IBM e Twitter hanno annunciato la disponibilità dei primi cloud data services del settore, che consentono ai professionisti aziendali e agli sviluppatori di estrarre dai dati di Twitter insights immediatamente spendibili. Con più di 100 trattative in corso, la partnership tra IBM e Twitter sta già aiutando le aziende ad applicare analisi sui dati dei social media alle decisioni di business.
I professionisti aziendali, se vogliono andare oltre l’ascolto dei social media ed essere in grado di usare i dati di Twitter a sostegno delle decisioni più importanti, devono innanzitutto comprendere come isolare il ‘segnale’ dal ‘rumore’. IBM fa questo, arricchendo e analizzando i dati di Twitter, combinandoli con milioni di altri dati provenienti da flussi informativi pubblici e aziendali, quali previsioni meteorologiche, informazioni sulle vendite e statistiche sulle scorte di prodotti, al fine di scoprire potenti correlazioni che generano informazioni di mercato immediatamente utilizzabili.
“Nelle aziende buona parte del processo decisionale aziendale si basa su dati interni, quali vendite, promozioni e livelli di scorta. Ora, con i dati di Twitter, i feedback dei clienti possono essere facilmente incorporati nel processo decisionale – commenta Chris Moody, Vice President of Data Strategy di Twitter – Le competenze esclusive di IBM possono aiutare le imprese a sfruttare il valore di questi dati; prevediamo una richiesta immediata da parte di settori quali retail, telecomunicazioni e finance”.
I nuovi servizi di analisi potranno aiutare imprese e sviluppatori a creare App in grado di supportare di dati social, unire le tecniche più avanzate di analisi ai dati di Twitter, offrendo la possibilità di inserire i dati di Twitter in qualsiasi progetto, allo scopo di identificare e spiegare modelli e relazioni nascosti, per comprendere perché qualcosa succede e che cosa è probabile che succeda. Inoltre, sarà possibile analizzare più facilmente i dati di Twitter e combinarli con informazioni derivanti da altre piattaforme.
Dai primi 100 ingaggi sono emerse diverse “social insight”. Tra queste la connotazione geografica: viviamo in un’economia globale, eppure siamo tutti ancora molto “locali”. Le aree geografiche possono mostrare differenze significative nei tassi di defezione (churn), anche tra gli abbonati dello stesso segmento di marketing con gli stessi dati storici.
La maggior parte delle aziende di telecomunicazioni e media, la cui attività si basa sugli abbonamenti e che sono soggette a tassi di defezione elevati, ha sviluppato modelli analitici sofisticati per comprendere e prevedere il turnover dei clienti. Ciò che non è ben compreso è come alcuni fattori, quali le condizioni meteorologiche o altri eventi puntuali, possano influire all’interno di determinate aree geografiche. Combinando i dati di Twitter con informazioni climatiche, quali pioggia, vento o neve, possibili cause di interruzioni del servizio, è stata individuata la correlazione tra eventi meteorologici, tweet negativi e defezione dei clienti.
Un’altra particolarità che è emersa è legata al turnover dei dipendenti nelle imprese retail che ha un effetto diretto sulla fedeltà dei clienti. Ciò che accade privatamente, all’interno delle quattro mura aziendali, spesso diventa pubblico attraverso le conversazioni sui social media. Non esistono più porte chiuse. I modelli analitici hanno dimostrato che i clienti apprezzano il rapporto che si crea con il personale di vendita, e ne scrivono su Twitter. Questo accade in particolare nei servizi di ristorazione, dove i gusti e le preferenze individuali sono molto importanti. Quando un rapporto s’interrompe i consumatori ne parlano su Twitter, esprimendo un senso di perdita e l’insoddisfazione per il fatto di dover “ricominciare”. Non solo l’insoddisfazione rispetto al turnover dei dipendenti ha un impatto negativo sulle vendite, ma tale insoddisfazione è avvertita con maggiore intensità dai clienti più fedeli (e preziosi). Da uno studio, risulta che l’impatto è risultato più elevato con un cluster di consumatori che rappresentava appena il 3,3 percento della clientela totale (oltre sei milioni nel programma di fidelizzazione) pur fornendo i margini lordi più alti per il retailer, facendo acquisti praticamente ogni giorno.
Infine, Twitter è un efficace segnale della domanda per il settore fashion in quanto, seppure concentrato sui commenti individuali, traccia un quadro convincente delle tendenze a livello mondiale. I produttori vogliono sapere quali articoli realizzare e quando, ma le tendenze e le abitudini del settore retail in continuo cambiamento rendono più difficile capire e rispondere alla domanda. Twitter è un prezioso indicatore della domanda per il settore dell’abbigliamento. Utilizzando l’analytics psicolinguistica di IBM Research per estrarre caratteristiche psicologiche, cognitive e sociali dai dati di Twitter generati da autorevoli fashion blogger, associati a dati quali informazioni sulle vendite e sulle quote di mercato, i produttori possono comprendere meglio perché alcuni articoli si vendono bene e altri no. Possono inoltre migliorare le strategie di merchandising e fornire input per lo sviluppo futuro dei prodotti.
