Il Machine Learning è quindi un insieme di tecniche che permette di affinare progressivamente l’attendibilità di un algoritmo nell’identificare pattern di dati, sfruttando metodi statistici e logiche induttive.
Attualmente il machine learning è già utilizzato in molteplici ambiti che impattano sulla nostra vita quotidiana: quando acquistiamo online o utilizziamo i social media, vengono utilizzati algoritmi di machine learning per ottimizzare la nostra customer experience.
Il machine learning così come anche l’intelligenza artificiale stanno ormai da tempo rivoluzionando il marketing, rendendolo più accurato e capace di auto-apprendere in real time.
Il machine learning applicato al marketing consente di lavorare in maniera evoluta sulla enorme quantità di dati che oggi le aziende hanno a disposizione.
Grazie al suo utilizzo è possibile estrarre informazioni fondamentali per il business, utili a migliorare l’offerta di prodotti e servizi, ottimizzare i processi di vendita e semplificare il lavoro delle persone.
Consente inoltre di accelerare l’implementazione di campagne promozionali mirate; offrire contenuti sempre rilevanti per l’utente e un’esperienza coerente su tutti i canali di comunicazione.
Consente anche di intercettare eventuali situazioni di insoddisfazione, attraverso la sentimenti Analysis e individuare modelli comportamentali predefiniti, così da segnalare il rischio di abbandono e intervenire tempestivamente per abbassare il churn rate (tasso di abbandono).
Nello specifico ambito del digital marketing, le tecniche di machine learning permettono di analizzare i dati provenienti da interazioni multicanale (CRM, social media, siti web) con la possibilità di comprendere a pieno il modello operativo ed il processo decisionale del cliente, potendo così costruire il customer Journey più adatto, aumentando l’engagement, la fidelizzazione ed il tasso di risposta alle call-to-action.
Casi concreti di applicazione del machine learning nel digital marketing sono riconducibili a:
- marketing automation: invio programmato di messaggi e newsletters per liste specifiche e tracciatura delle preferenze degli utenti per affinare la segmentazione dei destinatari.
- pagine web: tracciatura di comportamenti ed interessi in fase di navigazione e utilizzo di algoritmi di apprendimento per ottimizzare i contenuti dei successivi percorsi di navigazione.
- social media marketing: programmazione automatica di post e campagne, intercettazione e profanazione di contatti in target, coinvolgendoli con contenuti di interesse.
