Analisi dei dati: con l’IA diventa strategica per il marketing

L‘analisi di grandi quantitativi di dati non è affatto un campo nuovo. C’è voluto un po’ di tempo perché le aziende si accorgessero dell’utilità e iniziassero a considerarlo un settore strategico, ma oggi, grazie allo sviluppo tecnologico e la disponibilità, sempre maggiore, di dati, sta iniziando ad essere un asset fondamentale per la crescita e lo sviluppo aziendale.

Oggi, potenti tecnologie, tra cui l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML), consentono di ottenere informazioni più approfondite in tutte le aree di attività aziendale al fine di promuovere l’efficienza, ridurre i rischi e gli sprechi e ottenere una migliore fidelizzazione dei clienti.

L’analisi dei dati con l’IA e il machine learning

Se guardiamo agli ultimi trend in materia di analytics ai primi posti ci sono, senza ombra di dubbio, l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML).

Queste tecnologie consentono ai sistemi di apprendere dai dati senza una programmazione esplicita. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono automatizzare attività analitiche complesse, identificare modelli e fare previsioni basate su dati storici.

Gestire vasti set di dati

I modelli di ML possono gestire vasti set di dati ed estrarre informazioni preziose, portando a previsioni più accurate capaci di consentire processi decisionali più rapidi. Ad esempio, aziende come Netflix e Amazon utilizzano algoritmi ML per fornire consigli personalizzati in base al comportamento degli utenti, portando a una migliore soddisfazione di quest’ultimi e a un aumento delle vendite dei loro prodotti.

Comunicare le informazioni in modo efficace

C’è poi la capacità di comunicare le informazioni in modo efficace che è fondamentale quando l’analisi dei dati serve per guidare un processo decisionale. Gli strumenti di visualizzazione dei dati sono in continua evoluzione per presentare i dati in modi più coinvolgenti e interattivi. Lo storytelling attraverso i dati consente agli analisti di trasmettere informazioni complesse in modo convincente, facilitando una migliore comprensione e azione.

Analizzare le recensioni e i feedback dei clienti

Aziende come Airbnb e TripAdvisor utilizzano sistemi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare le recensioni e i feedback dei clienti, consentendo loro di identificare tendenze, migliorare i servizi e migliorare le esperienze dei clienti.

L’utilizzo di tecniche di Natural Language Processing

La NLP è una branca dell’IA che si concentra sull’interazione tra computer e linguaggio umano. Consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano, che è fondamentale per l’analisi dei dati. Le tecniche NLP consentono alle organizzazioni di estrarre informazioni dettagliate da dati non strutturati, come post sui social media, recensioni dei clienti e ticket di supporto. L’analisi del sentiment (sempre più importante nel marketing moderno), la classificazione del testo e la traduzione linguistica sono alcuni esempi di come la NLP migliora le capacità di analisi dei dati. 

Edge computing e IoT

Da non sottovalutare c’è l’edge computing che porta l’elaborazione dei dati più vicino alla fonte, riducendo la latenza e migliorando l’analisi in tempo reale. Con l’espansione e la diffusione dell’ l’Internet of Things (IoT), generando grandi quantità di dati da sensori e dispositivi, l’edge computing diventa essenziale. Analizzando i dati all’edge, le organizzazioni possono prendere decisioni più rapide, ridurre i costi della larghezza di banda e migliorare la privacy dei dati. L’analisi edge svolgerà un ruolo fondamentale in settori come la produzione, la sanità e i veicoli autonomi. Ad esempio, nel settore manifatturiero, l’analisi edge può analizzare i dati dei sensori in tempo reale per identificare anomalie e ottimizzare i processi di produzione, migliorando l’efficienza e riducendo i tempi di fermo.

Una tendenza crescente, ma ancora poco utilizzata e da tenere d’occhio è l’analisi aumentata.

L’analisi aumentata

L’analisi aumentata combina AI, ML ed elaborazione del linguaggio naturale per automatizzare la preparazione dei dati, l’individuazione delle informazioni e la visualizzazione. Consente agli utenti aziendali di esplorare i dati e ottenere informazioni approfondite senza richiedere competenze tecniche approfondite. Sfruttando algoritmi automatizzati e suggerimenti intelligenti, l’analisi aumentata consente agli utenti di porre domande complesse e ricevere risposte istantanee. Questa tecnologia democratizza l’analisi dei dati, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati a tutti i livelli. Ad esempio, Tableau, la piattaforma di analisi visiva che trasforma il modo di utilizzare i dati e Power BI, la piattaforma per la business intelligence aziendale, sfruttano l’analisi aumentata per fornire interfacce intuitive, consigli automatizzati e visualizzazioni intelligenti, consentendo agli utenti di prendere decisioni, anche in tempi rapidi, basate sui dati.

