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Marketing e machine learning: l’Italia è in ritardo

Pubblicato il 10 Novembre 2020

Le aziende italiane non sfruttano pienamente le potenzialità delle nuove tecnologie. Lo rivela il report "Machine Learning e marketing: lo stato di adozione in Italia" svolto da Netcomm. Ecco i dati

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Netcomm, in partnership con Quantcast, ha realizzato il report “Machine Learning e marketing: lo stato di adozione in Italia“. L’indagine è condotta su un campione di 130 marketing manager italiani appartenenti a diversi settori, dal media e intrattenimento, Ict, servizi finanziari, beni di largo consumo fino all’automotive.

I brand presi in considerazione sono eterogenei: alcuni sul mercato da tanto tempo, cioè da prima della diffusione del digitale; mentre altri sono più giovani e vendono tramite e-commerce. L’obiettivo della ricerca è analizzare lo stato dell’arte del digitale in Italia con un riferimento particolare all’integrazione di nuove tecnologie. L’obiettivo della ricerca è capire come e se le aziende italiane stanno sfruttando davvero le opportunità offerte dal machine learning per intercettare il target, coinvolgere e fidelizzare i clienti e personalizzare l’offerta. In base a diversi criteri, Netcomm ha sviluppato un indice di Maturità dei brand.

Uso del machine learning nelle aziende italiane: cosa dice la ricerca

Il Punteggio per la Maturità dei brand è uno strumento utile ideato da Netcomm e basato su diversi parametri che consente di comprendere come le aziende usano il digitale e soprattutto qual è il loro rapporto con le tecnologie emergenti. Questo metodo ha permesso di dividere il campione in due parti:

  • i leader sono le aziende che usano normalmente il machine learning all’interno della propria organizzazione ed altri processi. Quindi hanno implementato un sistema che permette di scegliere e accumulare dati utili per poi usarli in modo funzionale in base agli obiettivi di marketing prefissati. E tutto ciò con l’aiuto della tecnologia.
  • i ritardatari non usano alcun tipo di dato, tecnologia o altre soluzioni innovative per le proprie attività di marketing.

Il 45% delle aziende leader sono quelle nate con l’obiettivo di vendere online, cioè di sviluppare un e-commerce; mentre il 59% di aziende ritardatarie sono tradizionali, quindi nate senza l’obiettivo di vendere online.

Il 47% del campione ha dichiarato di aver notato benefici legati all’uso del machine learning nelle proprie attività di marketing; il 30% invece dichiara che il machine learning è diventato fondamentale. Infine, il 34% dei leader afferma che questa nuova tecnologia ha portato a nuovi profitti in azienda. Il 90% dichiara che il machine learning avrebbe sicuramente un impatto positivo sul proprio business.

Adozione del machine learning in azienda: gli ostacoli

Il machine learning si rivela ricco di potenzialità. Nonostante ciò le aziende faticano ad adottare la tecnologia. Quali sono gli ostacoli che lo impediscono?

Innanzitutto il campione lamenta la mancanza delle risorse necessarie ad effettuare investimenti necessari (37%). A questo segue la mancanza di professionisti e competenze interne all’azienda (35%) a ciò si aggiunge un approccio aziendale ancora tradizionale, che quindi riduce la spesa nei confronti degli strumenti innovativi e di personale qualificato.

Roberto Liscia, presidente di Netcomm, commenta così i risultati della ricerca:

“La ricerca che abbiamo condotto evidenzia un chiaro ritardo in Italia nell’adozione di tecnologie molto promettenti come il machine learning. Poiché le cause principali si concentrano sulla mancanza di fondi e di personale qualificato, è fondamentale che proprio su questi assi debba rifondarsi l’approccio alle tecnologie delle imprese italiane. Infatti, solo tramite adeguati investimenti e percorsi di formazione sulla frontiera dell’innovazione potremo rimanere competitivi come sistema Paese”.

In conclusione, adottare tecnologie emergenti, come il machine learning, in azienda richiede uno spirito innovativo ma anche tanto coraggio e consapevolezza: i benefici ci sono ma occorre stanziare i fondi necessari e lavorare per integrare competenze adeguate.

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