Machine learning: 6 modi di utilizzo in azienda

La definizione di machine learning in italiano è “apprendimento automatico”. Sto parlando di un sistema di algoritmi basato sulla capacità di una macchina di:

• Imitare il comportamento umano;
• Imparare progressivamente;
• Agire in autonomia, cioè senza che sia stato espressamente programmato per compiere una determinata azione.

Tutto ciò si applica già al marketing digitale e rappresenta una grande risorsa per aziende e PMI nello sviluppo del loro business online.

E se ti dicessi che ormai utilizzi anche tu i risultati dei learning models, magari senza rendertene conto?

Gli algoritmi di machine learning che introduco qui sono solo una piccolissima parte del grande mondo del marketing digitale. Se sei interessato ad approfondire tutti gli aspetti di quest’attività, scopri il Master Digital Marketing.

In questo articolo approfondisco il tema della conoscenza automatizzata e risponderò, attraverso esempi ed applicazioni che fanno parte del nostro quotidiano, alle seguenti domande:

• Cos’è e come funziona il machine learning?
• Perché importante utilizzare modelli di apprendimento automatico e come beneficiarne nella tua impresa o carriera?
• Che cos’è l’intelligenza artificiale e qual è la differenza tra deep learning e machine learning?

Cos’è il Machine Learning

Il machine learning è un sistema che rende un computer capace di apprendere, prevedere ed apportare modifiche in autonomia, senza bisogno dell’intervento umano di programmazione.

L’apprendimento automatico è infatti una branca dell’Intelligenza Artificiale volta a creare e ottimizzare sistemi che emulano l’intelligenza umana, e sono dunque capaci di fare delle scelte di miglioramento in base all’analisi dei dati, formulare delle ipotesi e apportare cambiamenti per evolvere.

Tali dati sono appresi grazie all’utilizzo di algoritmi che, attraverso criteri statistici, migliorano col tempo la propria capacità di analizzare dati e informazioni trovate, come ad esempio il riconoscimento dei pattern o dei modelli. Grazie a questo sistema di apprendimento, i computer imparano costantemente e migliorano nel tempo il proprio rendimento.

Per comprendere meglio il machine learning cos’è bisogna concentrarsi sulle due fasi principali del processo di conoscenza: 

1. Fase di raccolta dati: ogni interazione o attività compiuta dalla macchina di apprendimento si trasforma in qualcosa che essa può utilizzare come esperienza. Il dispositivo osserva quello che fanno le persone e, tramite questa raccolta d’informazioni, prevede i loro comportamenti futuri;
2. Fase di analisi predittiva: l’algoritmo machine learning anima questo congegno e decide come comportarsi in situazioni future grazie ai dati che ha immagazzinato e classificato durante il primo step. 

Vediamo subito un esempio: hai mai notato che Amazon personalizza costantemente la tua homepage proponendoti quei prodotti maggiormente in linea con i tuoi interessi? Può farlo grazie ad un software che ha imparato a conoscere le tue preferenze e che, attraverso questo studio, potrà consigliarti prodotti sempre più vicini a quello che stai cercando. Lato marketing, è un meccanismo vantaggioso, in quanto consente di risparmiare budget in advertising e permette di offrire customer journey personalizzate.

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Come funziona l’apprendimento automatico

Varie comunità scientifiche, sul finire del XX secolo, hanno sviluppato diverse tecnologie che sono utilizzate nell’ambito della matematica, dell’informatica, ma anche nell’industria 4.0 dell’internet of things.

Quali sono le differenti tecniche di machine learning?

• reti neurali artificiali (neural network): emulano le reti neurali biologiche del cervello umano e sono modelli matematici o informatici di calcolo capaci di modificare la propria struttura rispetto agli stimoli esterni che ricevono (input). Spesso si parla anche di Neuromarketing;
• identificazione di pattern: trovare una costante per classificare i dati;
• statistica computazionale: permette di rappresentare la realtà in modo quantitativo;
• data mining: con cui si possono estrarre informazioni significative da una grande mole di dati aggregati. Es: vuoi inviare una newsletter sul tuo prodotto ma il tuo database ha moltissimi contatti. Puoi filtrarli per inviare la DEM solo agli utenti potenzialmente interessati.

