Una guida completa per il machine learning nel marketing

Che cos’è il machine learning?

Il machine learning rientra nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Fondamentalmente, il machine learning descrive i sistemi e le applicazioni software progettati per “imparare” in base all’analisi di set di dati.

Oppure, in altre parole, il machine learning è una tecnologia che riceve input, identifica pattern e si adatta in modo indipendente ai nuovi dati per formare soluzioni e risolvere problemi.

Questa è una definizione di alto livello di machine learning. In pratica, esiste un’ampia gamma di tecnologie di machine learning, molte delle quali progettate per scopi altamente specializzati. Il machine learning è un concetto che può essere applicato virtualmente a ogni settore, come l’assistenza sanitaria o la vendita al dettaglio, la logistica o il marketing.

Il machine learning nel marketing prevede software e altre tecnologie che consentono agli esperti di marketing di analizzare ed estrarre rapidamente informazioni preziose da set di dati di grandi dimensioni. I software di machine learning possono anche aiutare ad automatizzare molti processi, snellire alcune attività di marketing e far risparmiare tempo ed energia agli esperti di marketing.

Molti compiti ripetitivi e banali che gli esperti di marketing in genere dovrebbero fare da soli, come esaminare i dati analitici e i report, ottimizzare i contenuti e segmentare il pubblico, possono essere svolti in modo più rapido ed efficiente con il machine learning.

In che modo il machine learning ha influenzato il modo in cui operano le aziende?

Pur essendo una tecnologia relativamente nuova, il machine learning si sta evolvendo rapidamente e sta cambiando le strategie operative di molte aziende. Questo è dovuto in gran parte al fatto che tante attività si affidano a set di dati di grandi dimensioni e spesso complessi per prendere le decisioni e creare strategie a breve e lungo termine. I modelli di machine learning possono aiutare le aziende a organizzare e gestire i propri dati e, soprattutto, a interpretare i dati grezzi per produrre informazioni preziose.

Al giorno d’oggi, il machine learning può anche aiutare la tua attività a rimanere competitiva in un settore saturo. Essere in grado di raccogliere e sfruttare i dati relativi ai propri clienti, alla propria attività e al proprio settore può fornire un vantaggio sulla concorrenza.

Combinando dati accurati con una sofisticata tecnologia di machine learning, potrai mantenere la tua posizione in un’era in cui le strategie dei leader del settore sono spesso dettate da dati e algoritmi.

Il machine learning ha avuto un impatto particolarmente forte sul settore del digital marketing, che adotta costantemente nuove tecnologie e metodi innovativi per raggiungere in modo più efficace i clienti e creare campagne.

Se utilizzati correttamente, i modelli di machine learning possono dimostrarsi estremamente validi per gli esperti di marketing e gli imprenditori. Sfruttando gli algoritmi di machine learning per aumentare la marketing automation e ottimizzare le campagne di marketing, potrai effettivamente lavorare di meno aumentando al contempo i profitti.

Nella sezione successiva, approfondiremo il tema dell’utilizzo degli algoritmi di machine learning per migliorare le tue attività di marketing.

Come si può usare il machine learning nel marketing?

Il machine learning ha molte applicazioni potenziali in relazione al marketing. Se stai cercando di aumentare le interazioni dei clienti, ottimizzare le campagne di marketing o fornire una migliore assistenza, il machine learning offre molti modi per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.

Quindi come si può usare esattamente il machine learning nel marketing? Di seguito, andremo a trattare cinque aree chiave in cui il machine learning può aiutare le tue attività di marketing e migliorare l’esperienza dei clienti.

Segmentazione dei clienti

La segmentazione dei clienti descrive il processo di suddivisione dei clienti in gruppi diversi in base a caratteristiche comuni.

Raggruppando i clienti in base a specifiche caratteristiche di acquisto, potrai rivolgerti con maggiore precisione a questi gruppi e personalizzare le tue campagne di marketing. Ad esempio, potresti segmentare i clienti in base a fattori come l’età, il reddito, la posizione geografica, il livello di istruzione, le abitudini di acquisto e così via.

Con il software di machine learning, puoi automatizzare il processo di segmentazione dei clienti, rendendolo più accurato ed efficiente. Si tratta di un aspetto fondamentale per vari motivi.

Innanzitutto, le grandi società con un’enorme quantità di dati sui clienti riterrà che l’ordinamento manuale dei set di dati e la segmentazione dei clienti siano attività noiose, dispendiose in termini di tempo e complesse. Oltre a sfruttare il tempo in modo non efficace, la creazione manuale di segmenti di clienti tende a essere molto più incline agli errori rispetto all’utilizzo di software di machine learning.

Inoltre, gli algoritmi di machine learning possono aiutarti a identificare pattern e segmenti che non hai mai notato prima. Con il giusto modello di machine learning, puoi eseguire l’iper-segmentazione, che consente di suddividere ampi segmenti di clienti in segmenti ancora più piccoli e più specifici.

Ciò consente di creare contenuti molto pertinenti e personalizzati per il tuo pubblico, che a sua volta può contribuire a migliorare le relazioni con i clienti e a realizzare campagne di marketing più efficaci.

