Tutto quello che i dati dicono di noi (e le aziende pagano per sapere)

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Big data (Getty Images)
Big data (Getty Images)

La difficoltà di un rebus consiste nel dare un senso a una sequenza di immagini e lettere apparentemente slegate tra loro. Ciascun tassello dell’enigma ha un significato, ma solo collegando i pezzi tra loro si svela la frase nascosta. È pressapoco quello che fanno i data broker, ossia gli intermediari che raccolgono e commerciano dati, personali e non. Archiviano centinaia, migliaia di frammenti delle vite, delle abitudini, dei gusti di una persona che, messi nel giusto ordine, risalgono alla corretta definizione di quest’ultima. Chi è, cosa fa, cosa desidera, dove, quando e perché.

Il motivo è presto detto. L’economia dei dati promette laute ricompense. Nel 2017 la Commissione europea ha calcolato che nel vecchio continente prodotti e servizi costruiti sui dati muoveranno entro il 2020 un giro d’affari di 106mila miliardi di euro. L’intera data economy (economia dei dati, che ricomprende anche l’impatto sul lavoro e le aziende) potrebbe raggiungere l’anno prossimo 739mila miliardi. Il 4% del prodotto interno lordo europeo.

I data broker sono uno dei gangli vitali di questa industria. Perché in una società sempre più affamata di dati, per anticipare bisogni e desideri, chi raccoglie, ordina, archivia e vende informazioni possiede un’ambita moneta di scambio. Per il centro analisi Idc, nel 2022 le vendite di questi broker totalizzeranno i 10,1 miliardi di dollari. Il triplo rispetto al 2017.

Il modello di business consiste nel creare un profilo per bersagliare chi devi bersagliare”, osserva il garante europeo dei dati personali, Giovanni Buttarelli. È il sistema dell’integrazione, che consente di attribuire allo stesso utente tutti i comportamenti per creare un profilo in evoluzione. “Oggi la tendenza è ad accumulare dati in un forziere, come Paperon de’ Paperoni, e a imparare come processarli, perché tra tre mesi, sei mesi, un anno, quel frammento può aprire nuove strade alla lettura di app o macchine”, aggiunge Buttarelli.

Grandi e piccini

Avete presente i cookie di cui siti e app che ne fanno raccolta vi chiedono di accettare? Oracle ne ha in pancia 12 miliardi. Un database in continua crescita. La multinazionale statunitense, 39,8 miliardi di dollari di ricavi nel 2018, è uno dei campioni globali del data broking. Nata nel 1977 per lo sviluppo di software, oggi raccoglie da 1.800 sorgenti i “biscottini” che tanta gola fanno a chi vuole identificare i suoi clienti. “Siamo leader per la profondità di descrizione sia per il tipo di utilizzo dei dati”, spiega Massimo Savazzi, responsabile della gestione vendite per l’ambito customer experience.

In genere il rapporto è di tre, quattro cookie a persona. Quindi, a spanne, nell’archivio di Oracle ci sono le descrizioni (anonime, ci tengono a precisare, perché i cookie sono legati ai dispositivi) di 5 miliardi di persone. Poco meno della metà della popolazione mondiale. In Italia, dopo l’entrata in vigore del Gdpr, “abbiamo circa 30 milioni di profili, quindi circa 10-15 milioni di persone nei database a disposizione degli advertiser”, chiosa Savazzi.

Salesforce è un altro gigante del data broking. La società americana si occupa di gestione delle relazioni con i clienti (customer relationship management, crm) e, di conseguenza. raccoglie informazioni da decine di fonti. “Ogni anno duemila miliardi di transazioni vengono effettuate sulla nostra piattaforma, che in un giorno può raccogliere dati da 1,5 miliardi di email. Processiamo 8 milioni di dati”, elenca Jose Yanez, vicepresidente regionale per il cloud marketing.

