GIGO

GIGO è un acronimo che sta per "Garbage In, Garbage Out", che si traduce letteralmente in "Spazzatura dentro, spazzatura fuori". È un principio fondamentale dell'informatica e dell'analisi dei dati secondo cui la qualità dei risultati (Output) prodotti da un sistema è direttamente proporzionale alla qualità dei dati forniti in ingresso (Input).

A cosa serve / Perché è importante

Questo principio serve come monito: nessun algoritmo, software o sistema, per quanto sofisticato, può produrre risultati accurati e di valore se viene alimentato con dati di scarsa qualità. Se i dati di partenza sono errati, incompleti, obsoleti o distorti ("garbage in"), le conclusioni, le previsioni e le automazioni che ne derivano saranno a loro volta errate e inutili ("garbage out").

Quando si usa / In che contesto è utile

Il concetto di GIGO è diventato estremamente rilevante in molti ambiti del marketing, specialmente con l'avvento dell'Intelligenza Artificiale (AI), del Machine Learning e del Marketing Automation.

• Nell'AI e Marketing Automation: Se un'IA viene addestrata con dati distorti (es. dati storici che riflettono pregiudizi), le sue decisioni (es. quali clienti targettizzare) perpetueranno quegli stessi pregiudizi.

• Nell'Analisi Dati: Report e dashboard basati su dati di tracciamento errati porteranno a decisioni strategiche sbagliate.

• Nel CRM: Campagne di email marketing basate su un database clienti obsoleto o errato (es. nomi sbagliati, acquisti passati non registrati) risulteranno inefficaci e alieneranno i clienti.

Esempio pratico

Un'azienda vuole usare l'IA per prevedere quali clienti sono a rischio di abbandono. Se fornisce al sistema dati incompleti (es. mancano le informazioni sulle richieste di assistenza clienti), l'IA potrebbe non identificare un cliente frustrato e non segnalarlo per un intervento. Il dato in ingresso ("garbage in") porta a una previsione errata ("garbage out") e alla perdita del cliente.