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Uno dei modi più semplici per dimostrare il valore della scienza dei dati è analizzare degli esempi pratici.

In questo articolo vedremo alcuni casi di studio di Data Science di aziende tecnologiche che negli ultimi anni sono riuscite a fare la differenza nel proprio settore.

La scienza dei dati è un campo in continua evoluzione. 

Nel mondo di oggi diverse aziende usano le tecniche di Data Science per fronteggiare la concorrenza nel mercato. 

Le industrie hanno compreso l’importanza dei dati e li stanno utilizzando in un modo o nell’altro per aumentare i profitti.

La scienza dei dati consiste nell’estrarre informazioni e applicarle ai problemi.

Settori diversi usano la Data Science per scopi diversi: ad esempio la finanza per controllare le frodi, l’industria dell’e-commerce per fornire un’esperienza personalizzata, e così via.

In questo articolo vedremo come grazie alla scienza dei dati le imprese più virtuose hanno potuto migliorare le proprie strategie di business, la generazione di lead, l’esperienza del cliente e molto altro.

1. Spotify

La musica gioca un ruolo importante nella vita delle persone di quasi tutte le età.

Ascoltiamo spesso le nostre canzoni preferite nella routine quotidiana, come durante i viaggi, nel tempo libero, o per scaricare lo stress e rilassarci. 

Oggi sul mercato ci sono molte applicazioni per la riproduzione di musica.

Potresti aver sentito parlare di Spotify almeno una volta, e molto probabilmente ti è già capitato di usare il programma. 

Avrai dunque notato come il sistema, una volta utilizzato regolarmente, ti proponga dei consigli musicali e delle opzioni per creare playlist personalizzate. 

Questo è ciò che piace alla gente.

Ma come fa Spotify a fare tutto questo? La risposta è “grazie ai dati” .

Al centro di questi servizi personalizzati c’è una grande quantità di dati che Spotify sta utilizzando per ottimizzare i propri algoritmi e migliorare l’esperienza musicale degli utenti fornendo annunci mirati e realizzando nuove strategie di business.

Nello scenario attuale Spotify conta circa 108 milioni di abbonati e circa 124 milioni di utenti gratuiti.

L’obiettivo della piattaforma è quello di fornire un’esperienza così straordinaria agli utenti che li farà continuare ad ascoltare musica per ore!

Per raggiungere lo scopo l’azienda sta utilizzando tecniche avanzate di Data Science e Machine Learning per estrarre informazioni dai dati da abbinare al gusto musicale del singolo cliente.

Alcune delle funzionalità fornite da Spotify che dimostrano l’uso della Data Science sono:

  1. Discover weekly
    Questa è una delle funzionalità più amate. Fornisce playlist personalizzate agli utenti in base alle loro attività, utilizzando un algoritmo di Machine Learning che esamina i brani riprodotti in precedenza. Oltre a ciò, Spotify analizza le reazioni dei clienti ai singoli brani, osservando se hanno riprodotto una canzone più volte o se l’hanno cambiata dopo pochi secondi.
  1. Daily mixes
    I mix giornalieri sono quelle playlist che Spotify genera in autonomia.
    Includono i brani salvati dagli utenti, o che appartengono agli artisti seguiti, o che potrebbero essere di gradimento in base ai gusti personali.

2. Facebook

Nell’era odierna della digitalizzazione le persone trascorrono ore sui vari social network come Facebook, Instagram, WhatsApp, ecc.

Circa 1,2 milioni di utenti in tutto il mondo caricano 136.000 foto e aggiornano il proprio stato 293.000 volte al minuto .

Le nostre attività – dal commentare, al twittare, al caricare qualcosa – generano una grande quantità di dati.

Nel 2012 Facebook ha dichiarato di produrre più di 500 terabyte di informazioni ogni giorno. 

La Data Science ed il Machine Learning stanno aiutando l’azienda a gestire una così grande quantità di dati.

Alcuni degli esempi che mostrano come Facebook sta utilizzando i dati degli utenti per sviluppare idee più intelligenti e prodotti migliori per avvicinare il mondo sono:

  1. The flashback
    Potresti aver notato che in alcune occasioni speciali come il giorno del tuo compleanno Facebook ti offre la possibilità di condividere un video contenente foto della tua cronologia precedente.
    Questo è chiamato “Flashback”, ed è una raccolta video di alcuni dei tuoi caricamenti precedenti che hanno ricevuto il maggior numero di “Mi piace” e commenti.
  1. Celebrate pride
    Facebook ha introdotto una funzione chiamata “Celebrate Pride” per supportare la sentenza della corte suprema che autorizza il matrimonio tra persone dello stesso sesso.
    Questa funzione consente agli utenti di decorare le proprie foto con i sette colori dell’arcobaleno.
    Il successo di questo passo compiuto da Facebook è stato incredibile.
    Milioni di persone hanno cambiato le loro immagini del profilo in poche ore.
    Il team di Data Science di Facebook ha analizzato i dati degli utenti e ha osservato che un gran numero di essi mostrava il proprio sostegno. Il successo di “Celebrate Pride” è stato il risultato di questa analisi.

