FAIR-PLAY: studio e sviluppo di nuovi servizi e modelli di marketing 4.0 in ambiente fieristico

FAIR-PLAY: studio e sviluppo di nuovi servizi e modelli di marketing 4.0 in ambiente fieristico
  from 6/7/18 to 12/31/18
Il progetto “FAIR-PLAY: studio e sviluppo di nuovi servizi e modelli di marketing 4.0 in ambiente fieristico" proposto dai dipartimenti di Scienze economiche e di Informatica ha ricevuto il finanziamento della Regione Veneto, all’interno del programma FSE, Fondo sociale europeo.
 
Si tratta di un progetto di data science multidisciplinare costruito attorno alle esigenze di Veronafiere S.p.A. e vede il coinvolgimento dei due dipartimenti, con referenti la professoressa Gloria Menegaz e il professor Marco Cristani, per la parte informatica, e il professor Marco Minozzo per il lato statistico ed economico, oltre che di Humatics S.r.l., spin off dell’ateneo.
 
Le principali fiere italiane a carattere internazionale producono un fatturato di 60 miliardi di euro per le aziende e il 50% del totale dell’export made in Italy. Lo strumento “fiera” è l’unico mezzo di promozione sui mercati per tre imprese industriali su quattro e per il 75,3% delle piccole e medie imprese del Paese. Veronafiere S.p.A. è il primo organizzatore diretto di manifestazioni in Italia, secondo per fatturato, ai vertici in Europa e tra le 40 fiere più rilevanti al mondo, grazie ad oltre cent’anni di esperienza nel settore ed alla posizione geografica strategica, al centro delle maggiori direttrici intermodali europee.
 
Il progetto, che ha tra i suoi fini anche la formazione di due assegnisti di ricerca, mira alla creazione di nuovi servizi e modelli di business abilitati dall’Industria 4.0, nell’ambito delle manifestazioni fieristiche. Caratteristica del progetto sarà un approccio closed-loop basato su un’interazione continua tra responsabili dell’ICT e delle strategie di business, focalizzato sull’analisi dei profili dei visitatori, sfruttando tutte le tecnologie e gli algoritmi di profilazione messi a disposizione dall’ICT, nell’ottica degli obiettivi posti dal business.
 
Nel progetto si perseguiranno due obiettivi intimamente interconnessi: l’integrazione dell’infrastruttura di raccolta dati già a disposizione di Veronafiere con una tecnologia di profilazione avanzata, atta ad individuare diverse classi di visitatori e la pianificazione strategica del business sulla base dei risultati della profilazione. In quest’ottica, verrà sviluppata un’applicazione web, chiamata FAIR-PLAY, in grado di effettuare una profilazione in classi dei visitatori, aggregando tra loro diverse informazioni generate dall’infrastruttura di Veronafiere quali i dati di geolocalizzazione dei visitatori all’interno dello spazio fieristico, i dati di sentiment (feeling sui prodotti visti/acquistati dai visitatori), ed altri possibili metadati. I dati resi disponibili da FAIR-PLAY saranno inoltre integrati con tutti gli altri dati a disposizione di Veronafiere. La tecnologia alla base di FAIR-PLAY sfrutterà tecniche avanzate di clustering basate sul deep learning.
 
Per quanto riguarda il coinvolgimento del dipartimento di Scienze economiche, si dovranno studiare le strategie da seguire per la selezione, il trattamento e il filtraggio dei dati raccolti per pervenire alla base informativa su cui basare le successive elaborazioni, tenendo conto sia della natura dei dati sia dei nuovi modelli di business che si intende esplorare. Si dovranno implementare e utilizzare tecniche per la gestione e l’analisi di grosse basi di dati e tecniche di machine learning, con riferimento in particolare ai big data georeferenziati. Si dovranno affrontare problemi di profilazione dei visitatori e degli espositori. Saranno fondamentali in questa fase alcune tecniche statistiche standard quali l’analisi di regressione, le tecniche di riduzione della dimensionalità e quelle per l’analisi di dati spaziali multivariati, nonché alcune tecniche di artificial intelligence e machine learning quali neural networks, random forest e association rule learning. Questi algoritmi porteranno all’individuazione di trend e pattern nelle traiettorie dei visitatori, dei quali si conosceranno anche le loro preferenze, all’interno degli spazi espositivi, e quindi alla profilazione dei visitatori, anche in base alle loro esperienze “sensoriali”. Infine, si definiranno ed implementeranno modelli di misura delle performance delle strategie di business individuate, anche al fine di identificare eventuali misure correttive.
 
 
Programme Director
Marco Minozzo

Department
Economics

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