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03/08/2022

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Polizzy Carbonelli (Infosum): la data collaboration trasforma la customer experience (e non solo quella)

Una soluzione che permette di scambiarsi informazioni senza doverle spostare o condividere è sempre stato il sogno di tante aziende e di tanti settori differenti

La data collaboration, lo scambio di dati tra aziende, è uno dei temi più caldi per le aziende, ma ci sono barriere legali e oggettive che rendono la pratica inefficace e costosa.
InfoSum ha sviluppato una piattaforma di data collaboration che permette alle aziende di offrire customer experience migliori, dando priorità alla privacy dei clienti. Utilizzando la tecnologia "privacy first" brevettata da InfoSum, è possibile collegare i dati dei clienti tra aziende diverse, senza spostare o condividere i dati stessi. Dal lancio della piattaforma nel 2019, aziende del settore dei servizi finanziari, CTV, retail, healthcare, giochi e intrattenimento si affidano a InfoSum per offrire ai propri clienti esperienze migliori in modo continuo e conforme alle norme vigenti in tema di privacy.
Abbiamo intervistato Riccardo Polizzy Carbonelli, Direttore Commerciale di InfoSum.



Da dove nasce l'idea?


Infosum è un'azienda inglese che nasce nel 2016 dalla mente matematica del fondatore Nick Halstead. La sua intuizione era quella di trovare una soluzione per poter far in modo che due dataset separati completamente e posizionati in ambienti lontani tra loro potessero comunicare in modo deterministico senza mai trasferire ed esporre o condividere i dati.





Una cosa certamente complessa, anche solo nel raccontarla.


Ma è un'esigenza di business molto precisa per le aziende. Avere dei dati e poterli confrontare con altre fonti, senza cedere le informazioni, anche banalmente per problemi legali, è una necessità precisa. La soluzione permette di gestire due basi di dati, due dataset e "farli parlare" tra di loro senza che questi dati vengano esposti o trasferiti. Normalmente, prima di questa soluzione, tutto ciò avveniva in modalità centralizzata. In pratica, le imprese condividevano i dati in un luogo terzo, un ambiente controllato, e lì avvenivano le attività di unificazione e di fusione con altri dati. Questa fusione generava il "matching" e quindi produceva dei dati arricchiti da altre informazioni. A quel punto, il dato ritornava all'interno dell'ambiente aziendale, ma di fatto sfuggiva al controllo nella fase di elaborazione e nessuno avrebbe potuto garantire che nessuno avrebbe avuto la possibilità di accedere a quei dati, nonostante accordi e documenti legali firmati e controfirmati. Era necessaria una fiducia nel rapporto, perché il dato "nuovo" restava negli ambienti esterni.



La vostra idea invece qual è stata?


Riuscire a fare questa operazione senza mai trasferire il dato in un ambiente esterno e quindi perdere il controllo, è un'esigenza stringente per le aziende. La grande innovazione è stata quella di poter in effetti fare un'attività di data collaboration senza il trasferimento del dato, utilizzando una soluzione che prevede la normalizzazione del dato e successivamente la costruzione di sketch matematici. I dati vengono normalizzati all'interno dell'ambiente in cui risiedono e una volta trasformati in sketch matematici vengono caricati su un bunker proprietario al quale può accedere solo il data owner. Il processo di preparazione del dato e il computing necessario per le attività di matching ed enrichment avviene sempre in modalità decentralizzata, attraverso questi bunker separati. I due dataset si parlano tra di loro non in termini probabilistici ma deterministici. In questa maniera si possono identificare i record e gli attributi presenti nei due dataset separati senza aver mai esposto questa informazione all'azienda con la quale si sta collaborando.



Le esigenze sono molteplici.


Sono tanti i casi per cui c'è questa necessità. I primi sono stati gli editori inglesi, che con il problema dei cookies e la condivisione dei dati con gli investitori pubblicitari avvertivano l'esigenza di scambiarsi informazioni senza cedere i dati, anche per obblighi legali. Questa è una grande fonte di preoccupazione per i brand, perché avere dati più ricchi significa poter conoscere meglio i clienti e quindi assecondare i loro interessi. Le soluzioni di InfoSum hanno permesso di avere dati aggiornati e assolutamente protetti, rispettando i parametri della privacy e del GDPR, garantendo la filiera dei consensi.



Ma come si approcciano le aziende che non sanno di avere queste esigenze/opportunità?


