La maggior parte del lavoro di analisi relativo al comportamento dei visitatori e ai tassi di conversione può già oggi essere affidata a un agente IA, a condizione che gli obiettivi di misurazione siano definiti e il tracciamento sia corretto. Non si tratta di uno scenario futuro: accade già nelle aziende che hanno organizzato bene la propria piattaforma di analytics, mentre nelle aziende senza kpi chiari o con un tracciamento disordinato semplicemente non funziona. La differenza non sta nell'IA, ma in ciò che è stato definito a monte.
Tre assi sono qui determinanti: strutturazione, margine di giudizio e volume.
I dati stessi sono altamente strutturati. Una piattaforma di analytics fornisce cifre in campi fissi: visitatori, durata della sessione, percentuale di rimbalzo, percorsi di conversione. È esattamente il tipo di input in cui un agente IA può riconoscere schemi senza che nessuno debba leggere manualmente ogni riga. Il volume rafforza questo aspetto: laddove un analista di dati esamina un campione o si concentra sulle anomalie più evidenti, l'IA può percorrere l'intero set di dati, ogni giorno, senza errori dovuti alla stanchezza.
Il margine di giudizio è limitato. Segnalare che la conversione sul checkout mobile è in calo, o che una landing page perde molti visitatori al secondo passaggio, è una questione di soglie e confronti con periodi precedenti. Ciò non richiede una saggezza specifica dell'azienda, solo regole coerenti. Ad esempio: se l'agente osserva che la percentuale di rimbalzo su una pagina prodotto aumenta in due settimane con un margine considerevole mentre il traffico rimane stabile, può segnalarlo e indicare la causa probabile, come un tempo di caricamento lento o una call-to-action modificata.
Tre assi frenano: contatto con il cliente, componente fisica e creatività ottengono qui un punteggio favorevole (5), ma proprio perché questo compito non prevede contatto con il cliente né una componente fisica -- questi assi giocano quindi a favore, non contro. È la creatività a porre un limite al lavoro di analisi: riconoscere un segnale è diverso dal determinare cosa l'organizzazione debba farne. Quale miglioramento sia più prezioso, quale test debba essere eseguito per primo, come questo si inserisca nelle campagne in corso -- resta un lavoro di valutazione per il marketer. L'IA segnala e argomenta, ma la traduzione in un'azione concreta e la sua definizione di priorità sono lavoro umano supervisionato: qualcuno approva o respinge la proposta, con motivazione.
Anche costo dell'errore e conformità ottengono un punteggio favorevole con un 4, ma non incondizionato. Una conclusione errata sul comportamento di conversione può portare a una modifica controproducente, e nell'utilizzo dei dati dei visitatori entra in gioco la normativa sulla privacy. Ciò non depone contro l'automazione, ma a favore di un passaggio fisso in cui una persona valuta la conclusione prima che porti a un'azione.
L'agente può funzionare bene solo se due elementi sono in ordine: gli obiettivi di misurazione e i kpi sono definiti, e il tracciamento è implementato correttamente. Senza obiettivi chiari, un agente IA non sa distinguere un miglioramento da un rumore di fondo. Senza un tracciamento corretto, analizza dati contaminati, e l'output risulta allora tanto inaffidabile quanto quello di un analista junior che lavora con una dashboard sbagliata. Le aziende che non hanno svolto questo lavoro preparatorio scopriranno che l'automazione di questo compito produce ben poco, per quanto valido sia il modello sottostante.
Questo compito non è isolato. I segnali derivanti dalle statistiche del sito web spesso alimentano decisioni prese più avanti nel reparto marketing, come l'adeguamento del budget pubblicitario in base ai risultati o l'assegnazione di un punteggio di qualità ai lead. Anche l'output dell'analisi può a sua volta dare origine a nuovi contenuti, ad esempio quando un punto di miglioramento richiede un post sui social media modificato o un approccio diverso in un confronto di prezzi con i concorrenti. Chi vuole sapere come questo compito si colloca rispetto al resto del lavoro del reparto, trova una panoramica più ampia su quale lavoro può essere svolto dall'IA nel reparto marketing.
Questo non è un consiglio sul personale né un fondamento per una decisione su funzioni o organico. Se il risultato di questa analisi ha conseguenze per il personale, si applicano requisiti legali propri, di cui questa pagina non tiene conto. Ciò che qui viene presentato è una valutazione del lavoro in sé: quale parte di esso può essere svolta con l'IA, con supervisione umana sulle conclusioni e sui passi successivi.
Se questo compito possa essere per la maggior parte delegato nella sua organizzazione dipende da come è impostata la sua piattaforma di analytics e da quanto precisamente sono definiti i suoi kpi. Questo varia da azienda ad azienda. Un'indicazione la ottiene con la quickscan gratuita: dodici domande, senza account, con un'indicazione di quale parte delle ore in questo profilo può essere oggi affidata all'IA. La werkscan completa, che analizza il lavoro della sua azienda compito per compito e lo traduce in capacità fte, è ancora in fase di sviluppo e al momento non è disponibile.
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