Штучний інтелект у цифровому маркетингу, де знаходяться італійські МСП? Для Traction 70% повинні починати з надійної інфраструктури даних

Який рівень уваги у PMI Італійці назустрічштучний інтелект за іл цифровий маркетинг?

І з чого вони починають використовувати технології?

Приблизний час читання: 4 хвилин

Тяга він помітив рядок тенденція аналізуючи 20 проектів зроблені за останні кілька років 6 місяців з власною платформою CRM с штучний інтелект AutoCust. Згідно з опитуванням, малі та середні італійські компанії сильно зацікавлені в технологічних інноваціях. Однак у більшості випадків вони не мають даних, необхідних для негайного усиновлення.

Цифрова компанія підрахувала, що це відбувається в 70% випадків з наслідками терміни реалізації. Побудова твердого тіла інфраструктура даних це фактично основа хорошого функціонування технології.

Компанія Traction намалювала картину поточного стану, визначивши пріоритети компаній, які підходять до цих нових систем.

Основні проблеми італійських МСП

Дані необхідні не тільки для функціонування ШІ, але й для ефективності технології важливо, щоб вони були високої якості.

Згідно з аналізом Traction, у більшості МСП наближаєтьсяштучний інтелект я дати недоступний. В інших реаліях дані є неповна, тобто відсутність необхідної інформації, або дезорганізований, тобто вони повідомляють про помилки, дублікати або марну інформацію.

Інша проблема стосується відсутність автоматизації. Насправді багато компаній досі покладаються на ручний збір даних і процеси керування, стикаючись із неефективністю та людськими помилками.

Тільки після вирішення цих змінних,штучний інтелект він зможе розпізнавати закономірності, отримувати інформацію та створювати надійні прогнози.

Вплив на час реалізації

Доступність і якість даних безпосередньо впливають терміни реалізації ШІ. Заповнення цієї початкової прогалини насправді є першим кроком до розробки додатків, які повністю використовують потенціал технології.

Traction виявив, що для малих і середніх підприємств, які мають a структурована база даних, прохід також може приймати тільки 1 або 2 тижні, в залежності від складності проекту. За відсутності даних або з неякісними даними, потрібні від 3 до 6 місяців, в залежності від кількості користувачів і кількості сесій на сайті.

Після того, як дані зібрані та організовані узгодженим чином, ви можете використовувати їх для навчання моделей ШІ та впровадження їх у свої бізнес-системи.

Важливість правильної інтеграції

Аналіз Traction також дав змогу висвітлити потреби ШІ різні типи даних. Тільки через одну з них правильна інтеграція можна привнести цінність у процес продажу.

Йдеться про особисті дані, більш доступний для італійських МСП, але часто збирається непослідовним і неоднорідним способом. Така сама базова ситуація для i транзакційні дані, що стосуються конкретних подій або транзакцій у системі. Цифрова компанія, однак, зафіксувала значний дефіцит з точки зору дані про поведінку, що стосується дій клієнтів в Інтернеті.

Лише шляхом інтеграції цих типів даних можна структурувати справді ефективні кампанії, спрямовані на конкретні та високоперсоналізовані цілі. На користь зменшення відходів і кращого повернення інвестицій.

Ситуація, що постійно змінюється

«Більшість компаній, з якими ми працювали в останні місяці, недооцінили важливість даних дляштучний інтелект. Проте ситуація швидко розвивається. Рівень обізнаності зростає з кожним днем. Наші зобов’язання, – заявив гендиректор Traction П'єр Франческо Джерачі – спрямувати навіть малі та середні компанії до важливих змін».

Зміни, які вже відбуваються, представляють значні виклики, але також і великі можливості. Серед основних секторів, на які вплинув аналіз Traction, електронної комерції, туризм і гостинність e formazione.

BlogInnovazione.it