L’Intelligenza Artificiale è parte integrante del flusso lavorativo di qualunque azienda che voglia rimanere competitiva. Tuttavia, un aspetto spesso sottovalutato che però ha un forte impatto sull’efficacia dell’AI è la qualità dei dati e informazioni usati per addestrare l’AI. Tra le risorse a disposizione delle aziende, i dati di prima mano si confermano essere l’asset più prezioso per potenziare i risultati delle AI. Quando vengono abbinati a tool AI, questi dati permettono di riconoscere pattern complessi e generare previsioni più accurate, offrendo alle strategie di marketing una capacità predittiva difficilmente raggiungibile con altre fonti.
Come sfruttare appieno, quindi, i dati di prima mano? Bastano quattro fasi, come spiegato in un articolo di Kamal Janardhan, Senior Product Management Director, Buying, Analytics & Measurement di Google.
Connetti le fonti dei dati
Il primo passo consiste nello stabilire un collegamento solido tra tutte le fonti di dati disponibili (CRM, cloud, applicazioni ecc.) così che tutte le informazioni possano confluire in modo sicuro all’interno di un unico tool. L’obiettivo è semplificare e raggruppare i dati che arrivano dai diversi touchpoint invece di lasciarli isolati in compartimenti stagni.
In questa fase si devono privilegiare i dati di prima mano rispetto a quelle di terze parti, migliorando l’accuratezza e la durata nel tempo delle informazioni raccolte online. È importante anche centralizzare tutte le fonti in unico ambiente, integrando i principali tool già in uso e sfruttando le funzionalità API per gestire e monitorare con maggiore efficienza il flusso di dati.
Massimizza la qualità dei dati
Come dicevamo all’inizio, l’AI è efficace solo se i dati su cui si basa sono di qualità. Perciò la seconda fase consiste nel garantire che i dati raccolti siano davvero rilevanti e di qualità. Questo processo permette ai sistemi AI di generare insight più accurati e raccomandazioni davvero utili e rilevanti. In questa fase i risultati dipendono in gran parte dall’operato diretto dei team, che spesso deve integrare i dati nei sistemi interni e attuare implementazioni tecniche sul sito, app ecc.
Per massimizzare la qualità dei dati è fondamentale che vengano raccolti diversi tipi di segnali, e Janardhan consigli di dare priorità a questi. Quelli pubblicitari (click, interazioni con le inserzioni ecc.) mostrano il pubblico interagisce con le campagne, i segnali dei clienti comprendono indirizzi email o numeri di telefono (ovviamente sempre nel rispetto della privacy) per capire i comportamenti attraverso diversi device. I segnali transazionali permettono di misurare il valore reale di un acquisto o di un’altra azione chiave, mentre i segnali comportamentali aiutano a comprendere più a fondo il customer journey.
Attiva i dati con l’AI
Una volta racconti dati di qualità e solidi, è il momento di “attivare” le informazioni sfruttando l’AI per ottimizzare le campagne su tutte le piattaforme pubblicitarie disponibili.
Sul fronte dei pubblici, i dati di prima mano sono essenziali per identificare e coinvolgere i segmenti di clientela più rilevanti, ampliando la portata attraverso l’individuazione di pubblici simili. Per quanto riguarda l’offerta, i sistemi di bidding di Google Ads basati sull’AI sfruttano l’insieme completo di dati per intercettare nuove query di ricerca e nuovi canali, ottimizzando il budget in tempo reale in base all’evoluzione dei trend di consumo.
Dimostra il ROI
Raccogliendo dati di qualità, è possibile misurare con precisione i KPI più rilevanti per ciascun business, e gli strumenti di misurazione più moderni e aggiornati sono capaci di dimostrare l’efficacia reale degli investimenti pubblicitari.
L’ottimizzazione cross-channel permette di comprendere quali touchpoint mediatici hanno generato più valore grazie a modelli avanzati di attribuzione, e il marketing mix modeling, poi, usa tecniche statistiche avanzate per correlare gli investimenti di marketing con le vendite, supportando l’ottimizzazione del budget su tutti i canali e restituendo una visione d’insieme del contributo di ciascun media.
Costruisci competenze solide sui dati e sull’IA
Comprendere come strutturare, gestire e attivare i dati di prima mano attraverso l’intelligenza artificiale è ormai una competenza chiave per chi lavora nel marketing digitale. Per questo Digital School ha sviluppato il percorso Digital Marketing e AI.
Il corso online permette di acquisire tutte le conoscenze teoriche e pratiche fondamentali per sviluppare strategie di comunicazione di marketing integrato, anche grazie al supporto dell’Intelligenza Artificiale.
Durante il corso, imparerai a progettare contenuti digitali efficaci e piani di comunicazione e advertising, a comprendere il comportamento dei consumatori, a padroneggiare le piattaforme social e pubblicitarie (Meta, LinkedIn, TikTok e Google Ads), le tecniche di SEO, content marketing e privacy applicata alla comunicazione digitale, e aumenterai le capacità analitiche attraverso lo studio del digital analytics.
Nei workshop imparerai in modo pratico ad usare piattaforme come Canva, Meta Business Manager, TikTok Ads, Google Ads e WordPress, oltre agli strumenti AI applicati al digital marketing e all’e-commerce.
Al termine delle lezioni è previsto lo svolgimento di uno stage formativo (in un’azienda convenzionata o attraverso un project work di gruppo) in cui lo potrai applicare fin da subito tutte le nozioni e skill acquisite.
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