In un’epoca dominata dai Big Data, in cui qualsiasi informazione è reperibile e utilizzabile, il vero valore aggiunto per le aziende sta nella capacità di analisi.

Questa è l’Analytics Economy, ossia l’abilità di analizzare e trasformare le informazioni a disposizione dei brand in strategie d’azione mirate e strutturate sul lungo periodo.

In questo articolo vi spieghiamo perché è necessario per le imprese – oggi più che mai – strutturare la propria strategia sugli analytics, grazie alla convergenza di automazione, connettività e AI al servizio dell’Intelligenza Umana.

BIG DATA E AI

Come abbiamo già evidenziato, l’aspetto per cui le imprese utilizzano maggiormente l’Intelligenza Artificiale è l’analisi dei dati, al fine di ottimizzare l’estrazione di informazioni dettagliate dalla mole di dati generata dai clienti.

Questo in accordo allo scenario d’azione attuale – mutevole e competitivo – nel quale il reale vantaggio per le aziende è costituito dalla capacità di Business Intelligence, finalizzata ad attuare strategie di marketing incisive sulla base del comportamento dei clienti.

Una corsa agli armamenti in risposta al volume in costante crescita dei Big Data, che si stima raggiungeranno i 44ZB (44 trilioni GB) entro il 2020.

Un aumento esponenziale che si muove parallelamente alle previsioni sul fatturato generato dal Big Data Market: secondo Statista, si passerà dai 42 miliardi di dollari del 2018 ai 103 miliardi di dollari del 2027.

Un contesto confermato inoltre dall’impegno dell’UE per la realizzazione di un mercato unico digitale, che consenta il libero flusso di dati nell’Unione Europea, la cui Data Economy  – che coinvolge 6.1 milioni di occupati per un valore di 62 miliardi di euro – potrebbe raggiungere i 739 miliardi di euro entro il 2020.

DA DATA ECONOMY AD ANALYTICS ECONOMY

Ma – come già anticipato – i dati da soli non bastano: per creare valore, le informazioni devono essere analizzate, tradotte e messe al servizio del business.

Per questo è fondamentale il passaggio dalla Data Economy all’Analytics Economy, ossia l’applicazione di un nuovo paradigma economico in cui la capacità di analisi e di traduzione dei dati in informazioni utili al business non è più centralizzata, ma pervasiva.

Secondo quanto dichiarato da Mario Icardi, Regional Vice President di SAS e CEO di SAS Italia, “Siamo in un momento storico in cui potremmo paragonare la potenza degli Analytics a quella prodotta da Internet nell’ultimo ventennio: gli Analytics permeeranno ogni aspetto della società, della vita aziendale e personale aprendo la strada a quella che ormai possiamo identificare come Analytics Economy”.

LA NECESSITÀ DI UNA CULTURA AZIENDALE ADEGUATA

Per rendere questo cambiamento possibile, è fondamentale non solo munirsi di strutture e tool adeguati, ma anche – e soprattutto – formare il personale con competenze multidisciplinari che prevedano una totale conoscenza dei clienti, prodotti e servizi, per attuare analisi non solo descrittive, ma predittive e automatizzate.

Questo perché alla base della rivoluzione digitale di cui l’AI è protagonista, il collante e motore tra i dati e la macchina è l’Intelligenza Umana.

Come afferma Angelo Tenconi, Senior Presales Director South EMEA di SAS, “Ogni trasformazione non si basa solo su investimenti in nuove tecnologie o rivisitazione dei processi. Si basa soprattutto sulle abitudini delle persone”.

L’IMPORTANZA DEL FATTORE UMANO

Data la mole e la capillarità dei dati ai quali si può accedere, è fondamentale che le aziende siano in grado di analizzare e interpretare le informazioni prodotte dall’attività dei propri clienti.

Per individuare e valorizzare i punti di forza del proprio business, è necessario l’utilizzo di tecnologie data-driven intelligenti basate sul machine learning, affidate all’intuizione e creatività dell’uomo: il vero valore aggiunto.

Per questo, in CrowdM privilegiamo l’interpretazione e la personalizzazione ad analisi standard e automatizzate: questa è vera Digital Marketing Intelligence.