Raccolta e normalizzazione: il fondamento del profilo dinamico

L’efficacia della calibrazione automatica dipende dalla qualità e completezza dei dati contestuali. Questa fase richiede un parser multicanale che estrae informazioni da CRM, email marketing e feedback utenti, normalizzandole in un modello unico conforme a standard interni.

1. Implementazione parser multicanale:
   Utilizzo di script Python con pandas e regex per estrarre dati da:
   – CRM (es. Microsoft Dynamics) via REST API autenticata (OAuth2 client credentials)
   – Email marketing (es. Mailchimp) tramite webhook o API con token di accesso
   – Feedback post-interazione (formulari WhatsApp, sondaggi) con validazione tramite regex per formati data e codici stato
   import pandas as pd
   
   df = pd.read_json(api_response, orient=’records’)
2. Normalizzazione rigorosa:
   – Date: da “12/05/2024” → “2024-05-12”, con validazione tramite pd.to_datetime(..., errors='coerce')
   – Codici stato: mappatura da “404” → codice_404, con fallback a categoria “non trovato”
   – Terminologie: uso di un thesaurus interno per uniformare termini come “cliente” → “utente_attivo”, “supporto” → “help_team”
   df['orario_operativo'] = df['orario_operativo'].str.replace('’, '').str.strip()
3. Integrazione dati sistemica:
   Pipeline Apache Kafka alimentata da webhook in tempo reale, con schema Kafka Avro per serializzazione efficiente. Ogni evento genera un record con:
   {“evento”:”aggiorna_categoria”,”azienda”:”Azienda X”,”categoria”:”Prodotti Auto”,”timestamp”:”2024-05-12T09:15:00″}

   from kafka import KafkaProducer
   
   producer.send(‘profilo_eventi’, value=json.dumps(event).encode(‘utf-8’))

4. Webhook personalizzati e validazione:
   Eventi inviati solo se payload contiene campi obbligatori; controllo di integrità con schema JSON di validazione schema_profilo.json per prevenire dati errati o maleformati.