IL MODERN MARKETING DATA STACK

Gli esperti di marketing orientati ai dati ridefiniscono le loro strategie per aumentare i ricavi unificando, analizzando e attivando i dati

Perché i dati sono alla base dell’intelligenza artificiale e qualicasi d’uso di enterprise AI avranno più impatto sulle organizzazioni
di servizi finanziari

Oggi i responsabili dati e AI del settore finanziario non possono più limitarsi a parlare di come l’intelligenza artificiale, inclusa la Gen AI, potrà cambiare il business. È ora di passare all’azione e iniziare a sfruttare l’AI all’interno dell’organizzazione.
Questo ebook illustra i requisiti indispensabili per creare una solida data foundation su cui costruire un layer AI che consenta di ottimizzare i flussi di lavoro, potenziare i processi decisionali e raggiungere i migliori risultati possibili. Scoprirai inoltre:

  • Come devono essere trattati i dati strutturati e non strutturati per preparare la data foundation per l’AI
  • I tre principi fondamentali per una strategia AI efficace
  • Gli use case di enterprise AI che possono trasformare il lavoro degli utenti business e dei team dati delle organizzazioni dei settori finanziario e assicurativo
COSA IMPARERAI
DA QUESTA GUIDA

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Questo è l’anno in cui l’intelligenza artificiale generativa diventerà una componente fondamentale dello stack tecnologico aziendale. Le app Gen AI potranno favorire decisioni data‑driven migliori per cui sapere quali sfide si dovranno affrontare, e come affrontarle, mentre si crea una strategia Gen AI scalabile è un imperativo per le società di servizi finanziari. In questo report, parleremo dei seguenti argomenti:

Capacità chiave di una data foundation pronta per l’AI

LEGGI IL REPORT

LA CONVERGENZA DI ADTECH E MARTECH:
QUATTRO FATTORI CHIAVE

Le tecnologie che supportano la pubblicità e il marketing sono state sviluppate separatamente, ma con la scomparsa dei silos di dati la distanza tra gli strumenti AdTech e MarTech ha iniziato ad assottigliarsi. Nel complesso, questa convergenza evidenzia un approccio più integrato e data-driven al marketing e alla pubblicità. Questa trasformazione è determinata principalmente da quattro fattori:

1. Il panorama dei media è frenetico e frammentato.

2. Lo stesso vale per le soluzioni che dovrebbero aiutare i marketer a operare in questo panorama.

3. L’inefficienza costa.

4. I leader aziendali vogliono ridurre le spese.

PRIVACY DEI DATI:
AFFRONTARE LE SFIDE

Gli esperti di marketing vogliono unificare i dati provenienti da fonti diverse per ottenere una visione completa dei clienti e rivolgersi a loro in modo efficace durante l’intero customer journey. Tuttavia, la crescita delle preoccupazioni dei consumatori e delle norme e i regolamenti in materia di privacy richiede un approccio responsabile.

Stanno emergendo nuove tecniche e tecnologie, in particolare l’uso delle data clean room che consentono di condividere i dati in modo sicuro e rispettoso della privacy, applicando al contempo criteri di governance che tengono conto del consenso e delle autorizzazioni all’accesso.

  • Metodologia

    L’obiettivo di questa ricerca era identificare le tecnologie che hanno sviluppato una base di clienti attiva e significativa all’interno di Snowflake. L’analisi è stata condotta su un periodo di 12 mesi, dal 4 aprile 2022 al 3 aprile 2023, esaminando oltre 8100 clienti Snowflake. È stata adottata la seguente procedura:

    Identificare l’elenco completo delle tecnologie per il marketing data stack.

    • Abbiamo osservato l’utilizzo delle tecnologie di marketing da parte di clienti Snowflake attivi nel periodo in esame. Un cliente è definito attivo quando soddisfa i seguenti criteri:
      • Un cliente con un contratto Capacity o On demand/Self-service non ancora giunto a scadenza.
      • Un cliente che ha generato entrate per Snowflake nell’anno precedente.
    • Le tecnologie incluse nelle quattro categorie di strumenti fondamentali del data stack devono essere partner attivi del programma Snowflake Partner Network (SPN) o avere stipulato un contratto analogo con Snowflake. Le tecnologie comprese nelle sei categorie di piattaforme e strumenti specifici per il marketing e la pubblicità devono essere partner attivi del programma SPN o essere Snowflake Marketplace Partner e aver accettato i termini e le condizioni del Marketplace Snowflake.
    • Le cifre relative alla crescita includono tutti i clienti Capacity e Self Service attivi al 4 aprile 2022, con entrate positive per Snowflake nell’anno terminato il 3 aprile 2023. Le percentuali riflettono l’aumento del consumo da parte dei clienti degli strumenti in ogni categoria ad aprile 2023 rispetto al consumo degli stessi strumenti ad aprile 2022.

