La prima grande categoria di applicazioni dell'intelligenza artificiale al marketing è quella legata alla raccolta del dato e all'utilizzo di questo dato all'interno dei nostri sistemi, quindi tutta la raccolta e il cosiddetto arricchimento del dato del ricevimento.

Nella raccolta ci sono tutta una serie di applicazioni che sono importantissime sia nella raccolta di cosiddetti dati di prima parte sia nella capacità di raccogliere i cosiddetti dati esterni e quindi ci sono tantissime tecnologie che permettono, per esempio, di andare a estrarre informazioni da quella che è la navigazione degli utenti su un su un sito web, da quella che è la il controllo di qualità e quindi strumenti per fare il controllo della beata puliti per quelli che sono strumenti per andare a controllare il fatto che non ci siano buchi nei nostri dati.

Questo è importantissimo quando facciamo raccolta di dati.

Perché uno dei una delle barriere più importanti all'implementazione di algoritmi di machine learning deep learning all'interno delle aziende è proprio il fatto di avere qualità dei dati estremamente bassa.

Tutto un altro tipo di applicazione, sicuramente molto molto interessante, è quella della cosiddetta death explanation, sempre all'interno di questo contesto un'altra difficoltà enorme che hanno le aziende, spesso quello di capire che tipo di dati abbiamo in casa, quali sono le sorgenti dato che utilizziamo e cosa c' è all'interno di ogni singolo database nel tempo.

Accogliamo chiunque di noi raccoglie tantissimi dati é questa enorme disponibilità dei dati si trasforma in un problema molto, molto grande per le aziende.

Abbiamo tantissimi dati, ma nessuno sa che tipo di dati abbiamo e documentare tutti questi processi è estremamente complesso.

Esiste tutta una serie di soluzioni che, a partire dai database, riescono a costruire dei cosiddetti metadati che riescono a permettere alle persone che sono all'interno.

Dell'azienda poi di esplorare il patrimonio informativo che si ha a disposizione, in modo da andare poi ad applicare soluzioni di intelligenza artificiale specifiche.

E poi ci sono a valle tutti quegli strumenti invece che raccolgono informazioni da fonti esterne.

Se da una parte importante raccogliere il dato, il cosiddetto dato di prima parte dall'altra, unire il dato di prima parte al dato esterno è la chiave per il successo e quindi tutta una serie di strumenti di intelligenza artificiale si specializzano nell'andare a fare il cosiddetto scripting e quindi lo scripting o a raccogliere dati da soluzioni per il collegamento a software di terza parte, lo scripting in particolare, apprezzatissimo su social network e su motori di ricerca e permette di andare a inserire all'interno dei propri sistemi, conversazioni che leggiamo su social network e sui giornali e poi in fase di analisi e attivazione.

Vedremo quelle che sono le possibili applicazioni della raccolta di questo dato, ma c'è un dato importante da portare in pancia, da raccogliere per poter poi prendere decisioni rispetto alle proprie attività di marketing.

Tutti i dati dai motori di ricerca, che sono il vero e proprio confessionale degli utenti che ogni giorno all'interno di Google senza saperlo, vanno a inserire tutta una serie di informazioni rispetto a quello che è il loro comportamento, quelle che sono le loro esigenze e far sì che, per esempio, nel momento in cui ci sono picchi di pandemia, per dirne una, effettivamente il numero di ricerche su Google segua le curve pandemic e, per dirne una, molto, molto semplice che è sicuramente rappresentativa di quella che è la potenza informativa di questo tipo di strumento che spesso anticipa informazioni ufficiali.

Addirittura.

Quindi la capacità di raccogliere anche questo tipo di dati, affiancarli ai dati di prima parte, è sicuramente chiave per le aziende per riuscire ad avere un'informazione completa dall'altra parte.

Un altro tipo di strumenti di informazioni e di applicazioni che abbiamo per l'intelligenza artificiale è quello legato al detective Ment.

Quindi andare a prendere tutti questi dati e non solo buttarli all'interno magari di un database scollegato descritto da utilizzare dopo maggior fare un passettino in più.

Andare a collegare questo tipo di informazione all'interno dei sistemi informativi che già utilizziamo per guidare la nostra azione è il caso in cui, per esempio, all'interno di un CRM andiamo a raccogliere dati da LinkedIn.

Ho dati da altri sistemi per riuscire a capire velocemente a dare a Styles, per esempio, all'interno di un'azienda e commerciali all'interno di un'azienda informazioni su quelli che il ruolo di una persona con cui si sta parlando, del fatto che quella persona magari ha cambiato posizione lavorativa di recente del fatto che magari quella azienda in cui al momento sta assumendo tantissime persone in una determinata area e che quindi magari ci potrebbe essere un interesse particolare a espandere una collaborazione commerciale proprio nel settore in cui sta assumendo.

Immaginiamo di dover vendere servizi siamo dei, magari dei consulenti di marketing digitale e dobbiamo vendere dei servizi un'azienda in cui abbiamo collaborazioni.

Beh, sapere che in quel momento stanno assumendo tantissimi dei finti ste potrebbe essere utile per capire che magari stanno iniziando a pensare a dei progetti di applicazione di intelligenza artificiale nella propria azienda.

Sapere che L'azienda sta assumendo tantissimo, in generale può essere un indicatore di salute di quella azienda e magari può dare informazioni rispetto alla capacità di riuscire a pagare molto, molto più affidabili rispetto al rating creditizi, che si basano magari su quello che sono i bilanci depositati un anno prima e che sono molto meno aggiornati, magari in un contesto volatile e di instabilità come quello che stiamo vivendo in questo momento.

E spesso quindi LinkedIn, social network danno informazioni anche finanziarie sulle aziende o su quelli che sono i percorsi professionali di singole persone che sono estremamente più affidabili rispetto a quelli che sono i dati standard.

E tutta questa serie di informazioni che possiamo andare a raccogliere e inserire i nostri sistemi tramite gli strumenti di Death.

Eric ment ne dico uno su tutti Clear Beat che nel marketing viene utilizzato sempre, sempre di più.

Sono sicuramente estremamente utili da diversi punti di vista a farli arrivare l'informazione esattamente lì dove noi la stiamo cercando.