Machine Learning: cos’è e come introdurlo in Azienda

Cos’è il machine learning? La sua definizione più essenziale 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 con il machine learning, e deep learning?

Cos’è il Machine Learning

Il machine learning è quella branca dell’Intelligenza artificiale volta a creare e ottimizzare sistemi capaci di apprendere dati.

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.

Grazie a questo sistema di apprendimento, i computer imparano costantemente e migliorano nel tempo il proprio rendimento. Due sono le fasi 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 di machine learning che anima questo congegno decide come comportarsi in situazioni future grazie ai dati che ha immagazzinato e classificato durante il primo step. 

machine learning apprendimento automatico

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

Quali sono le differenti tecniche di machine learning? 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.

machine learning reti neuraliTra le più conosciute ci sono:

  • 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.

Inoltre, esistono diversi modi con cui l’intelligenza artificiale può imparare. Elenco qui sotto 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 tests, 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 è un procedimento di conoscenza che 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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Artificial Intelligence vs Machine Learning

Che differenza c’è tra machine learning e intelligenza artificiale? Il primo è una sotto area dell’altro.

  • Intelligenza artificiale è quella disciplina che consente di emulare i comportamenti dell’uomo, facendo sì che 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

Il Deep learning, spesso tradotto con “apprendimento profondo” o rete neurale profonda”, è uno degli approcci del machine learning 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 l’identificazione delle immagini e il riconoscimento vocale (speech recognition).

Machine learning applicazioni nel digital

Come mai il machine learning sta diventando così importante?

machine learning robotLe applicazioni di questo sistema di apprendimento automatico sono utili per ogni tipo d’impresa, per grandi aziende, PMI e anche per freelancers. Infatti, tale modello permette il raggiungimento degli obiettivi sales e marketing con un piccolo budget. 

Il learning system può essere introdotto nei vari canali del marketing digitale quali:

  • SEO;
  • e-mail marketing;
  • e-commerce;
  • SEM;
  • social advertising;
  • marketing automation.

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SEO

Google ha lo scopo 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.

artifical intelligence voice assistant Alexa e SiriGrazie 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 rispondere con una SERP (Search Engine Result Page) adeguata.

E-mail Marketing e Automation

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

artificial intelligence codingCon 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 e-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 e-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

machine learning per aziendeQuesti 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 d’imparare quali sono i nostri gusti e abitudini, e prevedere quello che vorremo, con lo scopo di offrircelo. 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? Perché l’algoritmo del canale social ci mostra solo i posts 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.

machine learning e-commerceSe 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.

Conclusioni

All’inizio dell’articolo ti chiedevi cos’è il machine learning e 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 questo sistema di algoritmi può apportare alla tua azienda e vita di tutti i giorni. 

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Martina-Santoro-digital-coach

TRASCRIZIONE A CURA DI MARTINA SANTOROlinkedin_badge

Laureata in Lettere e orientata ai numeri, ho seguito il percorso Digital Certification Program ed ora lavoro come Digital marketing specialist e Content strategist. La mia aspirazione è continuare a formarmi per diventare una professionista del digital marketing che aiuta aziende e liberi professionisti nella crescita del loro business.

Carlotta Ceruti foto SECONDA OTTIMIZZAZIONE A CURA DI CARLOTTA CERUTIlinkedin_badge

Da più di tre anni mi occupo di marketing digitale. Credo che grazie a un’ottimizzata presenza nel web qualunque azienda possa aumentare la propria visibilità e incrementare il numero dei nuovi clienti.

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35 Commenti

  1. Francesco Pompeo

    Argomento affascinante che fa comprendere quanto sia importante perfezionare costantemente le proprie competenze nelle discipline digitali.

  2. Manuel Lazzarotto

    Intelligenza artificiale, machine learning … sembra di parlare di un film di fantascienza , e invece è la realtà di oggi ! Queste nuove tecnologie possono garantire un potenziale di crescita e miglioramento della propria attività che anni fa erano inimmaginabili . E’ importante conoscerle, rimanere al passo con i tempi e sfruttarle nel miglior modo possibile per far crescere il proprio business ed essere sempre un passo avanti alla concorrenza.

  3. Ilaria Ottone

    Davvero affascinante il mondo del machine learning, soprattutto le applicazioni alle diverse aree di digital marketing. Trovo sia una soluzione assolutamente vantaggiosa sia dal lato azienda che dal lato cliente e con il tempo entrerá sempre più nelle nostre vite.

  4. Barbara Amasino

    Articolo interessantissimo, è un argomento di cui si sente parlare spesso ma in maniera poco chiara invece questo articolo è molto dettagliato e pieno di spunti di riflessione

  5. Giuseppe Zaccaria

    Machine Learning è sempre più vicina. L’evoluzione del digitale va molto veloce e per una azienda non bisogna rimanere alla prestoria.

  6. Giorgio Surdi

    Davvero interessanti le applicazioni del machine learning che verrà sempre più utilizzato!

  7. Francesco Cretella

    Davvero interessante la parte riguardante il mondo SEO e lo sviluppo del Machine Learning nei prossimi 10 anni! Bell’articolo!