La domanda che faccio sempre quando incontro un responsabile marketing di un'azienda è questa: "esiste in Italia un'azienda con la quale vorresti tantissimo collaborare perché sai che hanno dei dati che sono fondamentali per il tuo business e che tu non riesci a ottenere, ma si sposerebbero benissimo con i dati dei tuoi sistemi"?
Questo mi offre il viatico per approcciare il tema della data collaboration e di come non esporre i propri dati ad altri.


Con la nostra soluzione si ha la possibilità di avere dati arricchiti anche da quelli di altre aziende, magari condividendo solo pochi record, quelli necessari. Non è uno scambio di data base, ma integrazione dei dati raccolti, una cosa ben differente. Fare data collaboration senza mai condividere o trasferire i dati stessi apre un mondo illimitato di opportunità. Un altro esempio riguarda un'azienda che opera nell'ospitalità, una catena alberghiera, che ha integrato i dati con una compagnia aerea, o una di queste compagnie che ha deciso di condividere i dati con un fabbricante di valigie. 
La collaborazione tra loro ha la possibilità di generare informazioni importantissime per il business. La compagna aerea scopre che dal produttore di valigie comprano solo valigie di piccole e medie dimensioni. La compagnia aerea rileva che i suoi passeggeri, che viaggiano solo su tratte intercontinentali, sono anche degli acquirenti di tratte a corto raggio dove l'esigenza è di un bagaglio più piccolo. Perché non utilizzano la stessa compagnia aerea anche quando viaggiano sulle tratte regionali? L'azienda che produce valigie scopre che i suoi clienti, che comprano solo valigie piccole, utilizzano la compagnia aerea con cui hanno fatto data collaboration per tratte intercontinentali.


A questo punto, perché non offrire loro la valigia più grande? Questa informazione permette alle aziende di fare operazioni mirate di marketing e comunicazione.

Questo è un caso classico, ma ci sono anche dati regolamentati tra rami di aziende differenti appartenenti allo stesso gruppo.


Anche questo è un caso classico. Un operatore telefonico ha i dati dei propri clienti, magari qualcuno di questi è cliente di una società controllata dalla stessa società, ma per legge non può passare i dati. Attraverso le nostre soluzioni invece è possibile arricchire i dati senza infrangere nessuna regola e conoscere meglio i clienti. Oppure un editore scambia alcune informazioni con quell'operatore telefonico per offrire esperienze migliori o prodotti innovativi. Le vie sono infinite.

Sul mercato ci sono tanti data provider, qual è la differenza rispetto alle vostre soluzioni?


Acquisire dei dati da determinate fonti è un business estremamente conosciuto e molto sviluppato, ma richiede tempi, accordi commerciali e una rispondenza legale certificata. Questa collaborazione coinvolge anche i data partner esterni alle aziende, ma il vantaggio è che possono contribuire semplicemente attraverso informazioni aggiuntive e già pronte.


Non si acquista un data base che deve essere poi reso omogeneo con i dati in possesso all'azienda.  Con Sigma ? la versione aggiornata della nostra piattaforma per la gestione delle data clean room, all'insegna di una maggiore sicurezza e interoperabilità - vogliamo rendere l'ecosistema di data collaboration ancora più aperto e sicuro, Nel momento in cui si accede alla piattaforma, si ha la possibilità di poter attivare immediatamente la collaborazione con altre aziende che ne fanno parte. Se c'è un accordo, questo è valido con tutti e quindi è attivabile la data collaboration tra i vari partner, senza attivare una parte cartacea fatta di firme e conferme legali. Da notare che InfoSum non fa data monetization, noi mettiamo a disposizione gli strumenti e i "bunker" per realizzare la data collaboration senza partecipare economicamente.



Ci può fare un altro esempio?


Se un'azienda che opera nel mondo degli pneumatici vuole fare un'operazione in una zona d'Italia difficilmente ha dei dati specifici, ha quelli dei clienti cui fornisce i prodotti.


Se invece li integrasse con una concessionaria che in quel territorio ha diversi punti vendita, avrebbe a disposizione dei dati molto più ricchi di informazioni di prima mano rispetto a quelli che otterrebbe da chi vende data base generici. Il cambio di passo è molto significativo. Un data vendor fa un altro mestiere, raccoglie tutti i dati, non è detto che siano tutti necessari.

 



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