3. Dickey’s Barbecue Pit

Dickey’s Barbecue Pit è una delle catene di ristoranti di maggior successo in America.

Ha iniziato la propria attività nel 1941 e oggi conta più di 500 locali negli Stati Uniti. 

L’azienda sta usando un software chiamato “Smoke Stack”, che raccoglie i dati degli utenti da programmi fedeltà, eventi promozionali, sondaggi online e offline, ecc., e riceve feedback in tempo reale per migliorare le strategie di vendita e di business .

L’amministratore delegato di Dickey’s Barbecue Pit – Laura Rea Dickey – ha affermato che lo strumento “Smoke Stack” li ha aiutati a fronteggiare la concorrenza delle altre industrie alimentari negli Stati Uniti.

Il programma analizza i dati, e ogni 20 minuti prende decisioni in base alle informazioni estratte. 

Ciò sta aiutando l’azienda a pianificare e attuare le migliori strategie commerciali.

Ad esempio, se “Smoke Stack” analizza i dati dei clienti e segnala che in una determinata area la domanda di costolette di pollo non corrisponde alla produzione dell’azienda, inizia a inviare offerte ai clienti di quella zona per alcuni speciali piatti a base di costolette.

Questa analisi generale e regolare dei dati aiuta Dickey’s Barbecue Pit a essere un passo avanti rispetto ai concorrenti.

4. LinkedIn

LinkedIn è una delle piattaforme di social media di maggior successo che connette professionisti di tutto il mondo. 

Utilizza i dati dei clienti per fornire servizi migliori e un’esperienza utente personalizzata.

LinkedIn archivia una grande quantità di dati (inclusi diversi dettagli come le informazioni di contatto, la cronologia, gli interessi, le attività su diversi siti di social network, ecc.) nel suo Data Warehouse per essere a conoscenza delle tendenze e dei modelli.

Utilizzando le informazioni ottenute dai dati, LinkedIn connette i singoli utenti con i loro amici e le persone legate alle proprie aree di interesse, e li aiuta anche a prendere decisioni sul ​​business.

In base alle diverse tendenze, fornisce vari articoli e altri servizi che potrebbero incuriosire, consentendo al contempo agli utenti di promuovere la propria attività alle persone giuste utilizzando il “targeting”.

LinkedIn si preoccupa infine che i dati siano sempre al sicuro e al riparo da qualsiasi tipo di violazione, nel pieno rispetto della privacy.

5. Uber

Uber è una delle aziende in più rapida crescita.

Ha consolidato le sue radici in 449 città in 66 paesi, e sta dominando il mercato con milioni di utenti e circa 1 miliardo di corse.

La chiave alla base di questa storia di successo è l’uso di Big Data e Data Science per estrarre informazioni e prendere decisioni aziendali intelligenti e rivoluzionarie.

La Data Science ha aiutato Uber a gestire problemi come politiche sui prezzi, auto migliori, account utenti falsi, corse false, ranking e molto altro. 

L’azienda usa tecnologie come “Hadoop” e “Spark” per raccogliere i dati di ogni corsa effettuata, e i data scientist sfruttano le informazioni per comprendere il punto di vista dei clienti e risolvere i problemi in modo efficiente.

Il team di Data Science di Uber esegue un’analisi dettagliata dei dati per vari scopi, come prevedere la domanda di corse, decidere le tariffe, identificare le città con servizi di trasporto scadenti, ecc.

Per massimizzare i propri profitti e il numero di corse, Uber utilizza l’idea di un aumento dei prezzi. 

Con l’aiuto dell’analisi dei dati in tempo reale mette a disposizione corse nei momenti in cui le persone sono in ritardo, ma addebita di due o tre volte in più le tariffe normali tramite algoritmi di aumento dei prezzi.

Ora l’azienda si sta muovendo verso l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning per l’implementazione di prezzi in aumento per prevedere le aree di maggiore domanda.

Come avviare il cambiamento?

Con l’analisi dei dati!

Non mi stancherò mai di dire che occorre analizzare i dati per poter prendere le migliori decisioni di business.

Solo avendo un quadro reale ed effettivo della situazione in cui ci troviamo possiamo fare scelte adeguate e finalizzate al raggiungimento dei nostri obiettivi.

Per tutto questo ci servono due ingredienti: la conoscenza del mercato e l’analisi dati scientifica (Data Science).

Sfruttando le tecnologie abbinate alle scienze matematiche possiamo ottenere le informazioni di valore dai dati già in nostro possesso.

Ti invito quindi a prendere coscienza di ciò che devi fare oggi e su come lo devi fare.

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Ecco come si svolgerà la videochiamata:

  1. Analizzerò la tua organizzazione
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