AI
L’industria dell’intelligenza artificiale (AI) è una delle tecnologie che sta guidando la rivoluzione industriale in questo momento. L’AI non è una tecnologia che si sta evolvendo da molto tempo, ma ciò che è cambiato negli ultimi anni è la potenza del computing, le opzioni di servizio basate su cloud e l’applicabilità dell’AI anche nel marketing.L’impatto dell’AI sul marketing è in crescita, con una previsione di raggiungere quasi $ 40 miliardi entro il 2025. La maggior parte dei CMO si sta applicando nella conoscenza dell’AI, ma molti sono ancora incerti e inconsapevoli dell’entità dei benefici e del modo in cui possono adottare l’intelligenza artificiale per migliorare il marketing.
Data Analytics
I responsabili marketing si sono prontamente impegnati con l’analisi dei dati, beneficiando (e molto probabilmente soffrendo) delle montagne di dati a portata di mano. Questo include tutto, dai dati di tracciamento degli utenti su app e siti Web, ai tassi di conversione delle newsletter e ai click-through pubblicitari online, all’analisi dei dati CRM.Il data mining fornisce grandi quantità di dati, spesso non strutturati. I marketer hanno più familiarità con l’interazione con i dati tramite dashboard che strutturano i dati per fornire analisi di elementi comuni, come medie, rapporti e percentuali. L’obiettivo è aggregare i dati al fine di riportare un risultato, cercare un modello e trovare relazioni tra le variabili. Le strategie vengono strutturate e i dati vengono interrogati per attestare tale relazione. L’analisi dei dati è descrittiva poiché si basa su eventi passati. Non prevede l’impatto di un cambiamento in una variabile.
Predictive Analytics
La Data Analysis conduce naturalmente alla predictive analysis utilizzando i dati raccolti per fare delle previsioni, basate su dati storici e sull’interazione umana per interrogare i dati, convalidare schemi, creare e quindi verificare ipotesi. Le ipotesi tratte dalle esperienze passate presuppongono che il futuro segua gli stessi schemi. Le ipotesi “What / if” sono informate dalla comprensione umana del passato e la capacità predittiva è limitata dal volume, dal tempo e dai vincoli di costo degli analisti di dati umani.Le informazioni predittive derivate dalla Data Analysis sono estremamente utili per i professionisti del marketing: aiutano a prevedere l’efficacia della campagna, a influenzare il processo decisionale su collaterali, mercati geografici e dati demografici relativi al target scelto.
AI Machine Learning
Il machine learning è una continuazione dei concetti relativi all’analisi predittiva, con una differenza fondamentale: il sistema AI è in grado di formulare ipotesi, testare e apprendere autonomamente. L’AI è una combinazione di tecnologie e il machine learning è una delle tecniche più importanti utilizzate per il marketing iper-personalizzato. Il machine learning delle macchine artificiali fa ipotesi, rivaluta il modello e rivaluta i dati, il tutto senza l’intervento di un umano. Questo cambia tutto. Proprio come l’intelligenza artificiale significa che un ingegnere umano non ha bisogno di codificare per ogni possibile azione / reazione, il machine learning è in grado di testare e ritestare i dati per prevedere ogni possibile corrispondenza prodotto-cliente, ad una velocità e capacità che nessun essere umano potrebbe ottenere. Questo consente all’utente umano di potersi dedicare a casi specifici, e costruire campagne personalizzate su dati precisi e in continuo aggiornamento. Questo apprendimento può fornire approfondimenti sui microtarget che non potrebbero essere realisticamente fatti dagli analisti umani su una vasta popolazione. Questi risultati possono migliorare drasticamente i tassi di conversione, il ritorno sull’investimento di marketing e la fedeltà dei clienti.
In sintesi:
- La Data Analysis si riferisce alla revisione dei dati degli eventi passati per i modelli.
- La Predictive Analysis sta facendo supposizioni e test basati su dati passati per prevedere futuri what / ifs.
- Il machine learning analizza i dati, fa ipotesi, impara e fornisce previsioni su scala e profondità di dettagli impossibili per i singoli analisti umani.
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