Il grande fratello viaggia in moto

Le nuove tecnologie informatiche consentono alle aziende di profilare e raggiungere con grande efficacia i loro clienti. Succede anche nel settore motociclistico, con le case che raccolgono e utilizzano i dati che noi stessi disseminiamo con le nostre attività quotidiane

Apro Motoskills e mi trovo tre pubblicità automatiche. Un’offerta di occhiali da vista, una compagnia telefonica e una TV online. Nei giorni scorsi su Internet avevo cercato il sito del mio ottico, per chiedergli se poteva rifornirmi di lenti, controllato le offerte di una (differente) compagnia telefonica e guardato dei film in streaming. Google lo sa. E calibra le pubblicità sui miei interessi.

Sin qui quello che tutti noi sappiamo. Nel frattempo le tecnologie informatiche si sono molto evolute nel tracciamento e nella profilazione. Si attingono dati da tante fonti, e sono nate società specializzate nel gestire queste informazioni, i cosiddetti BigData.

Chi ne fa uso? Tutti! Dai politici alle aziende. Nei giorni scorsi ho sentito molte case motociclistiche, scoprendo che la maggior parte di esse si affidano a sistemi di intelligenza artificiale per tenere i contatti con i loro clienti e per raggiungerne di nuovi.

Per capirne qualcosa di più ho interpellato dunque Per capirne qualcosa di più ho interpellato dunque uno specialista del settore, Carmine Buono, Solutions Architect di un’azienda italiana specializzata in BigData, Data Analytics e Cognitive Computing.

Iniziamo cercando di capire su cosa è fondata questa tecnologia orwelliana che consente alle aziende di raggiungere direttamente nuovi potenziali clienti.
“Il concetto è che le nuove tecnologie significano collegamento, interconnessione. Parliamo di IoT, l’Internet delle cose, che dagli apparecchi per uso personale si estende alle attrezzature delle linee di produzione – IIOT, Industrial Internet Of Things, ndr –, dell’automobile, dei trasporti e della manifattura in generale. Si tratta di un qualcosa nato assieme all’informatica, ma in passato di telemetria e di sistemi machine-to-machine. La novità degli ultimi anni è che questi oggetti possono dialogare fra loro. E il numero di informazioni che si possono raccogliere è infinito”.

Un qualcosa che torna utile a chi si occupa di marketing nelle aziende.
“Esatto. Una volta i supermercati si limitavano a proporre la loro tessera: in cambio degli sconti il consumatore comunicava pochi dati sul proprio nucleo familiare e acconsentiva al tracciamento delle proprie spese. Oggi la superficie d’attacco è spaventosa. Da motociclista immagino uno che colleziona profili, e che oggi riesce a raccogliere dati di natura ambientale, dati macchina, dati biometrici del pilota. E con tutti questi dati assieme, immagino un bel giro in moto su un passo di montagna. E cosa si raccoglie? Giri motore, velocità, inclinazione, vibrazioni, temperature, umidità, battiti cardiaci, frequenza respiratoria, ossigenazione. Stai profilando le emozioni, stai profilando le sensazioni: sei diventato uno strumento di marketing spaventoso”.

Come vengono utilizzati questi dati?
“Si cercano persone che si avvicinano alla profilazione dell’utente per il gusto, le sensazioni e le emozioni. In questo modo a chi si occupa di marketing si dà la possibilità di fare iniziative mirate sul cliente tipo. Perché gli dici che per quella determinata persona in questo momento c’è bisogno di una moto nuova, e che quella stessa persona se la può permettere; perché su Facebook e Instagram sta mostrando quello che ha. Per un’azienda come una casa motociclistica queste nuove tecnologie rappresentano solo opportunità di crescita. E in molti casi si trasformano in cambi dei modelli di business, perché danno alle aziende la possibilità di vendere tanti servizi aggiuntivi”.

Stiamo parlando dei BigData!
“In maniera molto grossolana. Tutto ciò che oggi rientra in un insieme di dati di natura differente, che sia di grandi dimensioni e che cambi con gran velocità rientra nella categoria dei BigData. E per gestirli bisogna avere la capacità di elaborare grandi quantità di dati in maniera veloce e dando loro valore. Servono tecniche, tecnologie e processi”.

Come li reperiscono le case?
“In buona parte li forniamo noi stessi, più o meno consapevolmente. Dallo smartphone allo smartwatch, passando per il dispositivo che si aggiunge alla macchina o alla moto, all’OBD – la diagnostica di bordo, oggi obbligatoria sui nuovi veicoli – che invia i dati alla casa costruttrice con varie modalità, dalla connessione su rete cellulare al computer del concessionario che attacca la spina a ogni tagliando”.

C’è anche un mercato di dati?
“Certo. I più facili da reperire sono quelli del mondo social, gli Open Data, che si acquistano da Facebook o da altri social. Poi ci sono gli operatori di telefonia mobile, che a loro volta vendono molti dati utili”.

