L’importanza dei dati in un progetto di intelligenza artificiale

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L’importanza dei dati nell’intelligenza artificiale è fuori discussione. I dati e l’intelligenza artificiale sono così intrecciati che non possono vivere l’uno senza l’altro. Ci si può chiedere, in effetti, perché i dati siano così cruciali. Sono tutti uguali? Come possiamo usarli per sfruttare l’intelligenza artificiale nelle strategie di marketing?

Vedremo tutto questo insieme, trovando le risposte che cerchiamo!

Perché tutto inizia con i dati?

Come al solito, cominciamo con una semplice definizione: cosa sono i dati?
I dati sono i mattoncini più importanti su cui costruire i progetti di intelligenza artificiale. Senza di loro, non si può pensare di iniziare alcunché.

La caratteristica principale dell’intelligenza artificiale è la necessità e l’abbondanza dei diversi tipi di dati. Senza i dataset, non c’è possibilità per un progetto di AI di funzionare in alcun modo.
Naturalmente, i dati devono soddisfare alcuni requisiti, di cui parleremo meglio tra qualche riga.

I dati sono il vero fondamento dell’intelligenza artificiale, perché la alimentano con le informazioni. Solo dai dati può estrapolare modelli e insight. Nessuna AI o machine learning può migliorare se non ha il giusto carburante – piccoli pezzi di conoscenza che possiamo dargli.

Più dati si hanno, più si possono raffinare, migliori sono i risultati che si ottengono. Infatti, qualsiasi sistema di intelligenza artificiale ha bisogno di una quantità significativa di dati strutturati per funzionare correttamente, e tutti questi frammenti di informazione dovrebbero essere puliti e privi di bias.

È possibile raccogliere qualsiasi tipo di dati, dalle email, ai database dell’ufficio, ma non è sufficiente. Il punto è che i vostri dati devono essere rilevanti per te, per il tuo brand e per gli scopi che vuoi raggiungere.

Quali tipi di dati esistono?

Quindi, tutti i dati sono uguali?

La risposta è ovviamente no. Ci sono diversi tipi di dati, ma possiamo iniziare a separarli in due categorie principali.

Dati strutturati. Questi sono gli elementi costitutivi che permettono agli algoritmi di intelligenza artificiale di identificare modelli, estrarre insight e fare previsioni. Il più delle volte, questo tipo di dati è classificato come “dati quantitativi”. È il tipo più comune di dati che usiamo nel nostro lavoro quotidiano, perché è organizzato in modo ordinato, e possiamo facilmente trovare ciò che stiamo cercando – naturalmente, gli algoritmi possono fare la stessa cosa. È grazie a loro che possiamo scoprire i modelli e le relazioni tra i diversi elementi di cui parlavamo prima.  Sono dati che, come dice il loro stesso nome, hanno una struttura in cui possiamo ricercare elementi già organizzati secondo specifici criteri: alcuni degli esempi più chiari e immediati sono un file Excel o un database.

Dati non strutturati. D’altra parte, abbiamo dati non strutturati. Questi sono più simili ai pezzi di un puzzle da mettere insieme per vedere il quadro generale e capire cosa sta succedendo. Alcuni esempi? Mail, testi, sms, audio. I dati non strutturati sono più difficili da elaborare e correlare proprio per la loro natura di dato non strutturato.

Uno step non trascurabile è la pulizia dei dati. Qualsiasi sia il tipo di dati, questi devono essere accuratamente puliti. Occorre selezionare i dati a seconda delle esigenze e del problema che vuoi risolvere.

Come utilizzare i dati: acquisizione, elaborazione, analisi

Se c’è un professionista che sa come gestire i dati, è il data analyst, solitamente responsabile di tre fasi principali: acquisizione, elaborazione e analisi.

Naturalmente, l’intelligenza artificiale ci aiuta a farlo in molto meno tempo e con maggiore precisione.

Acquisizione di dati. In questa fase, l’importante è avere accesso ai dati da diverse fonti. Dovrai raccogliere tutte le fonti disponibili – e possibilmente anche creare un database in cui raccogliere, che è di grande aiuto quando c’è bisogno di trovare qualcosa molto in fretta.

Tutti i bit di informazione che raccoglierai sono il carburante per i tuoi algoritmi di intelligenza artificiale.

Elaborazione dei dati. Questa seconda parte del processo include la pulizia dei dati, al fine di renderli più accessibili per l’analisi.

Analisi dei dati. Questa parte comprende l’identificazione di pattern e trend nei dati, al fine di trovare insight per aiutare i brand a capire meglio i clienti e migliorare prodotti e servizi. È la fase in cui l’intelligenza artificiale può potenziare i risultati, perché può trovare relazioni tra singoli elementi che non potremmo mai scoprire a mano e in tempo utile. 

Queste tre fasi sono assolutamente essenziali per estrapolare tutti gli insight più utili dai dati, eliminando bias, informazioni inutili e ridondanza. Questo è il momento in cui possiamo iniziare a usarli nella loro forma più pura, per esempio per le strategie di marketing.

Perché i dati sono importanti per le strategie aziendali

Non è la prima volta che discutiamo dell’importanza del business data driven.

L’acquisizione, la selezione e l’analisi dei dati è una delle chiavi principali per padroneggiare un business basato sull’evidenza e la prova invece che sulla pura intuizione. L’intelligenza artificiale aiuta ad analizzarli in modo più veloce ed efficiente, dandoci preziosi insight da utilizzare nelle nostre strategie aziendali.

Tuttavia, come possiamo effettivamente utilizzare i dati ripuliti e pronti per la nostra azienda?

Ovviamente, i dati possono parlarci solo se siamo in grado di interpretarli e analizzarli in base a obiettivi e KPI.

I dati sono cruciali perché ti permettono di pianificare le strategie con una solida base di prove. Se riesci a estrarli e a capirli, ti mostreranno molte cose sulla tua azienda (insights). 

Potresti scoprire, per esempio, che le vendite potrebbero aumentare trovando possibili clienti più in linea con i tuoi prodotti. O che il tuo sito web ha bisogno di migliorare l’usabilità per aumentare la percentuale di persone che concludono l’acquisto dal tuo e-commerce. O potresti trovare argomenti più rilevanti per il tuo target.

Inoltre, utilizzando tecniche predittive (predictive analytics) i dati ti aiuteranno a pianificare strategie future.

L’unico modo per scoprire come sta andando il tuo brand è attraverso i dati, e per questo l’intelligenza artificiale è la soluzione tecnologica più adatta per gestire quantità di informazioni in continuo aumento.

Conclusioni

Quando si tratta di dati e intelligenza artificiale, i due elementi sono strettamente legati. Gli algoritmi aiutano ad estrarre modelli interessanti, e i dati sono la base per utilizzare l’AI nel modo più efficiente.

Tutto questo porterà il tuo marketing a migliorare costantemente, con un approccio data driven per contenuti e strategie.

Pensi che tutti riconoscano ai dati l’importanza che meritano?

Se la tua risposta è “Decisamente sì!”, allora non esitare a contattarci immediatamente!

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