimizzandone il ROI.

L’approccio di un data scientist all’analisi dei dati dipende non solo dal settore, ma anche dalle esigenze specifiche dell’azienda o del dipartimento in cui lavora.

I nostri Data Scientist hanno adeguate competenze in ambito business per tradurre gli obiettivi aziendali in consegne basate su dati, come per esempio motori di previsione, analisi del rilevamento dei pattern, algoritmi di ottimizzazione.

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