Il mondo del marketing e delle vendite sta subendo profonde trasformazioni in questi ultimi anni. L’elemento maggiormente dirompente è l’accesso ad una quantità di dati immensa grazie all’analisi dati, inimmaginabile fino a qualche decennio fa.

Nell’ambito delle ricerche di mercato, il sopravvento dei Big Data e degli algoritmi di Machine Learning sembra ormai minare inesorabilmente la supremazia finora incontrastata delle metodologie classiche, sollevando discussioni circa la loro efficacia ed efficienza per l’indagine del comportamento dei consumatori.

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Tale problematica è senza dubbio rilevante e legittima, soprattutto alla luce del forte sviluppo delle tecnologie e delle nuove possibilità messe a disposizione dalle stesse per la raccolta, il monitoraggio e l’analisi di sempre più ampie quantità di dati riguardanti il comportamento degli utenti.

I Big Data, al contrario delle ricerche di mercato classiche, permettono la raccolta a flusso continuo di dati relativi ad effettivi comportamenti di un campione notevole di individui. Questo aspetto è quello che forse, più di tutti, ha attirato l’attenzione su questa metodologia di ricerca, in quanto ha permesso ai ricercatori di osservare “sul campo” i reali comportamenti degli individui.

I dati così prodotti però vengono analizzati tramite gli stessi algoritmi con cui sono sempre stati esaminati i risultati provenienti dalle ricerche di mercato tradizionali: il Machine Learning ha permesso di aumentare l’affidabilità e la velocità di elaborazione e lo studio di ampi database di informazioni ma non c’è stata, fino ad oggi, nessuna reale innovazione circa le metodologie di analisi.

I due metodi di analisi hanno obiettivi diversi ed integrabili: mentre i Big Data permettono di indagare molto bene il “cosa” succede (che viene descritto dai dati raccolti), le analisi di mercato tradizionali permettono di indagare il legame di causa-effetto in merito ad uno specifico fenomeno oggetto di verifica, consentendo uno studio più puntuale della psicologia del rispondente.

Con un’integrazione di questi due metodologie, quindi, è possibile raggiungere una visione del cliente a 360°. Per capire non solo cosa fa e come lo fa, ma per approfondire le sue motivazioni e predire i comportamenti futuri.

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