SAS Italy - L’analisi dei comportamenti dei clienti è necessaria per anticiparne i bisogni futuri. Spesso però le informazioni prodotte dalla relazione cliente-azienda non sono sufficienti. In questa presentazione Cinzia Amandonico - SAS Regional Analytics Solutions Manager - illustra come la Data Fusion, combinando fonti dati non direttamente dipendenti tra loro, consente una maggiore conoscenza del singolo cliente, dei suoi bisogni, del suo stile di vita e del suo ambiente di riferimento.

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Customer vs Individual
Data complexity, una nuova opportunità nell’era digitale?
Cinzia Amandonico – Regional Analytics Solutions Manager, SAS

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La sua giornata si articola tra
bisogni, desideri, problemi, progetti,
impegni, ostacoli, passioni
Sportiva
Mamma
Lettrice
Figlia
Viaggiatrice
Socia
…ma è anche
Alessandra è una nostra cliente, donna, 41 anni, residente a Roma
Customer vs Individual
Cliente o Individuo?
Consulente

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Customer vs Individual
Cliente o Individuo?

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I Bisogni
Il processo decisionale del
consumatore parte con la
ricerca di soddisfare un
bisogno, passa dalla
valutazione delle diverse
alternative di acquisto,
fino alla decisione di
acquisto di un
determinato prodotto
Bisogni Fisici
Bisogni di sicurezza
Bisogni Sociali
Bisogni di Stima
Bisogni di Autorealizzazione
La Piramide dei Bisogni di Maslow (1954)
I consumi sono l’espressione dei bisogni espressi dagli individui

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Bisogni e Stili di Vita
Un sistema integrato di fattori
determina il quadro degli Stili
di Vita degli individui
Fattori
culturali Fattori
sociali
Fattori
personali
Fattori
psicologici
I bisogni sono determinati da 

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Propensione a
viaggiare nel
prossimo mese
Preferenza
contenuti media:
cartoni animati
Score disponibilità cash
Probabilità di rispondere a
promozioni secondo cicli
circadiani
Propensione
acquisizione
mutuo
Attitudine al wellness
Propensione ad essere
lettore digitale
Conoscere l’Individuo
I Benefici

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Conoscere l’Individuo
I Benefici

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Dal cliente conosciuto
esclusivamente in base alle
informazioni prodotte dalla
relazione cliente-azienda
alla caratterizzazione del
suo contesto sociale, dei
bisogni potenziali e dei suoi
meccanismi decisionali
Cambiamento del Modello di Conoscenza

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Cambiamento del Modello di Conoscenza
• Acquisire e monetizzare tutte le possibili fonti esterne e interne
che aiutano a definire l’individuo, i suoi bisogni, gli stili di vita e il
suo ambiente di riferimento
SQL driven integration

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Cambiamento del Modello di Conoscenza
Paradigma della Data Fusion

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Data Fusion
• Teorie, tecniche e strumenti utilizzati per combinare fonti
informative non direttamente dipendenti tra loro per
giungere ad una rappresentazione coerente di un ambiente
o situazione
• È la caratterizzazione di uno spazio di rappresentazione
comune tra diverse fonti
• È un processo che consente di generare una
maggiore conoscenza del fenomeno rispetto alla
somma delle singole fonti originali
• Il paradigma statistico di riferimento in questa
applicazione della Data Fusion è l’inferenza
Bayesiana

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CUSTOMER KNOWLEDGE MAP
Customer Knowledge
Engine
Cambiamento
molto LENTO
Cambiamento
molto VELOCE
Massimizzazione del
valore degli asset già
esistenti
Dati Interni
Enrichment con dati ad
alto valore aggiunto
Dati Esterni Arricchimenti territoriali
Segmentazione socio-demo
Navigazioni digital
Profilo social
Customer Knowledge Engine
PROCESSO D’ACQUISTO

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Streaming data
Hadoop
EDW
ETL
Data Management for Analytics
Data mart
Advanced AnalyticsSingle Version of the Truth
Operational
data sources
In-Hadoop Data Management &
Analytics
Accessible data discovery and
preparation
Unstructured
data
Sensors,
smart meters,
IoT
Web &
social media

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Come Cambia l’organizzazione?
Nuovi Ruoli Chiave
Data Scientist

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Big Data
Visualization
Big Data
Analytics
Big Data
Fusion
Conclusioni

16. sas.com
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Cinzia Amandonico - Regional Analytics Solutions Manager - SAS
Grazie!
Cinzia.Amandonico@sas.com
@cinziaamandonico
@cinziaamandonic