Ma quali sono le tre tipologie di machine learning? I tre tipi di apprendimento automatico sono l’apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

Vediamo nel dettaglio i machine learning models:

Apprendimento Supervisionato

Durante questo tipo di conoscenza automatizzata, si forniscono degli esempi all’algoritmo, problemi e soluzioni, cioè coppie di dati input-output, da cui impara a trovare soluzioni. Il programmatore supervisiona e controlla, attraverso test, la correttezza dei risultati predetti.

Un esempio molto semplice è il filtro anti-spam presente nella posta elettronica. Inizialmente, al software sono insegnate le caratteristiche delle e-mail considerate non sicure. Poi, esso riesce ad attribuire dei tag ai dati che immagazzina, “spam” “no spam”, e saprà quindi classificare la posta che ricevi, anche quella inviata da destinatari con cui non ha ancora interagito.

Apprendimento Non Supervisionato

Sulla base statistica dei dati raccolti in una fase precedente, il sistema di machine learning può trovare risultati in situazioni che ancora non si sono mai presentate (modello predittivo). Una classica esemplificazione è tutto ciò che ti viene “consigliato” dalle piattaforme, come la musica che potrebbe piacerti su Spotify o YouTube, oppure i prodotti simili che un E-commerce o Amazon ti propongono.

Apprendimento per Rinforzo

Come in pedagogia, questo procedimento di conoscenza poggia su rinforzi positivi, ovvero ricompense, e serve per aumentare l’efficienza di un tool, software o programma di apprendimento automatico. L’algoritmo che costituisce il machine learning migliora le sue prestazioni “motivato” dal fatto che ogni volta che restituisce un output corretto, gli viene inviato un input gratificante come valutazione del suo operato.

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Machine learning: 6 utilizzi in azienda

Dove si usa il machine learning e perché sta diventando così importante?

Le applicazioni dell’ AI learning spaziano in una moltitudine di campi e settori. Infatti i set di dati basati su algoritmi di apprendimento automatico sono utili per:

• Ogni tipo d’impresa, per grandi aziende, PMI e anche per
• Freelancer.

Infatti, tale modello permette il raggiungimento degli obiettivi sales e marketing con un piccolo budget.

Di seguito alcuni esempi di machine learning systems e di come l’AI possa essere introdotta nei processi aziendali interni e nei vari canali del marketing digitale quali:

• Settore produttivo;
• Gestione clienti;
• Reti neurali;
• SEO;
• E-mail marketing;
• E-commerce;
• SEM;
• Social advertising;
• Marketing automation.

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1. Machine Learning nel settore produttivo

Il machine learning viene utilizzato per:

• Ottimizzare e riorganizzare la produzione dalle aziende del settore produttivo;
• Migliorare la resa;
• Analizzare la causa principale;
• Gestire la supply chain e l’inventario;

Gli sviluppatori utilizzano le loro conoscenze su statistiche, probabilità e calcolo per creare modelli di machine learning, che possono essere impostati per apprendere automaticamente senza ulteriore intervento. La collaborazione tra sviluppatori
e data scientist può rendere i progetti di ML più preziosi e utili. Il machine learning fornisce previsioni, ad esempio attraverso la manutenzione predittiva, che consente alle aziende di prevenire malfunzionamenti delle apparecchiature, aumentare la produttività, migliorare le performance delle risorse e ridurre i costi operativi e di capitale.

2. Gestione e fidelizzazione del cliente grazie al machine learning

Il machine learning aiuta le aziende a valutare la clientela indicando in base a determinati dati il suo valore effettivo e potenziale. La definizione di un sistema di valutazione del valore del cliente nel corso del suo ciclo di vita rappresenta un fattore cruciale per le imprese di e-commerce, ma non solo, poiché può essere applicato in molti altri campi.

Questi sistemi, attraverso l’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale, consentono alle organizzazioni di individuare, comprendere e mantenere i clienti più importanti. In pratica, questi sistemi analizzano enormi quantità di dati sui clienti per individuare quelli che effettuano un maggior numero di acquisti o che si dimostrano particolarmente fedeli, o entrambi. In particolare, i modelli del gruppo di dati riguardanti il ciclo di vita del cliente si dimostrano particolarmente efficaci nel prevedere le entrate che un’azienda potrà ottenere da un singolo cliente in un determinato arco di tempo.

Queste informazioni sono fondamentali per le strategie di marketing, in quanto consentono alle imprese di focalizzare le loro attività sui clienti di maggior valore e di incentivare la loro interazione con il brand. Inoltre, questi modelli permettono alle organizzazioni di orientare le spese per l’acquisizione di nuovi clienti, in modo da attrarre individui con profili simili a quelli degli acquirenti più importanti già presenti.

