In che modo le previsioni sull’AI guidano le informazioni aziendali e il processo decisionale

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’AI che utilizza algoritmi pensati per imitare l’apprendimento umano a partire da set di dati. Da questi set di dati, le macchine possono imparare varie attività, dalle previsioni all’analisi dei dati.

Le attività utilizzano l’apprendimento automatico per migliorare i processi decisionali e arrivare a decisioni basate sui dati che abbiano un impatto sull’intera azienda. Con l’aiuto dell’apprendimento automatico, le attività possono iniziare a comprendere i loro dati e a fare previsioni su ciò che può accadere se cambiano alcuni aspetti della loro attività. Ad esempio, cosa succederebbe se un’attività smettesse di vendere uno dei suoi prodotti? L’apprendimento automatico può prevedere gli esiti in base ai dati di vendita precedenti.

I dati sono al cuore di qualsiasi processo di apprendimento automatico. Pertanto, forse ti stai chiedendo perché non vengono utilizzati da più aziende. L’apprendimento automatico e l’AI richiedono enormi quantità di dati di training per imparare. Se hanno abbastanza dati, diventano molto accurate.

Ciononostante, l’AI nel marketing e nel mondo degli affari può aiutare le aziende a imparare come migliorare le vendite, ottimizzare l’esperienza cliente e pianificare il futuro.

Esaminiamo alcuni dei modi in cui l’apprendimento automatico migliora il processo decisionale.

Dati analitici predittivi

I dati analitici predittivi sono un altro sottoinsieme dell’AI che si basa su dati statistici. Esegue previsioni basate sui dati in suo possesso per offrirti informazioni di business intelligence migliori. Ad esempio, se gli fornisci i dati di vendita, è in grado di effettuare proiezioni di vendita per il prossimo mese, trimestre o anno. I dati analitici predittivi si servono della modellazione predittiva e usano i dati storici allo scopo di prevedere un evento che potrebbe avere luogo in futuro.

Possono essere utilizzati per prevedere qualsiasi cosa, a condizione che si abbiano sufficienti dati storici. Ad esempio, le società finanziarie possono usarli per determinare quando vendere un titolo in base al comportamento passato del mercato.

L’apprendimento automatico può anche prevedere le prestazioni di una campagna di marketing e la probabilità di convertire i clienti in base agli acquisti e al comportamento passati, misurando in ultima analisi le prestazioni di una campagna che non ha ancora avuto luogo.

Segmentazione dei clienti

L’apprendimento automatico può essere utilizzato anche per segmentare i clienti in base a vari punti dati. Ad esempio, l’AI può raggruppare i clienti con caratteristiche simili in base a dati demografici e atteggiamenti. Inoltre, se aggiungi i dati dei clienti raccolti dal tuo negozio online, puoi usarli per segmentare i clienti in base al comportamento di acquisto passato.

Ad esempio, Mailchimp utilizza i dati analitici predittivi per analizzare il comportamento di acquisto passato e prevedere i contatti con un CLV (Customer Lifetime Value) alto, moderato o basso. A questo punto, le previsioni vengono utilizzate per segmentare automaticamente i clienti.

La tecnologia dell’AI è in grado di trovare automaticamente nei dati dei clienti pattern che il cervello umano non è in grado di rilevare, il che ti permette di segmentare i clienti in base a informazioni che non sapevi nemmeno esistessero e di creare campagne di marketing più personalizzate.

L’utilizzo dell’apprendimento automatico per la segmentazione dei clienti aumenta l’efficienza ed è molto adattabile. I metodi di analisi manuale dei dati dei clienti allo scopo di trovare somiglianze possono andare bene per le piccole attività, ma non servono quando si hanno decine di migliaia di clienti.

Rilevamento delle frodi

Il rilevamento delle frodi si riferisce ai processi informatici che impediscono pagamenti fraudolenti. Purtroppo, molti strumenti di protezione dalle frodi hanno tassi elevati di falsi positivi, il che impedisce a clienti reali di fare affari con te.

Ad esempio, è più probabile che gli ordini di grandi dimensioni vengano considerati come fraudolenti e, pertanto, le transazioni che superano un determinato importo vengono bloccate. Se il sistema di rilevamento delle frodi blocca automaticamente i clienti in base alla quantità dell’ordine o all’importo di vendita, non sarai in grado di determinare se qualcuno di questi ordini proviene da clienti autentici.

La tecnologia dell’AI risolve alcuni dei problemi relativi ai programmi obsoleti di rilevamento delle frodi. Inoltre, agisce più velocemente della maggior parte di questi programmi e ti offre risultati immediati dopo aver ricevuto un ordine. Il rilevamento delle frodi tramite apprendimento automatico è anche più adattabile, il che ti consente di aumentare il volume delle transazioni se hai più dati. Ma questo è solo l’inizio.

