big data nell'industria dell'auto: cosa sta succedendo?

22/03/2016 09:18:39

Pochi settori industriali vedono un tasso di competizione elevato come quello automobilistico. E la competizione, si sa, è uno dei principali motori della ricerca e dell'innovazione.

L'utilizzo dei “big data” nell'industria dell'auto è sicuramente uno degli aspetti più rivoluzionari che hanno caratterizzato il settore negli ultimi anni. Questa innovazione, frutto di un lavoro lungo e complesso, si basa sullo studio di informazioni provenienti da fonti non tradizionali, tra cui anche Internet. Si tratta di dati in grado di fotografare le tendenze e gli umori degli utenti, di intercettarne esigenze, problematiche e suggerimenti. Il tutto praticamente in tempo reale.

L’analisi dei big data permette quindi di interpretare al meglio le necessità e le preferenze del proprio target di potenziali clienti. Con risultati davvero eccezionali, sia in termini di aumento delle vendite, sia in fatto di riduzione dei costi. Senza tralasciare un notevole miglioramento della qualità del prodotto. 

Caratteristiche dei big data

I big data, a differenza dei dati statistici tradizionali, sono frutto di un processo interattivo complesso, che tiene conto di un range molto più ampio di elementi. Tali elementi sono il risultato del monitoraggio di una mole senza precedenti di informazioni.

La raccolta dei big data avviene tramite più fonti: attraverso l'analisi delle tendenze macroeconomiche, studiando le caratteristiche delle aree geografiche e soprattutto tramite l'utilizzo dei social media.
Le informazioni così raccolte vengono esaminate da un team di esperti per definire le migliori strategie aziendali. L’analisi delle abitudini per area geografica, ad esempio, permette di classificare con più precisione le specifiche richieste dei consumatori di un determinato territorio, consentendo di ottimizzare i costi di distribuzione. Tramite l'interazione diretta con i possibili acquirenti che avviene sui social media, invece, è possibile ottenere, grazie al perfezionamento del targeting dei clienti, un ricavo fino a 4 volte superiore rispetto alle tecniche tradizionali.

I big data nel settore Automotive

Il settore Automotive comprende tutto ciò che ha a che fare con la costruzione delle automobili e la loro commercializzazione. In questo specifico campo l'utilizzo dei big data sta compiendo davvero dei passi da gigante.

Nella costruzione e nella distribuzione di ogni modello di automobile sono infatti coinvolti migliaia di fornitori e decine di migliaia di pezzi, e solo una analisi dettagliata dei dati di produzione e delle loro correlazioni consente di ottimizzare qualità, costi e tempi. 

Ma è soprattutto nelle strategie distributive che i big data possono fare la differenza. Vediamo come attraverso un esempio pratico.

Un esempio di successo dei big data: il caso della Ford

Tra le aziende più all'avanguardia nel campo dell'utilizzo strategico dei big data c'è senza dubbio la Ford. Sin dal 2004, la Aston Martin DB9 fu provvista di un innovativo “self-learning neural network system”, un sistema computerizzato di analisi dei dati che, in caso di avaria o di condizioni meteo avverse, forniva consigli specifici al conducente ed ottimizzava le prestazioni della vettura. 

Oggi i big data apportano benefici in quasi tutti i settori del business della storica casa automobilistica americana, dallo sviluppo del prodotto fino alla sua distribuzione. 

La Ford analizza le informazioni presenti nei social media per comprendere le esigenze e le preferenze dei potenziali clienti, talvolta interpellando direttamente gli utenti sui social media (come nel caso del modello Ford Escape Sport Utility, al quale fu installato il portellone elettrico in conseguenza della grande richiesta che si era manifestata sui social network per questo optional). 

Quanto alla distribuzione, lo “Smart Inventory Management System” aiuta i concessionari ad organizzare le proprie scorte in modo tale che abbiano sempre lo stock ottimale di veicoli, senza rimanere mai a corto e senza accumulare eccedenze. Attraverso il SIMS, infatti, Ford applica complessi algoritmi ai dati di vendita su base geografica in modo tale da fornire ai propri rivenditori suggerimenti in merito ai modelli e le quantità da avere in stock in un preciso momento.

I big data sono utili solo se sai come utilizzarli

Per concludere, è bene ricordare che il successo dell’applicazione dei “big data” dipende soprattutto dalla competenza delle persone coinvolte nel processo di elaborazione. Per lavorare con questo tipo di informazioni complesse non è sufficiente essere esperti in tema di conservazione e raccolta dei dati, ma bisogna sapere come metterli in correlazione tra di loro per estrapolarne il valore di business. Se da una parte dunque i software sono uno strumento indispensabile per poter raccogliere informazioni, dall’altra rimane imprescindibile la presenza di esperti in grado di interpretare i risultati delle analisi e tradurli in azioni pratiche.