In questo articolo proveremo a capire quanto valgono i dati personali di ognuno di noi (sorprendentemente poco) e come sia possibile che aziende miliardarie abbiano fondato il proprio modello di business interamente sui dati.
I tuoi dati personali non valgono (quasi) niente
I tuoi dati personali valgono pochissimi centesimi eppure Facebook e Google fatturano miliardi ogni anno grazie al loro utilizzo. Come è possibile? Questo strano meccanismo spiega a cosa serva la Business Intelligence e perché i dati grezzi da soli non servono a nulla.
Ma andiamo per gradi. Ho fatto un’affermazione grossa, me ne rendo conto.
Tuttavia lo ripeto.
I tuoi dati personali (come i miei) valgono pochissimi centesimi
Seguimi nei miei ragionamenti e te lo dimostro
Quanto valgono realmente i dati di una persona singola
Prima di scoprire quanto valgono i nostri dati personali, facciamo un piccolo esperimento insieme.
Apri Google Maps e accedi alla cronologia dei tuoi spostamenti.
Se hai il GPS sempre attivo, troverai qualcosa del genere:
La quantità di informazioni che Google ha su di te potrebbe scioccarti, sa dove siamo andati, per quanto tempo ci siamo rimasti, quanto spesso ci andiamo,dove abitiamo, ecc.
Si può dire che conosce tutto di noi.
Com’è possibile?
Permettendoci di utilizzare gratis applicazioni che risolvono nostri problemi e in cambio tracciano tutti i nostri dati.
“Quando qualcosa è gratis il prodotto sei tu”
Ma quanto valgono davvero questi dati?
Calcolatore del Financial Time
Per scoprire il valore medio dei nostri dati personali il Financial Time ha creato un Calcolatore
I risultati sono ovviamente delle stime ma abbastanza verosimili (basta fare una simulazione di campagna pubblicitaria su Facebook per confrontare il costo stimato).
La cosa sconcertante è che in media i nostri dati valgono davvero pochissimo.
I miei dati valgono 0,4424$.
Le informazioni generali su una persona, come la loro età, sesso e posizione valgono solo $ 0,0005 a persona .Una persona che sta acquistando un’auto, un prodotto finanziario o una vacanza è leggermente più preziosa.
Alcuni grandi cambiamenti nella vita di una persona come ad esempio diventare un nuovo genitore, cambiare casa, fidanzarsi, acquistare un’auto o divorziare, portano ad un valore più alto.Addirittura conoscere lo stato di salute costa pochissimo ($ 0,26 a persona) .
Valore per Facebook
Anche stando a quanto comunicato da Facebook alla SEC si scopre che il valore in termini di pubblicità venduta di ogni suo utente è di circa 80 dollari ossia 0,21$ al giorno (80$/365 giorni).
I dati sono il nuovo petrolio
Eppure ci sono aziende con fatturati multimiliardari che hanno basato tutto il proprio business proprio sui dati e sulla profilazione del comportamento degli utenti.
Chi raccoglie i nostri dati e come li utilizza
Tra le aziende che raccolgono grandissime quantità di dati troviamo le grandi aziende tecnologiche come Google, Facebook, Amazon, Apple, Netflix ecc.
Alcune aziende, come Netflix, Amazon e Apple li raccolgono con l’obiettivo di migliorare il prodotto per i clienti (se sei curioso di sapere come Netflix abbia creato un impero miliardario integrando i dati nel prodotto leggi questo articolo: Netflix: quando i dati diventano parte integrante del prodotto).
Google e Facebook invece hanno basato completamente il proprio fatturato sull’utilizzo dei dati.
Entrambe infatti raccolgono i nostri comportamenti on line (e non solo) per poter poi vendere spazi pubblicitari.
Ufficialmente raccolgono tutta queste mole dati e sfruttano le tecnologie big data, e di machine learning per poter offrire contenuti per pertinenti ed utili agli utenti.
