L’analisi predittiva, basata sull’intelligenza artificiale, riscuote un forte interesse per il suo potenziale.
I team di marketing la utilizzano, ma devono affrontare varie sfide nell’adottare pienamente questa tecnologia.
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L’analisi predittiva nel marketing
Dal report Predictive Analytics in Marketing Survey di Pecan AI emerge una complessa situazione, ma offre anche informazioni chiave per i team di marketing e i leader aziendali che affrontano le sfide con l’AI, indipendentemente da dove potrebbero trovarsi sulla curva di adozione.
Oltre quattro dirigenti di marketing su 5 segnalano difficoltà nel prendere decisioni basate sui dati, nonostante tutti i dati dei consumatori a loro disposizione. Lo stesso numero di intervistati (84%) afferma che la loro capacità di prevedere il comportamento dei consumatori è ancora una ipotesi.
La stragrande maggioranza (95%) delle aziende ora integra l’analisi predittiva basata sull’intelligenza artificiale nella propria strategia di marketing, incluso il 44% che ha dichiarato di averla integrata completamente nella propria strategia. Tra le aziende che hanno completamente integrato l’analisi predittiva AI nella propria strategia
di marketing, il 90% riferisce che è difficile per loro prendere decisioni quotidiane basate sui dati.
Le difficoltà nell’integrare la predictive analysis con AI
Il marketing e la scienza dei dati affrontano sfide uniche quando cercano di collaborare.
Di conseguenza, i progetti di dati si bloccano. Lo studio fornisce informazioni sulle loro sfide in atto, tra cui:
- il 38% degli intervistati afferma che i dati non vengono aggiornati abbastanza rapidamente da essere preziosi;
- il 35% afferma che ci vuole troppo tempo per costruire i modelli;
- il 42% afferma che i data scientist sono sopraffatti e non hanno il tempo di soddisfare le richieste;
- il 40% afferma che coloro che costruiscono i modelli non comprendono gli obiettivi di marketing;
- il 37% degli intervistati indica che vengono utilizzati dati errati o parziali per costruire modelli.
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