I mercati sono conversazioni. E i social media sono luoghi per conversazioni. «Esiste un bisogno strategico delle aziende di raggiungere le community, ma subito dopo occorre capire come i clienti rispondono ai messaggi ricevuti, e quindi è necessario sviluppare il social engagement», spiega con tono calmo e sicuro Rajan Krishnan, vice president di applications, development e product management di Oracle. La posta in gioco è enorme. La scorsa estate Oracle ha acquisito due società, Vitrue e Involver, in modo da accelerare la trasformazione. E ha costruito un percorso in quattro tappe per abilitare l'apertura delle imprese alle conversazioni. Il social marketing valuta le opinioni del pubblico online, espresse in reti sociali online come Facebook, Google+, LinkedIn. È una prima mappatura, seguita dall'analisi del coinvolgimento delle persone (monitoring and engagement) e dall'integrazione in "siti social". La partita aperta sarà quella della miniera dei social data da esaminare e rielaborare: commenti, interazioni, voti. Che entrano nei processi d'innovazione. Secondo le stime diffuse durante una recente conferenza di Oracle a Londra, tra il 2012 e il 2020 è previsto un aumento dei dati di 20 volte. Ma la necessità di archiviarli genera un incremento del 10% dei budget It di storage. Eppure le imprese dovranno far fronte alla rapida espansione dei big data: si tratta di una galassia eterogenea capace di riunire informazioni da più fonti, come i social network, analizzate in tempo reale.
L'attenzione per le conversazioni online e per la miniera di social data entra nei processi aziendali. «Abbiamo integrato applicazioni social nelle core apps», osserva Mark Hurd, presidente di Oracle. Dove le "core apps" sono un nodo nevralgico. E aggiunge: «Ogni azienda deve delineare una strategia di information technology e una strategia di automation in modo da costruire business model capaci di generare soluzioni per risparmiare: aumenteranno, inoltre, le piccole e medie imprese che adottano il cloud». Affrontare i big data significa anche aprire la porta al cloud (pubblico, privato, on premise). È un processo complesso che porta alla luce opportunità nelle nicchie della coda lunga, nella rapidità di accesso ai mercati globali e nella capacità di personalizzazione.
Ebay era nell'ondata di internet company nella seconda metà degli anni Novanta: ha imparato a valorizzare il suo motore di ricerca interno e può decidere l'ordine dei risultati mostrati agli utenti con un'analisi del modo in cui vengono scritte le parole chiave. A partire dall'esperienza acquisita Ebay sa, ad esempio, che chi cerca "Pilz lampe" (una lampada a forma di fungo) è più probabile che compri rispetto a chi digita "Pilzlampe" come unico termine. È una capacità analitica che deriva dall'elaborazione in tempo reale di big data e rivela la "coda lunga" di tanti piccoli gruppi di utenti interessati a prodotti di nicchia. Attraverso i social media le azioni e le opinioni del pubblico online sono a un passo di distanza. E diventano un terreno fertile per l'internazionalizzazione di imprese più vicine ai mercati lontani e capaci di reagire in tempo reale.
Big data, inoltre, è un volano per la personalizzazione. La catena della grande distribuzione Tesco propone, attraverso il suo sito web, offerte ad hoc per gli utenti della sua Clubcard, integrando inoltre dati sugli strumenti di pagamento adoperati e sui social network. Afferma che le vendite sono aumentate del 10 per cento. In questo modo programmi di fidelizzazione e campagne promozionali possono essere gestiti in profondità. La personalizzazione è un eldorado di opportunità al confine tra big data e social media, letteralmente a portata di mano grazie a smartphone, tablet, ultrabook, notebook. Il 38% dei clienti di Oracle può connettersi ai propri clienti attraverso dispositivi scelti dagli utenti finali, ma soltanto il 10% è in grado di iniziare una conversazione in un modo che ritiene adeguato. Il percorso da compiere è ancora lungo.
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modelli da big data

musica

L'algoritmo che prevede i brani che saranno sentiti

Preferenze musicali. Capire quale nuovo brano sarà ascoltato da un utente: per trovare un algoritmo capace di elaborare previsioni in tempo reale la casa discografica Emi ha varato un concorso sottoponendo un dataset di un milione di canzoni all'analisi di gruppi di ricercatori, attraverso una piattaforma di crowdsourcing per data scientist chiamata Kaggle. È stata una competizione che ha visto gareggiare team impegnati in una hackathon: si tratta di una maratona fra talenti delle tecnologie. Hanno elaborato circa 1.300 formule per rispondere alle richieste di Emi. Il premio finale era di 6.500 sterline.

social network

L'inserzione «sfonda» tra le persone simili

Annunci ad hoc. Il social network LinkedIn ha sperimentato subito con Big Data attraverso un programma per mostrare inserzioni pubblicitarie alle persone che un iscritto potrebbe conoscere all'interno della rete sociale online, ma che non sono contatti nel proprio network: vengono trovate attraverso affinità fra i loro curriculum, come ad esempio la frequentazione di una medesima università. Il team di LinkedIn ha rilevato che l'interesse degli utenti per alcune categorie di messaggi promozionali aumenta quando vengono distribuiti verso cerchie di persone che condividono percorsi professionali simili.

grande distribuzione

Offerte personalizzate: la birra va con i pannolini

Tempo reale. Il gruppo della grande distribuzione organizzata inglese Tesco segnala offerte attraverso il suo sito web: sceglie quali sottoporre alla valutazione degli utenti attraverso i dati della carta di fedeltà Clubcard, integrati con gli strumenti di pagamento adoperati per le transazioni e con le informazioni dai social network. In questo modo è in grado di ricostruire promozioni personalizzate per il pubblico online. Oppure, Tesco invia coupon di sconto per acquistare birra alle donne che comprano pannolini: la previsione è che la famiglia avrà meno tempo per andare al pub e sarà interessata a fare scorte.