Machine Learning: Che cos’è e come aiuta il marketing

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Che cos’è il machine learning?

Il machine learning o abbreviato con la sigla ML è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI) e consiste in un sistema di apprendimento automatico capace di accrescere la sua conoscenza nel tempo senza l’intervento di un operatore umano, a partire dal set di dati iniziale con il quale viene addestrato.

L’apprendimento è continuo e consente al sistema, di volta in volta, di incrementare il suo background di informazioni che saranno utilizzate per processare dati simili, a quelli già elaborati in processi precedenti, al fine di restituire l’output desiderato, che potrà essere: una decisione, una routine, una risposta automatizzata in una chat o perfino una previsione.

Algoritmi di machine learning e tecniche di apprendimento

Integrando un software di machine learning nei processi aziendali, non diremo direttamente alla macchina che lo utilizza come comportarsi, ma le daremo gli input necessari in modo che essa possa interpretare i dati e possa essere autonoma nell’esecuzione di routine e nel continuo apprendimento.

Esistono tre tipi di apprendimento nel ML, come citato anche nel libro Machine Learning con Phyton edito da Apogeo (figura 1.1 del capitolo 1).

Vediamoli insieme:

  1. Apprendimento con supervisione, in questo caso l’algoritmo apprende in base a degli esempi di dati già classificati da un operatore umano, detti anche dati di addestramento, ed è capace di fornire un output per tutti i tipi di esempi simili non specificati in partenza.
  2. Apprendimento senza supervisione, in questo caso l’apprendimento avviene da zero. Infatti, l’algoritmo analizza la struttura dei dati e per similarità, li raggruppa in cluster in modo automatico per essere capace di imparare ad estrapolare delle informazioni per elaborare delle previsioni o aggregati di dati più complessi. Migliore sarà il processo di apprendimento, maggiore sarà il grado di accuratezza dell’output ottenuto.
  3. Apprendimento di rafforzamento, è una altra tecnica di apprendimento automatico capace di generare degli agenti autonomi che porteranno a termine determinati obiettivi, interagendo con l'ambiente in cui si trovano fisicamente. Ad esempio, nelle auto senza pilota il sistema integrato prende delle decisioni utilizzando le informazioni del GPS, delle telecamere e di altri sensori del veicolo, permettendo allo stesso di muoversi. Ad ogni errore nello spostamento, il sistema imparerà dai suoi errori migliorando nel tempo le prestazioni. Questo tipo di apprendimento viene utilizzato in caso di problemi con decisioni sequenziali ed è modellizzato attraverso i processi decisionali di Markov ed effettuato con diversi tipi di algoritmi, come ad esempio, il Q-learning.

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Esempi di applicazione: il deep learning e il Natural Language Processing

Oggi, il machine learning si è integrato perfettamente nella nostra vita quotidiana ed ha molteplici funzioni. Alcuni esempi sono:il deep learning e il natural language processing.

Il deep learning è un algoritmo di AI che viene utilizzato in modo dinamico. Analizza i risultati della sua stessa attività per modificare e rendere efficaci i modelli futuri. Il vantaggio di utilizzare questa modalità di sviluppo è avere una grande quantità di dati a disposizione e soprattutto avere questi dati in tempo reale. Il deep learning è fondamentale per le operazioni di face recognition, utile a prevenire l'uso improprio dell'identità degli utenti, come ad esempio avviene nei social network.

L'NLP (Natural Language Processing) ha l'obiettivo di interagire vocalmente con le macchine nel modo più naturale possibile. I sistemi di riconoscimento vocale (o speech recognition), infatti, capiscono ed interpretano il linguaggio umano e lo trasformano in testo oppure in altri formati utilizzando l’AI semantica. Facendo un esempio pratico, possiamo pensare al funzionamento di: Google Home, Siri, Cortana, Alexa, che riconoscono l'interpretazione e il timbro della voce per capire cosa gli è stato chiesto e cosa ed in che modo devono rispondere.

Machine learning e marketing: come può aiutare?

