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Cosa porteranno AI, big data e data science al marketing nel 2019?

4 minuti di lettura | Marzo 2019

Oggi i dati sui consumatori, sia collettivi che individuali, sono più numerosi che mai. Inoltre, le capacità di apprendimento automatico (ML) e di intelligenza artificiale (AI) stanno diventando sempre più sofisticate, aumentando le capacità dei marketer di scalare per attivare questi dati in modi nuovi.

Molti marketer sanno che queste tecnologie cambieranno il modo in cui svolgono il loro lavoro, ma non è ancora chiaro cosa cambierà esattamente e con quale velocità. Per avere un'idea di come sarà la strada da percorrere, abbiamo chiesto ad alcuni dei nostri data scientist di dirci quali saranno, secondo loro, le principali tendenze del prossimo futuro.

Gli scienziati miglioreranno la loro capacità di insegnare ai computer a comprendere accuratamente il linguaggio.

Quest'anno assisteremo a progressi significativi nel modo in cui modelliamo ed elaboriamo il testo. Attualmente è in corso un acceso dibattito all'interno dei circoli dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sulla natura fragile di alcuni dei modelli di maggior successo nel campo e sul fatto che manipolazioni molto semplici del testo possono causarne la rottura in modo imbarazzante. Attualmente, i modelli migliori sono in grado solo di memorizzare schemi elaborati e non siamo neanche lontanamente vicini a un modello in grado di comprendere realmente il testo. Pertanto, mi aspetto che si faccia molta ricerca in quest'area e sono ottimista sul fatto che inizieremo a leggere i modi in cui il "buon senso" può essere introdotto e incorporato nei nostri modelli.

- Michael Morgan, responsabile scientifico dei dati, Nielsen

L'importanza di dati puliti e di qualità è destinata a crescere.

Penso che vedremo una maggiore attenzione alla ricerca di modi innovativi per integrare e migliorare i dati di addestramento per le "reti neurali" (ad esempio, sistemi informatici modellati sul cervello umano e sul sistema nervoso). Questi tipi di modelli possono fornire risultati validi solo in base ai dati che vengono inseriti. Pertanto, credo che ci concentreremo maggiormente sull'aumento efficiente della qualità e della quantità di questi set di dati.

- Jessica Brinson, scienziato senior dei dati, Nielsen

L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale diventeranno fattori di differenziazione chiave per le aziende che vogliono sbloccare la crescita.

Algoritmi più sofisticati, talenti più forti nella scienza dei dati e un volume crescente di dati consentiranno alle aziende di utilizzare il ML e l'AI nel 2019 come fattori di differenziazione chiave e di sbloccare più valore che mai.

Tra cinque anni, la conversazione sulla scienza dei dati e sull'IA si concentrerà su come sviluppare capacità di risoluzione di problemi complessi a partire dallo sviluppo di strumenti e algoritmi. Inoltre, gli algoritmi e i software diventeranno più facili da usare e più democratici per i non addetti ai lavori.

- Avi Jain, responsabile regionale dei clienti della scienza dei dati, Nielsen

La capacità di raccogliere dati online diventerà più impegnativa e frammentata.

Poiché un numero sempre maggiore di browser Internet inizia a bloccare i cookie di terze parti, i fornitori di piattaforme di gestione dei dati (DMP) inizieranno a dover affrontare delle difficoltà nella raccolta dei dati online. I marketer scopriranno che le singole DMP non saranno in grado di offrire la stessa quantità di dati con lo stesso livello di accuratezza di prima. Ciò inciderà notevolmente sulla capacità dei marketer di indirizzare e segmentare accuratamente il proprio pubblico. Nel frattempo, i fornitori di DMP cercheranno soluzioni che consentano loro di compensare questa perdita di dati.

- Pengfei Yi, Direttore, Scienza dei dati, Nielsen

Le aziende di successo investiranno in modo significativo in soluzioni basate sulla scienza dei dati

La digitalizzazione sta sconvolgendo l'approccio tradizionale al marketing, creando un panorama più dinamico e frammentato. Di conseguenza, le aziende di beni di consumo confezionati (CPG) in particolare sono sottoposte a una maggiore pressione per ottenere una maggiore redditività. Gli addetti al marketing dei prodotti di largo consumo attribuiscono maggiore importanza alle soluzioni in tempo reale, alla rilevanza e alla velocità rispetto a un design robusto e ideale. Sono inoltre alla ricerca di approcci agili e innovativi per fornire una visione totale del mercato, e le aziende si rivolgeranno sempre più alla scienza dei dati per affrontare e risolvere queste sfide.

Si prevede che la quantità di dati digitali generati dai consumatori raddoppierà ogni anno e le aziende che vogliono navigare in questo diluvio digitale investiranno in tecniche digitalizzate per acquisire e misurare i dati. Progetteranno inoltre soluzioni che utilizzano l'intelligenza artificiale, il ML e le reti neurali. Le aziende che incorporano algoritmi di scienza dei dati troveranno maggiore scalabilità ed efficienza e saranno in grado di andare oltre il flusso di misurazione convenzionale.

- Neerja Joshi, Direttore, Scienza dei dati, Nielsen