Machine Learning: 5 applicazioni per le aziende

Che cos’è il machine learning? Si tratta di un sistema di algoaritmi basato sulla capacità di una macchina di:

• Imitare il comportamento umano;
• Imparare progressivamente;
• Agire autonomamente, cioè senza una programmazione per compiere una determinata azione.

La definizione di machine learning in italiano è apprendimento automatico ed è applicabile al marketing digitale, rappresentando una grande risorsa per grandi aziende e PMI nello sviluppo del business online.

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 introdotti qui sono solo una piccolissima parte del grande mondo del marketing digitale. Se cerchi un corso con un approccio pratico-operativo con esercizi, esempi e case histories sull’Intelligenza Artificiale ti consiglio di dare un’occhiata al corso Artificial Intelligence & Programmatic Buying.

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?
• Cosa si può fare con il machine learning e come beneficiarne nella tua impresa o carriera?
• Quali sono i problemi risolvibili con i modelli di machine learning?
• Cos’è l’intelligenza artificiale e qual è la differenza tra deep learning e machine learning?
• Che legame c’è tra apprendimento automatico e digital marketing e che cosa sono i modelli predittivi?
• Quali sono gli esempi di machine learning?

Cosa si intende con il termine Machine Learning e come funziona?

Cos’è un algoritmo di apprendimento automatico? Si tratta di un sistema che rende un computer capace di apprendere, prevedere ed apportare modifiche in autonomia, senza bisogno dell’intervento umano di programmazione.

Ti invito a fare un passo indietro. Qual è la differenza tra intelligenza artificiale e machine learning? L’apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale che emula l’intelligenza umana. In particolare l’apprendimento automatico, grazie a specifici dati e algoritmi è in grado di fare delle scelte volte al miglioramento, oppure di fare predizioni o ipotesi specifiche, sul comportamento umano, per esempio.

Praticamente, la prima è una macro area dell’altro.

Il machine learning o apprendimento automatico porta l’artificial intelligence ad uno step ulteriore rendendo le macchine anche capaci di:

• Imparare come l’uomo;
• Evolvere autonomamente;
• Migliorare le proprie performance progressivamente nel tempo.

Tutto questo grazie a dati appresi con 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 processo del 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 i comportamenti  delle 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.

Ecco uno fra gli esempi di machine learning: 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, consentendo di risparmiare budget in advertising e permette di offrire customer journey personalizzate.

Ma 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 apprendimento automatico?

• 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.

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Ma quali sono le tre tipologie di machine learning? Ti spiego nel dettaglio i machine learning models. I tre tipi di apprendimento automatico sono:

• Apprendimento supervisionato: si forniscono esempi all’algoritmo, problemi e soluzioni, cioè coppie di input-output, da cui impara a trovare soluzioni. Il programmatore supervisiona e controlla, attraverso test, la correttezza dei risultati predetti. Hai presente il filtro anti-spam della posta elettronica? Inizialmente, al software sono insegnate le caratteristiche delle e-mail considerate non sicure. In base a queste, riesce ad attribuire dei tag ai dati che immagazzina, “spam” “no spam”, e classifica 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 apprendimento automatico può trovare risultati in situazioni che ancora non si sono mai presentate, si tratta di modelli predittivi, per esempio, 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 processo cognitivo poggia su ricompense, e serve per aumentare l’efficienza di un tool, software o programma di apprendimento automatico. L’algoritmo di machine learning migliora le sue prestazioni motivato dal fatto che ogni volta che restituisce un output corretto, gli viene inviato un input gratificante sotto forma di valutazione positiva del suo operato.

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Qual è la differenza tra deep learning e machine learning?

Che tipo di approccio viene utilizzato nel machine learning? Uno di questi 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.

Cosa rientra nel deep learning? Gli impieghi in uso oggi riguardano:

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

Machine learning: 5 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, sia per i freelance ma anche e soprattutto per le aziende e PMI.

Grazie ai machine learning systems l’AI può essere introdotta in processi aziendali interni e utilizzata a favore dei vari canali del marketing digitale. L’abilità delle macchine di imparare permette il raggiungimento degli obiettivi sales e marketing, anche con un piccolo budget.

Cosa si può fare con il machine learning?

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

Ma nel dettaglio, qual è l’obiettivo principale dell’algoritmo di machine learning in azienda? Ecco 5 esempi.

1. Gestione e fidelizzazione del cliente grazie al machine learning

L’impatto del machine learning in azienda è positivo aiutando 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, i sistemi di apprendimento automatico analizzano dati, anzi 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, consentendo alle imprese di focalizzare le loro attività sui clienti di maggior valore e di incentivare la loro interazione con il brand. Inoltre, questi modelli di machine learning 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.

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2. Definizione del tasso di abbandono dei clienti

L’utilità del machine learning per le aziende riguarda anche le attività volte 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 tale 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 ML 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:

• Offerte;
• 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 aziende devono utilizzare strategie 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 le strategie di ottimizzazione dei prezzi dinamici grazie a intelligenza artificiale e machine learning al fine di massimizzare gli utili.

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3. 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 d’acquisto che aiutano a prevedere quali clienti sono più suscettibili di acquistare un determinato prodotto in un preciso 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 d’acquisto. La personalizzazione delle campagne può aumentare significativamente la fedeltà del cliente e le entrate complessive dell’azienda.

Utilizzare dati e algoritmi avanzati consente anche alle aziende di identificare nuove opportunità di mercato e 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 tempo e  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 saper utilizzare sistemi di business intelligence come Predictive Analytics e Clustering, per:

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

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4. Reti neurali e classificazione delle immagini

Il ML ha dimostrato di essere utile in molteplici applicazioni per diversi settori:

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

Infatti, l’enorme potenziale si estende anche ai settori scientifici, sanitari, edilizi ed energetici. Per fare un esempio, l’utilizzo dei sistemi di calcolo fondati sull’apprendimento automatico 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 dei 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.

5. Gestione del marketing digitale con il machine learning

Il ML 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 o email marketing.

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.

L’apprendimento automatico 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.

Devi ricordare che le applicazioni del machine learning sono spesso legate al digital marketing e a tutti i suoi canali.

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MASTER IN DIGITAL MARKETING

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.

È noto 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 propone agli utenti:

• Query quando  gli utenti digitano sulla barra di ricerca. Pensa alle parole scritte in modo sbagliato, o ai suggerimenti di compilazione della frase che stai scrivendo.
• Ricerche correlate nel caso in cui il loro quesito non corrisponda alla ricerca 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 al processo di segmentazione del 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

L’apprendimento automatico favorisce anche le attività di SEM. Infatti 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 di comprendere e le nostre ricerche e memorizzarle a favore di grandi player, 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 perché? Il motivo è semplice, l’algoritmo del canale social ti mostra solo i post che ritiene più interessanti per te.

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 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. Questo è un classico esempio di machine learning.

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 conseguente risparmio sul tempo e sulle risorse economiche.

Conclusioni e consulenza strategica

All’inizio dell’articolo ti chiedevi cos’è il machine learning, dopo qualche paragrafo ti sei reso conto che tale sistema di apprendimento automatico fa già parte della tua vita quotidiana e di come questi processi di apprendimento automatico agevolino la tua esperienza di cliente.

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 sull’abilità delle macchine di imparare, 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.