Data Science
Le statistiche sono una forma di realizzazione del desiderio, proprio come i sogni.
Jean Baudrillard
Viviamo storditi da uno tsunami di dati eterogenei che rischia di lasciarci passivi e confusi di fronte ad un panorama così complesso da sembrare indecifrabile. Eppure i numeri cantano! Statistica, Intelligenza Artificiale e analisi previsionale, uniti ad una data visualization outstanding ci permettono di essere consapevoli di cosa sta accadendo e di cosa plausibilmente accadrà.
BI secondo Drop
Negli ultimi anni Drop ha investito molto in Data Science. Siamo partiti nel 2012 collaborando con il Politecnico di Torino su un progetto di analisi su Big Data, poi divenuto negli anni il core di Drop.BI, piattaforma in cloud leader nel settore della Business Intelligence per il retail online. Drop.BI è una piattaforma che fornisce real time il massimo controllo su tutti i KPI di un e-commerce attraverso una serie di tool e dashboard che mettono ordine alla grande mole e grezza di dati eterogenei. Per gli insights più specifici Drop effettua analisi dedicate partendo dall’estrazione dei dati mediante azione diretta sui DB fino alla rielaborazione visuale di questi mediante piattaforma come MS Power BI.
Data Science ed e-commerce
La Data Science elabora dati aggregati per descrivere il passato e dare indicazioni sul futuro: lifetime value del cliente, analisi dei consumatori e il loro comportamento, rilevazione del churn, segmentazione del cliente, analisi di coorte e analisi delle tendenze dei consumatori. Se abbiamo disponibilità di quantità massive di dati, ebbene: questi dati li faremo cantare! 20 anni fa recuperavamo l’heritage universitario di Statistica, Calcolo Numerico, Controlli Automatici. Al crescere dei numeri, in maniera naturale, ci siamo avvicinati ai Big Data ed al mondo del Data Science. Oggi stiamo andando, trainati da Machine Learning e Deep Learning verso un'Intelligenza Artificiale applicata a moltissimi aspetti dell’e-commerce:
- recommendations
- dynamic pricing
- search
- anomaly and fraud detection
- chat bot
- UI dynamic personalization
La direzione è quella della gestione e-commerce basata sulla collaborazione tra intelligenza umana ed AI (ad esempio mediante il Machine Learning Control).
Metodo Drop: Ciclo di controllo
Una buona gestione si basa su un ciclo che si ripete, un ciclo fatto di test ed iterazioni. Ci piace richiamare su questo tema la teoria dei controlli automatici (ne è il primo esempio il regolatore centrifugo del 1788) In scienza dell'automazione, il controllo automatico di un dato sistema dinamico (ad esempio un impianto industriale o - oggi - un e-commerce) si prefigge di modificare il comportamento del sistema da controllare (es: il fatturato) attraverso la manipolazione di opportune grandezze d'ingresso (es: prezzo prodotto oppure, non parlando di grandezze ma di condizioni: tipo di checkout, UI della scheda prodotto, etc..). Oggi, in uno store online il ciclo vede come figura determinante l’e-commerce manager che in base alla lettura dei dati (cioè facendo BI) prende decisioni ed interviene sull e-cosistema e-commerce. Così come Frank Zappa preferiva per certi versi le apparecchiature elettroniche ai musicisti, oggi sappiamo che l’AI in futuro aiuterà sempre di più l’e-commerce manager e che il ciclo sopra descritto sarà ottimizzato e chiuso dal Machine Learning Control. Variazioni di prezzo, di UX, variazioni su entità o tipologia di investimenti adv, tutto questo ed altro provocano variazioni di performance nel vostro e-commerce. L’e-commerce manager deve poter valutare velocemente gli effetti di questi interventi effettuando A/B testing, analisi di sensibilità. Affinché ciò avvenga nel migliore dei modi è necessario un sistema di analisi, un sistema di business intelligence. Il miglioramento secondo noi risiede sulla capacità che ha il team di testare di continuo, in maniera “agile” procedendo per successivi esperimenti ed andando velocemente al deployment di interventi evolutivi.
-
Data Visualization
Nei numeri c’è una certa bellezza. Si pensi ai frattali, alle forme date dalla riflessione in un caleidoscopio. Natura e numeri sono legati dalla geometria: un fiocco di neve, una ragnatela, le celle di un alveare. Dietro l’incredibile quantità di numeri che ruotano attorno al tuo business può esistere una forma affascinante. https://en.wikipedia.org/wiki/Data_visualization Data visualization is the graphic representation of data. It involves producing images that communicate relationships among the represented data to viewers of the images. Guarda qui: https://d3js.org/ Possiamo aiutarti in questo. Possiamo aiutarti a dare una forma ai numeri del tuo business, una bella forma, un bel colore … in maniera tale che tu riesca a percepire visivamente, velocemente il risultato, il miglioramento o il rischio da scongiurare.
