Dati si', ma solo se di qualita'

L'ATTUALE RICERCA DI MANDELLI SI CONCENTRA SU COME MIGLIORARE LA QUALITA' DEI DATI DURANTE LA RACCOLTA, L'INTERPRETAZIONE E L'UTILIZZO, PERCHE' NON BASTA CHE SIANO BIG DATA PER CREARE VALORE

La letteratura sia manageriale che scientifica sul tema dei BigData è ormai piuttosto ricca, ma il tono in generale, soprattutto in quella manageriale, resta per lo più enfatico, a sottolineare le potenzialità e le meraviglie che possono scaturire da questa miniera di informazioni. “Parlando con i manager durante gli incontri del corso di AI for Marketing della SDA è sempre emerso, però, che ci sono ancora tanti problemi e sfide da affrontare nella gestione e nell’interpretazione dei dati”, osserva Andreina Mandelli, docente di Digital marketing, raccontando la genesi della lunga ricerca che è già confluita in due volumi (uno dei quali Big Data Marketing, ed. Egea) e che oggi prosegue nel paper Big data and artificial intelligence quality in customer-centric marketing firmato con i colleghi della SDA Chiara Piancatelli e Alessandro Arbore.
 
“La questione prioritaria è la qualità dei dati per il BDAI marketing, perché non basta che siano “big” per creare valore”. Il focus della ricerca attuale è dunque diventato come migliorare la qualità nella raccolta, interpretazione e utilizzo di questi dati. Che tipo di analisi effettuare, con quali metodologie? E quali capacità manageriali si rendono necessarie per trasformare le informazioni in vantaggi reali? “Se un manager prende la decisione, per esempio, di far partire una promozione, sulla base di una raccomandazione suggerita da analitiche predittive ma non riesce a inserirla in una strategia più ampia di relazione con il cliente, facilmente questa informazione non si tradurrà in un valore a lungo termine né per cliente né per l’azienda perché manca qualità nel processo”, esemplifica la docente.
 
Se dunque il marketing BDAI rappresenta un nuovo modo di applicare dati e conoscenze al marketing, diventa rilevante interrogarsi anche su come scegliere, gestire e trasformare i dati per dare un valido supporto alle decisioni, invitando i manager ad andare oltre le previsioni offerte dagli algoritmi per comprendere i perché, le ragioni più profonde dei cambiamenti. “In questa ricerca abbiamo confermato che non è per nulla scontato trasformare le potenzialità dei Big Data in azioni efficaci perché bisogna essere consapevoli di tutta le implicazioni che questa sfida comporta anche in termini di etica, trasparenza, privacy, customer experience... Per un manager oggi è fondamentale, insomma, avere un orientamento non meccanicistico, perché il marketing BDAI è più di un potente strumento per concepire ricerche di mercato, è un modo completamente nuovo di fare marketing. I progressi delle intelligenze artificiali e del machine learning suggeriscono continuamente mix diversi di intelligenze interpretative e di sensibilità necessarie per far crescere il business. Per questo credo anche che una ricerca di questo tipo non possa mai dirsi veramente conclusa”.

di Emanuele Elli