Se da una parte l’Italia è ancora in ritardo nell’adottare alcune delle tecnologie più promettenti nel campo del marketing, come ad esempio il machine learning, dall’altra chi le ha implementate per il proprio business ha potuto toccare con mano incrementi di fatturato e benefici anche rilevanti. E’ la fotografia scattata dallo studio “Machine learning e marketing: lo stato di adozione in Italia”, realizzato da Netcomm in collaborazione con Quantcast. La survey è stata realizzata su un campione di 130 marketing manager italiani di alto livello prendendo in considerazione cinque settori merceologici: Media & Entertainment, Ict, Automotive, servizi finanziari e Fmcg. Tra i segmenti di brand presi in considerazione: quelli “tradizionali”, ossia entrati nel mercato prima che il digitale avesse un ruolo così strategico, con e senza e-commerce, e i brand diretti, quindi gli e-commerce che hanno visto la luce proprio nell’era digitale.
Obiettivo della ricerca è stato il riuscire a capire come i brand italiani stanno sfruttando il grande potenziale dei dati e del Machine learning per comprendere l’audience, raggiungere e influenzare i clienti e misurare l’impatto delle proprie attività di marketing. Proprio utilizzando questi criteri la ricerca ha sviluppato un Punteggio per la Maturità dei brand, strumento che ha consentito di definire le caratteristiche e le qualità dei brand maturi a livello digitale e classificare gli intervistati in due categorie: i “leader”, coloro cioè che hanno implementato il Machine learning, e che quindi utilizzano dati di prima parte e misurano efficacemente le campagne, e i “ritardatari”, che non hanno ancora adottato la tecnologia a favore del marketing. Ne è emerso che il 45% delle aziende italiane “leader” sono brand diretti, nati quindi già con l’obiettivo dell’e-commerce, mentre il 59% delle imprese “Ritardatarie” sono brand tradizionali senza e-commerce.
Più nel dettaglio, dalla ricerca è emerso che il 47% dei marketer dichiara di aver ottenuto dei benefici dall’utilizzo del Machine Learning nelle attività di marketing, il 30% afferma di considerare il machine learning già importante o persino determinante per il proprio marketing, e il 34% dei leader dichiara un incremento del fatturato pari o superiore al 15% rispetto all’anno precedente, contro il 22% dei ritardatari, nonostante il periodo di emergenza vissuto. Inoltre il 94% del campione afferma di essere consapevole dell’impatto positivo che il machine learning avrebbe sul business.
Ma quali sono gli ostacoli che frenano le aziende dall’adottare questa tecnologia? Il primo, secondo la survey, è la mancanza di fondi necessari (37%), seguito dall’assenza di professionisti esperti in azienda (35%): ostacoli che in realtà non dipendono necessariamente dal fatturato o dalle possibilità in termini di risorse interne, ma da un approccio aziendale che non sempre premia lo sviluppo tecnologico.
“La ricerca che abbiamo condotto evidenzia un chiaro ritardo in Italia nell’adozione di tecnologie molto promettenti come il machine learning – afferma Roberto Liscia, presidente di Netcomm, consorzio del commercio elettronico italiano – 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”.
“Adottare il ML nel marketing significa ottenere risultati concreti e positivi che permettono ai brand di essere veloci, competitivi e vincenti, come dimostrano i risultati di questa ricerca – aggiunge Ilaria Zampori, general manager di Quantcast – Ecco perché i marketer italiani dovrebbero essere sempre tra i Leader sia tramite lo sviluppo interno che affidandosi a partner specializzati. Solo così potranno infatti supportare concretamente e correttamente la crescita del loro brand in futuro”.
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