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Machine learning per il marketing strategico: come funziona?

Machine learning per il marketing strategico: come funziona?

Giovedì, 06 Dicembre 2018 09:12 Scritto da
Pubblicato in IOT - AI

Con la diffusione dell'intelligenza artificiale in ogni campo del settore tecnologico, anche la domanda di sviluppatori abili nel machine learning è rapidamente aumentata in tutte le principali aziende.

Secondo i dati, la dimensione del mercato globale delle soluzioni abilitate per l'apprendimento automatico dovrebbe aumentare tra il 2018 e il 2022 con un tasso di crescita annuale del 44,1%.
Ma l’apprendimento automatico non produce cambiamenti solo in campo tecnologico.
Ad essere modificate radicalmente sono anche le dinamiche del marketing, in particolare di quello digitale.
Un rimodellamento che punta al targeting comportamentale, alla personalizzazione, al micro-targeting e altri parametri.
L'introduzione di algoritmi basati sul machine learning nel marketing sta infatti producendo risultati meravigliosi in aziende di ogni dimensione e di ogni paese.

Il successo di una strategia di marketing dipende da vari fattori: ricerche complete sul comportamento dei consumatori, contenuti accattivanti, capacità di previsione rispetto alle mosse della concorrenza e molto altro.
È chiaro che nell'era digitale è dura sopravvivere senza l'utilizzo di AI e ML.
A differenza del marketing tradizionale che ha fornito informazioni limitate sul comportamento dei clienti e sul modello di acquisto, le strategie di marketing basate sul ML sono completamente “attrezzate” per fornire tutte le informazioni necessarie relative ai parametri più importanti. Tutto ciò promette migliori tassi di conversione e raggiungimento del ROI desiderato: il sogno di qualsiasi azienda, grande o piccola.

Cerchiamo allora di comprendere i modi in cui l’intelligenza artificiale sta migliorando le strategie di marketing per le aziende:

  • Placement più mirato delle strategie

L’AI offre una panoramica di contenuti migliori e su misura che portano ad un aumento delle vendite.
Infatti gli algoritmi di machine learning elaborano le previsioni di vendita, il marketing cross-channel e i contenuti in un modo completamente diverso.
L’AI, essendo progettata per riconoscere schemi, connessioni e comportamenti che gli umani non riescono a cogliere, aiuta a mettere a punto strategie di marketing migliori nell’attirare il proprio target di consumatori e anche ad aumentare i tassi di crescita dei ricavi.

  • User experience più ricca

La crescita dell’AI ha portato un significativo 57% dei dirigenti aziendali a credere che una migliore user experience si traduca di fatto anche in un miglioramento delle vendite.
Il machine learning fornisce un migliore sistema di supporto ai clienti e migliora persino il mercato dei prodotti e dei servizi esistenti.
Sezionando ogni aspetto della vendita e del marketing grazie all’intelligenza artificiale, i marketer possono prevedere in modo accurato quali azioni rispetto al comportamento del cliente possono portare risultati migliori.

  • Servizio clienti più efficiente

Lo sviluppo del machine learning ha portato i clienti a essere più in contatto con l'intelligenza artificiale che con un vero umano.
Effettivamente, durante il percorso d’acquisto, gli utenti comunicano di più con i chatbot che con gli umani.
Questi programmi sono infatti diventati una risorsa per il marketing e vengono spesso utilizzati per fornire servizi istantanei ai clienti, riducendo il tempo di attesa complessivo per ricevere risposta.
I chatbot sono inoltre attrezzati per porre domande relative ai clienti e quindi suggerire i prodotti di conseguenza. Risultato? Migliori vendite e clienti soddisfatti.

  • Prezzi giusti

Capire il prezzo di vendita migliore è molto importante per il futuro del prodotto.
Il processo di princing coinvolge analisi su dati passati e dei competitor, ed è piuttosto lungo o per lo meno impegnativo. Oggi però le cose sono più semplici.
Grazie all'uso delle tecniche di regressione del machine learning, le aziende ottengono una previsione accurata e veloce dei prezzi precedenti.
Questo metodo di “dynamic pricing” consente alle aziende di essere pronte ad aggiustare i presti anche durante le fluttuazioni della domanda e dell'offerta.
Amazon e simili utilizzano questo algoritmo basato sull’AI per modificare i prezzi su base giornaliera e ormai persino i negozi fisici stanno mettendo alla prova questa tecnica per valutare e commercializzare meglio i loro prodotti e servizi e trarne vantaggio.

  • Personalizzazione

Ti sorprende il fatto che Netflix ti proponga sempre serie e film in linea con i tuoi gusti?
Non c’è nessun impiegato dietro a questa “magia”, ma gli algoritmi di machine learning.
Utilizzando quest’ultimi nello studio del comportamento del cliente, i contenuti, le offerte e gli annunci pubblicitari possono essere indirizzati a diversi segmenti di clienti.
Ciò porta ad un'esperienza più personalizzata, che fa sentire il cliente connesso con l’azienda e capito.
Sempre più aziende utilizzano questo sistema per far crescere una community di clienti fedeli e stabilire un rapporto con loro.

  • Tempismo dei contenuti

Con il contenuto riconosciuto universalmente come re del web, è essenziale che il machine learning si interfacci anche con esso.
Dimentica gli A/B test, in base ai quali decidere quando e come veicolare i tuoi post. Con l’AI nessun contenuto viene sprecato.
L’analisi dei dati effettuata dagli algoritmi di machine learning permette ai marketer di sfruttare tutte le piattaforme nel momento migliore, evitando di buttare soldi in campagne poco performanti sui social media sbagliati.

  • Il posizionamento di processi robotici

Il compito principale della digitalizzazione delle attività è semplicemente rendere il lavoro molto più semplice.
Con l'uso di processi automatizzati, i marketer sono meglio preparati a rimanere in testa nella curva di concorrenza.
I sistemi machine learning consentono processi robotici come la lettura delle e-mail, l'analisi, la classificazione, l'inserimento dei dati nei report dei modelli, il monitoraggio dei click all’interno dei social media, la SEO e molto altro.
È tutto questo insieme di fattori a garantire la costruzione di strategie di marketing più efficaci.

Per riassumere

Essendo una delle tecnologie più dirompenti del 21° secolo, è naturale che l'apprendimento automatico cambi il modo in cui lavoriamo e viviamo.
Dalla previsione dei prezzi di case e taxi, alla generazione di suggerimenti per gli utenti dei social media, l'apprendimento automatico è già diventato parte della nostra vita senza che nemmeno ce ne accorgessimo.
Essendo la tecnologia una costante della nostra era, le aziende sono ora orientate a fare del ML parte integrante della vita dei consumatori, affrontando sfide globali più grandi come il rilevamento delle cellule tumorali o la previsione di tassi di abbandono scolastico/universitario in modo da lavorare su questioni più importanti che affliggono la popolazione comune.
Non solo, questo campo promette migliaia di posti di lavoro e milioni di dollari di entrate.
Non c'è da meravigliarsi quindi che le grandi aziende, così come le piccole e medie imprese, stiano iniziando a sfruttarlo anche per rinnovare le loro strategie di marketing.

Arianna Bertera

Content Writer - Studio Lettere Moderne, scrivo per Soteha e parlo sempre.

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