1.
39Marketing
-
2022
MARKETING, PRIVACY
E INTELLIGENZA
ARTIFICIALE:
QUALI COMPETENZE SERVONO
ALLE AZIENDE?
Donatella Ardemagni –
39Marketing
Innovation Manager
Milano, Novembre 2022
Come gestire i dati per fare
marketing
e creare valore

2.
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2022

3.
39Marketing
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2022
Il percorso che
faremo insieme
• Strumenti per quale
marketing
• Luci e «ombre»
dell’Intelligenza artificiale
• Prendersi delle libertà?
• Come correggere le
«ombre»
• Chi corregge le «ombre»
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2022

4.
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2022
• Brand Awareness
•Lead
Generatio
n
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2022

5.
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2022
• Contatto  suspect
• Potenziale cliente  prospect
• Opportunità commerciale  lead
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2022

6.
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2022
• Creare relazioni di valore
con interlocutori con
specifiche caratteristiche
• Lead
• MQL
• SQL
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7.
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2022
• Acquisizione di informazioni
• Profilazione
• Interazioni
• Gestione della
personalizzazione dei
contenuti
• Analisi nell’uso del prodotto
• Miglioramento ed
esperienza d’uso
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2022

8.
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2022
Che percorso di acquisto fanno i clienti?
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2022

9.
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2022
Come interviene l’Intelligenza Artificiale nel
rapporto con il cliente?
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2022

10.
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2022
4 tipi di AI per
il marketing
• Classificare le potenziali
applicazioni in base al loro
livello di intelligenza
• Classificare le applicazioni
in base al fatto che siano
isolate o integrate in
piattaforme più ampie
Stand alone
Machine learning
App
Integrated
Machine learning
App
Predictive lead scoring
E-commerce functions
Programmatic AD Buying
Stand Alone
automazione di
task
Bots
E-mail Marketing automation
Integrated task
automation apps
E-mail Marketing automation
integrato con il CRM

11.
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AI autonoma e «nascosta» per
raccogliere e monitorare
• Programmi di intelligenza artificiale chiaramente demarcati o isolati
• Sono separati dai canali principali attraverso i quali i clienti vengono a
conoscenza, acquistano o ottengono supporto
• Servono a raccogliere dati comportamentali che aiutano gli operatori a
prendere decisioni
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12.
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2022
AI integrata al customer care
• Progettata per seguire una serie di regole o eseguire una
sequenza predeterminata di operazioni in base a un dato
input
• Si integra alle altre forme di comunicazione usate
dall’azienda per migliorare il rapporto con i clienti
• Non è in grado di gestire problemi complessi come le
richieste sfumate dei clienti, ma si basa

13.
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2022
I limiti dell’Intelligenza Artificiale
• I BIAS di programmazione: errori nell’istruzione
degli algoritmi: si potrebbe pensare che sia
sufficiente correggerli ma non è cosi semplice
• il pregiudizio insito nel sistema è
totalmente ignorato (tanto dall’uomo
quanto dalla macchina) fino a quando non
vengono fatti audit indipendenti
• la quantità di dati che gli algoritmi
analizzano è costantemente in aumento e
di conseguenza il rischio di nascondere
l’errore sempre più nel profondo del codice
è destinato a crescere.
• L’allargamento della base dati non fa altro
che automatizzare l’errore e
standardizzarlo, soprattutto nei casi in cui
gli algoritmi ereditino i pregiudizi copiando
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14.
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2022
I BIAS della
programmazione
• gli algoritmi sono progettati da esseri umani ed alla
base delle nostre convinzioni ci sono i cosiddetti “bias
cognitivi”, ovvero quelle scorciatoie mentali che ci
inducono ad analizzare le informazioni per blocchi,
creando in noi delle abitudini che una volta acquisite non
vengono più messe in discussione anche se potenzialmente
errate.
• Gli algoritmi analizzano con approccio statistico e
tramite un numero finito di operazioni un’enorme
quantità di dati alla ricerca di elementi comuni dai quali fare
previsioni comportamentali sempre più precise.
• Le reti neurali sono dei modelli matematici molto
complessi che si ispirano al funzionamento del cervello
umano e, proprio come questo, hanno ancora un lato
oscuro.
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15.
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2022
Intelligenza
Umana
Intelligenza
Artificiale
c
Computer vision
Robotics
Communications
Programming
Gaming
Technology
Medical Science
Music

16.
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2022
Il ruolo
dell’intelligenza
umana e il
confronto con i
dati procurati dall’
Intelligenza
Artificiale
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2022

17.
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2022
Intelligenza emotiva vs
Intelligenza razionale
• L’intelligenza emotiva consente di
comprendere meglio il nostro vissuto
emotivo, permettendoci di essere
maggiormente consapevoli rispetto a
ciò che ci accade intorno, rispetto a ciò
che proviamo e sentiamo
Questa abilità costituisce
un requisito
indispensabile per potersi
relazionare bene con gli
altri
• A differenza del QI, che è quasi
immodificabile, l’Intelligenza Emotiva
può essere allenata e sviluppata.
“Troppo spesso ci capita di dover
affrontare dilemmi postmoderni con un
repertorio emozionale adatto alle esigenze del
Pleistocene.”
DANIEL GOLEMAN
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2022
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18.
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2022
Predirre o Prescrivere?
Analisi predittiva causa - effetto
• L'essenza dell'analisi predittiva è un
modello ideato in modo tale che i
dati esistenti siano intesi per
anticipare eventi futuri. Quindi
l'analisi predittiva include la
costruzione e la convalida dei
modelli per ottenere previsioni
accurate: algoritmi di
apprendimento automatico
• Gli strumenti di raccolta dei dati
qualitativi aiutano nella previsione
dei dati futuri
Analisi prescrittiva decisioni
• Porta l'analisi predittiva al passaggio
successivo. Per sapere cosa accadrà
probabilmente in futuro, suggerisce
una diversa linea d'azione e delinea le
potenziali implicazioni future.
• Combina l'intuizione di tutte le ricerche
precedenti per determinare quale
azione in un problema attuale. La
maggior parte delle aziende basate sui
dati utilizza l'analisi prescrittiva perché
l'analisi predittiva e descrittiva non
sono sufficienti per migliorare le
prestazioni dei dati

