Definiamo strategie di marketing per raggiungere gli obiettivi aziendali. Analizziamo il comportamento del nostro pubblico, osserviamo come interagisce con il nostro brand, definiamo la strategia e lanciamo una serie di azioni per raggiungere gli obiettivi.
In questo processo dobbiamo prendere una moltitudine di decisioni basate sui dati.
Il processo decisionale nel marketing odierno
Siamo consapevoli che non disporremo mai di tutte le informazioni necessarie per prendere le decisioni giuste. Il numero di variabili che influenzano il risultato è così grande che sarebbe impossibile ottenerlo. Ecco perché cerchiamo di prendere le migliori decisioni possibili basandoci sui dati in nostro possesso.
Per fare questo, ci affidiamo a molteplici fonti di dati, così tante che abbiamo difficoltà ad assimilare tutte le informazioni e a convertirle in conoscenza per l'azienda.
Nel contesto del marketing online solitamente gestiamo fonti di dati quali: studi, database, campagne, siti web, social network, ecc., ma questa è solo una piccola parte dei numero indonesie dati di cui potremmo tenere conto per prendere la migliore decisione possibile. . .
Utilizzare i big data per ottimizzare le strategie di marketing
Quanto più la fonte dei dati è destrutturata, tanto più difficile sarà l'analisi. Stiamo parlando di big data, delle sue tre “V”: dati creati ad alta velocità, non strutturati (Varietà) e generati in grandi quantità (Volume).
Quando si parla di includere i big data nel processo decisionale, la raccomandazione più sensata è che l'azienda parta dal controllo dei dati che attualmente gestisce (Basic data), continui ottimizzando il canale online (Small data) e qui consideri di dare il se passare o meno ai big data (puoi leggere di questo processo in Small Data, il passaggio precedente ai big data).
In questo contesto di analisi dei big data, il loro utilizzo per il processo decisionale aziendale (in relazione al marketing, poiché le sue applicazioni sono ovviamente molteplici) è il punto in cui la tecnologia cognitiva diventa importante.
Big data e computing cognitivo
Includere dati non strutturati nel processo decisionale è molto complicato. Se a ciò aggiungiamo il fatto che l’80% di queste informazioni non è stato codificato in un linguaggio (in un modo che i nostri sistemi possano leggere) ed è in formati che i nostri sistemi non sono in grado di interpretare, si tratta di informazioni “invisibili” per i nostri azienda.
Nel novembre 2016 ho avuto la fortuna di essere invitato all'IBM Business Connect, dove ho potuto approfondire un po' di più questo immenso campo, questo mare di possibilità che l'intelligenza artificiale cognitiva o cognitive computing ci presenta. La piattaforma leader in questo campo presso IBM si chiama IBM Watson.
Cercando fonti di informazione per illustrare questo articolo, la definizione che mi è piaciuta di più è stata quella di Cognitiva (collaboratore IBM):
Definizione di computing cognitivo
"Il cognitive computing è descritto come un nuovo tipo di sistema tecnologico che comprende il mondo allo stesso modo degli esseri umani: attraverso i sensi, l'apprendimento e l'esperienza. I sistemi cognitivi imparano continuamente attraverso ogni interazione e con ogni nuova informazione e quindi acquisiscono valore e conoscenza nel tempo."