 Le tendenze di investimento e utilizzo delle aziende

Le aziende hanno iniziato ad investire nei dati (dalla raccolta all’analisi) e il trend non sembra esaurirsi, ma da essi si aspettano un ritorno che possa trasformarsi in un vantaggio competitivo per l’azienda e che l’investimento generato si traduca in ricavi.

 Con la raccolta dei dati destinata ad aumentare le aziende hanno bisogno che i dati siano sempre più accessibili e utili. Ci sono diverse aziende che stanno ancora cercando di fare capo o coda degli enormi dati che hanno. Questo può essere risolto semplificando il processo di raccolta e analisi dei dati. Se il processo è in linea con gli obiettivi strategici dell’azienda, l’efficienza complessiva e la produttività possono aumentare, portando ad un aumento dei ricavi.

Come?

Come aumenta la produttività dei team

Tutti i team all’interno di un’azienda hanno bisogno di approfondimenti e informazioni in tempo reale per essere più produttivi. Tradizionalmente i dati sono disponibili al team di analisi dei dati ed all’ufficio marketing. L’innovazione risiede nel garantire l’accesso a questi dati per tutti i team. Creando piattaforme interne di conoscenza e dati e fornendo accesso a tutti i team all’interno dell’organizzazione, la produttività e i ricavi possono essere influenzati positivamente.

Come cambia il modo di interagire con i clienti

Inoltre, le soluzioni cognitive che si riferiscono principalmente all’intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti. Diversi settori come quello bancario, della vendita al dettaglio e della sanità stanno già implementando soluzioni cognitive per interagire con i propri clienti. Utilizzando i chatbot abilitati con l’elaborazione del linguaggio naturale, è possibile acquisire dati e approfondimenti in tempo reale direttamente dai clienti.

Nel 2022 nel mercato Data Management e Analytics si è registrata una forte crescita della spesa insoftware (+25%). Un quarto del mercato destinato a servizi di Public Cloud. La crescita più marcata per GDO/Retail, PA e Sanità.

Sono i risultati della ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano che mostra come solo il 15% delle grandi aziende può dirsi “avanzato”, mentre il 30% “intraprendenti”, il 22% “prudenti” e il 33% “immature” o “ai primi passi”.

Potrebbe quindi non essere possibile o così scontato per tutte le aziende iniziare in grande, ma è possibile iniziare con l’implementazione di servizi cloud e costruire lentamente funzionalità di big data.

Il cloud computing ha un costo considerevole e richiede molto impegno e tempo per la creazione. Tuttavia, l’utilizzo di una varietà di servizi cloud è possibile e alla portata di tutti. L’utilizzo di diverse fonti cloud può aiutare a collegare i dati interni ed esterni (dati ibridi) per facilitare un’analisi migliore e produrre informazioni più complete.

Inoltre ci sonoinnumerevoli punti di contatto dei dati al giorno d’oggi. Collegando tutti questi dati attraverso il software e utilizzando uno strumento di analisi (un esempio è certamente Spark, tra i tool più utilizzati nell’ambito della Data Science), è possibile trarre e comprendere molto meglio approfondimenti e tendenze.

Iniziare in piccolo e scalare lentamente può essere sicuramente la strada.

Il futuro dell’analisi dei dati risiede nella sinergia tra competenze e intelligenza artificiale. La domanda di professionisti dell’analisi dei dati sta aumentando rapidamente.

Conclusioni

Sebbene l’intelligenza artificiale offra possibilità significative, non è una minaccia per i lavori di analisi dei dati, almeno in questo momento. L’intelligenza artificiale funge da strumento prezioso per automatizzare le attività e aumentare l’efficienza, ma sono ancora necessari esperti umani per fornire il contesto necessario e controllare i sistemi di intelligenza artificiale.

Imparare a coesistere con l’intelligenza artificiale e sfruttare le sue capacità sarà fondamentale per gli analisti di dati per prosperare nell’era basata sui dati.