Eventi Snowflake Accelerate: settori retail e beni di consumo e pubblicità, media e entertainment
Organizzazioni di tutti i settori stanno ottenendo un’efficienza e una scalabilità senza precedenti garantendo una solida compliance grazie ai dati e all’AI. In occasione dei più recenti eventi virtuali Snowflake per i settori verticali, Accelerate Retail & Consumer Goods, in collaborazione con Microsoft, e Accelerate Advertising, Media & Entertainment, i partecipanti hanno ascoltato come i leader del settore stiano accelerando l’innovazione, gli insight aziendali, la customer experience e altro ancora con solide strategie AI e dati enterprise.
Esperti Snowflake, clienti, partner e leader hanno fornito insight strategici, suggerimenti pratici, best practice e demo per i principali casi d’uso del settore. Ecco alcuni punti chiave di entrambi gli eventi.
Accelerate Retail & Consumer Goods
1. Le aziende di retail e beni di consumo stanno diventando più creative nell’utilizzare i dati per comprendere le preferenze dei consumatori attraverso i social media, la collaborazione sui dati e l’uso di data marketplace di terze parti per creare una visione a 360 gradi dei clienti. “A pensarci bene, chi compra generi alimentari e jeans è la stessa persona che guida un’auto o usa un cellulare o utilizza media in streaming”, afferma Shanthi Rajagopalan, Global Head of Strategy, RCG di Microsoft. “Sfruttare l’interconnessione di tutti questi dati sul comportamento dei consumatori è una reale opportunità per i brand di comprendere ancora meglio le esigenze e le motivazioni dei propri consumatori.”
2. L’implementazione efficace della Customer 360 dipende principalmente da tre cose: una solida data foundation, qualità e governance dei dati, e l’attivazione dell’AI per personalizzare le esperienze in tempo reale. “Puntare su una solida piattaforma dati, quindi crearci sopra l’AI, utilizzando i dati sulla fedeltà e sugli acquisti [per creare] offerte”, afferma Vinay Banari, Managing Director, Digital, Data and AI Consulting, di EY. “La data readiness, che significa una piattaforma robusta, dati puliti e AI, è ciò che produce un impatto reale.”
3. L’AI offre agli esperti di marketing un’enorme opportunità per trasferire il lavoro manuale di personalizzazione all’AI. “La maggior parte dei programmi di marketing si basa ancora su metodi obsoleti, come approcci basati su regole o calendari di marketing, ma non riesce a sfruttare l’enorme quantità di dati disponibili sui singoli clienti”, afferma Alec Haase, Product Go-to-Market Leader di Hightouch. “Questi programmi si basano su regole rigide che ignorano i comportamenti dei clienti e producono esperienze uniche che non creano fidelizzazione. Inoltre, lanciare campagne personalizzate è faticoso. Richiede persone, team, strumenti e decine di ore e blocca i marketer in sistemi manuali e processi decisionali isolati. Per noi l’AI è un modo migliore per approcciare la personalizzazione del marketing e lavorare in modo più intelligente, non più duro.”
4. L’AI può consentire ai team marketing di passare dalla mera esecuzione alla gestione data-driven, producendo risultati quantificabili. “Abbiamo registrato un aumento del 10% della conversione [con l’intelligenza artificiale]”, afferma Aoife O’Driscoll, Director, Lifecycle Marketing, di Whoop. “La potenza di questo modello è che può fare molto di più di quanto possiamo fare umanamente nel giro di poche settimane, il che è fenomenale. E quell’aumento del 10% nella conversione nei negozi dovrebbe tradursi in un aumento di circa il 20% nel 2025.”
Pubblicità, media ed entertainment
1. La creazione di un data warehouse sicuro, organizzato e rispettoso della privacy è fondamentale per una data collaboration di successo attraverso le clean room. “Archiviando i propri dati in un luogo sicuro e rispettoso della privacy e creando una tassonomia davvero ottima di ciò che significano, è possibile migliorare le funzionalità e l’onboarding dei dati con chiunque lato audience”, ha dichiarato Jenny Yurko, VP, Data Product Strategy, Warner Bros. Discovery.
2. Per una fruttuosa integrazione e analisi dei dati, una soluzione clean room deve unificare accuratamente informazioni di identità eterogenee. “I mondi dei data set offline e online si stanno avvicinando sempre di più. Una soluzione clean room che abbia come componente centrale e chiave la risoluzione dell’identità”, afferma Jon Regan, VP di Dentsu. “Più la clean room è brava a mettere insieme i mondi frammentati di nomi, email, numeri di telefono e ID dei dispositivi IP in un grafo di identità coeso, più è probabile che la sua implementazione avrà successo.”
3. Utilizzare con successo le data clean room per la collaborazione richiede obiettivi chiari, una chiara comprensione dei diritti e delle limitazioni dei dati e un impegno per la conformità e la privacy. “Comprendere il caso d’uso, i dati che si vogliono utilizzare e i risultati desiderati, compreso il modo in cui li si utilizzerà, porta a una serie di domande”, afferma Reese Solberg, Managing Director e Data Privacy Leader statunitense di EY. “Quali diritti hai su tali dati? Quali obblighi sono legati a tali dati e, analogamente, ad altre società o entità con cui collabori? Una volta compresi questi aspetti, è possibile iniziare a definire i requisiti per lo strumento o la soluzione. Quindi, è possibile valutare se utilizzare questa clean room. In ultima analisi, si tratta di definire i requisiti aziendali e di conformità chiave per guidare la selezione degli strumenti."
4. Le data clean room Snowflake promuovono un’analisi dei dati trasparente e collaborativa. “Uno dei vantaggi delle data clean room di Snowflake è la loro trasparenza e flessibilità”, afferma Joe Zucker, Senior Manager, Marketing Analytics, Indeed.com.: "È possibile scrivere una query in SQL e chiunque stia lavorando a un progetto può vederla. In qualità di inserzionista, a volte scriviamo la query e a volte la scrive l’editore. Ma in entrambi i casi, possiamo sempre vedere quali sono i presupposti, le regole e la sintassi, quindi abbiamo concordato una visione di come analizzeremo questa campagna.”
I relatori hanno anche parlato dei progetti di un’architettura dati enterprise, di come i clienti utilizzano l’AI e il ML per aumentare l’efficienza e di come le aziende accelerano i flussi di lavoro business-critical.
Hai perso gli eventi live? Puoi rivederli on demand: Accelerate Retail & Consumer Goods e Accelerate Advertising, Media & Entertainment.
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