3. Definizione del tasso di abbandono dei clienti

Il machine learning per le aziende aiuta a fidelizzare i clienti, definendo strategie e varianti dei processi utilizzati. Mantenere i clienti attuali soddisfatti e fedeli è molto più conveniente e meno costoso rispetto all’acquisizione di nuovi clienti. Per raggiungere questo obiettivo, le imprese stanno investendo nella creazione di modelli di calcolo della percentuale di abbandono, che permettono di individuare i potenziali acquirenti che hanno una maggiore probabilità di interrompere la loro interazione con l’azienda e i motivi di tale scelta.

Un modello efficace utilizza sistemi di calcolo basati sul machine learning per fornire una visione completa del problema: dal rischio di abbandono dei singoli clienti ai fattori principali di abbandono, classificati in ordine di importanza. Questi risultati sono essenziali per sviluppare una strategia di retention basata su algoritmi.

Conoscere il tasso di abbandono della clientela aiuta le aziende ad ottimizzare:

• Le loro offerte;
• Le campagne email;
• Altre iniziative di marketing mirate.

In modo da far tornare i clienti più importanti ad acquistare. Con la crescente concorrenza nel mercato, la determinazione dei prezzi dinamici è diventata fondamentale. Questa strategia, conosciuta anche come “determinazione dei prezzi basati sulla domanda”, consente di rimanere al passo con le dinamiche del mercato in costante evoluzione.

Grazie alla determinazione dei prezzi dinamici, le organizzazioni possono assegnare il prezzo degli articoli in modo flessibile, in base a fattori come il livello di interesse del cliente, la domanda al momento dell’acquisto e il coinvolgimento del cliente in campagne di marketing. Per raggiungere questo obiettivo, le imprese devono utilizzare strategie di machine learning affidabili e analizzare grandi quantità di dati per comprendere come cambia la disponibilità dei clienti a pagare per beni o servizi in diverse situazioni.

Nonostante la complessità dei modelli di pricing dinamici, molte società come compagnie aeree e servizi di trasporto condivisi hanno già implementato con successo strategie di ottimizzazione dei prezzi dinamici con l’intelligenza artificiale per massimizzare le entrate.

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4. Clustering e classificazione per suddividere i clienti

Il targeting di clienti mirato è un obiettivo comune per le aziende di marketing, ma la mancanza di dati affidabili e strumenti analitici precisi ha reso questo obiettivo difficile da raggiungere.

Oggi, grazie all’apprendimento automatico le imprese possono utilizzare algoritmi di segmentazione avanzati per creare cluster di analisi multivariata con i dati dei clienti basati su molteplici dimensioni tra cui comportamento di navigazione, affinità e dati geografici. Questi algoritmi di segmentazione possono anche essere utilizzati per creare modelli comportamentali per l’acquisto che aiutano a prevedere quali clienti sono più suscettibili di acquistare un determinato prodotto in un determinato momento.

Queste informazioni consentono alle compagnie di adottare una strategia di marketing personalizzata, fornendo ai clienti offerte e promozioni che rispecchiano i loro interessi e comportamenti di acquisto. La personalizzazione delle campagne può aumentare significativamente la fedeltà del cliente e le entrate complessive dell’azienda.

L’utilizzo di dati e algoritmi avanzati consente anche alle aziende di identificare nuove opportunità di mercato e di migliorare la loro efficienza di marketing. L’studio dei dati sui clienti può rivelare trend e comportamenti emergenti, mentre l’automazione dei processi di marketing può ridurre il tempo e le risorse necessarie per implementare campagne efficaci.

In sintesi, analisi dei dati avanzata e apprendimento automatico stanno rivoluzionando il modo in cui le imprese affrontano il marketing. Per emergere in un mercato così competitivo, diventa sempre più importante essere in grado di utilizzare sistemi di Predictive Analytics e Clustering per:

• Personalizzare le campagne di marketing;
• Identificare le opportunità di mercato;
• Migliorare l’efficienza delle attività di marketing.

5. Reti neurali e classificazione delle immagini

Il machine learning ha dimostrato di essere utile in una vasta gamma di applicazioni per diversi settori:

• Commercio al dettaglio;
• Servizi finanziari;
• E-commerce.
• Scientifici;
• Sanitari;
• Edilizi;
• Energetici.

