Il machine learning non solo per la personalizzazione: 6 modi con cui i marketer possono trarne vantaggio

Il marketing con il machine learning è possibile unicamente con i dati. Forma di intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di imparare senza un’esplicita programmazione, il machine learning (ML) essenzialmente è in grado far in modo che il computer “faccia delle ipotesi da solo”, ottimizzando i dati allo scopo di attuare una costante ottimizzazione. Più sono i dati, più completa diventa l’intelligenza artificiale.

La nostra ricerca con Forbes Insights ha rivelato che la maggior parte dei marketer stanno già investendo in modo ingente in iniziative sui dati. Il machine learning aiuta i team a ricavare il massimo dai dati approfondendo sempre più il comportamento del consumatore, creando contenuto dinamico e consentendo la personalizzazione di massa.

1. Dati utilizzabili in tempo reale

Potresti avere accesso a più dati di quanti sapresti effettivamente utilizzare, e i dati in sé, senza un contesto, non significano nulla. Il machine learning ti consente di definire quali tipi di dati raccogliere automaticamente oltre che quali tipi di “lezioni” devono apprendere gli algoritmi del machine learning, fornendo così contesti ai diversi tipi di dati.

La raccolta di dati in tempo reale consente agli algoritmi del machine learning di implementare insight nel momento esatto in cui hanno luogo determinare interazioni. Ad esempio, nel caso di campagne di retargeting, i consumatori possono vedere contenuto e grafica di annunci che sono in grado di cambiare in tempo reale, in base ai loro comportamenti.

2. Insight sui clienti più precisi

Una campagna basata sul machine learning riesce ad analizzare se a un consumatore piaceva un determinato tipo o stile di annuncio e a decidere che cosa mostrare al prossimo engagement dell’utente. Allo stesso modo, il machine learning è in grado di geo-targettizzare i consumatori in base alla posizione, presentando loro contenuto rilevante in tutti i canali, connettendo i loro acquisti offline con il loro comportamento di navigazione online.

Questo consente ai marketer di creare esperienze più personalizzate per i consumatori, in base agli insight raccolti grazie ai loro dati.

3. Contenuto dinamico

Il machine learning può contribuire ad affinare quel tipo di contenuto che i marketer hanno necessità di creare per parlare alla loro target audience. Determinate soluzioni possono anche essere utilizzate per personalizzare e creare il contenuto.

Bookmark.com, una piattaforma di costruzione di siti Web basata sull’intelligenza artificiale, utilizza il machine learning per creare siti Web personalizzati. La tecnologia di intelligenza artificiale di Bookmark, chiamata Artificial Intelligence Design Assistant – o AiDA – apprende le esigenze esclusive di ciascun utente da alcuni frammenti di informazioni sul cliente, quali il nome, la posizione e il tipo di business.

“Creiamo per ciascun cliente un sito Web unico che risponda alle sue specifiche esigenze di business e di settore”, afferma il CEO David Kosmayer.

4. Potenzia la shopper experience

Oltre all’utilizzo del machine learning per creare siti Web personalizzati e coinvolgenti, Bookmark cerca anche di implementare l’intelligenza artificiale nelle attività di assistenza dei suoi consumatori.

“Non pensiamo che dovrebbe fermarsi [al prodotto]”, afferma Kosmayer, “Abbiamo cercato di utilizzare l’intelligenza artificiale nelle attività di assistenza per i nostri consumatori, al fine di comprendere le esigenze di un utente e individuare i suoi potenziali problemi prima che vengano individuati”.

Un altro modo per i marketer di migliorare le shopper experience consiste nell’utilizzare il machine learning per comprendere meglio il linguaggio umano attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing, NLP), e per reagire di conseguenza.

5. Eliminare la ridondanza e ottimizzare il budget

Il machine learning ha il potenziale di rendere il marketing più preciso e più conveniente. I marketer possono utilizzare i dati comportamentali in tempo reale per targettizzare le audience e migliorare le possibilità di convertire gli utenti/visitatori in consumatori che acquistano.

Il machine learning contribuisce a tagliare i costi generali del marketing, dal momento che i programmi richiedono una forza lavoro meno numerosa. La tecnologia di retargeting dinamico di Criteo è un esempio fondamentale.

Machine learning per riuscire nel marketing data driven

Il valore del machine learning sta nella capacità di creare opportunità dai dati e questo sta già cambiando il modo con cui i marketer gestiscono le loro campagne. Dalla produzione di miliardi di variazioni di annunci dinamici alla loro formattazione attraverso piattaforme nello spazio di millisecondi, il machine learning libera il personale dal focalizzarsi su idee creative e strategie.