30/11/2018
Innovazione nella profilazione: Dynamic Personas e Intelligenza Artificiale
Il 27 Novembre 2018 il nostro CEO Andrea Boaretto ha condotto, in collaborazione con Giovanni Pola, CEO di Great Pixel, un webinar a tema “Innovazione nella profilazione: Dynamic Personas® e Intelligenza Artificiale” il cui obiettivo era presentare come l’attuale contesto digitale e socio-economico implichi un naturale cambiamento anche negli approcci di marketing e UX da parte delle aziende.
Partendo dallo spiegare il perché questo cambiamento sia necessario tramite un’analisi dei comportamenti dei consumatori-utenti, il nostro CEO ha presentato la necessità di adottare un approccio che prendesse in considerazione i meccanismi più profondi che muovono l’individuo, i cosiddetti “Pain”, nonché il modo in cui tali pain cambino in funzione del contesto e del momento in cui si trova l’individuo, ovvero Dynamic Personas®, modello innovativo e proprietario di Personalive che mira all’identificazione dell’individuo non solo in qualità di consumatore del nostro prodotto, ma analizzandolo a 360° in tutti i contesti rilevanti per l’azienda.
Giovanni Pola è poi intervenuto per dimostrare come questo modello innovativo di customer profiling possa essere applicato grazie alle tecnologie digitali, più nello specifico grazie all’intelligenza artificiale in un framework integrato che rappresenta la modalità congiunta di lavoro di Personalive e GreatPixel sul tema.
L’Intelligenza Artificiale opera a monte e a valle delle Dynamic Personas® per ottenere non solo una rilevanza statistica (AI) ma una iper-rilevanza esperienziale data dalla progettazione dell’intero sistema partendo dalle dinamiche profonde (Pain, Need, Intenti) che gli individui manifestano nei diversi contesti in cui si trovano, e che non sono legati alla marca.
Unendo l’approccio qualitativo delle Dynamic Personas® alle potenzialità dell’analisi dinamica dai dati data dalla A.I. che li interpreta secondo approcci statistici e probabilistici, è possibile ricondurre i dati ai fattori casuali del «mondo reale» per poter fare generalizzazioni e previsioni attendibili, in una logica di apprendimento continuo.
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