-
Predictive Analysis e AI
Andando oltre lo studio del dato storico i nuovi fronti sui quali lavoriamo sono la Predictive Analysis e l’applicazione di strumenti basati su Machine Learning ed AI. L'analisi predittiva è una categoria di analisi dei dati volta a fare previsioni sui risultati futuri basandosi su dati storici e tecniche di analisi come la modellazione statistica e il machine learning. L'analisi predittiva può generare intuizioni future con un ottimo grado di precisione. Sul fronte del machine learning, il campo di intervento è già molto vasto:
- Customer Segmentation, Personalization of Services, and Targeted Campaigning
- Optimized Pricing
- Fraud Protection
- Optimized Search Results
- Product Recommendations
- Customer Support (es: chatbot)
- Stock management
-
Fonti dati e Strumenti
Tutto parte dai numeri. Da dove prendiamo i dati grezzi? Acquisiamo flussi per analisi anche realtime tipicamente da sistemi quali: Piattaforma e-commerce:
- Google Analytics
- Google Ads
- ERP
- WMS
- OMS
E qualsiasi altra sorgente di dati utili per una successiva elaborazione. I dati vengono aggregati e messi a disposizione per la lavorazione finale. A seconda del risultato che si vuol ottenere utilizziamo strumenti di lavorazione diversi. Nel caso si cerchi una dashboard predefinita fortemente verticalizzata nel settore del retail online Drop utilizza la propria piattaforma proprietaria Drop.BI. Questa contiene quasi tutto ciò che un digital retail manager desidera (clicca qui per maggiori info). Per insights più specifici utilizziamo MS Power BI che ci permette di realizzare velocemente dashboards che si aggiornano anche realtime in un ambiente di data visualization molto sofisticato. Nel caso di progettazione di dashboards web based possiamo sviluppare da zero dashboards di alto livello fruibili da qualsiasi dispositivo basandoci su framework come Bootstrap o VUE.js (es: https://viserjs.gitee.io).
Calcolo ROI su operazioni di UX o Digital Marketing
Al di là di tutto, essendo gestori di e-commerce, sappiamo benissimo che qualsiasi operazione ed investimento va motivato da un ritorno positivo. Lo abbiamo fatto talmente tante volte che siamo diventati bravi a capire e mostrare attraverso numeri e grafici cosa ha portato del bene e cosa no. L'argomento è ovviamente vasto, ma i numeri alla fine sono sempre gli stessi: 1,2,3,4, ... Ed è a questi numeri che è necessario tornare per semplificare. Alla fine la risposta chiara che deve emergere è semplice: si, fallo ancora. No, non ha portato del bene. Ni: riprovaci, ma diversamente.
Progettazione di dashboard decisionali
Possiamo aiutarti a disegnare la dashboard perfetta per le tue esigenze. Possiamo intervenire sulla nostra piattaforma Drop.BI o sviluppare ex novo un'interfaccia web based che si aggiorna su flussi di dati provenienti dalla tua infrastruttura. Le dashboard saranno tecnologicamente all'avanguardia e mostreranno i dati con lo stato dell'arte in termini di data visualization.
Analisi sull'assortimento prodotto a servizio del buyer
Il buyer si trova spesso a dover decidere cosa comprare in poco tempo e sotto pressione. E' necessaria in questa fase una analisi retrospettiva su come hanno performato prodotti, taglie, colori, mercati nel passato. Con la consapevolezza di ciò che è accaduto in passato si possono fare scelte corrette per il futuro.
Implementazione di tool basati sull'AI per migliorare la UX
Oggi non è più efficace gestire il cross selling o l'up selling a mano, è semplicemente anacronistico e poco efficace. Esistono nel mercato molti componenti basati su Machine Learning ed AI che possiamo integrare nel vostro website in maniera tale che i contenuti di questo si adattino al visitatore in maniera automatica. Le logiche di AI analizzano tutto ciò che accade nel sito e il comportamento del visitatore stesso. In base a tutto ciò viene proposto il contenuto (prodotto) giusto, al momento giusto, alla persona giusta. Tutto questo ottimizzerà il CR del vostro ecommerce.
Product insights
Il retail manager ha bisogno di avere sotto controllo dinamicamente le performances di vendita per categoria, colore, mercato. E' necessario prevedere ed evidenziare le possibili rotture di stock, specie sui prodotti bestseller. Drop è in grado di fornire una vista chiara su tutto ciò.
Estrazione reports finanziari
Possiamo andare a scovare i dati in ogni angolo del vostro ecosistema digitale per riaggregarli e fornirli in "bella copia" al vostro CFO.
Clusterizzazione della clientela
E' ovvio, stiamo andando verso una clusterizzazione così granulare che non parleremo più a gruppi di persone, ma alla singola persona. Questo è il nuovo fronte. Tuttavia oggi rimane ancora importante semplificare e immaginare modelli per suddividere la propria clientela in gruppi. Possiamo aiutarti in questo partendo da driver specifici che siamo in grado di individuare grazie ad una buona lettura dei numeri.
Software selection
Esiste un numero infinito di tools per qualsiasi esigenza nella sfera "data science". Possiamo aiutarti a scegliere la tua piattaforma BI tra MS Power BI, Christal Report, Qlik, Tableau e altri ancora. Possiamo aiutarti ad individuare il giusto widget AI based da integrare nel front-end del tuo e-commerce. L'operazione per noi, curiosi, appassionati è quasi divertente, per questo la facciamo bene.