Queste informazioni poi passano per società specializzate, come la vostra?
“C’è sempre qualcuno che raccoglie, aggrega e classifica dati per rivenderli come servizi. Questo è un nuovo modello di business. Io ad esempio preparo ‘semilavorati’, aggregazioni di dati pronti per aziende che operano nei settori automotive, trasportation, manifattura, insurance, energy. In questo modo il cliente può aggiungere tutto il suo sapere, per trarne il massimo vantaggio. È un modello di business molto recente”.

Un esempio d’uso?
“Prima di aprire uno store in una determinata via, bisognerebbe capire quali sono le persone che frequentano quella strada, e se rientrano nel target dell’ipotetico store. Per questo si va dalle compagnie telefoniche, per chiedere loro il profilo delle persone che frequentano la strada scelta negli orari d’apertura del punto vendita. Potrebbe venir fuori un profilo di età media, istruzione e propensione alla spesa non in linea con il cliente tipo dello store, e questa sarebbe una buona motivazione per aprire altrove”.

Veniamo alle case dell’automotive: sembra che molte utilizzino un sistema chiamato Predictive Advertising. Di che si tratta?
“Di un’intelligenza artificiale che attraverso i cookie, dei piccoli file che vengono lasciati nel nostro computer o smartphone quando navighiamo in rete, tracciano i nostri movimenti. In questo modo ci studiano, ci incasellano nei cluster, gruppi di persone che condividono determinate abitudini e comportamenti, oltre che caratteristiche. A monte c’è qualcuno che ha studiato la compatibilità di un determinato prodotto che si vuole promuovere con determinati cluster, e sarà solo a quelli che verrà veicolata la pubblicità on line. È un sistema molto puntuale e intelligente, funziona”.

Qual è l’evoluzione futura di tutto ciò?
“Credo solo degli affinamenti, perché molto già c’è. Il gruppo Scania, quello dei camion, diversi anni fa è partito con un progetto machine-to-machine di telemetria. L’obiettivo era raccogliere dati per valutare lo stato di salute dei mezzi per la manutenzione e altro. Oggi è diventato un sistema avanzatissimo, che ha portato a un cambiamento profondo del sistema di business, che non ruota più intorno alla vendita del camion. Scania oggi vende servizi ad autotrasportatori. Suggerisce loro, ad esempio, quando fare manutenzione o quando fermarsi, perché sa quando sono scarichi e conosce le loro tratte. L’azienda produttrice del veicolo sa tutto di loro e del loro mezzo, e può consigliare i momenti giusti per qualunque cosa”.
“Da questo si arriva alla Predictive Maintenance. Chi guida la propria moto tutti i giorni, deve attendere una vibrazione o un rumore anomalo evidente, per capire che qualcosa non va. Forse il meccanico sarebbe stato in grado di accorgersene 2-3 giorni prima, se avesse guidato quella moto. La Predictive Maintenance invece predice con parecchio anticipo che il tal giorno, con una tolleranza di 1-2 giorni, si guasterà un determinato componente”.

Come funziona?
“A partire dai sistemi SCADA/ICS – si parla di produzione industriale – per arrivare a tutte le apparecchiature complesse, la Predictive Maintenance sta diventando una prassi progettuale fondata sulla raccolta di tutti i dati macchina; che poi vengono correlati con i dati dei guasti, per trarne modelli previsionali. La BMW in parte lo sta già facendo, tanto che a libretto non mette più la prescrizione di una determinata operazione da fare a un preciso intervallo chilometrico. Piuttosto volta per volta ti avvisa che devi fare un determinato intervento, perché i parametri del veicolo suggeriscono che cambiando l’olio, tanto per fare un esempio, si può spostare in avanti nel chilometraggio un determinato problema. Credo che a breve la Predictive Maintenance sarà molto diffusa nell’automotive”.

Quanto investono le aziende sui BigData?
“Non parliamo certamente di qualche migliaio di euro a progetto, ma di cifre ben superiori. Le tecnologie da implementare sono tante e servono consulenti esperti in svariati settori e tematiche. Inoltre, si debbono anche modificare i processi aziendali, per adeguarli a questo nuovo modo di fare business. Costa caro, ma siccome il marketing fa vendere, le aziende destinano quote importanti del budget a queste voci”.

È vero che i nostri veicoli sono poco protetti dai criminali informatici?
“Purtroppo molte aziende hanno anteposto la chicca tecnologica che stupisce alla sicurezza informatica. Su un portale Internet specifico della casa produttrice della mia auto c’è un software riservato ai clienti che consente, via smartphone, di sapere dov’è l’auto, di aprirla o chiuderla, e di fare altre operazioni. Da esperto di cyber security mi sono divertito ad hackerare la mia precedente vettura, e quando l’avviavo, sul quadro strumenti compariva il logo della mia azienda”.