Big Data…Big Marketing?

1. Big Data…Big Marketing?
Fabio Lazzarini

5. Si parla di Big Data quando si ha un dataset grande da
richiedere strumenti non convenzionali per estrapolare,
gestire e processare informazioni entro un tempo
ragionevole.[5] Non esiste una dimensione di riferimento
ma questa cambia sempre poiché le macchine sono
sempre più veloci e i dataset sono sempre più grandi.
Secondo uno studio del 2001[6], l'analista Doug Laney
aveva definito il modello di crescita come
tridimensionale (modello delle "3V"): con il passare del
tempo aumentano volume (dei dati), velocità e varietà
(dei dati). In molti casi questo modello è ancora valido,
nonostante nel 2012 il modello sia stato esteso ad una
quarta variabile, la veridicità.
La crescente maturità del concetto dei big data mette in
evidenza le differenze con la business intelligence, in
materia di dati e del loro utilizzo:
• business intelligence utilizza la statistica descrittiva
con dati ad alta densità di informazione per misurare
cose, rilevare tendenze, ecc., cioè utilizza dataset
limitati, dati puliti e modelli semplici;
• big data utilizza la statistica inferenziale e concetti di
identificazione di sistemi non lineari per dedurre leggi
(regressioni, relazioni non lineari, ed effetti causali)
da grandi insiemi di dati, e per rivelare i rapporti, le
dipendenze, e effettuare previsioni di risultati e
comportamenti, cioè utilizza dataset eterogenei (non
correlati tra loro), dati raw e modelli predittivi
complessi.

6. Le previsioni per il futuro
Gartner Predicts Three Big Data Trends
for Business Intelligence
1. By 2020, information will be used to
reinvent, digitalize or eliminate 80% of
business processes and products from a
decade earlier.
2. By 2017, more than 30% of enterprise
access to broadly based big data will be
via intermediary data broker services,
serving context to business decisions.
3. By 2017, more than 20% of customer-
facing analytic deployments will provide
product tracking information leveraging
the IoT.

7. Le previsioni per il futuro
The predictions from the IDC FutureScape for Big Data and Analytics are:
1. Visual data discovery tools will be growing 2.5 times faster than rest of the business intelligence (BI) market.
By 2018, investing in this enabler of end-user self service will become a requirement for all enterprises.
2. Over the next five years spending on cloud-based Big Data and analytics (BDA) solutions will grow three
times faster than spending for on-premise solutions. Hybrid on/off premise deployments will become a
requirement.
3. Shortage of skilled staff will persist. In the U.S. alone there will be 181,000 deep analytics roles in 2018 and
five times that many positions requiring related skills in data management and interpretation.
4. By 2017 unified data platform architecture will become the foundation of BDA strategy. The unification will
occur across information management, analysis, and search technology.
5. Growth in applications incorporating advanced and predictive analytics, including machine learning, will
accelerate in 2015. These apps will grow 65% faster than apps without predictive functionality.
6. 70% of large organizations already purchase external data and 100% will do so by 2019. In parallel more
organizations will begin to monetize their data by selling them or providing value-added content.
7. Adoption of technology to continuously analyze streams of events will accelerate in 2015 as it is applied to
Internet of Things (IoT) analytics, which is expected to grow at a five-year compound annual growth rate
(CAGR) of 30%.
8. Decision management platforms will expand at a CAGR of 60% through 2019 in response to the need for
greater consistency in decision making and decision making process knowledge retention.
9. Rich media (video, audio, image) analytics will at least triple in 2015 and emerge as the key driver for BDA
technology investment.
10. By 2018 half of all consumers will interact with services based on cognitive computing on a regular basis.
Source IDC press release, December 2014 http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS25329114

8. I Big Data in Italia

9. Big Data è solo una buzzword?

10. L’evoluzione del marketing
La funzione marketing si sta trasformando da
gestore delle comunicazioni di una azienda a
gestore della customer experience dei suoi
clienti.
Per fare ciò è indispensabile conoscere tutti i
canali di interazione dei clienti, che oggi sono per
la maggior parte tech-enabled.

