Molto spesso oggi le aziende si trovano di fronte ad un paradosso: hanno una tale quantità di dati derivati da interazioni, vendite, metriche di marketing, feedback dei clienti, che prendere decisioni informate e data-driven è più complesso che mai. Da dove cominciare? Quale parametro prendere in considerazione? E come interpretare i dati disponibili?
In questo caso il problema non è tanto la quantità o i tipi di dati disponibili, bensì la capacità di leggerli, interpretarli e trasformarli in insight azionabili per prendere decisioni data-driven. E qui l’AI è un ottimo strumento per semplificare questo processo perché aiuta a individuare pattern, ridurre le complessità e offrire supporto alle aziende.
Tanti, troppi dati: l’”information overload”
La raccolta dei dati oggi per le imprese è un processo ormai automatico. Le aziende possono contare su dati provenienti da CRM, e-commerce, piattaforme social, Google Analytics solo per citare alcuni strumenti, poiché ogni touchpoint è attentamente osservato e archiviato in database sempre più grandi. Tuttavia, un accumulo indiscriminato da vantaggio spesso si trasforma in svantaggio e causano ciò che gli esperti chiamano information overload, cioè un sovraccarico di informazioni che più che aiutare a prendere decisioni paralizza.
Il primo passo da fare per evitare questo sovraccarico è contestualizzare i dati. Un dato puro non è utile se non si definisce quali sono gli obiettivi specifici da raggiungere, qual è il benchmark, se non si conosce le dinamiche del settore in cui opera, o anche solo se lo si deve paragonare al mese o all’anno precedente. Ad esempio, un CTR del 2% può essere un ottimo o pessimo dato a seconda del periodo preso in considerazione, del mercato di riferimento o della strategia adottata.
Un altro aspetto importante da tenere in considerazione è la frammentazione dei dati. Immaginiamo un’azienda in cui il reparto del marketing, quello commerciale e quello finanziari dispongono dei dati relativi i loro reparti ma non li condividono con gli altri. Questa mancata integrazione impedisce sicuramente di avere una visione d’insieme dell’andamento del business, rendendo complicato prendere decisioni strategiche e data-driven.
L’AI come leva strategica per il business
Qui l’Intelligenza Artificiale è un vero e proprio alleato, diventando una leva strategica che supporta (e non sostituisce) gli esseri umani nel loro processo decisionale.
Attraverso algoritmi sofisticati, machine learning e analisi predittive, le AI elaborano con estrema rapidità mole di dati enormi, riconoscono pattern nascosti e presentano scenari alternativi che arricchiscono il processo decisionale. Oltre descrivere o spiegare ciò che è successo, le AI più avanzate possono anche stimare scenari futuri e suggerire quali azioni prendere.
Se progettata accuratamente per rispettare gli obiettivi aziendali, l’AI può anticipare le tendenze, qualificare meglio i lead commerciali, segmentare il pubblico con precisione, insomma, può fare qualsiasi analisi richiesta per supportare le imprese.
Per approfondire
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