Nel mercato dei data broker, tuttavia, si sono inserite anche società più piccole e specializzate nella raccolta di informazioni in un singolo settore. L’italiana Beintoo, per esempio, si occupa di geolocalizzazione. “Ogni giorno, tra le 50 e le 100 volte, la nostra tecnologia registra la posizione degli smartphone degli utenti che hanno un’applicazione che ha siglato con noi una partnership”, spiega l’amministratore delegato, Andrea Campana. “Creiamo un cluster geocomportamentale”, aggiunge. Ossia un perimetro di persone che hanno un preciso comportamento determinato dal posto in cui si trovano. “Se la persona si ferma n volte in un luogo e là c’è un cinema, una palestra o un negozio, posso attaccare un’etichetta comportamentale, anche se anonima”, precisa l’ad.

In sostanza, l’equazione di Beintoo è che se, per esempio, frequento una piscina, potrò essere interessato a ricevere annunci per i saldi di cuffie o costumi. O, se passo spesso da un’officina auto, a pubblicità di ricambi o assicurazioni casco. “Il nostro sistema non qualifica una persona in base ai gusti, ma colpisce gli utenti sulla base di interessi puntuali e di intenti”, spiega Campana. E consente di circoscrivere i bisogni di un potenziale cliente anche offline, e non solo dalle tracce che lascia dalle ricerche in internet.

Possiamo fare analisi del traffico nei negozi, verificare se un cliente va dalla concorrenza a fare la spesa e quando, analizzando la fedeltà. O ancora: misurare il tempo di permanenza”, esemplifica l’ad. Conoscere quali smartphone gironzolano in una determina zona può perfino tornare utile a chi deve installare un cartellone pubblicitario vecchia maniera. “Oggi si usa la base Istat, ma noi diamo informazioni su chi passa davvero in quella zona”, chiosa Campana.

Le informazioni di geolocalizzazione permettono di sviluppare analisi sul consumatore, definire meglio l’obiettivo della campagna e misurarne i risultati”, spiega Giovanna Loi, responsabile digitale di Group M in Italia, filiale della multinazionale della pubblicità che ha in archivio un miliardo di profili di consumo e nel Belpaese 50 milioni di interazioni al giorno.

Risolvere il rebus

Sommando online e offline, i data broker riescono ad attribuire a un singolo profilo migliaia di attributi. Ossia dettagli che ne descrivono in maniera sempre più precisa gusti, abitudini, preferenze. La piattaforma di gestione dati di Group M ne somma fino a 4.500. Oracle riesce “ad associare a un profilo anonimo fino a 70mila attributi”, precisa Savazzi. Una tassonomia che ramifica le informazioni su sesso, educazione, composizione della famiglia, stili di vita, sport, proprietà immobiliari, rotte di navigazione su web e social network.

Ma pur essendo questi profili già molto nitidi, le aziende vogliono isolarli ancora di più. E il brokeraggio dei dati consiste proprio nell’incrocio di queste informazioni con quelle raccolte in altri silos. Per dirla in termini tecnici, è l’enrichment (arricchimento). I dati dei broker, detti di terza parte, vengono incrociati con quelli che i loro clienti hanno raccolto in proprio (detti di prima parte) o acquisito dai loro partner (seconda parte). La sovrapposizione consente di creare un profilo il più possibile esatto del cliente. “Lavoriamo sull’iperpersonalizzazione per aumentare l’ingaggio dell’utente”, osserva Yanez.

I dati sono considerati dalle aziende asset importanti per impostare le strategie di impresa. Sono gestiti da pochi grossi player che li mettono a disposizione degli inserzionisti, in forma aggregata e anonima”, ricostruisce Massimiliano Masnada, avvocato specializzato in diritto della privacy nello studio internazionale Hogan Lovells.

L’ossessione per la descrizione del cliente risponde all’evoluzione dei modelli di business. Oracle vaticina l’avvento dell’experience economy (economia dell’esperienza), il quarto stadio di trasformazione dai sistemi agrari di sussistenza alla rivoluzione industriale, fino ad approdare all’era dei servizi. E dell’economia dell’esperienza, caratterizzata dalla percezione, i dati sono la linfa vitale, poiché, come evidenzia Oracle, alimentano un marketing sempre più segmentato e personalizzato. E più efficiente, grazie alla misurazione in tempo reale.

