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Utilizzare i dati a diventare un vero e proprio driver aziendale per le strategie e le azioni di sviluppo del business. È questa il progetto ambizioso del Gruppo Sisal, la società presente sul mercato da oltre 70 anni, sin da quando è stata giocata la prima schedina nel 1946. Il grande player del gaming ha sempre ricercato un equilibrio tra responsabilità economica e sociale, ampliando progressivamente la propria offerta con le tipologie di gioco disponibili ma allo stesso tempo facendosi sempre promotore tra i concessionari e verso lo Stato di iniziative per la sostenibilità del settore.
Negli ultimi anni come afferma Marco Tiso, Responsabile Business Unit Online Gamingci stiamo focalizzando sulla convergenza con il retail gaming in quella che viene definita l’omnicanalità.Infatti il project work assegnato da Sisal agli studenti di Business Data Analysis Master verteva sulla creazione di un modello per l’identificazione dei punti vendita a più alto potenziale in termini di apertura conti gioco, con particolare focus sul cluster specializzato nel settore delle lotterie. Con un focus particolare sull'utilizzo della tecnologia per migliorare l’esperienza dei consumatori retail attraverso nuovi servizi digitali e creando nuovi modelli win-win con la rete presente sul territorio, per dare un ruolo attivo al punto vendita nel processo di digitalizzazione dell’esperienza del consumatore, i neo Business Data Analyst hanno delineato progetti capaci di dare origine a output concreti rispondendo ai reali bisogni di business come quello presentato dal Business Psychologist Enrico Serafini e i sui compagni di gruppo. Ecco cosa ci ha raccontato.
1. L'obiettivo del project work assegnato da Sisal è stato quello di costruire un modello per l’identificazione dei punti vendita a più alto potenziale in termini di apertura conti gioco, con particolare focus sul cluster specializzato nel settore delle lotterie. Quale approccio ha adottato il tuo gruppo di lavoro?
Si è quindi deciso di visualizzare e geo-localizzare i dati a disposizione secondo la seguente impostazione: da una parte le celle di censimento Istat sono state colorate (da azzurro chiaro a blu scuro) in funzione del numero di residenti in “target Sisal”; dall’altra tutte le ricevitorie Sisal sono state evidenziate in rosso, qualora non avessero aperto conti gioco online negli ultimi tre anni, in verde, qualora invece li avessero aperti.
In questo modo si è messo a disposizione un tool ready-to-use di analisi esplorativa per identificare, ad esempio, i nuclei di ricevitorie localizzati in aree (celle di censimento) ad alto potenziale (con un numero elevato di residenti in target), che non hanno però aperto conti nel passato triennio. Su questi nuclei di ricevitorie è quindi possibile focalizzarsi per interventi di approfondimento delle cause, survey focalizzate, sensibilizzazione dei titolari alla vendita di conti gioco online, ecc.
2. Quali tool avete utilizzato per poter progettare il modello?
Per il nostro progetto ci siamo serviti di strumenti di data cleansing e data visualization. In particolare ci siamo serviti di Open Refine, Excel, Google Sheets e SQL per la fase di data cleansing; abbiamo invece utilizzato Tableau, Raw Graph e CartoDB per la fase di data visualization.
3. Come consulente HR un approccio Data Driven come si ripercuoterà sul tuo lavoro quotidiano?
Credo che il mondo HR stia per essere rivoluzionato dai dati. Per diversi anni i people analytics riguardavano il lavoro di una nicchia di persone, ma nei prossimi anni vedremo un cambiamento radicale nelle competenze richieste ai professionisti HR: raccogliere, visualizzare e leggere correttamente i dati diventerà cruciale per tutte le aziende che vorranno prendere decisioni sulle persone che siano fondate su un’attenta analisi della realtà organizzativa.
In sintesi, il mio lavoro quotidiano cambierà repentinamente!
Articolo aggiornato il: 09 agosto 2023
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