Marketing Intelligence

Il processo informativo di Intelligence a supporto delle ricerche di marketing, applicato principalmente per conoscere la composizione e le dinamiche di un particolare mercato ed il livello di competitività delle società leader

Sunday, August 26, 2007

La convergenza del knowledge management, della business intelligence, del text mining: intervista al Prof. Zanasi, DG TEMIS - parte 2

Prosegue l'intervista al Prof. Zanasi, sull'utilizzo del text mining nel mondo delle imprese, allo scopo di potenziare i sistemi informativi di ausilio al marketing.


- l'intelligence nell'opinione pubblica é associata al mondo militare e dello spionaggio: in Italia non si conosce molto sulla competitive intelligence, perchè?

- "L’intelligence nell’opinione pubblica italiana e’ associata a James Bond, al Condor, all’agente Z...questo grazie al successo di certa produzione mediatica! Nella realta’ l’”intelligence” e’ concetto antico. Romano. Di chi si doveva preoccupare di leggere dentro (“intus legere”) alle cose. E questa e’ l’attivita’ quotidiana di grandi e piccole imprese (che fanno Competitive Intelligence: io ne fui il responsabile per conto di IBM) e di nazioni (intelligence governativa: entro cui sono nato). Usando, spesso, le stesse fonti, le stesse persone, gli stessi strumenti".


- come può essere organizzato lo staff aziendale per la competitive intelligence?

- "Le funzioni fondamentali della Competitive Intelligence riguardano, in feedback,:

1) la pianificazione: definizione dell’obiettivo
2) la raccolta: identificazione delle fonti, la loro selezione e la loro valutazione
3) l’analisi: con il preprocessing, la trasformazione dei dati e la valutazione dell’informazione
4) la disseminazione: la diffusione del risultato dell’analisi a chi di dovere e nelle forme opportune.


Nelle realta’ aziendali minori queste funzioni possono essere raccolte in una struttura minimale, costituita anche di una sola persona.

In realta’ maggiori ognuna di queste funzioni e’ svolta da un reparto specializzato".


- quali possono essere gli strumenti IT a disposizione della funzione di marketing impegnata in attività di "monitoraggio" della concorrenza?

- "La bella notizia e’ che ormai esistono strumenti informatici che integrano completamente i processi precedentemente descritti. Con la mia societa’ Temis abbiamo realizzato LUXID, software che ha vinto il “2007 European ICT Prize” della Commissione Europea, e che integra raccolta, analisi e disseminazione".

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Saturday, August 25, 2007

La convergenza del knowledge management, della business intelligence, del text mining: intervista al Prof. Zanasi, DG TEMIS - parte 1


Per capire la convergenza del knowledge management, della business intelligence e del text mining, e come il progresso possa abilitare la competitive intelligence, ho proposto un'intervista al Prof. Alessandro Zanasi, che ringrazio molto per la disponibilità mostrata e per la gentile collaborazione.

Il Prof. Zanasi é advisor di aziende e governi in Europa, Nord e Sud America, docente di “Knowledge management e data mining” presso l’Universita’ di Bologna e di Malta, membro ESRAB-European Security Research Advisory Board presso la Commissione Europea, Direttore Scientifico del Centro Studi Intelligence e Sicurezza.

Laureato in Ingegneria Nucleare all’Università di Bologna, specializzato in “Probabilitè et Finance” all’Università di Paris VI ed in Economia e Commercio all’Università di Modena, ha iniziato la sua attività all’Università di Bologna come ricercatore in Teoria dell’Informazione poi, come Ufficiale dei Carabinieri, al Centro Carabinieri Investigazioni Scientifiche (CCIS, ora RACIS) di Roma. Dopo un periodo come Information Broker e come consulente tecnico e perito d’ufficio presso il Tribunale di Roma, entrò in IBM dove fu assegnato sino al 1995 al Centro Europeo di Matematica Applicata di Parigi (ove IBM sviluppa soluzioni di Data Mining e Knowledge Management), poi al Centro Scientifico di San Jose (USA) prima di rientrare in Italia ove ha ricoperto vari incarichi l’ultimo dei quali prevedeva la responsabilità della funzione di Market Intelligence per il Sud Europa.

