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INSPIRE CUSTOMERS
Augmented Marketing
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Sommario
4 Apertura dei lavori
5 Il laboratorio SAP sull’Intelligenza Artificiale
6 Con l’AI il Marketing diventa capacità creativa e strategica
8 Dalla Produzione al Marketing, grazie all’AI
9 Modello start-up o logica di impresa?
Moderatore
Pepe Moder
Senior Digital Advisor di Imaginars
Speaker
Marco Galbiati
Sales Director SAP Hybris, Italy&Greece
Klaus Schimmer
Business Developer, Machine Learning, SAP Innovation Center Network
Luca Grivet
Partner, Technology Advisory Leader, EY
Vittorio Piccinini
Senior Solution Architect – Business&Process Solutions, Digital, Atos Italia
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Immaginate di poter conoscere i gusti personali
di ogni vostro singolo cliente e di intuire i suoi
desideri semplicemente leggendo la sua
espressione quando guarda un prodotto.
Non è magia, bensì capacità di utilizzare milioni
di dati che derivano dall’interazione di quel cliente
con un algoritmo intelligente in grado di suggerire
– più rapidamente dell’uomo – le azioni
da intraprendere per orientare i diversi
comportamenti degli utenti. E così, in un processo
continuo di analisi e di apprendimento, le aziende
potranno identificare di volta in volta le strategie
e le azioni Marketing più efficaci avendo attraverso la leva digitale – in particolare
il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale
un più attento controllo sul ritorno dei loro singoli
investimenti. – e apre nuovi scenari in cui le aziende,
sperimentando e investendo, stanno entrando
La working session “Inspire Customer” ha esplorato rapidamente.
le diverse possibilità per abilitare nelle aziende La sessione è stata alimentata dalle presentazioni
nuovi comportamenti, modelli di business dei relatori invitati a fornire il proprio contributo
e modalità di produzione che consentano sul tema – tra cui due Partner di SAP – e animata
di ridisegnare i confini della relazione da Pepe Moder, Senior Digital Advisor di Imaginars,
tra il consumatore e il Brand in un’ottica che ha contribuito a trasformare i lavori
di “augmented marketing”. L’innovazione passa in una stimolante interazione fra tutti i presenti.
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Apertura dei lavori
Dopo il benvenuto di Marco Galbiati, Sales Spesso è un’ottica di breve periodo a ridurre
Director SAP Hybris, Italy&Greece, che ha introdotto la capacità di adottare strategie di innovazione
i temi e le finalità della sessione, Pepe Moder in linea con l’evoluzione in corso. Per cogliere
ha condiviso alcuni spunti di riflessione i segnali attuali, dobbiamo considerare tre elementi
con le aziende presenti. che hanno creato disruption nel mercato.
1. La disponibilità di piattaforme che stanno
ricostruendo le catene del valore in qualsiasi
settore industriale.
2. L’ingresso di player più agili, che possono
permettersi di fallire e ricominciare in tempi
estremamente brevi, con cui le grandi aziende
devono confrontarsi. Questo non obbliga
ad adottare metodologie agili su qualsiasi
cosa, ma significa pensare in modo differente
Non è sempre facile interpretare i segnali accettando la cultura del rischio, lavorando
di trasformazione in corso: negli ultimi 20 anni sul fast prototyping e accettando un modello
persino alcuni grandi leader di aziende importanti che si perfeziona con tentativi successivi.
non ci sono riusciti. Per esempio, Robert Metcalfe 3. I nuovi consumatori: tutto è diventato
(CEO di 3Com) nel 1995 sosteneva che “Internet più veloce, nei processi di acquisizione
era destinata a collassare entro un anno”; Alan delle informazioni e nei processi relazionali.
Sugar (CEO Amstrad) nel 2005 disse che “l’iPod È facile quindi immaginare quante informazioni
sarà morto entro un anno”; Steve Ballmer (CEO un cliente ha oggi a disposizione per poter
Microsoft) nel 2007 ha affermato che “l’iPhone prendere una decisione.
non ha speranza di diventare un player nel mercato
degli smartphone”. E ancora, Jim Keyes (CEO
di Blockbuster) nel 2008 era convinto
che Redbox e Netflix non fossero società
di cui preoccuparsi eccessivamente.
