(Teleborsa) - Il mondo dei digital services, grazie all'intelligenza artificiale, sta vivendo un'importante evoluzione in questo periodo, in particolare nei settori dove la presenza e la disponibilità di dati è più abbondante, come
i Financial Services, la Pubblica Amministrazione, ed
il mondo di Telco e Utilities. I cambiamenti in atto sono decisamente importanti e l'intelligenza artificiale andrà a rivestire un ruolo sempre più importante sia come abilitatore, che come strumento vero e proprio per
semplificare i processi e creare nuovi servizi.
Abbiamo parlato di queste tematiche con Simone Ranucci di Brandimarte, serial entrepreneur e CEO di Digitouch, azienda di Tech Service specializzata su queste tre macro aree: "
La quantità di dati resa disponibile negli ultimi anni è notevole, sia nelle banche che nelle assicurazioni. Ad oggi, le aziende vogliono materialmente utilizzare tali dati per migliorare il servizio al cliente, essere segmentati, efficaci e qualitativi nelle nuove proposizioni verso i clienti, e sviluppare nuovi prodotti. Per questo motivo, i dati dei clienti vengono elaborati e gestiti attraverso l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza dei processi e segmentare le offerte. Il tema centrale è che gran parte dei dati disponibili non sono stati, negli ultimi anni, normalizzati, quantificati, assemblati o integrati in modo efficace; di conseguenza, negli ultimi due anni, banche e compagnie assicurative stanno effettuando
investimenti importanti nel Data Management e nel Customer Value Management, integrando tutte le fonti per creare ampi data lake (banche dati, .ndr), verticali e performanti. L'intelligenza artificiale ha quindi velocizzato gli investimenti nell'integrazione del Data Management nei Financial Services".
Anche la pubblica amministrazione si sta muovendo in questo senso, e le direttive in termini di Open Data prima ed in seguito il contributo del PNNR hanno contribuito a stimolare questo processo. Secondo Ranucci però c'è ancora strada da percorrere: "La Pubblica Amministrazione è un passo indietro rispetto ai Financial Services: non deve lavorare solo sulla data integration, ma anche sulla creazione stessa dei dati e dei data lake. Mentre nei Financial Services l'investimento prevalente è creare modelli di integrazione che rendano i dati disponibili e actionable (utilizzabili dalle AI e dai sistemi di data management, .ndr), nella Pubblica Amministrazione si deve lavorare su due livelli: Livello 1 -
Creazione di modelli di acquisizione dati, creando interfacce digitali e stimolare l'utilizzo di modelli omnicanale. Bisogna rendere disponibili al cittadino e all'operatore strumenti web, mobile e integrati che permettano di interagire tramite il digitale. Livello 2 -
Rendere i dati fruibili per renderli facilmente utilizzabili.
Grazie anche all'impulso del PNRR, la Pubblica Amministrazione sta accelerando in modo estremamente efficace. Credo che nei prossimi cinque anni il cambiamento sarà estremamente visibile per il cittadino, poiché la messa a fattor comune dei dati e i modelli di IA disponibili renderanno la vita più semplice a tutti noi".
Altro scenario per il mondo Telco e soprattutto per le utilities, che si muovono in un mercato complesso, estremamente competitivo e dai margini ridotti, come spiega Ranucci: "Qui il problema è ancora diverso e l'intelligenza artificiale deve soddisfare due obiettivi fondamentali: Efficentare il processo, ovvero migliorare le fasi di
sottoscrizione, la
segmentazione e il
marketing relazionale per abbassare i costi e migliorare i margini, ed ottimizzare l'uso dei dati per conoscere meglio gli utenti, sia in ottica di prevenzione, ad esempio per prevedere il churn (l'abbandono del cliente, .ndr), sia per capire quali prodotti offrire.
Nelle Telco e nelle Utilities, l'utilizzo del dato non è solo un fattore incrementale, ma un ruolo sostanziale di sopravvivenza nel business. La determinazione dei leader del settore negli ultimi 3-4 anni è stata notevole, c'è un grande focus su acquisizione, normalizzazione e attivazione del dato.
Digitouch è un'azienda quotatanel segmento EGM dal 2015, e si è evoluta da azienda di marketing a tech company, mantenendo però costante l'approccio data driven, che le ha permesso di ampliare la gamma dei servizi dall'acquisizione dei clienti alla gestione degli stessi, come ha concluso Ranucci: "Se nel 2015 il focus era il Digital Marketing (inteso come acquisizione e ingaggio di nuovi clienti), oggi lo scenario è diverso.
Il mercato non è più focalizzato solo sull'acquisizione, ma sul Data Management, sulla strutturazione dei dati e sull'attivazione dei clienti esistenti tramite il
cross-selling e l'
up-selling. Nel mercato italiano ed europeo, la parte di marketing digitale tradizionale viene ora considerata meno prioritaria rispetto alla crescita a doppia cifra del Customer Value Management e del Customer Data Management. Digitouch ha intrapreso questo shift già nel 2017. Nati come una marketing company, oggi siamo una Tech Company a tutti gli effetti, con 270 ingegneri su un team di 360 persone. Il 70% della nostra offerta riguarda progetti di data engagement, data integration e data activation. Non si riparte da zero nell'acquisizione, ma si riparte dal valorizzare ciò che già abbiamo tramite i dati e la segmentazione. Le nostre tre aree — Marketing, Technology e Commerce — lavorano in modo integrato. Abbiamo ripreso la crescita nel secondo semestre del 2025; il 2026 vedrà tutte e tre le linee crescere del 10% l'anno".
L'aumento della disponibilità dei dati degli utenti e l'estrema ottimizzazione e semplificazione nell'utilizzo degli stessi, offerta dall'AI, stanno quindi
ridando linfa vitale al mercato del digital marketing, che negli ultimi quindici anni ha visto margini e servizi in costante diminuzione, col mercato digital sempre più concentrato su servizi come e-commerce, ERP e analisi dati. L'intelligenza artificiale però, tra le altre cose, sta rivoluzionando non solo la gestione, ma anche i processi con cui i data lake vengono popolati.