Profilare un utente

Oggi partiamo con due domande: cosa significa profilare (veramente) un utente? che vantaggi ci puo’ portare ?
Il profilo di un utente, per quello che serve a noi, è l’insieme dei dati che permettono al nostro sistema informatico di prendere conoscenza sulla persona, sui suoi gusti, sulle sue scelte. Può essere composto di nome, data di nascita, titolo di studio…
E fin qui niente di nuovo, ma proviamo ad andare oltre!
Per capire cosa un utente vuole leggere, cosa desidera comprare dobbiamo carpire cosa lo spinge all’azione, quali sono i suoi interessi, quali sono le sue relazioni. Ci interessa seguire i suoi percorsi di navigazione, le query date in pasto ai motori di ricerca (interni od esterno al sito).

Per capire cosa un utente vuole leggere, cosa desidera comprare dobbiamo carpire cosa lo spinge all’azione, quali sono i suoi interessi, quali sono le sue relazioni. Ci interessa seguire i suoi percorsi di navigazione, le query date in pasto ai motori di ricerca (interni od esterno al sito).
Abbiamo fatto un ulteriore passo avanti, ma possiamo andare oltre!
Quello che voglio proporvi è una profilazione tramite domande. Banali, semplici, spontanee.
Supponiamo che un sito vi chieda qual è il vostro genere di libri preferito; dopo qualche giorno il vostro colore preferito; subito dopo il vostro genere musicale preferito. Voi avete impiegato 2 secondi a domanda per rispondere, ma da queste informazioni il sito potrà intuire il vostro carattere, i vostri interessi e quanto altro la psicologia gli suggerirà. Potrà quindi proporvi film del vostro genere preferitto, canzoni del vostro autore prediletto e così via.
Ma quello che fa veramente la differenza, e quindi quello che vogliamo noi, è incrociare questi dati con quelli degli altri utenti dal profilo simile.
In base ai dati presenti nel profilo di un utente, siamo infatti in grado di stimare la vicinanza, rispetto a vari fattori, tra utenti. E’ quindi possibile creare bisogni e proporre risposte e soluzioni già collaudate dagli altri utenti vicini.
Possiamo, per esempio, vedere che gli utenti che ascoltano i Pink Floyd leggono mediamente più libri di filosofia degli altri utenti.
Perché non proporgli uno di questi libri? Magari dell’autore che ha venduto di più tra gli altri utenti appartenenti al gruppo ?
Possiamo trovare questo scontato e semplice, ma non è così. Basti pensare che i motori di ricerca rispondono sempre allo stesso modo alla stessa query, indipendentemente dalla precedenti preferenze dell’utente. E pensiamo inoltre a quante combinazioni di valori possono portare qualche decina di domande.
Però ricordiamoci che il valore di un database utenti è tanto più alto quante più sono le correlazioni che è possibile istituire tra i dati.
Provate ad usare questa tecnica per proporre pubblicità e rimarrete stupiti dei ritorni generati. Chiedete, chiedete, chiedete: gli utenti saranno ben felici di rispondervi!
Per chi volesse approfondire consiglio alcune keywords: affinità di contenuto, efficacia dei contenuti, affinità di prodotto.
See you estrattori di dati