Da una grande quan­tità di dati alla scar­sità di infor­ma­zioni: in che modo l’IA sta risol­vendo i maggiori problemi dei respon­sa­bili del marketing

Oggi stiamo vivendo l'epoca d'oro del marketing. Abbiamo dashboard per giorni, più piattaforme di analisi di quante ne possiamo contare e l'accesso a una ricchezza senza precedenti di informazioni sui clienti. Gli esperti di marketing non devono più indovinare in che modo una campagna contribuisce ai loro profitti o a ciò che i consumatori desiderano in un nuovo prodotto o servizio.

Eppure, nonostante abbiano più dati che mai, gli esperti di marketing continuano a trovarsi paralizzati dagli stessi dati che avrebbero dovuto potenziarli. Tutto questo ci porta a una realtà su cui riflettere:

Non si tratta solo di una sensazione istintiva: i team responsabili delle attività di marketing utilizzano230% di dati in più rispetto al 2020, ma più della metà (56%) non ha il tempo di effettuare un'analisi corretta. Questa combinazione di troppi dati e risorse insufficienti per estrarre informazioni chiave non ci sta solo costando tempo e denaro. Crea anche uno svantaggio competitivo. Per restare sempre un passo avanti, gli esperti di marketing dovranno avvalersi dell'aiuto di strumenti di IA e integrare una mentalità basata sull'IA nel loro approccio all'analisi dei dati.

Solo un paio di decenni fa, il marketing era in gran parte intuitivo e basato sulle emozioni. Abbiamo preso decisioni basate sull'esperienza passata, sulla nostra comprensione del mercato e su ipotesi basate su ciò che ci sembrava "giusto". Se passiamo rapidamente ad oggi, possiamo tenere traccia di tutto ciò che facciamo e il marketing basato sui dati ha rapidamente sostituito il processo decisionale emotivo.

Al giorno d'oggi, viviamo in un'epoca di eccesso di informazioni, con 402,74 milioni di terabyte di dati creati ogni giorno. Si stima che nel 2025 verranno creati 181 zettabyte di dati, ovvero un aumento del 23,13% rispetto al 2024. Per contrastare questo afflusso di dati, centinaia di nuove soluzioni di analisi dei dati e di business intelligence, pensate come strumenti progettati per semplificarci la vita, sono state immesse sul mercato.

Tuttavia, ogni nuovo strumento comporta una curva di apprendimento e genera ancora più flussi di dati. La ricerca dimostra che il 29% dei professionisti del marketing ha troppi strumenti nel proprio stack tecnologico di marketing. E il 62% delle organizzazioni non si affida ai dati raccolti dai propri clienti. Se a ciò si aggiunge il fatto che il 57% degli esperti di marketing si sente sopraffatto dalla quantità di piattaforme tecnologiche di marketing disponibili, non c'è da stupirsi che facciamo fatica a orientarci tra i dati che abbiamo a disposizione.

Prima di approfondire il modo in cui l'IA consente agli esperti di marketing di estrarre le informazioni di cui hanno bisogno dalle loro fonti di dati, dobbiamo distinguere realmente tra dati, informazioni e approfondimenti.

• Dati: osservazioni o fatti grezzi e non organizzati. Questa raccolta di punti dati è di per sé priva di contesto e può includere elementi come singoli punti dati da un sondaggio, metriche analitiche, citazioni o persino comportamenti degli utenti.
• Informazioni: dati elaborati, organizzati e contestualizzati. Le informazioni descrivono cosa è successo e offrono spunti su modelli o tendenze, ma non ci spiegano il perché. Ad esempio, potresti aggregare le risposte al sondaggio per ottenere un numero totale, ma non sappiamo se tale somma sia "positiva" o "negativa".
• Approfondimenti: conclusioni fruibili derivate dalle informazioni. Gli approfondimenti spiegano quali opportunità hai di fronte e rappresentano la conoscenza che guida il processo decisionale all'interno della tua organizzazione. Consentono di rispondere alle domande su cosa e perché è successo, nonché su cosa fare dopo.

Passare dai dati grezzi agli approfondimenti fruibili per implementare tali consigli può essere un processo lungo che richiede il consenso delle parti interessate. Più riesci a ridurre al minimo il tempo e l'impegno necessari per trasformare i dati in informazioni, più sarai in grado di concentrarti sull'esecuzione.

È qui che l'IA può fare la differenza.

L'IA è più di un semplice strumento da aggiungere al tuo stack tecnologico di marketing: è il tassello mancante che colma il divario tra dati grezzi e consigli utilizzabili. Man mano che sempre più aziende introducono l'IA nei propri flussi di lavoro, i responsabili del marketing iniziano a considerare l'IA anche ben oltre il suo ruolo di semplice risparmio di tempo.

Invece di analizzare manualmente grandi set di dati, gli addetti allle attività di marketing possono affidarsi all'IA per affrontare tre attività distinte:

1. Riconoscimento di modelli: utilizza l'IA per identificare e delineare rapidamente modelli e tendenze in grandi set di dati, la cui analisi richiederebbe altrimenti giorni. 
   