    Suddividere le tecnologie in base al tipo di utilizzo di Snowflake. La presenza di molteplici workload in Snowflake e i diversi modelli di distribuzione delle applicazioni disponibili come opzioni in Snowflake significano che i fornitori realizzano integrazioni con il Data Cloud con modalità e fini diversi. Per valutare correttamente i livelli di adozione e leadership del mercato, sono state applicate ai provider particolari metriche in base al tipo di utilizzo di Snowflake. Specificamente, abbiamo suddiviso i provider di tecnologie in due categorie separate: tecnologie che utilizzano i workload di Snowflake per l’integrazione, la trasformazione e l’analisi dei dati e tecnologie che utilizzano il workload Collaboration di Snowflake. La sovrapposizione per gli strumenti che operano in entrambe le categorie è risultata inferiore allo 0,5%.

    Identificare le metriche chiave necessarie per misurare il successo dei diversi strumenti di marketing in ogni categoria.

    • Le metriche stabilite per le tecnologie che utilizzano i principali workload di Snowflake per l’integrazione, l’analisi e la trasformazione dei dati sono:
      • Numero totale di clienti attivi che utilizzano la tecnologia su Snowflake
      • Consumo totale di crediti utilizzati dalla tecnologia su Snowflake
    • Per le tecnologie che utilizzano le funzionalità di Collaboration di Snowflake:
      • Numero totale di connessioni stabili che includono la tecnologia. Le connessioni stabili sono le relazioni persistenti tra fornitori e consumatori di dati. Una connessione stabile è definita come una condivisione di dati che ha prodotto almeno 20 transazioni in cui vengono consumate risorse di calcolo determinando ricavi riconosciuti del prodotto nel corso di due periodi successivi di tre settimane ciascuno (con almeno 20 transazioni in ciascun periodo).
      • Consumo totale di crediti determinato dalle condivisioni di dati che la tecnologia utilizza su Snowflake.
      • Spesa totale per Snowflake, in dollari di consumo, come metodo per accreditare applicazioni e strumenti gestiti che forniscono valore ai clienti anche in mancanza di condivisione dei dati.

    Generare una classifica basata sul tipo di utilizzo di Snowflake che illustra il livello di penetrazione del mercato raggiunto dalla tecnologia e integrarla con la profondità di utilizzo. Il calcolo è basato sui seguenti criteri ponderati:

    • Tecnologie che utilizzano i principali workload di Snowflake per l’integrazione, l’analisi e la trasformazione dei dati:
      • Ampiezza (50%): numero di clienti attivi
      • Profondità (50%): consumo totale di crediti
    • Tecnologie che utilizzano le funzionalità di Collaboration di Snowflake:
      • Ampiezza (40%): numero di connessioni stabili
      • Profondità (40%): totale dei crediti consumati dalle condivisioni
      • Spesa (20%): dollari di consumo, come indicatore dell’ampiezza dell’adozione di applicazioni gestite in aggiunta all’utilizzo della condivisione dei dati 
    • Categoria Arricchimento dei dati:
      • Ampiezza (100%): numero di connessioni stabili, per dare la priorità alla misurazione della collaborazione a scopo di arricchimento invece che alle dimensioni dei data set delle diverse organizzazioni.

    Classificare/selezionare le tecnologie di marketing da 1 a N, dove il numero più basso indica una posizione migliore in classifica. Combinare l’elenco completo delle tecnologie in entrambi i gruppi e normalizzare questa classifica da 0 a 100. (Un punteggio di 100 corrisponderebbe alla tecnologia classificata al primo posto in ogni metrica.)

    • I leader rappresentano le tecnologie principali con l’indice più alto in ciascuna categoria.
    • Le tecnologie “da tenere d’occhio” non seguono necessariamente le tecnologie leader in classifica, ma sono state selezionate in base a più fattori, come un forte dinamismo nel mercato in tempi recenti, una tecnologia o un approccio innovativi con Snowflake o la dimostrazione di solide funzionalità per i clienti.

IL MODERN MARKETING
Data Stack 2023

Per conoscere i leader nelle dieci categorie che compongono il marketing data stack, insieme ai trend emergenti che potrebbero essere inclusi nelle edizioni future del Modern Marketing Data Stack, scarica il report: Il Modern Marketing Data Stack 2023: gli esperti di marketing orientati ai dati ridefiniscono le loro strategie per aumentare i ricavi unificando, analizzando e attivando i dati.

 

 

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