Ma questo è in realtà il mezzo con cui rendono allettante il proprio prodotto, permettendogli di raccogliere i dati da poter utilizzare per vendere spazi pubbllicitari.
Quanto valgono per le grandi aziende della Sillicon Valley
Focalizziamoci su Google e Facebook e cerchiamo di scoprire quanto in realtà siano importanti e preziosi i nostri dati per il loro fatturato.
Come detto, il loro business quindi si basa sul riuscire a vendere pubblicità molto ben targettizzata e più questo fattore di targettizzazione è preciso e puntuale, tanto più verranno pagati gli spazi pubblicitari.
Più dati riescono a raccogliere, quindi, e più riusciranno a fatturare dalla vendita degli spazi pubblicitari.
Il fatturato 2018 di Google è stato di 136,81 miliardi di dollari. Secondo una stima questo fatturato deriva per oltre il 95% da Adwords!
Nel 2018 Facebook ha avuto un fatturato di oltre 55 miliardi di dollari attribuibile per intero alla pubblicità.
Perché i nostri dati valgono così poco singolarmente ma producono un fatturato miliardario per chi li raccoglie
I dati grezzi non valgono nulla!
Se Facebook o Google avessero a disposizione solamente i dati di un giorno di attività di un singolo utente, nessuno pagherebbe per poterli utilizzare per fare pubblicità
Quindi il primo punto su cui è importante ragionare è che la la loro importanza risiede nella grandissima quantità di dati che sono in grado di raccogliere.
Ecco perché spesso si sente dire che i Big Data siano il nuovo petrolio.
Avere dati su miliardi di persone ha un valore nettamente maggiore rispetto ad avere i medesimi dati di un numero molto ristretto di persone.
Ma non basta.
Avere tutti questi dati e non avere strumenti per analizzarli ed aggregarli non avrebbe senso né alcun valore reale.
E qui arriviamo al punto centrale della questione e finalmente possiamo anche spiegare il legame tra la Business Intelligence e il valore dei dati personali.
Non ti annoierò nuovamente con la definizione di Business Intelligence (trovi qui un articolo molto dettagliato che spiega a cosa serva : Cos’è la Business Intelligence e perchè serve alla tua azienda ). Mi voglio soffermare solo su un concetto, che è alla base della ricchezza di queste aziende.
I dati non valgono nulla, ma le informazioni che se ne possono trarre sono di enorme valore
Un conto è dire che una persona oggi ha effettuato un acquisto su internet, o che ha visto un post che parlava di automobili, o ancora che ha percorso 5 km in macchina.
Molto diverso sarebbe invece dire che abbiamo i dati di 2 miliardi di persone nel mondo e che il 70% di essi effettuano un acquisto su internet almeno 3 volte al mese (i numeri sono inventati ma rendono bene il concetto).
Oppure sapere ad esempio quante e quali persone al mese guardano articoli riguardanti automobili ha un valore enorme per gli inserzionisti.
Questa è l’enorme differenza tra dati ed informazioni.
Questa è anche la differenza tra il fatto che i miei dati personali valgano 40 centesimi e che il fatturato di Google sia di oltre 100 miliardi.
Il valore non è intrinseco nel dato, ma nelle informazioni che se ne possono trarre.
E questa è anche una bella definizione di Business intelligence.
In fondo la Business Intelligence utilizza strumenti informatici, chiamati DWH, per conservare, aggregare e correlare tra loro grandi quantità di dati.
Questo lavoro di aggregazione e legame tra diversi dati permette di trasformarli in informazioni.
Esempi pratici di utilizzo di tecniche Bi da parte di Google
Per spiegare meglio il concetto porto come esempio due strumenti che Google mette a disposizione dei propri inserzionisti:
- Google Trend permette di conoscere il trend di ricerca di una specifica keyword. Offre inoltre suggerimenti in merito ad altre parole correlate a quella analizzata
- Google Keyword planner questo strumento invece dà una stima in merito a due fattori fondamentali per ogni inserzionista: la quantità media di ricerca di quella specifica keyword ed il costo medio per pubblicare un annuncio contenente quella specifica parola
Questi strumenti assumono grande importanza per i clienti paganti di Google, ossia gli inserzionisti, perché permette loro di sapere se una parola viene ricercata spesso e a quale prezzo possono utilizzarla per la propria pubblicità.