L’utilizzo dell’apprendimento automatico per il rilevamento delle frodi è più accurato, il che significa che non verranno bloccati clienti potenziali autentici. Queste tecnologie imparano dai pattern e sono in grado di adattarsi ai cambiamenti più velocemente rispetto all’intelligenza umana. Pertanto, ti permettono di identificare transazioni sospette o fraudolente ancora più velocemente per proteggere la tua attività.

Ottimizzazione delle risorse

L’AI e il ML utilizzano algoritmi che superano gli esseri umani, assegnando le risorse (sia manodopera che denaro) in modo più semplice e immediato. I modelli AI possono continuare a imparare una volta addestrati senza intervento umano. Dopo l’implementazione del modello, puoi utilizzarlo per allocare le risorse elaborando rapidamente grandi quantità di dati e trovando spazi liberi per manodopera o denaro che verrebbero altrimenti trascurati.

Analisi del sentiment

Le tecnologie AI possono aiutarti quasi in ogni aspetto della tua azienda perché sono più accurate ed efficienti della mente umana. Ad esempio, modelli addestrati possono utilizzare il ML per analizzare il sentiment di clienti o dipendenti esaminando testi e classificandoli come positivi o negativi in modo da creare dati quantitativi di facile comprensione. Un modello di questo tipo può essere utile per monitorare il sentiment di clienti o dipendenti e scoprire come migliorare i processi interni o esterni.

Valutazione del rischio

Il tuo Chief Technology Office potrebbe eseguire una valutazione del rischio per identificare potenziali pericoli per i sistemi IT dell’azienda. Tuttavia, gli investimenti nell’AI possono farlo anche se si verificano al di fuori dei sistemi IT.

Puoi così valutare il rischio di ciò che potrebbe accadere se il tuo sito web dovesse avere problemi durante le festività, quanto costerebbe sostituire un dipendente o come una specifica campagna di marketing influirebbe sulle vendite.

Previsioni della domanda

La previsione della domanda consente di prevedere le vendite future in base ai dati di vendita passati, consentendo di fare pianificazioni per la tua attività.

Le tecnologie AI utilizzano algoritmi che analizzano i modelli di vendita e predicono le tendenze future. Ad esempio, un proprietario di un negozio fisico può determinare quale giorno della settimana sia il più intenso.

Puoi anche utilizzare la previsione della domanda durante l’anno per determinare l’allocazione del budget. Potresti allora scoprire che luglio è il mese più impegnativo, consentendoti di investire maggiormente in varie iniziative come marketing e vendite.

L’AI predittiva può produrre risultati più accurati rispetto all’intelligenza umana, ma è importante che questi due tipi di intelligenza collaborino l’uno con l’altro. L’utilizzo dell’AI nel mondo degli affari può aiutarti a ordinare e organizzare i dati, ma la responsabilità di trarre conclusioni continua a essere tua.

Scoprire pattern nascosti

L’AI predittiva scopre pattern nascosti nei dati. Una volta che ha i dati, può iniziare a trovare somiglianze e a raggruppare efficacemente i punti dati. Ad esempio, puoi fornirgli i dati dei clienti per trovare pattern nascosti e rivelare nuove informazioni che non hai mai notato prima.

L’AI può trovare pattern in qualsiasi set di dati, se presenti. Ad esempio, puoi fornirle delle foto di animali e questa troverà un modo per classificarle in base all’aspetto.

Cosa significa tutto ciò per le attività? In ultima analisi, l’AI può scoprire nuovi pattern che non hai mai notato prima e ti aiuta a saperne di più sulla tua attività e sui suoi clienti.

Ottimizzazione dell’analisi dei dati

L’AI migliora l’analisi dei dati grazie alla capacità di esaminare quantità enormi di dati molto più velocemente rispetto ai data scientist umani. È in grado di identificare le tendenze che gli esseri umani non riescono a rilevare e di aiutare le attività a prevedere i risultati futuri, il che permette di prendere decisioni più basate sui dati.

Miglioramento della modellazione predittiva

La modellazione predittiva è una tecnica utilizzata per prevedere il comportamento futuro e risponde alla domanda, "Cosa succede se..." L’analisi dei dati storici può generare un modello che predice i risultati futuri. L’AI migliora la modellazione predittiva analizzando i pattern storici in modo più rapido ed efficiente allo scopo di rilevare pattern nei nuovi dati e di utilizzarli per prevedere il futuro.

