L'introduzione dell'e-commerce nel settore fieristico: piano di email marketing e studio di usabilità

L’obiettivo di questa relazione è presentare i risultati raggiunti dalle attività di marketing svolte al fine di promuovere e valutare la piattaforma e-commerce di BF Servizi, azienda che opera come intermediario nella fornitura di servizi all’interno del contesto fieristico di Bologna Fiere. A fine del 2009 BF Servizi ha commissionato a Gecod lo sviluppo di un sistema informativo per le gestione integrata di tutti i processi rilevanti per il business aziendale. A ottobre 2010 viene completato e presentato uno dei moduli previsti dall’intero progetto: la piattaforma e-commerce. Questa si differenzia dagli altri sistemi di commercio online in quanto è stata progettata specificatamente allo scopo di permettere la prenotazione di servizi da parte delle aziende che partecipano alle manifestazioni svolte presso i padiglioni di Bologna Fiere. Le sue particolarità sono quindi sia l’utenza, che configura la creazione di relazioni B2B, sia la tipologia di articoli offerti, non prodotti ma servizi, sia l’ambiente, le fiere svolte a Bologna. A seguito di questo rinnovamento BF Servizi ha ritenuto opportuno adeguare al nuovo contesto anche le proprie tecniche di marketing introducendo, come strumento da usare per la loro attuazione, il web. All’interno dell’organico dell’azienda però non era presente una figura che avesse le competenze per poter integrare, ai normali canali usati per le iniziative di marketing, le opportunità offerte da Internet e che quindi potesse utilizzarle per raggiungere gli obiettivi prefissati per tali attività e cioè la promozione della piattaforma e-commerce e la misurazione del suo gradimento da parte dell’utenza. Le mie conoscenze maturate in ambito universitario hanno apportato quel contributo necessario alla loro realizzazione. La prima decisione è stata la scelta di quale tra le tecniche di web marketing fosse la migliore per le promozione della piattaforma e-commerce di BF Servizi. La disponibilità di un voluminoso numero di indirizzi email dei loro clienti e prospect ed una generale bassa alfabetizzazione informatica degli stessi ha portato a individuare quale soluzione più adeguata la tecnica dell’email marketing. La comunicazione ai clienti per mezzo email era già prevista ma senza che vi fosse ne una pianificazione ne un'analisi dei risultati. Era quindi necessario formalizzare un vero e proprio piano di marketing e successivamente migliorarne le performance. L’assenza di strumenti adeguati alla sua realizzazione ha richiesto che prima venisse svolto un benchmark del settore basato sul confronto di funzionalità, costi e facilità d'uso. Il servizio ESP di Mailchimp è risultato il vincitore in quanto assicurava una maggiore tutela della privacy, una migliore gestione dello spam e strumenti più efficaci per la creazione e l'analisi delle campagne email. Per la valutazione del gradimento della piattaforma e-commerce da parte degli utenti è stato deciso di progettare un’apposita indagine sottoforma di Usability Test e Online Survey. Per il primo è stato necessario l’utilizzo di un apposito servizio per la condivisione dello schermo in quanto in era impossibile far ritrovare il test e l’osservatore nel medesimo luogo. Per l’Online Survey, grazie ad un piccolo Benchmark, è stato deciso di utilizzare SurveyGizmo. All’interno dell’organico dell’azienda non è presente una figura di importanza strategia quale il Web Marketing Manager che abbia la responsabilità di coordinare tutte le attività legate alla vendita o al lancio di un prodotto o di un servizio. L’attività di marketing viene svolta da una figura interna all’azienda (il Responsabile Marketing) che si avvale della collaborazione sia di Gecod, per quanto riguarda l'area informatica, sia di BitBang per quanto riguarda alcune attività di web marketing. La realizzazione delle due attività ha fortemente risentito di questa frammentazione dei compiti, è stato infatti opportuno adeguare le pianificazione alle esigenze di Gecod. Nonostante questo i dati conseguiti dall'attività di email marketing sono stati utili a capire l'efficacia e l'efficienza di questa tecnica nel contesto di BF Servizi. Anche le informazioni raccolte durante l'indagine sono state sufficienti per poter dare un valore all'usabilità della piattaforma e-commerce. La pianificazione iniziale di un piano di email marketing richiede che vengano svolte varie verifiche per valutare la qualità ed inoltre richiede periodo medio-lungo per poter essere reso ottimale. Era quindi già chiaro sin dall'inizio come uno degli obiettivi fosse quello di progettare una buona base su cui apportare successive modifiche. Le prime campagne realizzate sarebbero state utili a ricavare le informazioni necessarie per correggere il piano di marketing. La tipologia di relazione che si instaura tra BF Servizi e i suoi clienti è particolare, la gran parte di essi infatti non vi mantiene un rapporto continuativo durante l’anno ma lo esaurisce in un unico momento poco prima del manifestarsi dell’evento fieristico. L'attenzione dei clienti verso le comunicazioni di BF Servizi è elevata solo in questo periodo e la pianificazione delle campagne ha dovuto tener conto di questo aspetto. Sono state realizzate le campagne solo per gli espositori che partecipavano agli eventi fieristici di Marca 2011, Artefiera 2011 e Fishing Show 2011, cioè le manifestazioni che si sono svolte durante il mio periodo di lavoro in azienda. Le performance delle campagne sono state buone e i dati raccolti hanno permesso di identificare quali siano gli aspetti da migliorare per poter renderle ancora migliori.

