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La quantità di dati che le aziende hanno a disposizione in questo momento non è mai stata così grande. La Data Analysis aiuta le aziende a capire meglio i propri clienti, valutare le campagne pubblicitarie, creare strategie di contenuto personalizzate e sviluppare prodotti. Riuscire ad estrarre insight significativi da questi dati e convertire quindi il sapere acquisito in strategie è più facile a dirsi che a farsi. Come estrarre, elaborare, analizzare e utilizzare al meglio l’enorme mole di dati a disposizione per migliorare le tue campagne di digital marketing? L’intelligenza artificiale si rivela essere un alleato vincente in grado di rendere accessibili i dati ed estrarne il meglio.

L’IA per analisi rapide e mirate dei dati

Affidare la gestione di una tale quantità di dati a un data scientist potrebbe essere una soluzione. Purtroppo, oltre a esserci un’ampia lacuna nel mercato del lavoro, spesso per le aziende non è sostenibile impiegare un numero elevato di data scientist in grado di poter realmente estrarre risultati dall’ampia mole di dati. La soluzione potrebbe essere in strumenti di Business Intelligence che abbattono i costi e permettano la gestione di grossi volumi di dati. Di conseguenza, per un’elaborazione dati più rapida e mirata, soprattutto se si dispone di un budget limitato, l’Augmented Analytics, potrebbe essere la soluzione ideale. Non si tratta altro che dell’intelligenza artificiale applicata all’analisi dei dati. Il paper “Dall’intelligenza artificiale all’Augmented Analytics: i nuovi trend del marketing digitale” realizzato da Talent Garden Innovation School ci presenta il ruolo della Data science e dell’intelligenza artificiale nel marketing.

L’intelligenza Artificiale al servizio dei dati

L’intelligenza artificiale (AI) è un ramo dell’informatica che si occupa della riproduzione di aspetti del pensiero e dell’azione umana con i computer. L’automazione del comportamento intelligente e l’apprendimento automatico sono aspetti importanti quando si analizzano i Big Data. L’intelligenza aumentata estende e supporta l’intelligenza umana con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. I risultati e le analisi dei dati forniti dai computer permettono decisioni umane più rapide e precise. L’intelligenza artificiale è in grado di valutare grandi quantità di informazioni e fornisce all’uomo una base per prendere decisioni fondate sui dati.

L’intelligenza aumentata permette le seguenti azioni per strategie di digital marketing data-driven:

• Raccolta dei dati rilevanti per i successivi processi decisionali.
• Analisi meccanica dei dati con l’aiuto del machine learning e del deep learning, i computer analizzano i dati e trovano autonomamente modelli, correlazioni, tendenze o altre dipendenze utili nelle fasi decisionali. I sistemi sono in grado di riconoscere immagini, comprendere e analizzare il linguaggio umano sia in forma orale che scritta.
• Trasmissione dei risultati dell’analisi i dati possono essere preparati in forma grafica, testuale o altro.
• Valutazione dei risultati Solo attraverso l’interpretazione umana dei risultati ricavati dalla macchina emergono le basi reali del processo decisionale.
• Prendere decisioni e agire Nella fase finale, l’uomo prende la decisione e avvia le azioni risultanti. Si analizzano le abitudini di acquisto del cliente e schemi comportamentali per prevedere andamenti e strategie future

L’importanza dei dati nel digital marketing

L’uso dei dati consentito dalla data science svolge un ruolo importante nelle strategie di digital marketing. Questo nuovo tipo di marketing è andato sviluppandosi negli ultimi anni a seguito della crescente diffusione di nuovi canali digitali come le piattaforme social e di dispositivi come lo smartphone. Un’azienda che cerca visibilità deve affermare la sua presenza su questi canali ma non più con un’offerta pubblicitaria generale come si vedeva in passato in TV, ma in modo personalizzato e mirato per ogni singolo utente.

Lo scopo non è solo la visibilità e vendita del prodotto, ma si tratta ancor di più di essere presenti come marchio nelle varie community, di essere in linea con le tendenze, di anticiparle, di rispondere alle esigenze degli utenti mirando soprattutto al piano emozionale.

Le moderne tecniche di elaborazione dati accompagnano la trasformazione digitale in corso rendendo possibile l’estrazione di quelle informazioni che aiutano le aziende a capire le esigenze dei clienti, il loro stato d’animo e il loro comportamento d’acquisto.

L’intelligenza artificiale attraverso l’uso di strumenti come il machine learning o il naturale language processing è oggi parte integrante del digital marketing. Possibili campi di applicazione sono:

• Creazione di modelli predittivi per pronosticare i comportamenti dei consumatori. Possiamo parlare di marketing predittivo o data-driven marketing che raccoglie ed analizza dati e informazioni allo scopo fare previsioni sulle esigenze future del cliente e di anticipare i trend del settore.
• Creazione di contenuti personalizzati per realizzare un’esperienza utente su misura e basata sulle esigenze del singolo consumatore.
• Comunicazione, il consumatore riceve un messaggio non solo personalizzato ma anche al momento più opportuno e sul canale preferito.
• Sentiment Analysis, è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing) usata per determinare se i dati sono positivi, negativi o neutri. Aiuta le aziende a monitorare il sentimento del marchio e del prodotto nel feedback dei clienti e capire così le loro esigenze. Analizzare automaticamente il feedback dei clienti, come le opinioni nelle risposte ai sondaggi e le conversazioni sui social media, permette ai marchi di imparare cosa rende i clienti felici o frustrati, in modo da poter adattare prodotti e servizi.

Dalla Data analytics all’Augmented analytics

Parafrasando la definizione di Gartner, l’Augmented Analytics è l’uso di tecnologie abilitanti come il machine learning e l’IA per agevolare la preparazione dei dati, la generazione e spiegazione di insight. Ciò con il fine di migliorare il modo in cui si esplorano e analizzano i dati nelle piattaforme di analisi e di Business intelligence. Cresce anche il numero di fruitori ed esperti di questi dati in quanto vengono automatizzati molti aspetti della data science, del machine learning e dello sviluppo, gestione e implementazione dei modelli di AI. In questo modo si risparmia sui costi, sui tempi e sull’impiego di più esperti come data scientist.

L’Augmented Analytics offre la democratizzazione dei dati

Assistiamo così a un processo di democratizzazione rispetto all’utilizzo dei dati visto che diventano accessibili trasversalmente a tutti i livelli dell’azienda. Gli strumenti di analisi aumentata automatizzano quindi l’analisi dei dati, leggono tutti i dati dell’azienda, li ripuliscono, li analizzano in modo indipendente e traducono i risultati in strategie d’azione concrete e affidabili. In conclusione si può affermare che nessuna azienda può sottrarsi all’utilizzo dell’AI e dell’Augmented Analysis nella gestione e analisi dei propri dati se desidera sviluppare delle strategie di digital marketing che soddisfino e anticipino le esigenze del consumatore.