Dati analitici

Con i progressi dei software di digital marketing, i brand ora hanno più dati che mai a loro disposizione.

In generale, questa è un aspetto positivo: con più dati a portata di mano, puoi capire meglio i tuoi clienti, la tua concorrenza e il tuo settore in generale. Tuttavia, la raccolta di grandi quantità di dati può anche causare problemi.

Quando abbiamo a che fare con grandi quantità di punti dati, uno dei problemi principali è che questi diventano difficili da gestire e analizzare. Un set di dati di grandi dimensioni può dimostrarsi eccessivo o non gestibile per qualsiasi essere umano. Tuttavia, un programma di machine learning può facilmente elaborare e organizzare grandi quantità di dati in un breve periodo di tempo.

Per analizzare i dati di vendita o svolgere attività di gestione della reputazione sul web, il machine learning può aiutare ad accelerare compiti il cui completamento potrebbe richiedere altrimenti ore o addirittura giorni. Inoltre, i modelli di machine learning possono identificare pattern complessi che sarebbero difficili da riconoscere per un essere umano e sono anche in grado di svolgere analisi predittive al fine di prevedere risultati probabili.

Ottimizzare le campagne di marketing

Utilizzando le tecnologie di machine learning, puoi ottimizzare le campagne di marketing prendendo decisioni basate sui dati. In passato gli esperti di marketing potevano lanciare una campagna con la speranza che si dimostrasse di successo, ma oggi non funziona più così. I metodi di marketing digitale moderni sfruttano i dati per raggiungere i clienti giusti al momento giusto e ottenere il massimo dei profitti.

Quando si lavora con un budget limitato per la campagna, l’obiettivo è ottenere il più alto ritorno sull’investimento (ROI). I modelli di machine learning possono orientarti nella direzione giusta utilizzando i dati esistenti per mostrarti quali canali di marketing potrebbero essere utilizzati al meglio per raggiungere gli obiettivi.

I software di machine learning possono persino automatizzare le campagne di marketing, facendoti risparmiare tempo e denaro. Ad esempio, il machine learning può essere d’aiuto quando si svolgono delle campagne di pubblicità digitali, rivolgendosi automaticamente al pubblico previsto e personalizzando i contenuti per adattarli agli obiettivi della tua particolare campagna.

Servizio clienti

Se di recente hai avuto un’interazione con il servizio clienti, potresti aver interagito con una tecnologia di machine learning. Questo perché molti brand stanno utilizzando modelli di machine learning per creare chatbot automatizzati e facilitare un’esperienza positiva del servizio clienti.

Fornire un servizio clienti eccellente è importante per tutte le attività. Il motivo è che un servizio clienti eccellente in genere porta a un’alta soddisfazione dei clienti, il che a sua volta crea un elevato tasso di fidelizzazione. Fondamentalmente, quando i clienti sono soddisfatti e risolvi rapidamente i loro problemi, i clienti sono ancora più soddisfatti e sono più propensi a fare acquisti in futuro.

Il machine learning può aiutare a migliorare il servizio clienti consentendo di creare chatbot e assistenti digitali in grado di soddisfare automaticamente le loro esigenze. Puoi addestrare i chatbot di machine learning per utilizzare l’elaborazione del linguaggio naturale e gestire una vasta gamma di problemi dei clienti, dai problemi di spedizione alla navigazione sul sito web.

Anche se i chatbot potrebbero non essere adatti a gestire ogni attività del servizio clienti, possono essere una risorsa utile quando i clienti desiderano fare una domanda rapida o risolvere un problema comune. La programmazione di chatbot e assistenti virtuali può anche liberare più tempo per il tuo team di servizio clienti, consentendo loro di fornire un servizio di qualità superiore, affrontare rapidamente i problemi dei clienti ed evitare il burnout.

Previsioni

Quando si gestisce un’attività, le previsioni possono spesso essere una delle attività più complesse e scrupolose che si deve affrontare. Per la previsione della domanda o il calcolo del customer lifetime value (CLV), può essere difficile arrivare a cifre precise quando devi avere a che fare con set di dati di grandi dimensioni e condizioni di mercato variabili.

Le previsioni sono particolarmente importanti perché cifre errate possono portare a problemi reali. Ad esempio, la previsione della domanda ha un impatto diretto sia sui prezzi che sull’approvvigionamento.

Una previsione sbagliata della domanda può portare ad avere una carenza di prodotti, un eccesso di scorte o prezzi che mettono in pericolo i potenziali profitti. Utilizzando gli strumenti di machine learning, puoi identificare rapidamente i pattern nei dati e fare previsioni più accurate per gli eventi futuri.

Oltre ad aiutarti a prevedere la domanda, i modelli di machine learning possono aiutarti a prevedere gli acquisti dei clienti, il customer lifetime value, i tassi di fidelizzazione dei clienti, i tassi di abbandono e una serie di altre metriche commerciali. Una previsione commerciale precisa ti consente di capire meglio le condizioni di mercato e posizionarti in modo strategico nel tuo settore.