Presto la pesca di dati potrà contare su una rete ancora più capillare e potente: il 5G. “Le reti mobili di quinta generazione abiliteranno maggiore connessione e ridurranno il divario digitale, con un passaggio a un’offerta più proattiva per effetto della larghezza di banda”, spiega Loi. A quel punto, aggiunge, “aumenteranno i punti di contatto e i front end con le persone. L’auto a guida autonoma sarà un nuovo salotto. E si potrà offrire a una persona un servizio di front end diverso e personalizzato”. A patto che la si conosca così bene da sapere quali i sono interessi. Il che ci riporta al punto di partenza: i dati.

Le barriere

Di fronte a questo scenario l’Unione europea ha rafforzato le difese degli utenti. Questo business è uno dei più sensibili al regolamento europeo per la protezione dei dati (Gdpr). Garanti della privacy e regolatori hanno acceso un faro sulle tattiche dei giganti del web e dei data broker, che spesso sono fornitori dei primi. Come riferisce il Financial Times, aziende come Facebook, Google, Twitter e Snapchat, che pure pescano decine di informazioni dai loro database, hanno siglato accordi con gruppi come la stessa Oracle o simili, come Acxiom ed Esperian.

Il Gdpr ha aiutato a scoperchiare il vaso. Sono stati depositati 200mila reclami nazionali e 600 transfrontalieri in tutta Europa, secondo l’ultima stima. Ed elevate sanzioni per 55 milioni di euro. “La sola Irlanda ne conta 2.476, di cui 1.575 con il Gdpr”, prosegue Buttarelli. E altri 3.105 casi riguardano vulnerabilità di sistemi informativi, con conseguente perdita dei dati o intrusioni illecite, che diventano 3.495 se si ereditano anche le istanze pre-Gdpr.

Il problema non è tanto sanzionare, ma trovare soluzioni. Cambridge Analytica è la punta di un iceberg, c’è bisogno di soluzioni strutturali”, evidenzia Giovanni Buttarelli. Perché, “c’è un problema di modello di business, che non è intercettato da questo regolamento né dalle leggi per la tutela dei consumatori. Il Gdpr non basta. Assicura una trasparenza, rendendo obbligatori principi di necessità e proporzionalità, ma non rende lecito il business che massimizza le rendite”.

L’Autorità garante della concorrenza e del mercato ha avviato un’indagine con il Garante delle comunicazioni e quello della privacy per capire se l’accesso ai big data possa prestare il fianco a condotte anti-concorrenziali, per esempio fornendo alle imprese che detengono più dati un vantaggio indebito e alzando barriere all’ingresso in certi mercati. Anche in Germania il predominio sui dati viene ormai letto come una potenziale fonte di concorrenza sleale.

E il Gdpr è diventato un modello. “Oggi ci sono 134 Paesi fuori dall’Europa che hanno una norma Gdpr-like o Gdpr-light. A livello mondiale ci è resi conto che l’auto-regolamentazione non basta”, aggiunge Buttarelli. Se finora il braccio di ferro si è giocato solo con gli Stati Uniti, i governi dei 28 Stati devono mettere in conto che presto la partita si allargherà alla Cina.

Certo è, sottolinea Masnada, che “la cessione a terzi dei dati non si può fare, salvo un consenso specifico dell’interessato. Tuttavia, in molti casi la messa a disposizione di dati a terzi è legittima se il dato non è “in chiaro” ossia è anonimizzato”. Il dato può essere anonimizzato, con un processo che rende irreversibile risalire alla fonte, o de-indicizzato, quindi oscurato all’occorrenza, ma pur sempre riconducibile a una identificazione. “Va precisato – aggiunge il legale – che solo il dato anonimo non è più un dato personale mentre il dato de-indicizzato e’ pur sempre un dato personale e come tale va trattato”.

Tagliato su misura

Nel nostro caso le informazioni sono interessanti solo se sono fresche. E questa è una semplificazione in ottica privacy, perché cancelliamo i dati più vecchi di 30 giorni, a differenza dei cookie, che non scadono”, spiega Campana. Beintoo è uno spinoff di Cuebic. Nel 2016 la società italiana si separa dalla capogruppo statunitense, che ha una tecnologia affine ma un mercato differente. Non solo pubblicità ma anche finanza, mercato immobiliare, trasporti. Se sapessi che nell’ultimo trimestre il traffico dei clienti in una catena dei negozi è aumentato, potrei essere convinto che gli affari le stiano arridendo e convenga comprare le azioni per incassare, alla prima occasione, un buon dividendo.

