Un progetto AI basato su dati sporchi o incoerenti genera decisioni sbagliate. Al contrario, una solida cultura della data quality porta risultati tangibili: miglioramento del customer journey, meno costi, più conversioni.
Investire nella qualità del dato significa investire nella precisione delle previsioni e nella scalabilità dei progetti di intelligenza artificiale.
Data quality e AI: vantaggio competitivo per il business
Quando si parla di progetti di intelligenza artificiale, la domanda cruciale da porsi non è da dove iniziare con la tecnologia, ma con quali dati si vuole alimentare il motore dell’AI.
È un errore comune pensare che basti “avere tanti dati” per ottenere risultati.
In realtà, serve una selezione mirata, consapevole e coerente con gli obiettivi di business - oltre che un processo chiaro per avviare un progetto di intelligenza artificiale.
Un dataset efficace per l’AI deve avere alcune caratteristiche fondamentali:
- Rilevanza: i dati devono riflettere i processi o i comportamenti che vogliamo analizzare o automatizzare
- Coerenza: devono parlare lo stesso linguaggio, anche se arrivano da sistemi diversi
- Accessibilità: non devono essere bloccati da silos o formati obsoleti.
Le fonti più comuni da cui partire in azienda sono spesso già presenti, ma poco valorizzate:
- CRM: contatti, lead, opportunità, dettagli del customer journey
- ERP: dati economici, ordini, logistica
- Tool di marketing automation e analytics: comportamenti digitali, campagne, touchpoint per ogni canale
- Customer service e ticketing: richieste, reclami, sentiment e livello soddisfazione clienti
Il vero punto è: non servono tutti i dati. Servono quelli giusti. E scegliere quali richiede un approccio strategico, non solo tecnico.
Pulire i dati CRM per prepararsi all’AI
Il CRM è spesso il cuore del patrimonio informativo di un’azienda. Ma quante volte ci si imbatte in un database pieno di duplicati, contatti incompleti o dati non aggiornati da mesi? In questo contesto, l’intelligenza artificiale non può operare al massimo del suo potenziale.
Prima di pensare a modelli predittivi o automazioni intelligenti, è necessario fare pulizia.
Ecco i problemi più comuni che troviamo anche nei migliori CRM aziendali:
- Anagrafiche duplicate e contatti frammentati tra più record
- Campi vuoti o incoerenti (es. email errate, nomi non standardizzati)
- Dati obsoleti, mai aggiornati dopo la prima acquisizione
- Mancanza di regole condivise nella compilazione (ogni reparto fa da sé).
Pulire il CRM non è solo una questione di ordine, ma una leva concreta di efficienza.
Quali attività fare per pulire i dati CRM
Le principali attività da eseguire per pulire i dati all'interno del CRM e prepararsi ad adottare soluzioni di intelligenza artificiale sono:
- Deduplicazione automatica con tool di matching intelligente
- Normalizzazione dei dati (formati coerenti per date, numeri, codifiche)
- Arricchimento tramite fonti esterne (es. database aziendali, Atoka, etc.)
- Validazione continua con sistemi automatici e regole di business.
- Allineamento semantico tra team marketing, sales e customer service.
Solo dopo aver bonificato e potenziato il tuo CRM, potrai sfruttarlo come base dati solida per l’intelligenza artificiale. Altrimenti, rischi di generare decisioni sbagliate… basate su dati sbagliati.
Perché in un momento storico dove gli sviluppi tecnologici in ambito intelligenza artificiale sono all'ordine del giorno, solo una cosa resta certa: i dati sono la chiave del successo dell’AI.