Domanda al pubblico.
Come mai le aziende non hanno sempre successo nell’adozione Se parliamo di digital innovation il problema è culturale.
di nuovi processi e nuove tecnologie? È un problema di costi, Se invece parliamo di innovazione di prodotto, il problema
mentalità, preparazione, mercati? non esiste, essendo connaturata con il prodotto. Non penso
ci sia una ritrosia delle aziende nel portare innovazione, forse
esiste un elemento di prudenza nell’utilizzo del digital applicato
al prodotto, che è un problema culturale e non di investimento.
Il punto di vista di un’azienda partecipante
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Il laboratorio SAP sull’Intelligenza Artificiale
Oggi l’innovazione è ancora vista come innovazione per creare un collettore di idee attraverso
di processo, di prodotto o di settore. Secondo un programma arricchito anche da spunti
Klaus Schimmer, Business Developer, Machine provenienti dall’esterno, come le esperienze
Learning di SAP Innovation Center Network, di innovazione di alcune start-up. È stata creata
è arrivato il momento di individuare strade diverse, una vera a propria metodologia per codificare
pensare in maniera differente e sviluppare progetti gli output, coinvolgendo anche la struttura
disruptive che poi, ovviamente, avranno dei Servizi di Consulenza. Dopo la selezione
una ricaduta su processi, prodotti e industria. di una ventina tra le migliori idee, queste sono state
Ciò che è necessario è un cambio di prospettiva, finanziate e realizzate costituendo team di lavoro
perché chi non affronta il cambiamento è destinato orientati a trovare soluzioni e agendo sulla cultura
a uscire dal mercato. del cambiamento.
Passando dal metodo al contenuto, il Machine
Learning rappresenta uno degli strumenti
più efficaci per agire in un’ottica di “augmented
marketing”, ricavando valore dall’imponente volume
di dati e informazioni che abbiamo a disposizione
sul comportamento dei consumatori. SAP,
per esempio, ha sviluppato una soluzione dedicata
alla Customer Retention, particolarmente utile
per le banche che vogliono fare analisi approfondite
sul comportamento dei propri correntisti: dalle
operazioni online all’utilizzo della carta di credito
o al prelievo al Bancomat. L’obiettivo di questa
soluzione è identificare dei modelli che, grazie
È un cambiamento che riguarda tutte le aziende: all’Intelligenza Artificiale, consentano di valutare
SAP, per esempio, ha conquistato in passato e prevedere il tasso di abbandono dei clienti
un ruolo importante con i sistemi ERP, ma oggi e di suggerire lo sviluppo di esperienze di maggior
ha la necessità di ripensarli in funzione di nuovi impatto in termini di fidelizzazione e di efficacia
ecosistemi, catene del valore, mercati e modelli delle campagne.
di business. L’azienda ha affrontato questa sfida
con un approccio che integra l’asse tecnologico
con una conoscenza approfondita del mercato.
Per fornire al pubblico in sala un esempio concreto
su come avviare il cambiamento, Schimmer
ha illustrato il metodo di lavoro seguito da SAP
Innovation Center: sono stati raccolti i feedback
e il punto di vista dei dipendenti (oltre 40.000)
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Domanda al pubblico.
Chi fra le aziende presenti utilizza qualche sistema di Machine Utilizziamo il ML sia negli scenari B2C (nell’e-commerce
Learning? per raccomandazioni e ricerche, nel customer engagement
con la realtà aumentata e per analisi predittive) sia in quelli
B2B (nella razionalizzazione dei processi operativi).
Il punto di vista di un’azienda partecipante
Con l’AI il Marketing diventa capacità creativa
e strategica
Dopo l’intervento di scenario sull’Intelligenza competitivo: i primi adopter si trovano in settori
Artificiale nell’ottica della sperimentazione come il Retail, il Banking e l’Healthcare.
e della ricerca applicata, la parola è passata
ai Partner di SAP, che hanno offerto ai presenti
il punto di vista di chi opera sul campo con soluzioni
e servizi alle aziende. Secondo Luca Grivet,
Partner, Technology Advisory Leader di EY,
la differenza sta nella grande mole di dati
a disposizione, che consente al Marketing
di diventare capacità creativa e strategica.
