{"id":6067,"date":"2017-02-08T09:48:22","date_gmt":"2017-02-08T08:48:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startups.ch\/it\/blog\/?p=6067"},"modified":"2017-02-08T09:48:22","modified_gmt":"2017-02-08T08:48:22","slug":"big-data-vs-ricerca-mercato-ce-ancora-bisogno-della-classica-ricerca-mercato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.startups.ch\/it\/big-data-vs-ricerca-mercato-ce-ancora-bisogno-della-classica-ricerca-mercato\/","title":{"rendered":"Big Data vs. Ricerca di mercato: c\u2019\u00e8 ancora bisogno della classica ricerca di mercato?"},"content":{"rendered":"

Nell\u2019era dei Big Data, la ricerca di mercato \u00e8 ancora un mezzo efficacie per la raccolta di dati? La questione \u00e8 legittima, soprattutto a causa dei modelli di comportamento online che permettono di disegnare in maniera rapida un profilo completo del consumatore. Anche se i Big Data possono rispondere a molteplici domande, mancano per\u00f2 informazioni cruciali per un completo distacco dalla convenzionale ricerca di mercato.<\/h2>\n

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Come funzionano i Big Data nella ricerca di mercato?<\/strong><\/h3>\n

Con “Big Data” si intende l\u2019estrapolazione e l\u2019analisi di un insieme di dati (dei clienti, finanziari, dal web, dagli scanner, …) per comprendere al meglio quali prodotti e\/o servizi quando, dove, da chi e quanto spesso sono utilizzati, quali prodotti e\/o servizi sono declinati o restituiti dai clienti e dove si verificano i principali reclami. Un esempio intelligente di analisi precoce dei dati \u00e8 fornito da TESCO. Il rivenditore al dettaglio della Gran Bretagna offre ai giovani genitori del nuovo millennio un pacchetto speciale di \u201cpannolini e birra\u201d, siccome quest\u2019ultimi da ora in poi consumeranno la birra a casa e non pi\u00f9 al pub. \u00c8 importante sottolineare che \u2013 a differenza dei venditori di prodotti alimentari \u2013 i Big Data non sempre rappresentano una miniera d\u2019oro per l\u2019azienda stessa.<\/p>\n

Il cliente indisciplinato come pietra d’inciampo<\/strong><\/h3>\n

Per poter comprendere al meglio i bisogni dei clienti tramite la raccolta di Big Data, l\u2019azienda necessita di un\u2019immagine completa e chiara del cliente target. Dal momento che il cliente \u201cindisciplinato\u201d opera raramente sempre tramite lo stesso canale \u2013 ad esempio paga la spesa tramite carta di credito, carta di debito, contanti, PayPal oppure Twint \u2013 l\u2019analisi dei Big Data riguardanti l\u2019utilizzo della carta di credito potrebbe rilevare un quadro inadeguato dell\u2019utente tipo. Sicuramente da questi dati possono essere derivate delle ipotesi sulle possibili esigenze dei clienti. Ma se si vuole ricavare il vero potenziale dall\u2019analisi dei dati per la creazione di nuove offerte, mancano per\u00f2 informazioni cruciali degli altri canali di pagamento.<\/p>\n

In questo modo le ricerche di mercato tradizionali forniscono di nuovo la possibilit\u00e0 di soddisfare le lacune dei Big Data e aiutano l\u2019azienda a sviluppare un\u2019immagine precisa del cliente target.<\/p>\n

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