Oggi un solo mantra viene recitato dalle aziende di marketing: offrire il prodotto giusto alla persona giusta. Questo si traduce nell’importanza sempre maggiore che ha il Big Data nella nuova frontiera informatica, tanto da prevedere che entro il 2015 verranno generati 4.4 milioni di posti di lavoro.
Il risultato dei Big Data li possiamo vedere ogni giorno soprattutto grazie agli smartphone, ad esempio quando acquisti un nuovo libro attraverso l’applicazione di Kindle o fai una giocata con l’app di bwin. Le suddette app infatti ti daranno l’idea di “conoscerti” consigliandoti le partite sulla quale scommettere, od i libri a cui potresti essere interessato, o invitandoti a guardare una partita tramite lo streaming in-app di una squadra che potrebbe interessarti, o ad effettuarne una scommessa live di una partita che potresti star vedendo.
È chiaro che l’uso di questi strumenti statistici nel mercato è sempre più vitale in un ecosistema che prevede una multimedialità tascabile e che si adegui alla persona, al tempo ed al luogo in cui si trova.
La nota dolente è però la privacy, la Apple tutela la nostra privacy attraverso le sue norme che si sottoscrivono nel momento in cui si tenta di ottenere un ID Apple.
Una nota che spesso ignoriamo, ma che ha molto a che vedere con i Big Data, sono le informazioni non direttamente correlate alla persona, informazioni come la lingua, i siti internet visitati, i prodotti acquistati. Informazioni che possono essere divulgate dall’Apple o dalle aziende con cui sottoscriviamo un contratto simile.
Se queste informazioni non sono direttamente associate alla persona che le genera, permettono di esprimere una likelihood dei possibili pattern che potranno essere seguiti dal consumatore.
In pratica non si esprime una certezza ma una possibilità, ad esempio un visitatore frequente di nerdvana potrebbe essere maggiormente interessato, rispetto all’utente medio, all’ultima applicazione Apple da noi recensita che potrebbe, quindi, veder apparire in vetrina nell’app store. Le aziende possono estrarre milioni di gigabyte di informazioni anonime calcolandone dei casi generali, utenti tipo inesistenti, che verranno poi applicati al caso particolare utilizzando modelli statistico-matematici che lo assoceranno ad un particolare archetipo.
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