E' stata definita la professione più sexy del XXI secolo ma se vi state già immaginando una carriera sfavillante tra lustrini e paillettes, tra donne meravigliose e fusti muscolosi...vi state sbagliando di grosso. A coniare la pittoresca definizione è stato niente di meno che Hal Varian, Chief Economist di Google, che ha parlato di questa professione in occasione di un'intervista al New York Times e - neanche a dirlo - le sue parole hanno fatto il giro del mondo.
Niente a che vedere con lo spettacolo o il cinema, il più sexy del XXI secolo è il data scientist, una sorta di scienziato dei dati che deve muoversi con disinvoltura tra report aziendali sui fatturati, dati sulle vendite, previsioni sui mercati futuri e quant'altro. Il data scientist ne deve sapere di informatica, di ricerca operativa ma anche di statistica e matematica. E dulcis in fundo, ne deve sapere anche di comunicazione, perchè è inutile che sappia leggere, elaborare e interpretare i big data se poi non li sa comunicare ai potenziali clienti o a quelli che definiamo stakeholders ovvero i portatori di interesse in azienda. Un professionista che può essere alle dipendenze di una grande azienda o prestare la sua professionalità come consulente esterno.
Indice
Quale la formazione del data scientist?
Insomma le potenzialità sono tante e le opportunità di crescita non da meno: negli Usa l'offerta di lavoro per gli scienziati dei dati supera la domanda e se in Italia stenta ancora a decollare è perchè il raggiungimento di competenze trasversali in ambiti disciplinari seppur collegati ma diversi (scienze statistiche, informatiche e matematiche) si ha dopo anni e anni di formazione post - laurea, specializzazioni di secondo livello e dottorati di ricerca. Ma non fatevi trovare impreparati perchè è il futuro. Perchè se già oggi una ricerca condotta dalla McKinsey ha stimato che negli USA mancano circa 190.000 data scientist, il fenomeno presto esploderà anche in Europa tanto che le università e le accademie di specializzazione già si stanno attivando con corsi specifici di formazione. Ma non basta la formazione, quello che è importante è anche la professione sul campo: le informazioni devono essere reperite quanto più vicino possibile alla loro fonte. Il data scientist vive sul campo non nella stanza dei bottoni.
Perchè abbiamo bisogno di data scientist?
Perchè gli scenari di mercato sono cambiati. Oggi le aziende lavorano in mercati internazionali con un'alta competitività e il valore aggiunto che può fare la differenza sta proprio nella capacità di anticipare gli scenari, prevedere i fatturati, stimare le vendite. Grazie al data scientist i manager aziendali hanno un'interpretazione dei dati statistici che consente loro di prendere decisioni sul futuro del business dell'azienda, forse è una delle professionalità più delicate e direttamente connesse all'aumento delle vendite e dei profitti aziendali. Il data scientist consente al reparto marketing di adottare una strategia di Precision Marketing per selezionare l'utenza di una campagna di visibilità in base ai suoi comportamenti/necessità e quindi intercettare il target migliore, sul canale pubblicitario più idoneo, nel momento più vantaggioso, con il messaggio più efficiente e al miglior prezzo, massimizzando il ROI (ritorno sull'investimento) della campagna pubblicitaria.
Si può dunque predire il futuro con l'analisi dei dati?
In un certo senso sì, ma certo il data scientist non è attrezzato per la lettura dei tarocchi o per i miracoli. Quello che è certo è che avvalendosi della statistica e delle scienze dell'informazione, ne beneficia anche il marketing. Se la statistica tradizionale si avvaleva di un campione che fosse rappresentativo di una popolazione o target, oggi si passa a trattare dal punto di vista informatico tutta la popolazione. Nessuna informazione è tralasciata. E su esse costruire adeguate strategie di marketing, di prodotto, di promozione, di distribuzione e di prezzo. Tutti i dati raccolti possono essere analizzati in modo approfondito senza lasciare nulla. Il marketing, poi, provvederà a creare annunci diretti, personalizzati e per questo efficaci perchè vanno a "colpire" il target in modo mirato. Gli errori della campagna di marketing sono ridotti al minimo e con una esperienza di acquisto positiva la soddisfazione del cliente - customer satisfaction - è possibile.
Dal data scientist al data marketing
Il data scientist, dunque, si occupa di elaborare i dati in modo che questi rappresentino una base di partenza per applicazioni di marketing. Questo è senz'altro un modo innovativo di fare marketing e conseguentemente business. Una nuova opportunità su cui far leva per creare valore, esplorando nuove frontiere interessanti.Oggi i dati o per meglio dire l'enorme massa di dati e tutti gli strumenti per organizzarli, programmarli, elaborarli irrompono nel marketing e obbligano a delle nuove scelte. Il database marketing è per eccellenza una forma di direct marketing perchè il data scientist non solo analizza ma soprattutto valorizza i dati. I numeri, le cifre, grandezze fisiche che diventano valore: così si può sintetizzare il passaggio al data marketing.