Probabilmente il vostro set di dati non è ancora pronto. Non ancora.
Avete visto il documentario di Netflix su Fyre, il festival musicale di lusso alle Bahamas che ha avuto luogo una volta nella vita?
Nel caso in cui ve lo siate perso, il festival troppo pubblicizzato, un presunto mix tra Coachella e Burning Man, ha finito per diventare "La più grande festa che non sia mai esistita". Tutti ne parlavano, era troppo pubblicizzato, la gente comprava i biglietti spinta dalla "paura di perdersi" e gli organizzatori avevano poca o nessuna esperienza nell'organizzazione di un festival di queste dimensioni.
Perché questo è rilevante per un blog sul sito del Digital Analytics Summit, vi chiederete? In realtà ci sono molti parallelismi tra lo stato attuale dell'IA e il Fyre Festival. Tutti parlano di IA, è un po' troppo pubblicizzata, c'è una mancanza di esperienza e i marketer soffrono di "Fear Of Missing Out".
Ma non c'è bisogno di temere di perdere l'IA. Conferenze come il Digital Analytics Summit e blog come questo vi offrono consigli preziosi per evitare di commettere gli stessi errori che altri hanno commesso prima di voi.
Sfide recenti nella raccolta dei dati
Essendo il marketing online un driver significativo e indispensabile per il traffico verso qualsiasi negozio web, l'importanza dei dati cresce di anno in anno. Nel rapporto "State of Martech 2024" di Chiefmartec, il 71% degli intervistati (professionisti leader nel settore martech e marketing operations) ha dichiarato di aver già integrato un data warehouse nel proprio stack martech.
Tutti noi riconosciamo l'importanza dei dati e dobbiamo continuamente navigare tra la raccolta di dati preziosi, da un lato, e il rispetto della privacy dei clienti e la conformità alle leggi, dall'altro.
Nel recente passato abbiamo assistito a una migrazione massiccia delle aziende verso il tracking lato server (mentre tradizionalmente i dati comportamentali venivano acquisiti nel browser del visitatore del sito web). L'obiettivo era chiaro: migliorare la qualità dei dati e garantirli a lungo termine, perché il tracking lato server non è influenzato dagli ad blocker e dalle impostazioni di prevenzione tracking nei browser.
Più di recente abbiamo visto quasi tutti i siti web implementare la modalità di consenso di Google per garantire la conformità al GDPR, pur potendo tracciare dati preziosi per gli approfondimenti.
Il tracking dati è pronto per l'intelligenza artificiale?
I modelli di intelligenza artificiale si basano esclusivamente su dati puliti e completi che confluiscono in essi. Senza dati corretti, qualsiasi modello non è in grado di fornire una previsione intelligente. Pertanto, il processo di raccolta dei dati (che è alla base di qualsiasi strategia basata sui dati) deve essere la priorità assoluta. Senza dati convalidati e ricchi, non potrete mai avere successo con l'IA.
Quindi, per garantire un'esecuzione efficace dell'IA di marketing, non bisogna mai dimenticare che il garbage in, si traduce in garbage out. Questo vale per il più semplice cruscotto in cui si monitorano i KPI di base e ancora di più per l'IA. Pertanto, prima di iniziare con l'IA è necessario assicurarsi che il tracking dati sia in ordine e funzioni in modo permanente. Il DataLayer e tutti i tag devono fare sempre bene il loro lavoro per acquisire e trasmettere i dati giusti.
Quando il tracking funziona perfettamente, avrà un impatto positivo significativo sui costi del vostro primo progetto di IA. La corretta impostazione del tracking contribuisce alla qualità e alla struttura dei dati e farà risparmiare tempo prezioso ai data scientist. Invece di perdere tempo a controllare, pulire e preparare i dati raccolti, potranno dedicare più tempo allo sviluppo e al miglioramento dei modelli di IA.
Una configurazione di tracking ben funzionante e ben documentata contribuisce alla trasparenza e aiuta a spiegare la logica del modello di IA e le sue previsioni agli stakeholder o addirittura ai clienti, quando necessario.
Monitoraggio in tempo reale: Che la festa dell'intelligenza artificiale abbia inizio!
Sul mercato sono disponibili alcuni strumenti che aiutano a verificare la configurazione della raccolta dati. Ciò che la maggior parte di questi strumenti non fa, tuttavia, è il monitoraggio in tempo reale delle parti più vulnerabili della vostra raccolta dati.
Non volete che le vostre capacità di intelligenza artificiale dipendano dalla necessità di controlli umani. Per potenziare gli sforzi dell'intelligenza artificiale, è molto meglio utilizzare uno strumento di monitoraggio reale che avvisi immediatamente quando qualcosa non funziona e che indichi in dettaglio il problema effettivo.
Il monitoraggio in tempo reale del dataLayer, del tag manager e dei tag garantisce un flusso costante di dati affidabili a costi contenuti:
Conclusione
Nonostante le numerose sfide e le potenziali insidie, l'implementazione di successo dell'IA per il marketing è sicuramente fattibile.
La qualità dei dati è fondamentale perché qualsiasi modello di intelligenza artificiale ha bisogno di dati di buona qualità. È il carburante necessario per fornire previsioni intelligenti. I dati di alta qualità consentono di risparmiare tempo e risorse per la preparazione dei dati e di massimizzare le possibilità di successo dell'IA. Pertanto, la garanzia della qualità dei dati e il loro corretto tracking devono essere la vostra prima priorità.
Con il monitoraggio in tempo reale del vostro set-up di tracking avrete una salvaguardia permanente per proteggere la qualità dei vostri dati. Il monitoraggio in tempo reale del processo di raccolta dei dati aprirà la strada al successo dell'IA.