28 Ottobre 2021
Il digitale, oltre ad aver stravolto le regole del marketing, ha affermato l’importanza dei Big Data e introdotto l’Intelligenza Artificiale. Vediamo perché?
L’ampio e trasversale concetto di Digital Disruption descrive perfettamente l’epocale cambiamento attuato dallo sviluppo e dal progresso tecnologico che sta coinvolgendo l’intera umanità, modificando i modelli di business e organizzativi delle imprese.
Tuttavia è doveroso sottolineare che il concetto di digitalizzazione non si limita all’impiego di nuove tecnologie e alla dematerializzazione dei documenti, bensì implica una trasformazione radicale di visione volta al miglioramento e all’innovazione per:
- ripensare e sintetizzare sviluppi produttivi, creativi e di vendita
- distribuire nuovi prodotti e servizi che ben rispondano alla richiesta dei consumatori
- anticipare i fenomeni globali
- tracciare i movimenti nei mercati
- riformulare le logiche che governano le attività economiche e le strategie di marketing e comunicazione
L’evoluzione più profonda e influente del mondo digitale è senza alcun dubbio l’ascesa del trend dei Big Data, ovvero enormi volumi di dati eterogenei per fonte e formato, analizzabili in tempo reale.
Il valore dei Big Data
La definizione attuale di Big Data risale ai primi anni del 2000, quando l’analista di mercato Doug Laney ne identificò le caratteristiche fondamentali, le note Tre V:
- Volume. Equivale alla quantità dei Big Data, sia che essi siano generati automaticamente da macchine che da utenti. Ad esempio: transazioni commerciali, dispositivi intelligenti (IoT), apparecchiature industriali, video, social media e altro ancora.
- Velocità. Corrisponde alla rapidità con cui i dati nascono e vengono acquisiti. La sfida a cui le imprese sono chiamate a rispondere è il saper raccogliere e analizzare i dati in tempo reale, con l’uso di strumenti all’avanguardia in modo da essere pronti nel prendere decisioni tempestive e consapevoli.
- Varietà. Fa riferimento alla disponibilità di diverse tipologie di dati provenienti da una grande varietà di fonti. Si spazia dai dati strutturati e numerici rintracciati nei database tradizionali, ai documenti di testo non strutturati: e-mail, video, audio, dati di stock e transazioni finanziarie.
Con il passare del tempo sono state aggiunte due nuove V al modello primordiale, con l’obiettivo di definire le modalità di utilizzo dei Big Data:
- Veridicità. È fondamentale che i dati raccolti e analizzati siano autorevoli, affidabili, credibili e corrispondenti al vero. Oggi l’importanza dei dati si misura prevalentemente sulla qualità e l’integrità delle informazioni elaborate.
- Variabilità. Indica la mutevolezza del significato dei singoli dati, condizionata dall’interpretazione e dai diversi contesti da cui provengono.
La sesta e più recente V fa riferimento all’inestimabile valore attribuito ai Big Data, considerati il petrolio del nuovo millennio. Il valore abbraccia tutte le metodologie di Big Data Analytics che consentono alle imprese di ricavare informazioni utili e ottenere rilevanti risultati di business, come ad esempio:
- generare offerte in base alle abitudini d’acquisto dei clienti
- ricalcolare eventuali rischi di portafoglio in tempi brevi
- rilevare con anticipo comportamenti dolosi per evitare che colpiscano l’azienda o il brand
- affinare le strategie di customer experience
- anticipare le tendenze
Tecnologia, creatività e analisi dati al servizio del marketing e della comunicazione
Nel marketing e comunicazione le attività di data analytics sono diventate un elemento strategico e di valutazione fondamentale, infatti l’ingegnere giapponese e specialista della qualità, Kaoru Ishikawa, afferma:
“fate in modo che diventi un’abitudine discutere dei problemi basandosi sui dati e rispettando i fatti che essi dimostrano”
Oggi il marketing non può fare a meno della tecnologia per raggiungere l’importante obiettivo di offrire ai clienti una Customer Experience omnicanale, motivo per cui dalla combinazione della digital transformation e del digital marketing è nato il MarTech (Marketing Technology), ossia l’insieme delle attività di marketing che con il prezioso supporto della tecnologia consentono di tracciare, misurare, pianificare e analizzare le campagne di marketing.
Questo sistema comprende strumenti e software adibiti alla gestione e all’analisi dei dati (CRM e Data Analytics), alla produzione e archiviazione dei contenuti multimediali (CMS), all’automatizzazione delle attività di email marketing e targetizzazione delle campagne ADV ( Marketing Automation e Intelligenza Artificiale).