Infatti, il suo enorme potenziale si estende anche ai settori scientifici, sanitari, edilizi ed energetici. Ad esempio, l’utilizzo di sistemi di calcolo fondati sul machine learning per l’organizzazione delle immagini consente di assegnare un’etichetta a un gruppo predefinito di categorie o a qualsiasi immagine di input. Questa tecnologia può essere utilizzata per creare modelli di piani di costruzione 3D a partire da progetti 2D, semplificare l’applicazione di tag alle foto nei social media, comunicare diagnosi mediche e molto altro ancora.

I metodi di deep learning, come le reti neurali, sono spesso impiegati per la catalogazione delle immagini poiché consentono di identificare in maniera più efficace le caratteristiche più rilevanti, anche in presenza di complicazioni come variazioni nella visuale, nell’illuminazione, nella scala o nel volume di informazioni superflue dell’immagine. Grazie a questa tecnologia, è possibile ottenere insight di maggiore qualità e pertinenza.

6. Gestione del marketing digitale con il machine learning

Il machine learning è sempre più importante per la gestione del marketing digitale. Grazie ad esso, le aziende possono analizzare grandi quantità di dati e identificare modelli e tendenze nascoste, migliorando la loro presenza online e aumentando le conversioni in tutte le pratiche moderne che sia Seo, Sem email marketing.

SEO

Google ha l’intento di offrire a chi naviga la migliore esperienza possibile. Per questo esso suggerisce agli utenti risposte utili e rilevanti in relazione ai bisogni espressi in quel momento.

Sappiamo che i fattori di ranking con cui il motore di ricerca classifica i risultati che rispondono ad una determinata query dell’utente sono oltre 200. Ma che gerarchia esiste tra gli elementi di valutazione che applica? Google utilizza l’intelligenza artificiale e le reti neurali per dare un ordine ad ogni fattore.

Grazie all’apprendimento automatico, Google può proporre agli utenti:

• query nel momento stesso in cui gli utenti digitano sulla barra di ricerca. Pensa ad esempio alle parole scritte in modo sbagliato, o a quando ti viene suggerita la compilazione della frase che stai scrivendo;
• ricerche correlate che aiutano le persone anche nel caso in cui il loro quesito non corrisponda precisamente a cosa stanno cercando online.

lnfine, il vocal assistant, tramite lo speech recognition, può interpretare le query delle ricerche vocali e rispondere con una SERP (Search Engine Result Page) adeguata.

Email Marketing e Automation

In precedenza, ho fatto cenno all’impiego dei modelli di machine learning utili alla segmentazione di un database molto vasto, al fine d’instaurare una comunicazione personalizzata con ogni lead.

Con le automazioni, si possono programmare degli invii automatici ed è possibile anche creare a monte un flusso comunicativo con gli utenti.

Utilizzando i software di electonic mail marketing che include modelli di apprendimento, potrai anche classificare minuziosamente tutti i contatti del tuo CRM, assegnando loro etichette che riguardano per esempio le preferenze. Il sistema imparerà progressivamente dal comportamento dei tuoi utenti, riuscirà a capire per ognuno di loro quale sia il giorno e il momento migliore della giornata per l’invio della mail in base al tasso di apertura.

Questo sistema di algoritmi riuscirà a classificare e ordinare tutti i dati che hai raccolto su una persona così da permetterti di suggerire ai tuoi potenziali clienti prodotti a cui sono statisticamente più interessati. Questa strategia risulterà in performance migliori su tassi di apertura e conversioni e risparmi di budget e risorse.

SEM, Social Advertising

Spotify, Google, Amazon, Facebook, Instagram, YouTube e moltissime piattaforme che utilizziamo ogni giorno adoperano sistemi di intelligenza artificiale. 

Questi colossi digitali guadagnano quando le aziende spendono in advertising, giusto? Per questo motivo puntano a migliorare continuamente le performance dei propri tool così da soddisfare le imprese e invogliarle ad investire nelle Ads. Sfruttano il potenziale della conoscenza automatizzata per imparare quali sono i nostri gusti e abitudini, e prevedere quello che vorremo, con lo scopo di offrircelo. 

I sistemi di apprendimento automatico consentono a questi grandi player di comprendere e memorizzare le nostre ricerche e i nostri desideri, con l’obiettivo di proporcelo e indurci all’acquisto. In questo modo le aziende riescono, così, a colpire solo il target statisticamente più interessato, ottimizzando così i rendimenti.