Nel 2000 e’ co-fondatore di TEMIS SA, societa’ di sviluppo SW di text mining e nel 2001, lasciata IBM, è Program Director di META Group, Inc., responsabile delle analisi nelle aree della Business Intelligence e del Customer Relationship Management (CRM). Dal 2005 opera con la propria azienda di advising e consulenza nel settore Security Research. Ha coordinato le attività del Bologna KDD Center, basato presso Cineca (Consorzio Interuniversitario), tiene corsi e conferenze all’MBA dell’Università Bocconi di Milano, all’Università Federale di Rio de Janeiro (UFRJ), all’Universita’ di Malta ed al suo Master in Intelligence e Security, alle Scuole di Guerra ed Accademie Militari Italiana, Francese e Brasiliana, alle Scuole dell’Arma dei Carabinieri, alle business schools di IBM e Telecom Italia, a workshop internazionali.

Temis SA (Text Mining Solutions) è il risultato della competenza IBM nel settore del text mining (Temis e’ stata fondata nel 2000 dai responsabili text mining di IBM in Italia, Francia e Germania) e della tecnologia Xerox in tale area (le cui attivita’ nel settore linguistico sono state acquisite da Temis nel 2003).

Le competenze di Temis spaziano dalla consulenza al software engineering, dalla linguistica al project management.

La missione di Temis è oggi lo sviluppo di soluzioni software di text mining e l’offerta di servizi di consulenza altamente specializzati.

La tecnologia distintiva per Temis é il text mining. Grazie alla sinergia tra sistemi di trattamento automatico del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi di nuova ideazione (data mining) è ora possibile trasformare l’informazione non strutturata (ovvero come appare su giornali, rapporti e siti web) in informazione strutturata (ovvero come appare in tabelle, schemi e databases). Questa possibilita’ è fondamentale per acquisire vantaggi competitivi basati sulla maggior conoscenza. Malgrado la grande quantità di dati elettronici presenti in rete, i sistemi di estrazione di conoscenza da testi (da non confondersi con i motori di ricerca) sono ancora poco diffusi. Essi permettono l’evidenziazione automatica dell’informazione importante (non solo nomi di aziende e prodotti, ma anche partnerships, lamentele, dichiarazioni di soddisfazione o meno, quote di mercato, prezzi etc.etc.). Poiché l’80% dell’informazione on-line è sotto forma di testo scritto, la sua analisi ha richiesto lo sviluppo di un nuovo ambito dell’elaborazione elettronica dei dati: il Text Mining. Qui i metodi di discipline affini come la linguistica computazionale, il machine learning e la statistica sono combinati per rispondere alle esigenze dell’Information Society.

Le aziende si confrontano in misura crescente con la lentezza dei compiti che richiedono l’analisi delle e-mail dei clienti, che esigono risposte rapide e personalizzate; o di siti web di competitors o di informazione. I decision makers hanno a disposizione grandi volumi di informazione di provenienza gratuita (siti web, forum di discussione, comunicati stampa, e-mail) ma che, proprio per la loro quantita’, sono inutilizzati. La crescita esponenziale dei dati disponibili in Internet rende difficile l’accesso all’informazione rilevante. Il text mining e’ diventato, di conseguenza, un fattore di successo decisivo per il Customer Relationship Management (CRM), la Competitive Intelligence (CI) e il Knowledge Management.

Gartner Group, individua nel text mining la tecnologia attraverso la quale le compagnie business-to-consumer miglioreranno la loro strategia di comunicazione orientata al cliente, ed indica quella di Temis come una delle piu’ avanzate oggi disponibili.

IDC su “Content Management: La ricerca dell’intelligenza”, prevede un interesse crescente per i metodi di text mining, soprattutto per la classificazione dei documenti, estrazione di informazione e analisi linguistica, particolarmente rilevanti per la prossima generazione di portali.

META Group indica nel CRM, negli e-commerce marketplaces, nella market intelligence, e nell’HR le quattro aree che maggiormente beneficiano del text mining, indicando Temis come una delle tre aziende con la tecnologia piu’ avanzata.


L'intervista al Prof. Zanasi é distribuita in due parti: iniziamo con le prime domande.


- dal 1998 ad oggi, cosa é cambiato nelle applicazioni di text mining?

- "Nel 1998 il text mining era fondamentalmente un ambito da ricercatori sia pubblici (fondamentalmente universitari in Finlandia ed Israele) che privati (IBM, con i cui laboratori operavo). Oggi e’ diventata materia ampiamente aziendale e governativa:
- “Big Pharma” (Novartis, Bayer, Roche...sono tra i maggiori utilizzatori di text mining)
- Automotive (Fiat, Mercedes, Peugeot...)
- Servizi di Intelligence governativa
- ......

E gli operatori sono centinaia: nel mio ultimo libro dedicato al text mining (“Text Mining and its Applications to Intelligence, CRM and Knowledge Management”) indico circa 25 tra i maggiori produttori internazionali di software e servizi di text mining.