Big Data e Intelligenza Artificiale sono interdipendenti tra loro, infatti i Big Data rappresentano la materia prima dell’Intelligenza Artificiale che a sua volta è lo strumento in grado di modellarla e contestualizzarla. È necessaria dunque una forte sinergia tra dati e macchine intelligenti per avvalorare il senso dell’analisi e raggiungere gli obiettivi prefissati.
Che cos’è l’Intelligenza Artificiale
Il termine Intelligenza Artificiale è stato coniato nel 1956 dal matematico John McCarthy subito dopo le prime ricerche finalizzate alla creazione di reti neurali artificiali capaci di risolvere problematiche di natura ingegneristica. Dopo aver riconosciuto l’Intelligenza Artificiale come una vera e propria disciplina scientifica, venne presentato il primo programma in grado di imitare le capacità di problem solving di un essere umano: il Logic Theorist.
Basata sull’utilizzo di database e software sofisticati dotati di capacità tipiche dell’essere umano (comprensione ed elaborazione del linguaggio naturale e delle immagini, apprendimento, ragionamento, pianificazione, interazione con individui, macchine e ambiente), l’AI è un sistema in grado di risolvere i problemi, sintetizzare il lavoro delle persone, assumere comportamenti umani e perseguire autonomamente un obiettivo ben preciso.
La comunità scientifica ha classificato l’AI in due grandi filoni:
- Intelligenza debole: sistemi in grado di simulare alcune funzionalità cognitive umane senza raggiungere le capacità intellettuali tipiche dell’uomo; si tratta di programmi di problem solving per replicare ragionamenti logici umani, risolvere problemi, prendere decisioni, ecc..
- Intelligenza forte: sistemi consapevoli delle proprie capacità intrinseche, infatti secondo alcune teorie le macchine del futuro avranno un’intelligenza propria, autonoma e probabilmente superiore a quella degli esseri umani.
Da un punto di vista tecnologico e metodologico ciò che caratterizza l’Intelligenza Artificiale è il metodo di apprendimento con cui si abilita, si tratta di:
- Il Machine Learning è una tecnologia che, dopo aver ricevuto un feedback umano, utilizza un determinato algoritmo basandosi su dati strutturati, utilizzati per catalogare ed analizzare quelli successivi e programmare le attività. In pratica con l’apprendimento automatico l’algoritmo viene “educato” ed “addestrato” in modo tale che possa apprendere ed imparare nei diversi contesti in cui opera.
- Il Deep Learning per funzionare efficacemente ha bisogno di un grande quantitativo di dati per adattarsi alle varie situazioni che si verificano, rispondendo a input esterni ed estrapolando informazioni utili dai dati. In pratica il sistema, senza alcun intervento umano, è in grado di verificare quando le classificazioni cambiano in risposta ad un nuovo input e se è il caso di introdurne di nuove, identificando autonomamente le caratteristiche distintive, senza categorizzazioni dall’esterno.
L’Intelligenza Artificiale applicata a marketing
Nel marketing l’Intelligenza Artificiale è ormai impiegata in moltissime attività tutte con differenti obiettivi, uno su tutti la gestione delle relazioni tra utenti e brand, infatti sono sempre più numerose le aziende che puntano su piattaforme di marketing automation, customer data platform e data management platform, come strumenti utili all’ottimizzazione delle prestazioni in termini di efficacia, efficienza, esperienza e innovazione.
Il rapporto Salesforce conferma che in soli due anni l’adozione dell’intelligenza artificiale nel marketing è aumentata del 44%: dalla sentiment analysis di post e tweet sui social media ai motori di raccomandazione fino al programmatic advertising. Con l’incremento della programmazione neurolinguistica, lo studio dei contenuti è diventato sempre più scientifico e meno creativo al fine di migliorare e velocizzare i procedimenti di selezione e creazione automatica dei contenuti destinati alle campagne di comunicazione e marketing.
Oltre che a brand e aziende, l’AI offre numerosi vantaggi anche ai consumatori:
- personalizzazione di servizi e prodotti
- velocizzazione dei tempi di acquisto grazie all’ottimizzazione dei processi
- possibilità di testare il prodotto virtualmente
- nuovo rapporto brand-consumatore
- servizio di assistenza sempre disponibile
- automatizzazione delle attività di routine
La sinergia tra Big Data e Intelligenza Artificiale nelle strategie di marketing garantisce benefici in materia di:
- miglioramento del posizionamento dell’impresa nel mercato
- sviluppo di strategie di marketing personalizzate
- valorizzazione della customer experience
- fidelizzazione del cliente
- miglioramento delle prestazioni di vendita.
Se questo argomento ti affascina e credi che l’uso dei Big Data e dell’AI possa garantire una crescita sostanziale del tuo business, continua a seguirci e Contattaci
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