L'importanza di misurare il ROI nell'adozione dell'Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale (AI) è uno strumento potente per ottimizzare i processi aziendali, ma implementarla senza una chiara strategia di misurazione del ROI può portare a risultati incerti. Le aziende devono capire esattamente come misurare l'impatto delle soluzioni AI per garantire un ritorno positivo sugli investimenti. Noi di The Connective guidiamo le aziende lungo questo percorso, fornendo strumenti e strategie personalizzate per garantire il massimo rendimento dall’AI.
1. Obiettivi per i bisogni aziendali
Il primo passo fondamentale è allineare le iniziative AI con gli obiettivi aziendali. È importante non lasciarsi distrarre dalla pressione di dimostrare subito l'efficacia dell'AI. Questo può distogliere l’attenzione dai veri bisogni aziendali e dagli obiettivi di lungo termine. La chiave è identificare aree specifiche dove l'AI può generare un impatto concreto, come l’automazione dei processi o il miglioramento della customer experience, senza perdere di vista gli obiettivi strategici principali.
2. Strategia da adottare
Quando si parla di AI, non esiste una strategia unica che vada bene per tutte le aziende. La scelta della strategia giusta dipende dalle necessità aziendali e dalle risorse a disposizione. Di seguito tre possibili approcci:
- Strategia di basso profilo: Questo approccio si concentra su piccole implementazioni con un impatto immediato e misurabile. Ad esempio, puoi iniziare automatizzando processi ripetitivi o migliorando la gestione del servizio clienti. Con questa strategia, i rischi sono minimizzati e i risultati tangibili, il che aiuta a costruire fiducia all'interno dell'azienda e a raccogliere dati utili per future espansioni.
- Strategia di forte impatto: Una volta che l’AI ha dimostrato la sua efficacia, è possibile passare a progetti di maggiore impatto. Questo può significare l’ottimizzazione della supply chain, l’automazione di processi critici o l’integrazione dell’AI nel marketing per personalizzare le offerte ai clienti. Questa fase richiede più risorse, ma può avere un ritorno significativo in termini di ricavi e produttività.
- GO BETTER and THEN BIGGER: Inizia con miglioramenti mirati e progressivi e, una volta dimostrato il valore dell’AI, scala il progetto. Una volta raccolti dati e benefici tangibili, l’AI può essere estesa a tutte le aree aziendali che possono trarne vantaggio, generando un impatto a lungo termine su crescita e competitività.
3. Stabilire i livelli di performance di base pre-AI
Per misurare l’impatto dell’AI, è necessario stabilire dei benchmark di riferimento. Monitorare le performance prima dell'implementazione dell’AI permette di confrontare i miglioramenti e dimostrare i benefici in modo oggettivo. Ad esempio, registrare i tempi di completamento dei processi o il numero di errori manuali può aiutare a valutare l'efficacia dell’AI dopo la sua adozione.
4. Identifica i benefici
Una volta implementata la soluzione AI, è essenziale quantificare i benefici che essa apporta. Ecco alcuni esempi concreti:
- Automazione dei processi
- Riduzione del lavoro manuale
- Miglioramento del coinvolgimento del cliente
- Aumento delle vendite
- Snellimento dei processi operativi
- Miglioramento dell’esperienza cliente
- Consegne più rapide
- Vantaggio competitivo
- Implementazione di processi di validazione e pulizia dei dati
Questi benefici possono tradursi in maggiore efficienza e migliori risultati finanziari, dimostrando chiaramente il valore dell’AI per l’azienda.
5. Come misurare il ROI
Misurare il ROI delle implementazioni AI è essenziale per capire se l’investimento sta generando valore. Ci sono diversi indicatori che possono essere utilizzati per monitorare l’efficacia dell'AI. Ecco alcuni esempi:
- Return on Ad Spend (ROAS): Indica quanto ritorno finanziario si ottiene per ogni euro speso in pubblicità grazie all’ottimizzazione AI delle campagne.
- Customer Acquisition Cost (CAC): Misura quanto costa acquisire un nuovo cliente e può essere ridotto tramite l’uso di AI per targetizzare meglio i segmenti di mercato.
- Customer Lifetime Value (CLV): Stima il valore che ogni cliente porta all’azienda durante l’intero ciclo di vita, un valore che l’AI può aumentare migliorando il coinvolgimento e la personalizzazione.
- Aumento dei ricavi (Increasing Revenue): L’AI può contribuire a incrementare le vendite attraverso la personalizzazione delle offerte e la previsione della domanda.
- Risparmi sui costi grazie all’automazione (Cost savings from automation): L’automazione dei processi riduce il lavoro manuale e i relativi costi operativi.
- Crescita delle vendite tramite analisi predittiva (Sales growth from predictive analytics): Le analisi predittive AI possono migliorare il processo decisionale, portando a un aumento delle vendite.
- Net Promoter Score (NPS): Misura la soddisfazione dei clienti e la loro predisposizione a raccomandare l’azienda, che può aumentare con l'AI attraverso una migliore esperienza cliente.
Monitorare questi parametri permette di avere una visione chiara del ritorno generato dall’AI e di apportare eventuali aggiustamenti per migliorare le performance.
6. Guardare a lungo termine
Il ROI dell’AI non si ferma ai primi mesi di implementazione. Spesso, i benefici dell'AI crescono nel tempo grazie all’apprendimento automatico e all’ottimizzazione continua. Avere una visione a lungo termine aiuta a garantire che l’AI diventi un elemento chiave per la crescita dell’azienda.
7. Chi meglio della divisione finanziaria conosce costi e ricavi?
Coinvolgere il reparto finanziario fin dall’inizio è fondamentale per monitorare con precisione i costi e i ricavi legati all'adozione dell’AI. La collaborazione con il team finanziario aiuta a stabilire metriche finanziarie chiare per misurare il ROI, facilitando una gestione ottimale delle risorse.
8. Considerazioni finali sull’AI
- L’AI applicata alle attività di routine libera risorse per l'azienda: Automatizzando compiti ripetitivi, l’AI permette ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche, aumentando la produttività globale.
- Considerare l’impatto olistico dell’AI: È importante analizzare come l’AI possa influenzare ogni area dell’azienda. L’adozione di soluzioni AI personalizzate e allineate al profilo aziendale specifico può migliorare notevolmente il ROI.
- L’AI come tutti gli investimenti deve creare valore: L’AI deve dimostrare di generare valore nel tempo, proprio come qualsiasi altro investimento. Questo valore può manifestarsi attraverso la riduzione dei costi, l'aumento dei ricavi o il miglioramento dell'efficienza operativa.
- Capacità di auto-apprendimento dell’AI: Una delle caratteristiche più potenti dell'AI è la sua capacità di istruzione e correzione nel tempo, che ne aumenta l’efficacia e migliora progressivamente il ROI.
- Non tutto è misurabile come ritorno sull’investimento: Alcuni aspetti, come la personalizzazione dell'esperienza cliente, possono non essere quantificabili immediatamente, ma contribuiscono comunque al valore complessivo dell'AI a lungo termine.
Un esempio pratico di misurazione del ROI
Ad esempio, se stai utilizzando l’AI per migliorare il servizio clienti, puoi misurare il successo attraverso il feedback dei clienti e le metriche di miglioramento del servizio. Implementa un meccanismo di feedback in cui dipendenti e clienti possano condividere le loro esperienze. Questo sistema di feedback continuo aiuta a monitorare l’impatto dell’AI in tempo reale, fornendo dati utili per migliorare il servizio e ottimizzare l’uso della tecnologia.