Ad esempio, puoi usarla per determinare quali possono essere le conseguenze sulle vendite se rimuovi un prodotto dalla tua gamma, investi in un nuovo sito web o pubblicizzi di più fuori stagione.

Personalizzazione delle esperienze clienti

Costruire i rapporti con i clienti è uno dei modi migliori per promuovere la tua attività. Con l’AI puoi imparare tutto quello che c’è da sapere sui tuoi clienti e personalizzare le loro esperienze.

Ad esempio, l’AI può aiutarti a trovare pattern nel comportamento di acquisto per dirti quanto è probabile che un certo utente compri un prodotto simile.

L’uso dell’AI può semplificare il processo decisionale in quanto contribuisce a organizzare i dati in modo facile da comprendere. Alcuni vantaggi dell’uso dell’AI quando si tratta di prendere decisioni commerciali includono:

Accuratezza e precisione

L’AI non commette errori e non è soggetta a errori umani. Un data scientist può inserire un numero sbagliato oppure leggere i dati in maniera errata, il che porta a risultati imprecisi. L’AI non può commettere questo tipo di errori perché utilizza solo i dati che le vengono forniti.

Velocità ed efficienza

Quando si gestisce un’attività, è importante essere flessibili e prendere decisioni rapide. Purtroppo, però, non sempre si ha il tempo di raccogliere e analizzare i dati.

I sistemi di AI sono in grado di elaborare e analizzare enormi quantità di dati più velocemente di qualsiasi essere umano, il che riduce il tempo necessario per prendere decisioni importanti.

Riduzione del bias umano

Il bias dei dati è un qualcosa di prettamente umano. I sistemi di AI presentano bias solo se il bias viene introdotto dall’esterno. Quando analizzano i dati, non aggiungono alcun bias. Tuttavia, il bias umano può essere reintrodotto dopo che l’AI ha svolto il proprio compito.

Ad esempio, un modello di AI può prevedere che le vendite aumenteranno durante le festività in base ai dati di vendita passati. Tuttavia, il sistema di AI potrebbe non avere dati su cosa ha causato l’aumento delle vendite, il che può portare i titolari di attività a pensare che possono sempre aspettarsi un aumento delle vendite durante le feste.

In questo caso, l’AI potrebbe analizzare i dati di anni in cui la stessa attività aveva messo in atto una serie completa di strategie di marketing per le feste. Pertanto, non è corretto dedurre che l’attività registrerà automaticamente un aumento delle vendite durante le feste.

Sfide e limiti dei sistemi di AI

Purtroppo, le piccole attività non sono ancora in grado di utilizzare l’AI predittiva. Ecco alcune delle sfide che puoi trovarti ad affrontare se stai prendendo in considerazione questo investimento:

Quantità e qualità dei dati

Il training dei modelli di AI e apprendimento automatico richiede enormi quantità di dati di alta qualità. Senza questi dati, il sistema non può imparare e dunque offre risultati imprecisi.

Interpretabilità e spiegabilità

L’AI analizza i dati in modo da identificare i pattern più velocemente che mai e da prevedere i risultati in base alle variabili. Tuttavia, non è in grado di interpretare questi risultati.

Se ti stai chiedendo se destinare un investimento maggiore al tuo reparto marketing, l’AI può solo dirti cosa può succedere se lo fai, ma non può darti consigli. Piuttosto, devi interpretare le previsioni in maniera autonoma per prendere la migliore decisione possibile.

Intervento umano

Come già detto, al momento esistono due tipi popolari di intelligenza artificiale, ossia l’AI predittiva e generativa. L’AI generativa crea contenuti e immagini ed è spesso utilizzata per i chatbot, mentre l’AI predittiva utilizza le statistiche per prevedere il futuro.

Entrambe hanno bisogno di un intervento umano. I chatbot basati sull’AI non sono in grado di rispondere a tutti i tipi di richieste dei clienti e l’AI predittiva è solo in grado di analizzare i dati e non può offrire congetture o interpretazioni. Anche se l’AI è in grado di prevedere accuratamente il risultato in base ai dati, gli utenti che interpretano i dati possono commettere errori.

L’AI ha un futuro luminoso nei flussi di lavoro aziendali

L’AI può essere utilizzata in tutta l’attività. Molte aziende utilizzano già l’AI per migliorare la segmentazione dei clienti e i flussi di lavoro.

L’AI predittiva può aiutarti a prendere decisioni commerciali più informate. Inizia subito a utilizzare Mailchimp per sfruttare le nostre informazioni predittive sull’e-commerce che ti aiutano a creare campagne di marketing più efficaci.