19.
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2022
La raccolta
dei dati
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2022

20.
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2022
Approccio by Default e by Design
* By default
La privacy by default (protezione per
impostazione predefinita) prevede
che per impostazione predefinita gli
strumenti dovrebbero raccogliere
solo i dati personali nella misura
necessaria e sufficiente per le
finalità previste e per il periodo
strettamente necessario a tali fini.
Occorre, quindi, progettare il
sistema di trattamento di dati
garantendo la non eccessività dei
dati raccolti. in modo che
l'interessato riceva un alto livello di
protezione anche se non si attiva per
limitare la raccolta dei dati
* By design
La Privacy by design impone di
implementare le misure tecniche e
organizzative adeguate al trattamento.
Nella scelta di tali misure deve tenere
conto di:
- lo stato dell'arte (i progressi
tecnologici disponibili sul mercato)
- i costi di attuazione (si richiede una
proporzionalità al rischio)
- la natura, l'ambito di applicazione, il
contesto e le finalità del trattamento
- i rischi aventi probabilità e gravità
diverse per i diritti e le libertà delle
persone
- il tempo.

21.
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Prescrivere è limitare?
• Qualità dei dati
• Aggiornamento dei dati
• Categorizzazione dei dati
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22.
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Paradosso dell’Etica
nel Business 4.0
il comportamento Non-Etico non è necessariamente contrario alla Legge,
spesso rappresenta la via più veloce verso il guadagno e il successo
aziendale.
Si manifesta in messaggi esagerati
Il comportamento NON-Etico per lo più nasconde un esercizio esagerato
della propria posizione da parte di imprenditori e aziende sui
consumatori.
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23.
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2022
Privacy e Intelligenza Artificiale
• Le preoccupazioni riguardano gli impatti sul
tipo di relazioni tra uomini e macchine, e tra
uomini e uomini, in una società in cui
macchine sempre più intelligenti avranno un
ruolo crescente nei processi decisionali ad
ogni livello.
• Le nuove proposte di Regolamento
classificano i tool che usano algoritmi di AI in
base al rischio di impatto negativo su diritti
fondamentali quali la dignità umana, la
libertà, l’uguaglianza, la democrazia, il
diritto alla non discriminazione, la
protezione dei dati ed, in particolare, la
salute e la sicurezza.
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24.
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Parliamo anche di sostenibilità?
• Sostenibilità ambientale
• Sostenibilità economica
• Sostenibilità sociale
• Trasformazione
digitale
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2022

25.
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2022
Nuove
professioni per
la gestione dei
dati
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2022

26.
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Le skill fondamentali
• Flessibilità cognitiva
• Intelligenza emotiva
• Problem solving
• Pensiero laterale
• Leadership
• Pensiero critico
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27.
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2022
Identikit del
data scientist
Questa figura si occupa di
analizzare i dati al fine di
comprendere tendenze,
comportamenti e
sentiment.
Inoltre, i data scientist
aiutano le aziende a
prendere decisioni
intelligenti connesse al
business.
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28.
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Data Labeling
«etichettatori»
di dati
• Ricerca di esperti di Data
Labeling, capaci di etichettare i
dati, è in continua crescita.
• L’etichettatura dei dati è
fondamentale, in quando
consiste nella gestione dei dati
da cui vengono presi i dati
grezzi, poi puliti ed organizzati
al fine di renderli utilizzabili
dalle macchine intelligenti.
• Il labeling, inoltre, consente
agli scienziati di AI di allenare
le macchine attraverso il
Machine Learning
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29.
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Specialisti
protezione dei
dati
La norma ISO/IEC 27701 specifica i
requisiti e fornisce indicazioni per
implementare, attuare, mantenere e
migliorare costantemente un sistema di
gestione delle informazioni sulla
privacy (PIMS). Si basa sui requisiti della
norma ISO/IEC 27001, lo standard per i
sistemi di gestione della sicurezza delle
informazioni (ISMS), e sul Codice di
buone pratiche per i controlli della
sicurezza delle informazioni nella
ISO/IEC 27002.
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30.
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Dove trovare
subito queste
professionalità?
• agenzie di marketing costantemente
aggiornate e specializzate che garantiscono:
• Competenza puntuale
• Flessibilità
• Adattabilità per una scelta più ampia di
obiettivi
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31.
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• Acquisizione di informazioni
• Profilazione
• Interazioni
• Gestione della
personalizzazione dei
contenuti
• Analisi nell’uso del prodotto
• Miglioramento ed
esperienza d’uso
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32.
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Grazie per l’attenzione
• Donatella Ardemagni -
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Innovation Manager
• www.39marketing.it
• comunica@39marketing.it
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