Grazie ad algoritmi di machine learning si ottengono output automatizzati con un grado elevato di accuratezza, che riducono l’impegno dell’operatore umano utile anche nella pianificazione di una strategia di marketing. Infatti, si riesce a: rispondere a domande ricorrenti nel mercato di riferimento, migliorare la customer experience e la profilazione e segmentazione del potenziale target. Tutto questo, significa intercettare i desideri dei consumatori delineando il loro comportamento di acquisto per proporre loro proprio i prodotti che stavano cercando al fine di aumentare le possibilità di reale conversione. 

Inoltre, si riesce non solo a delineare un report automatizzato sulle abitudini attuali dei propri clienti, anche per mezzo di strumenti di analitica sui siti web e canali social, ma ad anticipare perfino i futuri cambiamenti delle loro abitudini di acquisto e ad intercettare nuovi segmenti di pubblico, che potrebbero essere interessati a dei prodotti, per mezzo di advertising personalizzato.

Come utilizzare il machine learning nel marketing?

Associare alle azioni di marketing messe in campo da un’azienda un sistema di machine learning permette di fornire ai data scientist informazioni preziose al fine di ottimizzare le routine e l’impiego di risorse, nonché di migliorare la gestione del tempo di lavoro e di conseguenza ridurre i costi.

Alcuni classici esempi di utilizzo nei quali è possibile integrare il machine learning sono: i sistemi di raccomandazione, il pricing dinamico, la segmentazione del target, il cluster lifetime value(CLTV), il riconoscimento automatico delle immagini, il perfezionamento della fase di apprendimento di campagne di advertising, il direct email marketing (DEM), il riconoscimento delle mail di SPAM.

Inoltre, in una strategia di remarketing si possono mostrare prodotti a degli utenti già clienti in base alle loro ultime cronologie di ricerca o applicare strategie di Marketing Automation come la gestione dell’evento del carrello abbandonato su un e-commerce. Infatti, in caso di carrello abbandonato è importante che siano attivate subito delle azioni per recuperare la potenziale vendita, ad esempio con l’invio di e-mail personalizzate automatiche, con il riepilogo dell’ordine ben chiaro, per ricordare al cliente di completare la procedura o offrirgli assistenza in caso di problemi o perfino per offrirgli uno sconto. Il promemoria può avvenire anche via pop-up nel browser durante la navigazione sullo stesso sito web.

Infine, un altro modo per utilizzare i dati elaborati da un algoritmo di machine learning e al tempo stesso coinvolgere l’utente guidandolo verso la conversione è l’invio di notifiche push personalizzate, in base al suo profilo, durante la navigazione del sito web, sia da modalità desktop sia da modalità mobile, e perfino direttamente dall’APP collegata. Questa tecnologia delle notifiche push è impiegata anche nel proximity marketing che mostra agli utenti le notifiche inviate dagli iBeacon, direttamente in APP al dispositivo connesso, quando un cliente si trova a pochi metri dall’attività commerciale.

Machine learning e innovazione digitale

In un periodo storico in cui le abitudini di acquisto variano molto velocemente e i dati raccolti sono sempre in continua crescita, le aziende ricorrono sempre più a strumenti di analitica avanzata e algoritmi di machine learning per favorire il processo di digitalizzazione. 

Basti pensare che secondo quanto presentato da Osservatori.net - Politecnico di Milano nel Convegno del 30 novembre 2021 “Startup e imprese nella trasformazione digitale: open innovation per accelerare la ripresa.”, nel 2022 il budget delle direzioni ICT aumenterà in media del 4,23% per tutti i tipi di impresa. Le aree di investimento più rilevanti per il 2022 saranno focalizzate su: information security, big data analytics, ERP, CRM, Industri 4.0 e Cloud.

Conclusioni

Quindi, l’utilizzo del machine learning può apportare dei vantaggi notevoli nell’elaborazione di una strategia di marketing, nei processi di decision making e perfino essere di supporto all’elaborazione di previsioni e analisi di trend.

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