Abbiamo già affermato che il cuore dell’attività di Catalina Marketing si basa sulla capacità di gestire una grandissima quantità di dati e di offrire ai propri Clienti una modalità di profilazione e targhettizzazione.
“Fino a poco tempo questa capacità era basata su analisi tradizionali, prevalentemente descrittive e diagnostiche, vale a dire fare una diagnosi sulla base di un’osservazione. Nell’era dei big data, invece, puntiamo su tecnologie specifiche che permettono di realizzare analisi basate su modelli predittivi e prescrittivi”, aggiunge Lorenza Cortivo.
Con i modelli ed algoritmi predittivi si riesce a creare una visione del futuro sulla base dell’osservazione “strutturata” di quanto è avvenuto; si è in grado quindi di definire azioni correttive di fenomeni da limitare oppure da accelerare. Si potrebbero ad esempio individuare in anticipo gli shopper che in futuro potrebbero allontanarsi da un punto di vendita o da una marca, con la possibilità di attuare azioni correttive immediate. O ancora, si potrebbero individuare gli shopper che acquisteranno con più probabilità una determinata marca. Catalina Marketing quindi individua dei gruppi target a cui somministrare delle comunicazioni mirate in funzione di questi comportamenti.
Un passo ulteriore è l’analisi prescrittiva: non solo sapere cosa succederà ma anche cosa è necessario fare affinché un determinato evento accada. “I campi di applicazione di questi modelli sono ad esempio i piani cliente che realizziamo per i nostri Partner Retail. Attraverso il modello Optimal Promo Calibration, ad esempio, è possibile calibrare l’offerta sul singolo consumatore, definendo lo sforzo e il reward necessari per un’ottimizzazione degli investimenti. Si tratta di modelli già attivi da qualche tempo negli Stati Uniti e in Francia, che stiamo attivando anche da noi in Italia” osserva Lorenza Cortivo.