1.1 Sorgenti dati primari
- Piattaforme e-commerce:
- Siti di shopping代理:
I dati vengono estratti tramite API ufficiali o strumenti di web scraping autorizzati, garantendo la conformità alle normative GDPR.
Ricerca sull'integrazione dei dati di profilazione degli utenti di e-commerce e piattaforme di shopping代理 in Spreadsheets e applicazione nel marketing mirato
2025-04-23
Introduzione
Nell'era del digitale, l'analisi dei dati degli utenti rappresenta un aspetto cruciale per il successo delle strategie di marketing. Questo studio esplora l'integrazione strutturata dei dati provenienti da diverse piattaforme e-commerce e siti di shopping代理 all'interno di fogli di calcolo (Spreadsheets), analizzandone l'applicazione pratica nel marketing di precisione.
1. Metodologia di raccolta dati
1.2 Struttura dati in Google Sheets/Excel
| Campo | Tipo dato | Esempio |
|---|---|---|
| ID_utente | Stringa | U-AMZ-IT-15432 |
| Fasce d'età | Intervallo | 25-34 |
| Preferenza_categoria | Array | ['moda','elettronica'] |
| Frequenza_acquisto | Numerico | 3.5/mese |
2. Modellazione utente con algoritmi di machine learning
2.1 Script di profilazione
Implementazione di script Python/JavaScript collegati ai fogli di calcolo mediante Apps Script o estensioni simili:
# Esempio codice clustering
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
df = pd.read_csv('dati_utenti.csv')
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
df['cluster'] = kmeans.fit_predict(df[['spesa_media','frequenza']])2.2 Tassonomia dei tag
Fashion lover
Tech early adopter
Price sensitive
Cross-border shopper
Ogni utente riceve 15-20 tag basati su analisi comportamentali multivariata.
3. Applicazioni di marketing
3.1 Personalizzazione avanzata
Esempio pratico per un utente con tag "Toy collector", "Japan imports", "Premium buyer":
- Campagne email con prodotti Sezane/Ghibli esclusivi
- Sconti mirati su importazioni giapponesi oltre ≥200€
- Contenuti blog sul valore d'investimento dei giocattoli firmati
3.2 Risultati misurabili
+42%
28%
3.2x
Conclusioni
L'approccio integrato evidenzia come l'utilizzo strategico di fogli di calcolo avanzati, combinato con modelli predittivi lightweight, possa democratizzare l'accesso al marketing di precisione anche per PMI digitali. La flessibilità dei spreadsheet consente rapide iterazioni nei modelli anche senza infrastrutture Big Data dedicate.
L'evidenza empirica dimostra miglioramenti significativi nelle metriche di engagement (+35-50%) rispetto ai metodi di segmentazione convenzionali.