Prepara i tuoi dati per avere successo con l’AI
Ogni progetto di intelligenza artificiale davvero efficace ha un unico punto di partenza: una solida governance del dato. Senza dati strutturati, affidabili e accessibili, l’Intelligenza Artificiale rischia di diventare solo una promessa non mantenuta.
Costruire un progetto AI senza una strategia dati è come cercare di scalare una montagna senza conoscere il terreno.
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Il 60% delle aziende che hanno implementato progetti AI di successo aveva effettuato attività di data cleansing nei 12 mesi precedenti. (fonte: McKinsey, 2024) |
Investire prima in un progetto sui dati significa:
- definire quali informazioni sono rilevanti per il business
- garantire qualità, coerenza e tracciabilità dei dati
- creare le basi per modelli predittivi davvero utili e sostenibili
In breve? La vera intelligenza artificiale parte dai dati. Ed è lì che si capisce quali dati servono per un progetto AI, facendo la differenza tra un progetto astratto e uno davvero trasformativo.
Stai già iniziando a ragionare su alcuni progetti AI in azienda?
Ti spieghiamo nel dettaglio quali sono le tipologie di dati più utili per avviare un progetto di intelligenza artificiale, come raccoglierli, organizzarli e valorizzarli per ottenere risultati concreti e misurabili.
Leggi gli approfondimenti:
1. Dati di vendita: senza completezza e storicità, l’AI non prevede né converte
Per un Sales Manager, l’AI rappresenta un'opportunità per anticipare bisogni e prevedere chiusure. Ma senza dati storici ben strutturati - opportunità, pipeline, tempi di conversione, touchpoint - qualsiasi soluzione CRM predittiva risulta imprecisa. Troppe aziende hanno un CRM pieno di lead incompleti, fasi commerciali saltate o non aggiornate, attività non tracciate. Il risultato? L’intelligenza artificiale non può identificare pattern né suggerire azioni efficaci.
I motivi per cui servono dati puliti in ambito sales
- Nessuna intelligenza artificiale può stimare correttamente il forecast senza uno storico affidabile
- Senza dati sulle attività commerciali, l’AI non sa distinguere un lead caldo da uno freddo
- La segmentazione dei clienti basata su dati inconsistenti porta a errori nella priorità delle opportunità
Investire nella pulizia dei dati di vendita e nell’allineamento tra processi commerciali e configurazione del CRM è il primo passo per un intelligenza artificiale realmente predittiva e utile ai commerciali.
2. Dati marketing: senza tracciamento e coerenza, l’AI non personalizza
Il sogno di ogni Marketing Manager? Automatizzare tutte le campagne e ottenere personalizzazioni real-time su scala. L’AI può farlo… ma solo se alimentata con dati comportamentali, anagrafici e transazionali ben integrati. Troppo spesso, però, le aziende hanno dati marketing spezzettati: lead in un tool, analytics in un altro, CRM scollegato da piattaforme adv e social. Così l’AI fatica a costruire un customer journey coerente e segmenti efficaci.
I problemi tipici che rallentano l’adozione dell'AI per il marketing
- Mancanza di dati omnicanale centralizzati (email, web, social, form)
- Difficoltà nel riconoscere la stessa persona tra touchpoint diversi
- Campi non uniformi tra CRM, marketing automation e analytics
Con una strategia dati allineata, invece, l’intelligenza artificiale può:
- Personalizzare contenuti e messaggi in base al comportamento reale
- Calcolare punteggi di propensione all’acquisto e automatizzare il nurturing
- Ottimizzare i tempi di invio e i canali con maggiore conversione
Il successo di un progetto di AI per il marketing passa dalla pulizia e centralizzazione dei dati digitali. Senza coerenza, nessuna personalizzazione è possibile.
3. Dati customer service: senza struttura e categorizzazione, l’AI non risponde né migliora l’esperienza
Per la gestione del servizio clienti, l’AI promette automazioni, chatbot intelligenti e assistenza predittiva. Ma se i ticket non sono categorizzati correttamente, se mancano le note delle chiamate o se i feedback non vengono codificati, l’intelligenza artificiale non riesce a risolvere nulla. L'algoritmo, infatti, impara da esempi passati: se questi esempi sono caotici, incompleti o soggettivi, il modello fallisce.
Pain point tipici nei dati del customer service che limitano l’AI
- Ticket aperti e chiusi con descrizioni non strutturate o ambigue
- Assenza di tag, classificazioni e sentiment associati alle interazioni
- Customer history distribuita tra sistemi diversi (CRM, call center, email).
Lavorare sui dati di customer service significa:
- Rendere accessibili tutte le interazioni e feedback clienti in formato leggibile dall’AI
- Mappare correttamente le domande frequenti e i percorsi di escalation
- Arricchire i dataset con recensioni, sentiment analysis, categorizzazioni e intenti
Un progetto di AI per il customer service è efficace solo se poggia su ticket e interazioni ben strutturati. La qualità dei dati incide direttamente sulla qualità delle risposte AI per l'assistenza clienti.
Hai già progetti AI in mente?
Quanti processi complessi hai oggi in azienda che vorresti finalmente semplificare? Se stai già immaginando come usare l’intelligenza artificiale per innovare il tuo business, questo è il momento giusto.
Raccontaci dove vuoi arrivare, e insieme costruiamo una roadmap concreta, scalabile, personalizzata. Ti raccontiamo tutto quello che possiamo fare insieme con l’intelligenza artificiale…
