PayClick, agenzia di digital advertising guidata da Luca Formicola, ha definito un accordo con l’Università degli Studi di Trieste per la realizzazione di uno strumento software che permetta di analizzare il profilo ed il comportamento degli utenti e raggrupparli in specifiche categorie.
La firma ufficiale è prevista intorno al 20 marzo, ma i contenuti dell’accordo sono praticamente definitivi. Al Machine Learning Lab dell'Università di Trieste sono state affidate tutte le fasi del processo di analisi: dall’acquisizione dei dati fino alla loro elaborazione, tramite modelli inferenziali scientificamente validi, che costituiranno il motore dell'Audience Analysis di Payclick.
La piattaforma sviluppata sarà in grado di profilare utenti anonimi sulla base dell’osservazione del loro comportamento: dalla navigazione alle singole azioni compiute.
Le diverse caratteristiche, sociodemografiche e comportamentali, saranno associate ad ogni utente e per ciascuna di esse sarà determinato un livello di confidenza. L'accuratezza della categorizzazione aumenterà al crescere delle informazioni di navigazione raccolte.
Tali informazioni saranno raccolte in modo trasparente e tecnicamente non intrusivo, gli utenti resteranno infatti anonimi.
Obiettivo finale del progetto è avere uno strumento che consenta a PayClick di gestire e analizzare i Big Data per massimizzare le conversioni delle campagne, veicolandole solo verso gli utenti in target. Attualmente l'azienda già adotta strategie che puntano a focalizzare le azioni di marketing solo su profili potenzialmente interessati, ma tale collaborazione permetterà di migliorarne l'efficacia ampliando la propria Audience Universe e targetizzando in maniera più precisa le proprie campagne.
L'accordo tra PayClick e il Machine Learning Lab dell'Università di Trieste prevede di sviluppare e completare l’analisi nell’arco di 9 mesi.