11. Il marketing è diventato contestuale

12. Come i Big data influenzeranno il marketing
• La marketing spend sarà più
precisa
• Il forecasting sarà più accurato e
meno “di pancia”
• Saranno adottate metodologie
data-driven per il Lead
Management e per la gestione
dell’esperienza del cliente lungo
l’intero ciclo di vita
• Emergeranno tecnologie di data-
visualization che consentiranno
di calibrare le tattiche
commerciali in real-time

13. 1. Sviluppare azioni di marketing più intelligenti e mirate
 Vincere migliori opportunità commerciali attraverso una migliore
conoscenza del cliente e del prospect
 Utilizzare l’insight sviluppato per poter segmentare in real time prezzi,
prodotti, canali sulla base delle caratteristiche del cliente
2. Implementare customer journeys differenziati e un ciclo di vendita più
veloce
 L’integrazione di informazioni esterne all’interno di processi di marketing
automatizzati consente l’implementazione di più campagne, più
personalizzate, in minor tempo
 Lo sviluppo di un approccio data driven trasformerà le competenze e le
capacità dei vostri team di marketing aiutandoli nel miglioramento dei
processi di lead management e nel supporto alle attività commerciali
Perché sviluppare una strategia data-driven?

14. La sensibilità dei marketer B2B italiani
Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM
Quali sono le tre
principali sfide che
stai affrontando?

15. La sensibilità dei marketer B2B italiani
Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM
Quali sono i temi e
gli skill più
importanti nel
marketing B2B nei
prossimi 2-3 anni?

16. La sensibilità dei marketer B2B italiani
Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM
Come definiresti il livello
di utilizzo di strumenti di
marketing analytics
all'interno della tua
organizzazione?

17. La sensibilità dei marketer B2B italiani
Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM
Quale sarà nel
prossimo futuro
l'importanza degli
strumenti di marketing
analytics nel B2B?

18. La sensibilità dei marketer B2B italiani
Fonte: 4° Osservatorio sul Marketing B2B in Italia CRIBIS D&B-AISM
Quale delle seguenti
definizioni descrive
meglio l'approccio
marketing della tua
organizzazione?

19. Contano solo le dimensioni?

20. Non solo Big…ma anche agili

21. Non solo Big…ma anche agili
270 kg di peso
80 km/h
7 kg di peso
60 km/h

22. Come affrontare agilmente i Big Data?
http://www.popsugar.com/fitness/Best-Yoga-Poses-Strength-35486383#photo-35486383

23. Come affrontare agilmente i Big Data?
• Fai un check-up delle tue condizioni

24. Come affrontare agilmente i Big Data?
• Fai un check-up delle tue condizioni
• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne

25. Come affrontare agilmente i Big Data?
• Fai un check-up delle tue condizioni
• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne
• Pensa in right-time

26. Come affrontare agilmente i Big Data?
• Fai un check-up delle tue condizioni
• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne
• Pensa in right-time
• Mantieni i tuoi dati puliti

27. Come affrontare agilmente i Big Data?
• Fai un check-up delle tue condizioni
• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne
• Pensa in right-time
• Mantieni i tuoi dati puliti
• Rendi i dati utilizzabili

28. Come affrontare agilmente i Big Data?
• Fai un check-up delle tue condizioni
• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne
• Pensa in right-time
• Mantieni i tuoi dati puliti
• Rendi i dati utilizzabili
• Considera i dati un asset aziendale

29. Come affrontare agilmente i Big Data?
• Fai un check-up delle tue condizioni
• Sfrutta tutte le fonti, sia interne che esterne
• Pensa in right-time
• Mantieni i tuoi dati puliti
• Rendi i dati utilizzabili
• Considera i dati un asset aziendale
• Incoraggia una cultura data-driven

30. Il futuro del marketing
Marketing
Sales
Strategy IT
AnalyticsFinance

31. Il futuro del marketing
Sales
Strategy IT
AnalyticsFinance
Big
Marketing

32. Per concludere…
“Big data makes it cheaper and
easier to test concepts, but
marketing is still about coming up
with the big idea.
Algorithms are great at
optimization, but terrible at
imagination.”
Scott Brinker, CTO of Ion
Interactive

33. Grazie per l’attenzione!
Fabio Lazzarini
Marketing Director CRIBIS D&B
delegazione.emiliaromagna@aism.org
it.linkedin.com/in/flazzarini