Per quanto riguarda le applicazioni il Text Mining ora e’ spesso integrato in altre applicazioni di CRM e per motori di ricerca. Un settore nuovo, almeno per quanto riguarda i volumi, e’ quello della Sicurezza.

E’ bene ricordare che la Comunita’ Europea, attraverso ESRAB-European Security Research Advisory Board, prima, il 7 FP, ora, ed ESRIF-European Security Research and Innovation Forum, poi, attraverso ingenti finanziamenti sta ampiamente agevolando l’utilizzo del Text Mining in applicazioni di sicurezza".


- internet é evoluto, i dati crescono ogni giorno: come affrontare l'information overload?

- "A differenza di 30 anni fa, quando il problema maggiore era recuperare l’informazione, ora il problema maggiore e’ esattamente il contrario: come non farsi “sommergere” dall’informazione! Proprio per questo il text mining, nato nei laboratori IBM nei primi anni ’90 ove noi ricercatori, visti quasi come dei cacciatori di farfalle, applicavamo l’analisi testuale a problemi di bibliometria, ora, con l’esplosione di internet, e’ diventato l’arma essenziale per risolvere il problema dell’information overload e aziende brillanti nascono quasi quotidianamente per sviluppare nuove tecnologie di TM".


- il web semantico é una realtà, oppure un obiettivo da raggiungere?

- "Il web semantico e’ una realta’ per quanto riguarda alcune sue componenti. Un’obiettivo per quanto riguarda i suoi programmi piu’ ambiziosi".

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Sunday, March 18, 2007

L'analisi dei documenti e la ricerca del loro significato


Il marketing necessita di dati ed informazioni, possibilmente misurabili in termini di importanza, attendibilità, pertinenza. Tutti gli uffici marketing richiedono sistemi informativi adeguati, per assicurare i processi di acquisizione e gestione della conoscenza.

Il processo di gestione della conoscenza deve consentire allo staff di analisti di poter sviluppare una nuova intelligenza dalle informazioni già acquisite e valutate, nel rispetto di una sorta di "information lifecycle". Quindi le informazioni dovranno essere salvaguardate, protette, ma anche diffuse (all'interno dei gruppi di "interesse") e possibilmente rielaborate.

Ma per poter trarre il massimo beneficio dalle informazioni, sarà indispensabile strutturare l'opportuni processo di costruzione della conoscenza ("knowledge acquisition"), che consiste nella determinazione del fabbisogno informativo particolare, nell'individuazione delle fonti primarie e secondarie, nella consultazione dei contenuti da queste resi disponibili, fino ad arrivare alla costruzione delle ontologie e per terminare con la fase di analisi di correttezza.

La conoscenza di marketing potrebbe dipendere dal miglior uso dei processi di ragionamento automatico, ovvero di knowledge discovery. Certamente la funzione di marketing dovrà sempre più disporre di strumenti di natural language processing, per poter studiare documenti elettronici sempre più numerosi e voluminosi.

La categorizzazione dei contenuti individuati dai motori di ricerca, per migliorare da un punto di vista qualitativo le tecniche di ricerca sul web. Proprio la categorizzazione automatica dei documenti consente di associare a specifiche classi semantiche i contenuti estrapolati dai file acquisiti nel corso di ricerche condotte con tecnologie internet.

Si tratta di un'evoluzione dei sistemi di text analysis, verso il text mining. Sarà la collective intelligence, una modalità indispensabile per poter ordinare ed eseguire analisi di marketing complesse (marketing reasoning), che richiederanno attente interpretazioni e correlazioni riguardo alle fonti esaminate ed in merito ai contributi ottenuti con query espresse in linguaggio naturale.

Certamente il web semantico potrebbe completare l'affermazione degli strumenti di analisi linguistica, ed agevolare il lavoro degli analisti di marketing, specie se impegnati a definire ed eseguire studi su contenuti esteri, cioè multilingua.

Per informazioni:
Artificial Intelligence Lab Management Information Systems Department, University of Arizona
http://ai.bpa.arizona.edu/hchen/docs/DLI

Per approfondimenti sulla ricerca:
CNR > http://www.cnr.it/istituti/Ricerca.html?cds=048
EU > http://ec.europa.eu/information_society/istevent/koln2007/cf/network-detail.cfm?id=1081
http://ec.europa.eu/information_society/istevent/koln2007/cf/document.cfm?doc_id=3418
Cordis > http://cordis.europa.eu/fp7/ict/programme/challenge4_en.html
IBM > http://www.research.ibm.com/journal/sj/433/su.html
Microsoft > http://research.microsoft.com/nlp

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