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07/12/2022

marketing

IA e marketing: machine learning utilizzato da molte aziende. Ma si sfruttano male i dati

Victor Vassallo (Making Science): nei settori servizi finanziari, retail ed eCommerce, turismo, le decisioni spesso sono prese sulla base di informazioni approssimative. Il potenziale dei dati viene sfruttato solo in minima parte

Applicata, in ambito marketing, da quasi tutte le aziende, l'intelligenza artificiale è però sfruttata solo in alcune ridotte funzionalità: le tecnologie basate sull'apprendimento automatico o machine learning sono utilizzate in modo limitato e inefficace dalle imprese e il loro potenziale è spesso ignorato o trascurato.
Se 9 aziende su 10 utilizzano queste tecnologie per estrarre valore dai dati, meno della metà delle imprese (46%) le impiega per ottimizzare le campagne di advertising, una percentuale analoga le adotta per creare prodotti raccomandati e poco più di un terzo (35%) fa uso dell'intelligenza artificiale per personalizzare il sito web. È questa una delle evidenze emerse dalla pubblicazione del white paper della società di consulenza tecnologica Making Science dal titolo Trarre il massimo potenziale dai dati: la sfida delle aziende: il documento restituisce i risultati di un'indagine a campione che ha coinvolto 601 decision-maker nel marketing attivi nel nostro Paese, equamente ripartiti fra tre settori: servizi finanziari, retail ed eCommerce, turismo, con aziende di diverse classi dimensionali.



Il marketing predittivo solo nel 39% delle imprese


La fotografia - simile a quella restituita da analoghe rilevazioni effettuate dalla società di consulenza tecnologica e marketing digitale in Francia e UK, oggetto della pubblicazione di altri due distinti white paper - propone un quadro segnato da tanti elementi di criticità: il ricorso all'attivazione dei dati in ambito marketing appare ormai come diffuso e quasi universalmente acquisito, tanto che solo il 6% del campione dichiara che nella propria azienda non vengono attivati i dati, ma solo un 39% dei marketer intervistati sfrutta i dati in ottica predittiva e un altro 37% ricorre a servizi di misurazione avanzata come BigQuery. Nel 52% dei casi l'impiego dei dati è molto limitato: l'attivazione è infatti limitata ad analisi generali.
Lo "sfruttamento" ancora limitato dell'AI fa il paio con i limiti che emergono nella prima parte della ricerca per quanto riguarda l'archiviazione e la gestione dei dati: oltre la metà del campione (54%) ammette di misurare dati provenienti da fonti diverse in silos, ovvero in maniera isolata, mentre il 7% non misura affatto i propri dati.

Quasi tre quinti delle aziende (58%) si avvalgono di piattaforme esterne per l'integrazione dei dati, mentre oltre un terzo (il 34%) ricorre a sistemi interni su misura. Tuttavia, il fatto che alcune imprese (12%) ritengano di non disporre delle funzionalità e delle competenze necessarie, o nemmeno dei dati necessari (3%), mentre in un 38% delle realtà eventuali discrepanze fra diverse piattaforme vengono monitorate ancora manualmente, evidenzia l'esistenza di sostanziali problemi a livello di infrastruttura dei dati.

Processi inefficienti e limiti infrastrutturali


"I dati del white paper, ora pubblicato per la prima volta integralmente - spiega Victor Vassallo, managing director di Making Science Italia - confermano come siano ancora poche le realtà che sfruttano appieno i propri dati. Troppi finiscono con il prendere decisioni sulla base di silos di dati e informazioni approssimative, ignorando le potenzialità e le opportunità che si aprirebbero con l'adozione di sistemi avanzati in grado di prevenire processi inefficienti e lacune infrastrutturali e capaci di estrarre, armonizzare e unificare tutti i dati relativi alle attività di marketing".




Il retail arranca: un'azienda su 10 non attiva i dati


Le imprese del settore retail in linea generale appaiono meno "pronte" rispetto a quelle degli altri due settori censiti dalla ricerca: se nel turismo e nei servizi finanziari la quota di imprese che in ambito marketing non impiega in nessuna applicazione il machine learning è del 6%, nel caso del retail sale al 14%; in quest'ultimo settore sono il 9% le realtà che non attivano in nessuna misura i loro dati contro un 6% delle aziende del travel e un 3% delle realtà del settore finanza.
Anche per quanto riguarda la compliance al GDPR molto resta ancora da fare: se la maggior parte delle aziende si sono mosse per recepire in toto o in parte le novità in materia di protezione dei dati, un 3% dei marketer non ha mai sentito parlare del Regolamento generale sulla protezione dei dati, un altro 3% ha scelto deliberatamente di ignorarlo e un 12% ancora oggi dichiara di ignorare se il GDPR vada applicato o meno alla propria realtà.


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