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.