In che modo l’utilizzo del machine learning nel marketing può favorire la tua attività?

Attraverso l’uso di soluzioni di machine learning, puoi apportare benefici alla tua attività in svariati modi. I modelli di machine learning di base e avanzati offrono l’opportunità di dare un impulso alle tue campagne di marketing, migliorare l’esperienza del cliente, risparmiare tempo e denaro e prendere più decisioni basate sui dati.

Vuoi sapere come il machine learning può aiutare la tua attività? Di seguito, presentiamo quattro modi in cui il machine learning può aiutare le attività di marketing della tua azienda.

Costi inferiori

Considerato il fatto che le soluzioni di machine learning sono sofisticate e in grado di svolgere tante funzioni, potresti pensare che siano costose; invece, non è così. In realtà, al giorno d’oggi, gli strumenti di machine learning sono spesso integrati nel software di marketing esistente.

Ad esempio, puoi utilizzare il Content Optimizer di Mailchimp per creare migliori campagne di email marketing con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Oppure puoi utilizzare il nostro strumento per contenuti dinamici per creare automaticamente email di marketing più personalizzate che si allineano meglio al tuo pubblico.

Oltre a essere straordinariamente convenienti, gli strumenti di machine learning possono ridurre i costi anche in altre aree. Puoi risparmiare denaro grazie all’automazione dei processi manuali che potrebbero richiedere ore e utilizzare informazioni accurate per prendere delle decisioni commerciali che abbassano i costi per l’organizzazione.

Analisi dei dati di qualità superiore

Forse una delle migliori funzionalità offerte dal machine learning è la sua capacità di analizzare velocemente e con precisione grandi set di dati. Pur essendo possibile condurre un’analisi manuale dei dati, questa modalità crea diversi problemi.

Innanzitutto, lo svolgimento manuale dell’analisi dei dati su larga scala può richiedere molto tempo. Un lavoro che un modello di machine learning può completare in pochi secondi o minuti può richiedere ore o giorni per un essere umano.

L’analisi manuale dei dati è anche più soggetta a errori rispetto all’analisi dei dati condotta dagli strumenti di machine learning. I programmi di machine learning sono in grado di elaborare rapidamente grandi quantità di informazioni ed evidenziare pattern che spesso sarebbero irriconoscibili per l’occhio umano.

Con l’analisi dei dati di alta qualità, puoi creare segmenti di clienti altamente specializzati, tracciare con precisione le prestazioni della campagna e ottenere informazioni chiave che possono aiutare a orientare le decisioni commerciali in futuro.

Automazione dei processi

Puoi risparmiare tempo, denaro ed energie al tuo team utilizzando l’automazione nei processi di business e di marketing. L’automazione può essere un ottimo strumento per semplificare le attività ripetitive che richiedono molto tempo. Per rivolgersi a un pubblico specifico o definire il Customer Journey, l’automazione può aiutarti a interagire con i clienti in modo più efficace, risparmiando tempo.

L’automazione facilitata dal machine learning può dimostrarsi utile in diversi aspetti della tua attività.

Ad esempio, puoi sfruttare l’automazione per rispondere rapidamente alle richieste e migliorare il servizio clienti. Il machine learning consente inoltre di automatizzare diverse parti delle proprie campagne di marketing. Con Mailchimp, puoi fare in modo che l’automazione invii email carrello abbandonato, imposti campagne di retargeting, raccolga il feedback dei clienti e molto altro ancora.

Soddisfazione del cliente

La soddisfazione dei clienti misura il grado di soddisfazione delle loro esigenze. Praticamente ogni imprenditore si impegna a massimizzare la soddisfazione dei clienti poiché i clienti soddisfatti tendono a essere più coinvolti, fedeli e propensi a fare acquisti in futuro.

Incorporando gli strumenti di machine learning nei processi commerciali e nel servizio clienti, puoi aumentare la soddisfazione dei clienti e stabilire una base di clienti fedeli per il tuo brand. Questo perché il machine learning consente di creare chatbot che risolvono rapidamente i problemi e le preoccupazioni dei clienti.

Inoltre, abilitando l’automazione e utilizzando i dati per ottimizzare il Customer Journey, puoi aumentare il numero di interazioni positive fra i clienti e il tuo brand.

Implementa modelli di machine learning nelle operazioni commerciali

Il machine learning offre svariate opportunità agli esperti di marketing e agli imprenditori per ottimizzare le campagne di marketing digitali e migliorare i processi commerciali. Con il machine learning, puoi analizzare i dati in modo più efficace, migliorare l’esperienza dei clienti e automatizzare tutti i tipi di attività. In generale, questo può aiutarti a servire meglio i tuoi clienti, aumentando al contempo i tuoi profitti.

La piattaforma di marketing all-in-one di Mailchimp incorpora il machine learning e altre tecnologie innovative per aiutare la tua azienda a operare senza alcun intoppo. Dalle funzioni di progettazione dell’AI ai consigli intelligenti, il software di Mailchimp può aiutarti a creare contenuti migliori e implementare campagne di marketing basate sui dati che generano risultati.