Ad esempio, ognuno di noi su Facebook o LinkedIn ha un certo numero di amici o collegamenti. Nonostante questo, non vediamo ogni loro post nel feed, ti sei mai chiesto il perché? Il motivo è semplice, l’algoritmo del canale social ci mostra solo i post che ritiene più interessanti per noi.

Ciò succede anche nel social advertising in cui gli algoritmi di machine learning tendono a mostrarci esclusivamente le pubblicità su cui sa che interagiamo, facendo sì che chi investe nelle campagne potrà massimizzare i risultati e ottimizzare il budget a disposizione.

E-commerce

Nella parte iniziale dell’articolo, ho accennato alla personalizzazione dell’homepage di Amazon o un E-commerce tramite il login fatto dallo user. Il software che agisce all’interno di questi spazi digitali può acquisire molte informazioni sul tuo comportamento e sulle tue abitudini di acquisto.

Se comprerai un bene che è soggetto a un consumo, ad esempio una fornitura di biscotti per due mesi, il sistema sarà in grado di riproportelo supponendo che tu lo stia per terminare. Oppure, se acquisterai molti prodotti legati al running, la piattaforma ti proporrà scarpe per correre, anziché sneakers da passeggio.

La tua home page sarà sempre diversa da quella di un’altra persona, seguirà i tuoi gusti e comportamenti adattandosi ai bisogni che esprimi, fino al punto di anticiparli.

Tutto ciò potrebbe spaventare in un certo senso, ma come abbiamo detto, per te rappresenta un vantaggio, perché non perderai più tempo in ricerche inutili. Anche per i brand è un ottimo aiuto per aumentare le vendite, con un conseguente risparmio sul tempo e sulle risorse economiche.

Artificial Intelligence vs Machine Learning

Quali sono le differenze tra intelligenza artificiale e machine learning? Il primo è una macro area dell’altro.

• Intelligenza artificiale è quella disciplina che consente di emulare i comportamenti dell’uomo, facendo in modo che i robot, computer e software possano compiere azioni che normalmente sono svolte dagli esseri umani.
• Apprendimento automatico porta l’artifical intelligence (IA) ad uno step ulteriore rendendo queste macchine anche capaci di:
  1. Imparare come l’uomo;
  2. Evolvere in autonomia;
  3. Migliorare le proprie performance progressivamente nel tempo.

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Machine learning e Deep Learning

Uno degli approcci del machine learning è il Deep learning, spesso tradotto con “apprendimento profondo” o “rete neurale profonda”, che affonda le sue radici sull’impiego di reti neurali artificiali e sull’imitazione delle interconnessioni tra i neuroni del cervello umano.

Altra caratteristica che emula l’uomo è la possibilità dei neural network di modificare i loro schemi di connessione rispetto ad un ambiente mutevole, ovvero alla variazione degli stimoli input che ricevono.

Gli impieghi che già sono in uso oggi riguardano:

• Identificazione delle immagini;
• Riconoscimento vocale (speech recognition).

Conclusioni e consulenza gratuita su come utilizzare il machine learning in azienda

All’inizio dell’articolo ti chiedevi cosa fosse il machine learning, dopo qualche paragrafo ti sei reso conto che tale sistema di apprendimento automatico fa già parte della tua vita quotidiana.

Dagli algoritmi dei social network volti a mostrarci i posts d’interesse, ai modelli di voice assistance quali Alexa o Siri che adoperano l’intelligenza artificiale per semplificare le mansioni umane, fino alle piattaforme di marketing automation, numerosi sono i vantaggi che il sistema di algoritmi può apportare alla tua azienda e vita di tutti i giorni. Scopri tutti i segreti del machine learning, richiedi una sessione di coaching personalizzata e gratuita.

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Luca Papa

Dirigo Digital Coach®, la scuola di formazione professionale, leader nel formare tutti i professionisti che lavorano in ambito Digital Marketing & Sales.
Come trainer ho formato in carriera + di 35.000 business professionals provenienti da oltre 300 grandi aziende multinazionali e + di 5.000 pmi italiane.
Ho ideato il metodo “Digital Strategy Framework®”, grazie al quale dal 2014 aiuto le imprese a definire e migliorare nel tempo una strategia digitale che massimizzi la generazione di fatturati e vendite online.