TIM Data Retail Analysis

TIM Data Retail Analysis è uno dei servizi standard della famiglia TIM Big Data, è un servizio di supporto alle strategie su tecnologia “Big Data” per l’analisi del comportamento della folla generica su una parte determinata del territorio italiano rivolto al mondo delle Imprese (pubbliche e private)

Con “Data Retail Analysis” vengono raccolti periodicamente (stima in “near real time”) dati statistici sugli utenti allocati alle celle radiomobili e attraverso algoritmi proprietari, basati su un’accurata conoscenza della copertura delle celle e della probabilità di effettuare traffico telefonico in funzione dell’area geografica, viene stimata la distribuzione degli utenti TIM sul territorio e le loro dinamiche in termini di presenza e di mobilità.

La presenza della popolazione in una specifica area viene determinata partendo dagli utenti TIM rilevati e applicando un algoritmo di “riproporzionamento” basato sulla Market-share di TIM e su altri dati: l’output è costituito da mappe di densità in continuo (ogni 15 minuti per un massimo di 12 mesi) oppure da mappe statiche su base oraria, giornaliera e settimanale; la presenza di popolazione può essere corredata da ulteriori “profilazioni” della stessa (es. ripartizione italiani/stranieri, business/consumer, maschi/femmine, età, ecc.). Le analisi sulla mobilità si basano su provenienza e destinazione degli utenti.

Il servizio prevede la vendita di aree territoriali di analisi denominate “Focal Square Area” (quadrati di dimensione pari a 450m X 450m) posizionabili anche in modo contiguo e con una granularità minima di 150m x 150m sul territorio nazionale. Tali aree ad esempio possono essere allocate sulle principali vie dedicate al commercio nelle maggiori città, fino a raggiungere l’estensione di un intero comune, su cui l’impresa sarà libera di identificare le sue aree di interesse e di accedere a scenari di analisi sia in termini di Presenza che di Mobilità.

Il servizio di Big Data sopra descritto permette di correlare i dati TIM con le altre fonti che vengono integrate dal Cliente o da Open Data (es. scolarizzazione ISTAT, dati di traffico e parcheggi in una determinata area, sensori iot indoor), dati meteo, così da poter disporre di analisi finalizzate allo studio di specifici fenomeni di interesse del Cliente, come ad esempio:

• Analisi comparativa tra diversi punti vendita di una stessa catena.
• Analisi di valutazione di un’area ai fini commerciali.
• Rilevazione dei passaggi per cartellonistica stradale.
• Comparazione e valutazione della penetrazione del mercato potenziale all’interno di un punto vendita.
• Analisi dei flussi in ingresso e uscita rispetto ad un’area d’interesse per il cliente (ad esempio un quartiere o un centro commerciale).
• Analisi della segmentazione (“clusterizzazione”) della popolazione afferente l’area d’interesse del cliente anche con il dettaglio della Nazionalità degli stranieri per poter meglio indirizzare l’offerta, la tipologia del personale, il magazzino, etc.