Autore

Angelo Cappa

Consulente senior in materia di dati e analisi

ARTEFACT BENELUX

Autore

Karst Pullens

Consulente senior in materia di dati e analisi

ARTEFACT BENELUX

Agli albori dell'analisi digitale, il concetto di privacy era largamente ignorato. Oggi, invece, la privacy è diventata sempre più importante, e a ragione: la maggior parte dei consumatori non vuole più che ogni loro spostamento (digitale) venga tracciato senza il loro consenso. Sebbene questo renda la nostra vita di marketer e analisti di dati più impegnativa, è positivo che ci stiamo muovendo verso un panorama che rispetta la privacy degli utenti finali.

Con l'entrata in vigore delle nuove normative, le aziende devono essere trasparenti su quali dati raccolgono, perché li raccolgono e come li utilizzano. Inoltre, gli utenti devono essere in grado di rinunciare a questi termini con la stessa facilità con cui possono decidere di accedervi. Di conseguenza, gli operatori di marketing si trovano di fronte a una significativa diminuzione dei dati first-party acconsentiti con cui lavorare.

Riteniamo che il futuro consista nell'utilizzare quantità minime di dati consenzienti e di first-party per modellare i risultati con l'intelligenza artificiale. Ciò significa utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per costruire modelli in grado di generare intuizioni da piccole serie di dati.

Ecco alcuni esempi concreti:

  • Previsione della rinuncia dei clienti: utilizzando una serie di dati, come la cronologia degli acquisti dei clienti, l'impegno sul sito web e le interazioni con l'assistenza clienti, i modelli di intelligenza artificiale sono in grado di prevedere quali sono i clienti con maggiore probabilità di rinuncia. Le aziende possono utilizzare queste informazioni per indirizzare loro campagne di fidelizzazione e, auspicabilmente, mantenerli come clienti.

  • Identificazione dei segmenti di clienti: per aiutare le aziende a indirizzare in modo più efficace i loro sforzi di marketing e di vendita, i modelli di IA possono identificare i segmenti di clienti in base ai loro dati demografici, interessi e comportamenti. Ciò può essere fatto utilizzando una serie di dati, come la cronologia degli acquisti dei clienti, l'impegno sul sito web e l'attività sui social media.

  • Personalizzazione delle raccomandazioni sui prodotti: I modelli di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per personalizzare le raccomandazioni sui prodotti per ciascun cliente. Questo può aiutare le aziende ad aumentare le vendite e a migliorare la soddisfazione dei clienti. Ciò può essere fatto utilizzando una serie di dati, come la cronologia degli acquisti dei clienti, l'impegno sul sito web e le recensioni dei prodotti.

Questi sono solo alcuni esempi di come l'intelligenza artificiale e la modellazione possano essere utilizzate per sfruttare dati first-party minimamente consentiti, proteggendo al contempo la privacy degli utenti per ottenere preziose informazioni. Per saperne di più sulla privacy e sulla raccolta dei dati, leggete questo articolo.

Tuttavia, è importante ricordare che questi strumenti sono validi solo quanto i dati su cui vengono addestrati. Se volete utilizzare l'IA e la modellazione in modo responsabile ed etico, dovete iniziare a creare fiducia con i vostri clienti e a raccogliere i dati in modo trasparente ed etico. Ecco alcuni suggerimenti da tenere a mente:

  • Concentrarsi sulla costruzione di relazioni a lungo termine con i clienti, basate sulla fiducia e sul rispetto. Ciò significa essere trasparenti su come i loro dati vengono raccolti, utilizzati e protetti. Significa anche dare ai clienti il controllo sui loro dati e su come vengono utilizzati.

  • Utilizzate i dati in modo responsabile ed etico, a vantaggio sia della vostra azienda che dei vostri clienti. Ciò significa utilizzare i dati per migliorare l'esperienza dei clienti e risolvere i problemi del mondo reale. Significa anche essere consapevoli dei potenziali impatti negativi della raccolta e dell'utilizzo dei dati.

  • Siate trasparenti sulle pratiche di raccolta e utilizzo dei dati: Anche in questo caso, siate trasparenti su quali dati raccogliete, perché li raccogliete e come li utilizzate. Ciò significa divulgare queste informazioni ai clienti in modo chiaro e conciso.

  • Utilizzare dati anonimi e aggregati ogni volta che è possibile: In questo modo si contribuisce a proteggere la privacy dei singoli utenti.

  • Utilizzare la crittografia dei dati: per tutti i dati sensibili, come quelli personali e finanziari. Questo aiuta a proteggere i dati da accessi non autorizzati.

  • Implementare misure di sicurezza dei dati: per proteggere i dati raccolti da violazioni e furti. Ciò include l'uso di password forti, firewall e sistemi di rilevamento delle intrusioni.

Abbracciare il futuro tornando alle origini

I dati digitali sono sempre stati imperfetti e lo saranno sempre. Ma va bene così! Significa semplicemente che se non abbiamo trovato un modo per risolvere efficacemente un particolare problema, possiamo sempre ricominciare da capo. L'importante è cambiare mentalità e adottare un nuovo approccio all'analisi digitale: più rispettoso della privacy degli utenti, più focalizzato sulla soluzione di problemi reali e più attento alle conseguenze indesiderate delle nostre azioni.

Invece di cercare nuovi trucchi, scappatoie e strumenti per raccogliere i dati dei clienti, torniamo alle basi. Accettate l'impossibilità di conoscere ogni minimo dettaglio dei vostri clienti. Imparate a utilizzare ciò che conoscete e a ottimizzarlo con la potenza dell'intelligenza artificiale e della modellazione. Ma fatelo solo se i vantaggi si estendono al di là di voi e della vostra azienda. Inoltre, siate consapevoli delle conseguenze indesiderate delle vostre azioni. Se utilizzate i dati per risolvere un problema, siate consapevoli del potenziale impatto negativo su altre aree.

Alcuni dei tanti modi in cui Artefact può aiutare

Per noi i dati riguardano le persone. E questo non cambierà mai. Se avete bisogno di un po' (o molto) aiuto per navigare in questa nuova era del marketing digitale e/o dell'analisi digitale, non esitate a contattarci. Siamo qui per aiutarvi ad avere successo. Il nostro modo di lavorare comprende:

  • Sviluppare una strategia dei dati in linea con gli obiettivi aziendali;

  • Implementare i processi di raccolta e gestione dei dati;

  • Utilizzo dell'intelligenza artificiale e della modellazione per generare intuizioni dai dati;

  • Creazione e manutenzione di dashboard e report sui dati;

  • Formazione e supporto del team.