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Pillole di IA - Google Analytics usa l'intelligenza artificiale

Pillole di IA – Intelligenza artificiale in GOOGLE Analytics 4

Scritto da Salvatore Guaglianone on . Postato in Articoli, Pillole di IA

Pillole di IA -  Google Analytics 4 frutta l'intelligenza artificiale

Analytics è lo strumento di reportistica di Google, questo da sempre è utilizzato da milioni di aziende e siti web per monitorare l’interazione degli utenti su domini web, app mobili e API. Questa piattaforma permette di monitorare la quantità di traffico web che riceve un sito internet, e consente di monitorare importanti canali di marketing e misurare i propri indicatori di performance (KPI) principali.

Nel mese di ottobre Google ha rilasciato la nuova versione col nome di Google Analytics 4.
Questo tool di concezione totalmente diversa dalle versioni precedenti, in quanto non è focalizza più sulle sessioni, ma sugli utenti e sugli eventi ad esso correlati, tutto questo è permesso grazie all’implementazione di un sistema di Intelligenza Artificiale, che riesce a fornire anche delle previsioni, oltre alla possibilità di avere un set di dati grezzi al fine di implementare nuove statistiche elaborate dall’IA.

Come viene sfruttata l’IA

L’intelligenza artificiale implementata in Analytics 4 elabora i dati in modo che possa fornire al merchant di:

  • Monitorare l’utente – come accennato in fase iniziale il concetto di analisi è completamente cambiato, in quanto non si analizza più la sessione ma l’utente, riuscendo ad avere una comprensione del percorso fatto dallo stesso attraverso i diversi dispositivi (PC, Smartphone, Tablet, API); questo permette di creare un modello di comportamento che riesce a colmare le lacune nei dati, fino ad ora presenti nelle analisi tradizionali che possono essere bloccate dalle regole di consenso dei cookie, e dal GDPR. Il modello inoltre per avere maggiore pertinenza si integra con Google Search, Youtube, Play Store e Google Ads; ad esempio proprio su Google Ads il sistema riconosce se l’utente ha già acquistato un determinato prodotto/servizio, quindi in caso di altra ricerca non comparirà più l’adwords per quello specifico prodotto migliorando così il tasso del ROI, per tutti i siti che effettuano campagne sponsorizzate ed utilizzano il tracciamento con GA 4.
  • Statistiche predittive – Il modello di Machine Learning utilizzato da Google permette inoltre di combinate tutti i dati acquisiti generando anche delle statistiche predittive sul comportamento degli utenti sul sito in modo da adottare delle strategie di marketing mirate in base al modello di comportamento elaborato in modo da soddisfare la maggior parte degli utenti implementando così i guadagni.
  • Statistiche personalizzate – La chicca finale è data dalla possibilità di utilizzare una Chat Bot (in lingua inglese) per richiedere l’elaborazione di un nuovo dato statistico che potrebbe essere più efficace per la propria attività.
    Inoltre la granulazione dei dati, ovvero la disponibilità dei dati grezzi permette agli smanettoni di elaborare un nuovo modello statistico personalizzato.

Le nuove caratteristiche di Google Analytics 4 implementate dall’intelligenza artificiale forniscono una visione cross-channel più completa del ciclo di vita dell’utente e utilizza tali informazioni con funzionalità di marketing predittivo, fornendo agli operatori di marketing più informazioni in modo da creare una strategia d’azione al fine di incrementare il proprio business.

CLINICAL-IA

Pillole di IA – Quando l’IA si applica alla clinica medica

Scritto da Salvatore Guaglianone on . Postato in Pillole di IA

Tutti noi ci siamo trovati almeno una volta a dover attendere settimane, se non addirittura mesi per una visita diagnostica (TAC, RM, Scintigrafia; etc), ed oggi in periodo di Covid-19 sappiamo che le attese sono ancora più importanti.

Per aiutare le aziende sanitarie nello snellimento delle liste d’attesa ci pensa l’intelligenza artificiale, con un sistema intelligente fa leva sulle capacità di Big Data Analytics che mediante una primaria base di dati di conoscenze specifiche dell’ambito clinico e l’elaborazione del linguaggio naturale riesce ad elaborare le informazioni cliniche non strutturate, come il referto medico, e brevi messaggi di testo come la prescrizione medica, verificando immediatamente se l’esame indicato rientra nell’elenco delle prestazioni giudicate appropriate per quella particolare diagnosi. L’inappropriatezza degli esami diagnostici è legata alle continue ripercussioni legali, anche di tipo speculativo, da parte dei pazienti o dei loro familiari, che hanno generato nei medici la così detta Medicina Preventiva.

Il sistema di lettura e di elaborazione del linguaggio informale si auto regola e si perfeziona sempre di più con l’utilizzo permettendo così una migliore analisi dei dati come output.

Le organizzazioni sanitarie potranno, quindi, monitorare l’andamento dei flussi delle prescrizioni, identificando le anomalie e le criticità su cui intervenire. “Una maggiore attenzione all’appropriatezza descrittiva permette alle aziende sanitarie di riguadagnare efficienza, riducendo anche i tempi di attesa senza compromessi sulla qualità del servizio.
in modo da poter attuare delle iniziative di sensibilizzazione o sistemi per la limitazione dell’erogazione di prescrizioni inappropriate.
un sistema di business Intelligence così strutturato permetterà alle organizzazioni sanitarie di introdurre una Best Practis che permetta di ridurre i tempi e costi, ottimizzando il Clinical Management attualmente in uso.

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