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Predictive data: come prevedere l'effetto di un prodotto sul cliente finale

05/12/2018 15:16
Ciò che è importante è avere “più dati possibili, disomogenei, renderli normalizzati e condivisibili da sistemi che possano utilizzarli”, spiega Raffaele Calegari, chief of strategy DCG.net

Predictive data. Raccogliere i dati per poterli interpretare e costruire l'offerta più giusta per il cliente. A Raffaele Calegari, chief of strategy DCG.net, il compito di spiegare come si costruisce un’analisi predittiva. Il primo punto "é avere i dati, le scelte fatte e le preferenze degli utenti. Il secondo é chiedere alle aziende cosa interessa prevedere", afferma il manager, intervenuto alla recente tavola rotonda di MARTEDIturismo sul tema: "Gli strumenti digitali a supporto delle vendite", che si è tenuta durante il BizTravel Forum.

Il manager porta come esempio uno dei progetti realizzati per la Dubai Taxi Company, la società che gestisce tutti i taxi di Dubai. La sfida era ambiziosa, “battere Uber - spiega Calegari -, ma senza riproporre il medesimo business model. Come fare? L’unico modo era far leva sul difetto riconosciuto ad Uber, il tempo d’attesa per i taxi. Da qui l'elaborazione della soluzione, ossia far trovare i taxi già sul posto dove sarebbe stata effettuata la chiamata, davanti all'hotel per esempio -, afferma il manager -. Ci sono voluti sei mesi per elaborare l'algoritmo predittivo, due per fare la prova del nove". In questo modo è stato possibile "prevedere da dove sarà effettuata la chiamata con un'accuratezza dell'85%, ma cosa si può fare per passare dall'85% al 90%?". La risposta del manager è chiara: "Considerando parametri che non sono solo transazionali (le chiamate dei taxi), ma anche esterni (per esempio il clima che l'intelligenza artificiale valuta e testa a ritroso per capire se hanno avuto un peso sulle chiamate)".

Quanto asserito vale anche nel caso della vendita di un prodotto, alias di una destinazione. Come si trasferisce, quindi, il concetto nel travel? La domanda da porsi per poter ricavare i dati, è come si comportano le persone di fronte ad uno stimolo? La raccolta delle informazioni permette “di elaborare dei pattern, per esempio conoscendo il tipo di cliente che ho, posso pensare a quale sia l’offerta più interessante per lui”. Ciò che è importante è avere “più dati possibili, che siano disomogenei, renderli normalizzati e condivisibili da sistemi che possano utilizzarli”. 

Cosa devono fare le adv? La risposta è chiara: “Profilare i clienti. Anche il fornitore dovrebbe farlo, profilando l’adv, per sapere cosa non compera dei suoi prodotti e per quale motivo, così da proporre il prodotto più giusto”. s.v.


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