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Come lavorano i Data Scientist?

Linkedin ha evidenziato nel The Skills Companies Need Most in 2018 come Cloud e Distributed Computing e Analisi e Mining dei Dati siano le hard skill più ricercate dai recruiter a conferma del sempre più influente peso della tecnologia nella gestione e crescita del business.

Analizzare, gestire e convertire i big data in informazioni utili per ottimizzare il mercato permette di migliorare la customer experience creando offerte personalizzate, non invasive e user oriented sfruttando le logiche dell’IA attraverso lo studio dell’artificial neural networks e del machine learning.

Social Network, e-commerce, siti internet registrano le informazioni degli utenti dando luogo ad un immenso archivio dati che permette di identificare in maniera sempre più precisa le personas e migliorare le scelte di marketing ottimizzando le campagne per audience e target ideali.

Gartner ha intervistato più di 500 aziende nel corso del sondaggio Marketing Analytics 2018 per indagare sulla crescita nel marketing dei data scientist (o advanced analytics resource) e definire in quali mansioni sono maggiormente coinvolti definendone modalità e gestione interna.

Il primo dato sicuramente rilevante è la crescita del team che da un paio di persone è arrivato attualmente a circa 45 dipendenti a tempo pieno per le aziende con un fatturato >100 mln. In Italia sono circa 1500 i data scientist regolarmente assunti nell’ultimo anno e, a detta dell’analisi condotta da Linkedin, la cifra non può che essere destinata ad aumentare nel tempo.

L’indagine condotta da Gartner ha registrato che il 48% dei dipendenti assunti come data scientist si occupa della visualizzazione dei dati, mentre il 46% organizza e raccoglie i dati per le analisi di business. Quasi la metà degli intervistati ha affermato che alcuni dei loro analisti più costosi ed esperti passano il loro tempo a preparare dati piuttosto che analizzarli.

 

 

Estrarre dati dai data-base, saper leggere gli Analytics estrapolando le informazioni utili riguardo il customer journey dei propri utenti e sviluppare algoritmi di ottimizzazione migliorando le attività di debug migliorano il business e ottimizzano le campagne marketing.

Nel 2016 il 69% dei leader di Marketing pronosticava che la maggior parte delle loro decisioni sarebbero state guidate dai dati entro il 2018, secondo quanto riportato sempre da Gartner.

In una società in cui l’e-commerce aumenta le proprie percentuali di crescita di anno in anno e le pubblicità diventano sempre più invasive è prudente utilizzare i dati e convertirli in strategie utili per il business partendo da una maggiore personalizzazione degli annunci pubblicitari a seconda degli interessi reali degli utenti.

Convertire i dati a sostegno del business permette di pianificare la propria strategia a sostegno di una customer experience sempre più customizzata e mirata a soddisfare le aspettative di aumento delle conversioni.

Tutto questo cercando di violare il meno possibile la privacy degli utenti che, soprattutto a seguito del GDPR, costituisce una delle tematiche più spinose su 3/4 consumatori.

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