  8. claudiacucca

    Ti sei mai chiesto come fa Amazon a mostrarti una serie di prodotti a cui sarai certamente interessato durante i tuoi acquisti o come è possibile che se digiti in modo erroneo la query sulla barra di ricerca Google, Google ti suggerisce la corretta formulazione?

    Tutto questo è possibile grazie al machine learning, un approccio fondato sull’apprendimento profondo che riproduce le reti neurali simili a quelle del cervello umano.
    La machine learning si distingue dall’intelligenza artificiale per essere una sua sotto area, ma si pone su un gradino superiore per il grado di indipendenza con cui studia il comportamento umano, evolve in autonomia e migliora le proprie performance progressivamente nel tempo.

    Se sei un appassionato di SEO e SEM o ti stai approcciando, questo è un argomento che ti interesserà senz’altro e che grazie alla stile tecnico e esemplificativo di Luca Papa non sembrerà così distante.

  9. Ale.risi88

    Diciamo che si puo´ considerare l´argomento del momento a tutti gli effetti. Per certi versi sembra essere la panacea di tutti i mali:) Sono comunque indiscutibili le potenzialita´ che il machine learning puo´ apportare nei piu´ svariati settori ed integrarlo in strategie di marketing digitale ne potenzia l´efficacia!

  10. Luigi Carbini

    Se utilizzato nella maniera più ottimale possibile, il machine learning aiuta di sicuro nella pratica di marketing in qualsiasi azienda!

  11. luigi.rizzella@gmail.com

    Articolo interessante, sopratutto per le aziende che intendendo prepararsi alle sfide del futuro.

  12. Tina B.

    Col machine learning sono stati fatti passi da gigante, ma bisogna prestare attenzione al suo utilizzo e valutare caso per caso se ne è indispensabile l’utilizzo. Sicuramente per piccole aziende di digital marketing o quelle in fase di avvio può essere una soluzione per farsi conoscere con un budget ridotto.

  13. Milena Moro

    Si parla molto di IOT, Machine learning, intelligenza artificiale ed i passi da gigante compiuti in termini di tempo necessario per finalizzare un calcolo, ad esempio con il computer quantistico e per come siamo già avanti in alcuni settori, lasciano pensare che non siamo molto lontani da quanto viene descritto nell’articolo

  14. Linda Montemurro

    Conoscevo molto poco sul machine learning, dopo la lettura di questo articolo ho sicuramente le idee più chiare.

  15. francesco.cerrone

    Il machine learning descrive la capacità delle macchina di imitare il comportamento umano, in autonomia e in questo articolo viene descritto molto bene.

  16. Francesca Morello

    Articolo completo ed esaustivo per un argomento indubbiamente tra i più affascinanti del digitale.

  17. Stephanie De Padova

    Davvero il machine learning non è poi così difficile, in questo articolo ho potuto comprenderlo nel migliore dei modi.

  18. katiavalente1993@gmail.com

    Ottima spiegazione, concetti complessi spiegati in modo semplice. Questo è sicuramente un argomento molto interessante.
    Ottimo articolo!

  19. Matteo Liquori

    Sembra fantascienza, ma invece siamo nella vita reale… Argomento da approfondire sicuramente!

  20. Lucrezia D'arpino

    Adoro tutto ciò che riguarda l’AI, siamo in un’era in continua evoluzione per quanto riguarda la robotica, la domotica e l’intelligenza artificiale, è bene adattarsi e studiare tutti i nuovi strumenti

  21. Suppa carlo

    Argomento molto interessante quello del machine learning, dovrei approfondire meglio alcuni concetti

  22. Riccardo Bolis

    Interessante la differenza tra MI e AI, non così scontata.

  23. eorlandi

    Giusto vengano spiegati i nuovi strumenti del digitale

  24. Alessandra Vergerio

    Alla fine Matrix non è poi così lontano, il machine learning mi fa pensare davvero tanto al capolavoro cinematografico del ’99…
    Molto affascinante!

  25. Fabiana De Lauretis

    Lo studio dei comportamenti umani sarà sempre più un opportunità

  26. ANTONIO

    Argomento molto interessante, attualissimo e a volte discusso. È importante capirne gli sviluppi su tutti i fronti.

  27. Viviana Lanci

    Studiare sempre! Questa è la vera chiave!

  28. Lucia Vescovini

    Grazie Martina per l’articolo! E’ una tecnologia rivoluzionaria, chissà come cambierà il mondo del digital marketing…

  29. Fabrizio Monaco

    Uno strumento utile ma il filtro umano sarà sempre molto importante

  30. silvia bodini

    Un argomento tanto complicato quanto affascinante!

  31. Silvia Colombo

    Argomento di grade fascino e attualità. Mi attendo grandi sviluppi in questo campo!

  32. cipollina

    Articolo molto dettagliato ed approfondito. Ci sono degli aspetti un po’ “inquietanti” ma che ormai fanno parte della nostra vita quotidiana e che ci permettono di ottimizzare al meglio le nostre risorse, tra cui in particolare il tempo.

  33. eleonora zannetti

    Io aspetto con ansia elettrodestici ancora più sofisticati che autopuliscono la casa! Scherzia a parte tutto ciò fa anche molto riflettere e a tratti fa anche un pò paura.

  34. annater

    Un “lato” dell’intelligenza da tenere in grande considerazione!

  35. Consuelo Pinato

    Veramente molto interessante!

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