Perché questo sia possibile, le aziende devono
passare dalla semplice elaborazione all’execution,
con l’ausilio di sistemi con grandi capacità
di automatizzare task e transazioni.
I componenti di una piattaforma di servizi di AI/ML L’Intelligenza Artificiale non deve essere vista
possono essere enabler (come social, connettività solo come semplificazione dell’interazione uomo-
o piattaforme), tecnologie abilitanti (come macchina, ma anche come capacità di estendere
per esempio il Text-to-Speech) e infine applicazioni questa relazione per generare nuova conoscenza.
(per esempio una Chat-Bot). Siamo in fase Se parliamo di Marketing, questo approccio
di sperimentazione e le aziende pensano può consentire di ridefinire i confini della relazione
di sfruttare queste tecnologie come valore tra il consumatore e il Brand, di semplificare
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e personalizzare il customer journey sulla base che permette di elaborare un’immagine per farla
di specifici target di consumatori e di rendere diventare un dato (Digital Asset Management
l’esperienza di acquisto maggiormente coinvolgente - DAM) che può essere categorizzato attraverso
per il consumatore e redditizia per il Brand. l’applicazione di opportune proprietà: in passato
questo processo era lungo e complicato, mentre
Tra gli scenari più utilizzati c’è il motore con i nuovi sistemi di ML può diventare
di Recommendation, che oggi riesce – mediante di uso corrente.
algoritmi di deep learning – a garantire un’elevata
qualità a un ragionevole costo di manutenzione. Questi scenari rappresentano solo alcuni esempi
Oppure l’Autonomous Content Creation, in cui delle attività che si possono avviare attraverso
possono essere aggregati e messi in relazione il Machine Learning e, più in generale, con l’AI:
contenuti provenienti da sorgenti diverse, in fase di adoption, molte realtà stanno seguendo
generati in momenti differenti e con finalità un approccio sperimentale, in cui è possibile
eterogenee, che un motore di AI ci aiuta testare sul campo alcune tecnologie di avanguardia
a organizzare, rielaborare e proporre al consumatore. senza eccessivi investimenti.
Un altro caso è l’Image Recognition & Analysis,
Domanda al pubblico.
Quanti di voi hanno interagito con una Chat-Bot? È un sistema molto utile e veloce: noi lo usiamo, per esempio,
per le informazioni sullo stato delle spedizioni dei prodotti
o le interazioni con la banca.
Il punto di vista di un’azienda partecipante
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Dalla Produzione al Marketing, grazie all’AI
Dopo l’intervento di EY, che ha esplorato l’area Il valore del prodotto in una Economia Digitale
dell’interazione e dell’ingaggio con il consumatore, Connessa consiste, per il consumatore, nel vivere
Vittorio Piccinini, Senior Solution Architect – un’esperienza appagante, mentre per il Brand
Business&Process Solutions, Digital, di Atos Italia è la possibilità di creare un legame di fiducia
ha proposto al pubblico un’analisi del back-end. che faciliti la generazione di dati di utilizzo
e personalizzazione. Questi dati possono essere
messi in relazione tra loro, in un’ottica di Business
Intelligence ma, soprattutto, con dati provenienti
da altre sorgenti e in questo caso entriamo
direttamente nel campo di azione dell’AI.
Ma per mettere in esercizio un sistema
di individuazione e di interpretazione,
non un semplice proof of concept, qual è
l’investimento necessario in termini temporali?
