Le attività di vendita valorizzate dai big data

Ogni azione è quantificabile con un'opportuna sensoristica. E ogni azione concorre a determinare un'informazione utile al business (da Mark Up n. 257)

Con abuso di linguaggio, il termine big data può essere utilizzato anche per individuare quelle basi di dati interne all’azienda e potenziali che possono essere facilmente generate con l’utilizzo delle attuali tecnologie. I big data provenienti dall’impiego di sensoristica costituiscono già oggi una parte importante dell’imponente volume di pacchetti che transitano in internet: basti pensare a tutte le rilevazioni meteo, alle rilevazioni geologiche e sismiche, o ancora di traffico veicolare ecc. L’opportunità di monitorare a livello quantico diverse fenomenologie o attività offre un duplice vantaggio: il controllo e la comprensione. Con la stessa logica descritta per fenomeni esterni, è possibile utilizzare una serie di sensori in un punto di vendita, con l’obiettivo di rilevare e monitorare molteplici attività. I dati che ne derivano, non sono big data come definito in letteratura, ma sono qualitativamente assimilabili. Ma cosa è possibile monitorare in ambiente in cui si svolgono molteplici operaton? Oggi sostanzialmente tutto. I sensori disponibili rilevano anche la micro movimentazione di qualsiasi oggetto; così è possibile per esempio sapere cosa accade nello scaffale di un punto di vendita in riferimento al prodotto venduto e al percorso dell’acquirente. Nel momento in cui si parla di analisi dell’attività all’interno di un punto di vendita, emerge immediatamente il problema della privacy degli individui e della protezione dei propri dati. Tuttavia questo è un argomento attinente ma che esula dagli obiettivi correlati all’analisi dei big data. Quando si parla di dato puntuale e identificabile si è nell’ambito della profilazione la cui relazione con i big data è iniettiva (da profilo a big data) ma non biunivoca (non si torna indietro). La sensoristica applicata alla superficie di vendita ne definisce una sorta di metabolismo vitale, con una serie di variabili dalle quali si può ricavare lo stato di salute del negozio. La sensoristica applicabile al punto di vendita è varia: dall’implementazione di soluzioni IoT, a sistemi Rfid, lettori ottici, elementi di rilevazione biometrica e altro. La canalizzazione di questa mole di dati interessa i sistemi di machine learning e di intelligenza artificiale atti a un controllo parametrico. Questa descrizione non è accademica ma trova già riscontro in alcuni casi reali. Walmart utilizza sensori in alcuni ambiti dei punti di vendita per monitorare attività che si ripercuotono sul business. Un altro esempio negli Usa è Macy’s che applica ai capi di abbigliamento tag Rfid con i quali è in grado di monitorarne la “vita” nel punto di vendita: dagli stender ai camerini prova e ritorno. Un’altra applicazione è il monitoraggio del traffico umano nella superficie di vendita. Questa permette di separare le zone calde da quelle fredde e comprendere quali dinamiche spingono il consumatore a determinati comportamenti. Si tratta di informazioni che i retailer della grande distribuzione già dispongono in via empirica ma che, attraverso la digitalizzazione, possono essere declinati per sperimentazioni inedite come ad esempio, i fenomeni di polarizzazione rispetto le associazioni merceologiche.

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