Per Campana, d’altronde, l’evoluzione per i data broker è “uscire dal perimetro della pubblicità per fornire dati di valore ad altre industrie, come hedge fund, real estate o amministrazioni pubbliche”. Anche Persado guarda oltre il perimetro del marketing. Società con testa a New York ma uffici anche a Roma e Milano, che usa dati e algoritmi per individuare le parole più efficaci per veicolare un messaggio, rinnovando in senso digitale la retorica, l’arte che nell’Atene di Pericle (V secolo avanti Cristo) ha fatto la fortuna di sofisti come Protagora, Ippia, Gorgia. “Diamo gli strumenti a supporto di chi scrive, diamo i dati ai creativi per essere più efficaci”, chiosa Mario Imparato, vicepresidente della divisione europea.

Il manager spiega che “l’algoritmo genera un universo semantico di parole con cui esprimere la value proposition. Identifica i destinatari e l’emozione che muove i più alti tassi di risposta”. Persado ha mappato le 15 emozioni principali del marketing e a ciascuna è collegato un vocabolario. Quando l’algoritmo definisce quale è la più efficace, fornisce anche i suggerimenti di scrittura.

Imparato cita “un incremento del 40% delle performance”. Numeri che hanno convinto colossi come American Express, Citibank, Goldman Sachs e Bain Capital a investire. La società ha raccolto fondi per 77 milioni di dollari. E il meccanismo è ai primi passi perché, più sono dettagliati i dati sul destinatario di un annuncio, più ci si potrà avvicinare all’obiettivo dell’azienda: “Il messaggio personalizzato”, spiega Imparato.

Il marketing è solo l’inizio. C’è il mercato dei servizi e dell’interazione con i clienti. O quello della beneficenza, che ha bisogno di messaggi persuasivi. Un primo esperimento negli Stati Uniti nel 2018 ha dato buoni frutti. O ancora, la sanità: un set di frasi e dialoghi convincenti potrebbe essere d’aiuto per convincere i pazienti a seguire alla lettera le cure a casa, ampliando il raggio d’azione della medicina a distanza.

Questione di prezzi

Di raccolta e incrocio di dati si alimentano anche le piattaforme di ecommerce per predisporre il prezzo personalizzato. Ossia definiscono il costo di un bene o di un servizio online sulla base delle informazioni del consumatore che lo cerca. Niente di nuovo sotto il sole, scrivono gli esperti dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (Ocse), se non fosse che “gli algoritmi di data mining possono fare un lavoro decisamente migliore nell’indovinare le valutazioni dei clienti e nel definire i prezzi, potenzialmente senza che gli utenti siano consapevoli che il loro comportamento è stato osservato da vicino”.

E non deve stupire, perché l’Ocse riconosce che l’idea di un prezzo personalizzato in genere non piace ai consumatori, anche se, in linea di principio, favorisce la concorrenza e il risparmio. Anche se, ammette, in alcune circostanze può costare di più ad alcuni clienti. E poi ci sono le preoccupazioni sulle regole della concorrenza e sulla protezione dei dati.

Secondo uno studio della Commissione europea, a conti fatti il prezzo personalizzato riserva più brutte sorprese del previsto. Se quel particolare acquisto conviene a un consumatore, questo avviene a fronte di una maggiore spesa per gli altri. E siccome alle aziende interessa accalappiare i consumatori più propensi a spendere, è facile che degli sconti beneficino i più benestanti e non chi ha redditi bassi.

Nel complesso in Europa la pratica dei prezzi personalizzati è poco diffusa e la differenza con i prezzi generici è ridotta. Tuttavia è un mondo opaco. “Rimane poco chiara l’estensione della combinazione di vari tipi di personalizzazione e il livello di sofisticazione delle pratiche di personalizzazione nel prevenire che i consumatori facciano il miglior affare sulla piazza”. E, prosegue il documento della Ue, “non è chiaro se i benefici che i consumatori più tecnologici e informati possono ottenere si riverberino su tutti i consumatori o se, al contrario, l’impatto sui consumatori meno assertivi o più vulnerabili sia che paghino di più”. Certo è, invece, che il prezzo personalizzato si stia “sviluppando rapidamente e sia difficile da portare alla luce”.

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