2. Analisi predittiva: sviluppa risultati e comportamenti futuri, come le previsioni di vendita, in base a modelli storici e indicatori attuali.
   
3. Consigli proattivi: suggerisci azioni specifiche basate su informazioni ricavate dai dati, come anticipare le esigenze di un cliente o modificare le strategie delle campagne.

Un altro vantaggio dell'utilizzo dell'IA è aiutare gli esperti di marketing ad abbandonare l'analisi descrittiva per adottare approfondimenti predittivi e proattivi. Invece di riassumere quanto accaduto in una campagna precedente, l'IA può offrire passaggi successivi concreti per guidare un processo decisionale proattivo per una campagna futura.

Ad esempio, quando si tratta di migliorare l'accuratezza del lead scoring, l'IA può analizzare il coinvolgimento del pubblico, i dati demografici e i comportamenti per aiutare gli esperti di marketing a identificare a chi dare la priorità.

L'IA non creerà un'altra dashboard per te; al contrario, farà in modo che le dashboard che hai già funzionino in modo più intelligente. Grazie all'IA, i responsabili del marketing possono contestualizzare meglio i propri dati all'interno dei propri obiettivi aziendali, anziché limitarsi a riportare metriche vanitose come traffico, follower sui social media o download totali.

Strumenti come Business Goals di ActiveCampaign aiutano a colmare il divario tra la raccolta dei dati e l'azione strategica. Invece di sovraccaricare gli esperti di marketing con un'altra dashboard, lo strumento Business Goals sintetizza le informazioni ricavate da varie campagne per fornire consigli chiari e attuabili. In altre parole, sarai in grado di capire in che modo una campagna email si collega ai tuoi obiettivi di generazione di lead e quali passaggi dovresti intraprendere per migliorare parametri come le conversioni.

Passare da un'organizzazione con una grande quantità di dati a un'organizzazione ricca di informazioni richiede più che l'introduzione di nuovi strumenti. È inoltre necessario considerare il cambiamento organizzativo e qualsiasi cambiamento gestionale necessario per adottare un approccio AI-first all'analisi dei dati.

In qualità di responsabile del marketing, considera i seguenti passaggi per preparare la tua organizzazione a una transizione di successo:

Definisci la governance dei dati e dell'intelligence. Oltre alla governance dei dati, avere una governance dell'intelligence garantisce che tutti siano sulla stessa lunghezza d'onda quando si tratta di definire metriche e approfondimenti chiave. Ad esempio, se si lavora con 13 diverse definizioni di lead qualificato, non si avrà chiarezza su quali informazioni siano importanti.

Per stabilire la governance, si può prendere in considerazione la creazione di un framework "North Star" con 3-5 parametri direttamente correlati a un risultato aziendale. Questi potrebbero includere qualsiasi cosa, dalle metriche di traffico e coinvolgimento ai tassi di conversione e abbandono, alle registrazioni di prova e altro ancora. Definisci chi prende le decisioni in base alle informazioni generate dai tuoi strumenti di IA e assicurati un allineamento interfunzionale in modo che tutti condividano le stesse definizioni.

Crea sulla base degli approfondimenti, non dei report. Se hai la sensazione di passare troppo tempo a riassumere cosa è successo invece di pensare a cosa fare dopo, non sei il solo. Dal momento che gli esperti di marketing adottano sempre più l'IA per l'analisi, anche le organizzazioni devono cambiare il modo in cui prendono decisioni. Invece di un reporting reattivo, prova a passare ad avvisi in tempo reale e a creare un protocollo di azione 24-48 per rispondere alle informazioni dinamiche generate dall'IA.

Incoraggia la collaborazione, non la sostituzione. Un grosso ostacolo all'introduzione dell'IA è il timore che possa sostituire gli esseri umani nel lavoro, quando in realtà può servire a integrare il lavoro dei team. Oltre a formare il tuo team sui nuovi strumenti, è fondamentale spiegare ai membri il loro ruolo nel processo decisionale e a quali altre attività potrebbero dare priorità nel tempo che l'IA libera per loro.

Le aziende che padroneggiano questa transizione da un'azienda ricca di dati a un'azienda ricca di informazioni sanno come stabilire obiettivi chiari, stabilire parametri di successo e adattare gli strumenti che funzionano. Quando tutti hanno accesso agli stessi dati, l'IA è ciò che consentirà ai responsabili di avere la velocità dall'intuizione all'azione di cui hanno bisogno per essere sempre un passo avanti rispetto alla concorrenza.

La velocità di comprensione, non la raccolta dei dati, è il nuovo campo di battaglia competitivo. Passando all'IA, i responsabili del marketing possono realizzare la promessa di un marketing basato sui dati senza sprofondare nel sovraccarico di informazioni.

L'IA ti aiuta a eliminare le supposizioni dalla tua prossima campagna e ad adattare il tuo processo decisionale, restituendoti al contempo tempo per affrontare attività più strategiche. Con Business Goals di ActiveCampaign, i responsabili del marketing possono ottenere le informazioni e i consigli attuabili di cui hanno bisogno per avere successo.