Quali sono le principali applicazioni che il machine learning può avere nella strategia di digital marketing della tua azienda? Lo vediamo applicato nelle raccomandazioni di Netflix, YouTube o Spotify, nel motore di ricerca di Google o negli assistenti vocali che abbiamo sparsi per casa, fino alle macchine che si guidano da sole. Come usarlo per il tuo business?

Che cos’è il machine learning?

Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che insegna a una macchina a imparare da sola, come suggerisce il nome stesso. In questo modo, la macchina si allena a riconoscere pattern ricorrenti e li usa per predire risultati.

Nasce dall’intreccio di più discipline, come statistica, le neuroscienze, il data mining e la data science. Nell’ultimo decennio ha subito una fortissima evoluzione ed è entrato in campo industriale per essere applicato a soluzioni e prodotti sempre più diffusi.

Spesso, infatti, quando si parla di un prodotto dell’intelligenza artificiale ci si riferisce specificatamente a un software di machine learning. È grazie all’intelligenza artificiale che raccogliamo e ragioniamo sui dati, ma è solo con il machine learning che la macchina analizza i dati raccolti e migliora a partire dai suoi stessi errori.

Alla base di questo complesso sistema di apprendimento automatico c’è un software che cerca di imitare il funzionamento del cervello umano: la rete neurale, che fornisce una risposta basata su una serie di connessioni, spesso già consolidate.

Prima, però, deve essere sottoposta a un periodo di apprendimento, in cui impara, sotto sorveglianza umana, tramite un set di dati in entrata, l’input, e in uscita, l’output, a riconoscere i risultati giusti e a imparare dai suoi errori.

Una tecnologia dal grande potenziale che possiamo sfruttare anche nel digital marketing. Ma come?

Machine learning: le applicazioni nel digital marketing

Una macchina che apprende con un set di dati a disposizione può avere un larghissimo impiego nel digital, dove i dati abbondano, se si sanno raccogliere e classificare.

Sistema di raccomandazioni

L’applicazione del machine learning con cui più persone hanno familiarità è forse il sistema di raccomandazioni, il recommendation system. Grazie all’intelligenza artificiale e alla raccolta progressiva di un sempre più ampio data set, è diventato possibile predire in maniera più precisa ciò a cui un utente potrebbe essere interessato.

In base, ad esempio, alle serie di Netflix viste da noi o da utenti con le nostre stesse caratteristiche o ciò che abbiamo acquistato su Amazon, questi siti ci proporranno diversi contenuti. Non si fa fatica a trovare qualcuno con la homepage di questi siti diversa dalla propria.

Programmatic Advertising

Ai più esperti di advertising, la descrizione del machine learning può suggerire il funzionamento di Google ads, che nei primi giorni di lancio di una campagna apprende quali delle sue scelte sono state le migliori per implementarle successivamente: è una macchina che impara da sola.

Il programmatic advertising infatti è il processo di acquisto e vendita di spazi pubblicitari in tempo reale, cioè quando l’utente apre una pagina web, con l’utilizzo di piattaforme automatizzate, le demanding site platform, tramite l’utilizzo di ampi set di dati.

Passaggi del programmatic advertising

In questo modo, il cliente può arrivare a risparmiare rispetto a una stessa campagna offline, avere più efficacia e raggiungere un target molto più granulare.

Marketing Automation

I sistemi di automazione sono quelli che al momento sono più diffusi nel marketing digitale perché abbracciano diversi ambiti e processi, unificandoli e rendendoli più efficienti, ad esempio veicolando il messaggio giusto all’utente giusto all’ora più giusta per lui.

Come tutto il machine learning, anche il marketing automation si basa su uno storico di dati che viene usato per raggiungere il risultato migliore. Il campo di applicazione più conosciuto sono i software per la gestione delle newsletter, che registrano i comportamenti degli utenti, ad esempio di un sito e-commerce, per inviare campagne promozionali ad hoc a un target specifico.

Possono quindi abbracciare diversi stadi del funnel, la visita della landing page, l’apertura della newsletter o la composizione del carrello, e offrire la strategia migliore per convertire.

Deep learning: prospettive per il futuro

Fino ad ora abbiamo parlato solo delle applicazioni del machine learning già usate. Il quadro, però,  non sarebbe completo senza menzionare anche il deep learning, di cui le prospettive per il futuro devono ancora essere sviluppate.

Il deep learning, è una tecnica del machine learning in cui non si fa più affidamento sulle reti neurali generiche, che abbiamo visto prima sono in grado di risolvere qualunque tipo di problema purché siano addestrate su quel tema.

Diventano centrali le reti neurali a più strati, che cercano di emulare ancora di più il funzionamento del cervello, inserendo livelli di dati aggiuntivi tra input e output, gli hidden layers. Per rendere possibile il deep learning e permettere a una macchina di risolvere problemi complessi e rappresentare concetti astratti, però, è necessaria una grande potenza di calcolo e un’alta quantità di dati.

Le principali applicazioni sviluppate finora sono il sistema riconoscimento delle immagini, di elementi nei suoni.

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