Abbiamo già visto nel modulo precedente alcuni esempi, come il cast online vale come suggerire articoli ai ai nostri utenti, oppure prevedere quali sono gli utenti è più alta probabilità di convertire.

Questi sono già due tre esempi di come utilizzare i trasporti data, ma voglio darvi una visione un pochino più ampia, perché questi sono esempi molto pratici e molto specifici.

Si trova in realtà il sparti data ha un vantaggio incredibile.

Ci permette di andare a creare quella che in gergo viene chiamata a singole customer view di andare a vedere in un unico posto tutti i dati che un nostro cliente ci ha reso disponibili.

Ci sono strumenti che lo rendono possibile direttamente.

Ci uniscono tutti questi dati.

Ad esempio, qua vi ho messo nelle slide uno screenshot di Piu' week rock é una delle piattaforme, per di più opensource che è disponibile per farlo.

Questa è la versione a pagamento.

Come vedete, ci permette veramente di vedere ogni singolo utente sia le sue informazioni da CRM, le informazioni di contatto, ma anche tutto quello che noi abbiamo fatto che abbiamo calcolato con lui.

Pensate al valore incredibile di avere questa singole cassone review, quindi avere un database che raccoglie tutte queste informazioni vuol dire poter fare delle analisi avanzatissime sui nostri clienti e poter creare la base di dati su cui istruire i modelli di machine learning.

Veniamo a vedere come quindi costruire un'infrastruttura che ci permette di fare questo.

Quindi abbiamo creato la nostra singola customer View e da essa possiamo andare a creare un di Graff.

Cosa vuol dire? Abbiamo tutti i nostri utenti.

Abbiamo creato tutte le le connessioni dei nostri tempi, quindi sono riusciti a creare un grafo di quello che gli utenti fanno, comprano e si comportano con tutte l'entità della mia azienda.

L'azienda cosa intendo Un sito web a preoccupare stor e qualunque altro elemento che ci ha dato che siamo andati a guidare i relativi alla possibilità dell'utente interagire con noi.

Abbiamo raccolto i vari dati e abbiamo parlato di cose dentro questo nostro database.

Dovremo quindi il cookie di Quell'utente.

Avremo il fatto che usa un device mobili.

Diciamo che il mobile di avremo una sua amica che potremmo lasciare e tutto il suo comportamento é quello che lui ha acquistato qua dentro.

Andremo a usare, a creare i nostri modelli o a selezionare gli utenti per noi più interessanti.

A quel punto cosa li possiamo usare? Questi dati possiamo usare per apertasi, come abbiamo visto prima, con la probabilità che l'utente converta.

Quindi voglio usarli in marketing.

Posso usare il fatto di sapere che ho degli utenti ad alto valore sincronizzare con gli utenti di alto valore con le piattaforme di marketing e chiedere a quelle piattaforme di cercare gli utenti simili a loro per andare a cercare nuovi utenti ad altri nuovi clienti ad alto valore per me, partendo dalle informazioni che so dei miei già clienti un valore immenso, ma posso andare, visto che li conosco a personalizzare la loro esperienza utente sul sito facciamo l'esempio stupidissimo.

Siete un negozio di abbigliamento? Voi sapete che quel cliente compra sempre la taglia m, quindi quando l'utente arriva gli se mi preselezionati la taglia M in tutti i prodotti che sta navigando può sembrare una stupidata, ma saggia.

Se quel prodotto disponibile, la taglia che vuole, non deve selezionare di nuovo la taglia e quindi risparmia tempo e gli avete tolto un momento di distrazione che lo può portarlo a non acquistare.

È piccolo, è una piccola cosa, ma tante piccole cose, tanti piccoli blocchi in poi che togliete grazie al fatto che lo conoscete e più la probabilità di acquistare.

Alla fine state facendo la stessa cosa che farebbe un commesso che conosce il cliente di un negozio.

Cosa fa un commesso dentro il negozio se io so che quel cliente compra sempre quella taglia? Gli propongo vestiti di quella taglia.

Ma io posso fare di piu' se io so che quel cliente sceglie sempre un certo stile, io posso dargli consigliare nei prodotti correlati quelli di quello stile che lui compra mortale da comportarmi veramente come un assistente, un virus come si chiamano Virtual assistant dello store.

Pensate a quante altre possibilità ci sono solo personalizzando, ma posso ancora fare un'altra.

Cosa? Ho tutti i dati di marketing.

So che quello acquistato so cosa è stato esposto.

Addirittura posso anche sapere se organizzo degli eventi se quell'utente nato degli eventi per magari l'ho registrato e quindi posso andarmi a creare quello che in gergo viene creava.

Creata Attribution.

Do un peso a tutte le azioni di marketing che ho fatto per portare l'utente a convertire.

Cosa mi permette di fare questo? Di andare a definire se il budget che ho speso è stato speso nella maniera corretta o se posso andare a spendere di piu' su dei canali che mi stanno magari sono stato sottoutilizzato e mi hanno dato grandi risultati.

Oggi ci sono tantissimi modi per farlo.

Ad esempio uno sta venendo fuori.

Sono in marketing, mix moderno, marketing, mix model.

Sono quegli strumenti che permettono di attraverso gli economici di alto livello, usando anche il mascellone, di definire come diversi canali di marketing o no fanno interagito.

Li vedrete in altri mobili con aria con Valentina Tortolì.

Non è questo il mio tema, ma per farvi capire come quando voi avete un dato di prima parte le possibilità sono infinite.

L'unico limite é la vostra fantasia, le vostre capacità tecniche e naturalmente il dato che voi avete raccolto.