Se non avessimo a disposizione queste informazioni, l’idea di utilizzare una specifica parola rispetto ad un’altra per una nostra campagna pubblicitaria avrebbe pochissimo valore.
Se inoltre Google non fosse in grado di conservare le informazioni in merito ai nostri comportamenti di acquisto (e quindi di avere un Database in continua evoluzione), non potrebbe offrire nessun servizio pubblicitario.
Esempi pratici di utilizzo di tecniche Bi da parte di Facebook
Faccio un ultimo esempio per mostrare l’importanza delle informazioni che si possono ricavare dai dati che vengono raccolti.
Facebook ha uno strumento chiamato lookalike che permette di creare pubblici con interessi e comportamenti simili rispetto ad un pubblico preso come esempio. Ad esempio un ecommerce può creare un lookalike di persone utilizzando come pubblico di riferimento i propri clienti.
Ovviamente questo strumento ha un potenziale pubblicitario elevatissimo.
Ma pensiamo per un attimo a cosa significa per Facebook offrire questo strumento in ambito di manipolazione ed aggregazione dei dati.
- Per prima cosa Facebook deve raccogliere e conservare i dati relativi al nostro comportamento.
- Poi deve essere in grado di creare dei cluster, ossia di racchiudere gli utenti in gruppi di persone simili sulla base di un comportamento
- Infine deve riuscire ad interrogare questi cluster per poter estrarre utenti simili a quelli dati in input.
Questo è uno splendido esempio di utilizzo dei dati che permette di ottenere informazioni di elevatissima importanza.
Facebook raccoglie il dato relativo al fatto che ho acquistato un prodotto di tecnologia su un sito ecommerce.
Poi utilizza questo dato per “etichettarmi” come un utente che acquista tecnologia su internet
Infine lo utilizza per confrontarmi con tutti gli altri utenti ed inserirmi nel cluster degli utenti con lo stesso comportamento.
Conclusioni
Ogni giorno regaliamo un innumerevole quantità di informazioni sui nostri interessi e comportamenti di acquisto alle aziende che ci permettono di utilizzare i loro prodotti gratuitamente
Potremmo pensare che dovremmo ricevere un compenso per poter vendere loro tali informazioni, tuttavia il valore intrinseco dei dati che vengono raccolti è bassissimo (pochi centesimi al giorno).
Il valore risiede la capacità di queste aziende di raccogliere, conservare e manipolare enormi moli di dati.
È solo grazie a sofisticatissimi algoritmi di business intelligence, big data, AI e machine learning, che queste aziende riescono a trarre informazioni dal valore di miliardi di dollari da questa infinita mole dati
Sono un consulente di Business Intelligence,lavoro con uno dei software di Business Intelligence più importanti e completi sul mercato che è SAP BW (da poco diventato BW4HANA), e ho avuto modo di lavorare con grandissime realtà nazionali ed internazionali.
In tutte queste realtà ho avuto modo di entrare nella vita aziendale conoscendone i processi, i problemi, e le necessità e di relazionarmi con key user, decision maker, manager e personale operativo per riuscire a costruire report e dashboard che facilitassero il loro lavoro e permettessero in pochissimi click di ottenere tutte le principali informazioni sull’andamento della società.
Ho iniziato a fare divulgazione sul tema Business Intelligence per spiegare anche ai non addetti ai lavori quanto sia importante ragionare sempre in funzione di dati e come sfruttare la tecnologia per prendere decisioni migliori.
Le informazioni hanno un valore inestimabile e sono la cartina al tornasole di qualsiasi business mentre i dati da soli sono solo numeri!