Learning for scheduling a portfolio of constraint solvers

Nel lavoro di tesi qui presentato si indaga l'applicazione di tecniche di apprendimento mirate ad una più efficiente esecuzione di un portfolio di risolutore di vincoli (constraint solver). Un constraint solver è un programma che dato in input un problema di vincoli, elabora una soluzione mediante l'utilizzo di svariate tecniche. I problemi di vincoli sono altamente presenti nella vita reale. Esempi come l'organizzazione dei viaggi dei treni oppure la programmazione degli equipaggi di una compagnia aerea, sono tutti problemi di vincoli. Un problema di vincoli è formalizzato da un problema di soddisfacimento di vincoli(CSP). Un CSP è descritto da un insieme di variabili che possono assumere valori appartenenti ad uno specico dominio ed un insieme di vincoli che mettono in relazione variabili e valori assumibili da esse. Una tecnica per ottimizzare la risoluzione di tali problemi è quella suggerita da un approccio a portfolio. Tale tecnica, usata anche in am- biti come quelli economici, prevede la combinazione di più solver i quali assieme possono generare risultati migliori di un approccio a singolo solver. In questo lavoro ci preoccupiamo di creare una nuova tecnica che combina un portfolio di constraint solver con tecniche di machine learning. Il machine learning è un campo di intelligenza articiale che si pone l'obiettivo di immettere nelle macchine una sorta di `intelligenza'. Un esempio applicativo potrebbe essere quello di valutare i casi passati di un problema ed usarli in futuro per fare scelte. Tale processo è riscontrato anche a livello cognitivo umano. Nello specico, vogliamo ragionare in termini di classicazione. Una classicazione corrisponde ad assegnare ad un insieme di caratteristiche in input, un valore discreto in output, come vero o falso se una mail è classicata come spam o meno. La fase di apprendimento sarà svolta utilizzando una parte di CPHydra, un portfolio di constraint solver sviluppato presso la University College of Cork (UCC). Di tale algoritmo a portfolio verranno utilizzate solamente le caratteristiche usate per descrivere determinati aspetti di un CSP rispetto ad un altro; queste caratteristiche vengono altresì dette features. Creeremo quindi una serie di classicatori basati sullo specifico comportamento dei solver. La combinazione di tali classicatori con l'approccio a portfolio sara nalizzata allo scopo di valutare che le feature di CPHydra siano buone e che i classicatori basati su tali feature siano affidabili. Per giusticare il primo risultato, eettueremo un confronto con uno dei migliori portfolio allo stato dell'arte, SATzilla. Una volta stabilita la bontà delle features utilizzate per le classicazioni, andremo a risolvere i problemi simulando uno scheduler. Tali simulazioni testeranno diverse regole costruite con classicatori precedentemente introdotti. Prima agiremo su uno scenario ad un processore e successivamente ci espanderemo ad uno scenario multi processore. In questi esperimenti andremo a vericare che, le prestazioni ottenute tramite l'applicazione delle regole create appositamente sui classicatori, abbiano risultati migliori rispetto ad un'esecuzione limitata all'utilizzo del migliore solver del portfolio. I lavoro di tesi è stato svolto in collaborazione con il centro di ricerca 4C presso University College Cork. Su questo lavoro è stato elaborato e sottomesso un articolo scientico alla International Joint Conference of Articial Intelligence (IJCAI) 2011. Al momento della consegna della tesi non siamo ancora stati informati dell'accettazione di tale articolo. Comunque, le risposte dei revisori hanno indicato che tale metodo presentato risulta interessante.