La complessità della digitalizzazione della linea
produttiva e il sistema di rilevamento dei dati
sul campo sono le variabili principali che
influenzano la stima. Si può generalmente dire
Le architetture di back-end si stanno trasformando che le tempistiche variano da qualche settimana
in modo significativo: se guardiamo agli scenari a diversi mesi. È tuttavia fondamentale
che riguardano la produzione nell’Industria 4.0, che nella valutazione del progetto e dei tempi
tutti generano dati che rappresentano di implementazione si tengano in considerazione
un patrimonio molto utile anche nei processi altri due fattori: l’utilizzo di una metodologia agile
di Vendita e Marketing. Permettono infatti per snellire i flussi di progetto e l’integrazione
di analizzare informazioni che non sono delle tempistiche di misurazione del ROI,
strettamente collegate con l’interazione diretta che è l’indicatore su cui l’azienda misura l’efficacia
con il consumatore, ma che servono per sviluppare dell’implementazione.
prodotti con le specifiche caratteristiche
che il consumatore si aspetta. Analisi che mettono Oggi tutte le industry, a vari livelli, si stanno
in relazione i dati di produzione con quelli di utilizzo orientando verso i temi dell’IoT e dell’AI, anche
dei prodotti e che ci permettono di disegnare se non sempre seguendo un percorso lineare:
un prodotto migliore; oppure linee di produzione spesso si parte in una direzione e poi si aggiusta
che si riconfigurano per costruire un nuovo il tiro, perché a guidare il progetto sono i dati
prodotto sulla base dell’esigenza espressa che arrivano dal “campo”.
dal consumatore: sono solo degli esempi,
ma gli strumenti di AI sono fondamentali
per supportare scenari di questo tipo.
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Domanda al pubblico.
Quali sono secondo voi gli elementi da inserire in un sistema Il training, la knowledge base e in generale tutte le informazioni
di Intelligenza Artificiale per simulare il comportamento che in azienda sono a disposizione ma non vengono organizzate
di un essere umano? in conoscenza, per poter essere utilizzate, per esempio,
dal Customer Service.
Il punto di vista di un’azienda partecipante
Modello start-up o logica di impresa?
Rispondendo ai molti ospiti in sala che si sono Il primo è il caso di studio di un’azienda di tessuti
domandati quale fosse il metodo più efficace italiana che ha acquistato una start-up che produce
per portare l’innovazione in azienda, Pepe Moder sistemi di AI, i cui algoritmi predittivi assicurano
ha indicato due esempi di segno completamente una affidabilità totale fra la simulazione online
opposto. e il confezionamento del vestito finito. Il cliente
può anche farsi prendere le misure “fisicamente”
in uno dei 12 punti vendita distribuiti fra Italia,
Europa e Stati Uniti, ma il risultato non cambia:
una volta inseriti questi dati nell’algoritmo, viene
prodotto il modello che poi andrà in produzione
e successivamente spedito a casa del cliente.
Secondo l’opinione dell’Amministratore Delegato,
se questo modello innovativo fosse stato inserito
all’interno dell’azienda, anziché “esternalizzato”
in una start-up, non avrebbe avuto una vita molto
lunga. Il motivo consiste nel fatto che è talmente
diverso il modo di lavorare, pensare e agire
in un’azienda tradizionale che è impensabile
inserirvi tout court un modello di incubazione
dell’innovazione. In questo caso il modello
è mantenere esterna e autonoma la start-up e,
attraverso passaggi successivi, “contaminare”
gradualmente anche i processi dell’azienda.
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In altri casi invece, anche in aziende molto
importanti, il modello è diverso: la start-up viene
innestata all’interno dell’impresa con team i cui
rappresentati spesso siedono nel board e riportano
direttamente all’AD, operando con le diverse
funzioni di business con l’obiettivo di identificare
tecnologie, piattaforme e soluzioni.
Questo significa che non esiste una regola valida
per tutti, perché ogni azienda ha approcci
differenti. Le imprese tradizionali hanno
una cultura di innovazione incrementale,
non esiste l’ipotesi del fallimento né l’innovazione
a 360°. Il modello start-up, invece, richiede
innovazione continua passando da fallimento,
ripartenza, sperimentazione. Quello che occorre
imparare è che non è possibile aspettarsi
che la prima innovazione che realizziamo sarà
quella giusta. Probabilmente non sarà così.
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