Un progetto finale di Master della MBIT School usa tecnologia Big Data per segmentare i clienti Codere Apuestas a seconda del loro atteggiamento, elaborando un modello di predizione che consentirà all’azienda di proporre offerte personalizzate per i giocatori
MADRID, 9 giugno 2017.- L’era digitale consente alle aziende di promuovere nuove relazioni con i suoi clienti e sviluppare strumenti inediti per conoscerli. L’interazione che si produce sulle piattaforme online, ci consente di avere a nostra disposizione un grande volumen di informazione real time sugli utenti, il che ci rende più facile il lancio di offerte alla misura del consumatore.
Lo stoccaggio di questi grandi volumi di informazione non strutturata e le procedure utilizzate per trovarci dei protocoli che consentano la presa di decisioni si chiama Big Data.
“Ci vuole tanto per trovare esperti in questo ambito, soprattutto nell’analisi di informazione, che qualcosa di multidisciplinare, per cui ci vogliono conoscenze informatiche, di programmazione, statistiche, matematiche e con visione del business. Nessuna università ti prepara per ciò”, spiega José Antonio Esteban, CTO di Prodotto di Codere e consulente accademico della MBIT School, una scuola di tecnologia per i business, specializzata nella formazione esecutiva in Analisi Avanzata, Business Intelligence e Big Data, di cui fa parte dalla sua nascita per dare il suo contributo nella risposta a questa crescente domanda di professionisti.
José Antonio Esteban ha iniziato la sua carriera nel Gruppo Carrefour, una delle prime aziende a fare Business Intelligence. Ha anche lavorato come freelance, sviluppando essenzialmente progetti di programmazione rivolta agli oggetti e le analisi di formazione. Dopo la sua esperienza ad HP, da ormai undici anni fa parte dello staff di Codere, un compito che svolge in contemporanea con il ruolo di professore presso la MBIT School, CUNEF e l’Università Universidad Autonoma di Madrid.
“In Codere Apuestas, è da un bel po’ che registriamo qualunque movimiento dei nostri utenti quando entrano nell’app. Ogni movimiento viene registrato. Volevamo sapere se eravamo capaci di prevedere se scometterebbero o meno, per invertire tendenza: se sono capace di sapere che un utente non scommetterà, sono capace allora di fare qualcosa per riuscire a farlo scommettere. Quello che abbiamo proposto a questi studenti è stato un progetto in cui eravamo noi a fornire i dati sulla navigazione degli utenti e gli chiediamo di fare un modello con cui potessimo sapere quali gruppi di comportamenti simili scommettevano o meno. Alla fine abbiamo ottenuto 16 segmenti, tra i quali abbiamo scommettitori fissi e diverse possibilità di scommessa. Siamo capaci di rilevare tutto ciò real time e dal sesto click con i circa 32 mila utenti l’ora che abbiamo sul sito web”, spiega José Antonio Esteban.
Il gruppo responsabile dello sviluppo di questo progetto faceva parte degli studenti del Master in BI e Big Data della MBIT School, un programma di studi superiore di 360 ore, rivolto a professionisti della tecnologia che vogliono focalizzare la sua carriera sui sistemi di informazione.
“Il Master ha dimostrato che era sostenibile questo tipo di studio, che siamo veramente capaci di fare delle previsioni. Però tutto ciò è solo una parte di quanto faremo, perché ora che sappiamo quando qualcuno non scommettera, ci vuole analizzare come fare per cambiare idea. Finora i clienti sono stati segmentati in gruppi statici. Con tutto ciò potremmo offrire scommesse personalizzate anche a quegli utenti che non intendevano scommettere”, aggiunge José Antonio.
Proprio a questo fine, Codere ha incluso recentemente nel suo organico dipendente due degli studenti autori dello sviluppo di questo prototipo: Carlos García e Álvaro Fierro. Come esperti in Data Science, dopo la rilevazione delle tedenze del consumatore, produrranno valore per l’azienda sviluppando un’offerta personalizzata per ogni tipo di cliente, non solo per il nostro prodotto di scommesse sportive, ma per l’intera offerta della nostra piattaforma di gioco online.
Una capacità che aumenta la nostra competitività analitica e di CRM –essenziale per il progresso verso l’approccio incentrato sul cliente che ha definito il nostro gruppo nel piano strategico- e che ci aiuterà quindi a offrire un servizio personalizzato, migliorando la nostra offerta e contribuendo alla fedelizzazione.
