Ad AIXA anche il marketing è data-driven con Pavan
15/10/2019
digital marketing AIXA Pavan

Si parlerà anche di marketing in era digitale e di analytics ad AIXA, l’Expo delle applicazioni di intelligenza artificiale in programma dal 4 al 7 novembre a Milano negli spazi MiCo, organizzato da Business International e Fiera Milano Media. A moderare i lavori e il dibattito sul digital marketing sarà Enrico Pavan, specialista di digital analytics e fondatore di Analytics Boosters, che farà da chairman del Marketing Analytics Summit 2019 in seno all’evento.

Con Pavan vediamo quindi un’anticipazione sul ruolo che svolgono le analytics nei processi decisionali di marketing nelle aziende moderne. Partendo dalla considerazione che oggi disporre di un corretto assetto dell’ecosistema di dati è come pretendere di guidare un’auto bendati. “L’Analytics oggi riveste sicuramente un ruolo centrale in ogni progetto di business in quanto coinvolta direttamente e fulcro del processo decisionale di marketing – spiega Pavan -. Ovviamente, nella predisposizione di un adeguato assetto dell’ecosistema dei dati non parlo solo di online, ma è essenziale anche l’integrazione con tutto l’offline come ad esempio CRM, Database e DataLake, che ci permettono di ricostruire a 360 gradi la customer journey degli utenti, sia b2b, sia b2c. Il valore aggiunto di un sistema di data driven marketing è la possibilità di incrementare la revenue o i lead, migliorando la customer experience grazie agli insight e ai trend che emergono dall’analisi dei dati stessa, anche in ottica predittiva”.

digital marketing analytics AIXA Pavan

Come rileva Pavan, purtroppo le aziende italiane fanno però ancora scarso ricorso a sistemi di machine learning e artificial intelligence, anche se l’adozione sta crescendo poiché molte realtà si sono rese conto del fatto che senza dati su cui poter fare analisi e previsioni è impossibile andare a competere su mercati più vasti. “Per migliorare l’expertise professionale delle imprese – continua Pavan – bisogna diffondere la cultura del dato, dell’analisi continua e del miglioramento costante della user experience già durante il percorso di studi. Sarebbe opportuno applicare a ogni progetto di business il concetto di Conversion Rate Optimization, o meglio della Continuous Revenue Optimization, che permette di migliorare prima la customer experience degli utenti e di conseguenza tutti gli altri parametri che si condividono. La revenue è diretta conseguenza di come l’utente si approccia al nostro business: troppe frizioni equivalgono a un aumento del tasso di abbandono nel processo di acquisto, sia online sia offline”.

A presentare una notevole sfida per le aziende sono quindi le specifiche competenze che saranno necessarie per riscuotere successo nel campo delle digital analytics, con sempre più imprese che al loro interno tendono a creare dei propri dipartimenti di business intelligence. “A mio parere – dice lo specialista di marketing digitale – i team dedicati all’analytics dovrebbero in generale essere un giusto mix di Data Scientists in grado di dominare linguaggi di programmazione come python, R, Tensorflow, PyTorch e altri elementi di Machine Learning/Predictive Analytics, e di Data Analysts capaci di generare analisi approfondite sul comportamento degli utenti ed estrarre valore dai dati. Servono inoltre UX/UI Experts dedicati alla riprogettazione delle interfacce mobile, desktop e fisiche partendo però dall’analisi dei dati”.

AIXA Expo artificial intelligence applicationsInteressante quindi il contributo che potrà venire da intelligenza artificiale e machine learning, che per Pavan consentiranno di automatizzare e rendere scalabili le fasi di data preparation e data integration, permettendo ai data analyst di concentrarsi su analisi di livello alto, dove imprescindibile continuerà a essere la conoscenza e la componente umane. “Oltre ai trend nello sviluppo dell’AI e del machine learning – sostiene quindi Pavan – nei prossimi mesi sarà bene tenere sott’occhio anche l’integrazione delle Data management platforms (DMP) e lo sviluppo di nuovi tracking, che integrano desktop, mobile, app e magari anche fonti offline”.

Infine, Pavan delinea le caratteristiche salienti che fanno un analyst 4.0, a partire da una solida preparazione di base matematica/statistica, capacità di analisi e interpretazione dei dati/trend e capacità di programmazione. “Ne aggiungerei, però, anche una quarta non prettamente tecnica – conclude Pavan -, ovvero il cervello: farsi domande, essere curiosi e voler andare in profondità quando ci si trova di fronte ad un determinato fenomeno osservato credo siano la base per chiunque voglia approcciarsi a questo mondo”.

Ideato nel 2016 il Piano Nazionale Industria 4.0 negli anni ha seguito l’evolversi dell’implementazione nel nostro Paese delle tecnologie abilitanti,…