Massimizza il ROI con l’apprendimento automatico non supervisionato

Che cos’è l’apprendimento automatico non supervisionato?

L’apprendimento non supervisionato è un algoritmo che consente alle macchine di apprendere in modo indipendente. Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano set di dati non etichettati al fine di scoprire pattern e raggruppamenti senza bisogno di un intervento umano. A differenza di altri tipi di apprendimento automatico, gli algoritmi di apprendimento non supervisionati non si basano su dati di training ma traggono conclusioni a partire dai dati che hanno di fronte rilevando somiglianze e differenze nei set di dati e trasmettendoci le informazioni allo scopo di migliorare le funzioni aziendali.

Esistono due tipi principali di algoritmi di apprendimento non supervisionati:

Clustering

Il clustering è un modello di apprendimento in cui la macchina raggruppa i dati in cluster in base alle somiglianze. L’apprendimento automatico non supervisionato per cluster trova somiglianze nei set di dati e li categorizza in base a caratteristiche comuni.

Un esempio di apprendimento non supervisionato tramite clustering è l’analisi dei dati dei clienti. In questo caso, l’algoritmo potrebbe riunire tutte le donne in un gruppo e gli uomini in un altro.

Associazione

L’associazione nell’apprendimento automatico supervisionato è un metodo utilizzato per trovare relazioni tra diverse variabili in un set di dati di grandi dimensioni. Viene utilizzata per determinare un set di dati che si verificano insieme, il che può rendere il marketing più efficace.

Ad esempio, puoi determinare quanto è probabile che i clienti che hanno acquistato un certo prodotto acquistino anche un altro prodotto.

Confronto fra apprendimento automatico non supervisionato, semi-supervisionato e supervisionato

Come già detto, esistono diversi tipi di apprendimento automatico: non supervisionato, semi-supervisionato e supervisionato.

L’apprendimento supervisionato differisce dall’apprendimento non supervisionato in quanto un modello di apprendimento automatico supervisionato produce risultati basati sui dati di training che utilizza come esempi. Le risposte corrette sono già state fornite alle macchine da data scientist umani.

Al contrario, gli algoritmi di apprendimento non supervisionati utilizzano dati non etichettati per trarre conclusioni senza l’intervento umano.

I modelli di apprendimento automatico semi-supervisionati sono una combinazione dei due. Possono avere alcuni dati etichettati e altri non etichettati, il che consente loro di trarre conclusioni e risolvere i problemi.

Ad esempio, una macchina può esaminare dati o immagini etichettati di diversi frutti e dover etichettare il resto in base alle varie caratteristiche di ciascun frutto.

L’apprendimento automatico supervisionato è costoso perché l’addestramento delle macchine richiede milioni di esempi. Tuttavia, l’apprendimento automatico semi-supervisionato richiede meno esempi e consente alle macchine di trarre conclusioni sulla base di dati di training limitati.

Gli algoritmi di apprendimento non supervisionati valutano punti dati completamente non etichettati per trovare informazioni senza l’aiuto degli esseri umani, il che permette loro di trovare modelli nascosti e di raggruppare i dati etichettati in modo efficace.

Inoltre, gli algoritmi di apprendimento non supervisionati possono tecnicamente gestire problemi più complessi rispetto ai modelli supervisionati perché non si basano sui dati di training.

Come usare l’apprendimento automatico non supervisionato per il marketing

Il clustering è il modello di apprendimento non supervisionato più comune perché è in grado di raggruppare con facilità i set di dati senza definirli in anticipo.

I modelli di apprendimento automatico supervisionati trovano pattern e somiglianze all’interno di punti dati non etichettati e non categorizzati senza l’intervento umano.

Cosa significa tutto ciò per la tua attività? Ecco alcuni modi in cuoi puoi utilizzare l’apprendimento automatico non supervisionato per il marketing:

Segmentazione dei clienti

L’apprendimento automatico nel marketing può migliorare gli sforzi di personalizzazione con la segmentazione dei clienti.

La segmentazione dei clienti è la pratica secondo cui i clienti vengono raggruppati in base a caratteristiche simili, come la posizione, l’età, il sesso, gli interessi e il comportamento, in modo che gli esperti di marketing possano creare customer persona per ogni mercato target.

Con i segmenti di clienti, puoi inviare campagne di email marketing più personalizzate e trovare nuovi modi per vendere a vari tipi di clienti in base ai dati etichettati che hai su di loro.

Esplorazione e visualizzazione dei dati

L’esplorazione e la visualizzazione dei dati ti permettono di visualizzare i punti dati piuttosto che fissare una serie di numeri su un foglio di calcolo.

L’apprendimento non supervisionato può creare visualizzazioni, come grafici e dashboard, che ti aiutano a capire i vari tipi di dati all’interno della tua organizzazione. Inoltre, possono creare dashboard interattive che ti permettono di esplorare i dati in modo più approfondito per comprendere meglio che cosa significano.

Rilevamento delle anomalie

Il clustering consente di rilevare outlier o differenze all’interno dei dati, note anche come anomalie. Ad esempio, una società finanziaria può utilizzare l’apprendimento automatico non supervisionato per ricevere un’allerta in caso di eventuali addebiti insoliti sulla carta aziendale che indicano transazioni fraudolente.

Le anomalie si verificano regolarmente nei dati e possono aiutare le attività a identificare il momento in cui è necessario agire, sia in ambito finanziario che di altro tipo. Ad esempio, possono identificare outlier nei dati dei clienti e raggrupparli in modo da individuare un segmento di mercato nascosto che non era noto in precedenza.

Consigli

Non dimenticare che l’apprendimento non supervisionato può raggruppare con facilità gli elementi in base ai dati. I consigli sugli articoli quando fai acquisti online o i consigli sui film e programmi TV sul tuo sito di streaming preferito sono casi d’uso comuni dell’apprendimento automatico.

L’apprendimento non supervisionato impara a conoscere i clienti in base al loro comportamento. Ad esempio, se guardi molti film horror su Netflix, la piattaforma ti consiglia altri film e serie horror grazie all’apprendimento non supervisionato.

Le attività possono utilizzare questa funzionalità per un upselling e un cross-selling più efficaci allo scopo di fornire suggerimenti basati sui prodotti visualizzati o acquistati. Ad esempio, se un utente sceglie di acquistare un paio di jeans, il sistema può consigliargli anche una t-shirt da abbinare.

Vantaggi dell’apprendimento automatico non supervisionato

Le tecniche di apprendimento non supervisionato non richiedono l’intervento umano, il che le rende più attraenti per le attività che non hanno il tempo o le risorse da dedicare alla presentazione di milioni di esempi ai sistemi informatici. L’apprendimento automatico non supervisionato offre diversi vantaggi alle attività, tra cui:

Processo decisionale migliore

Le attività fanno affidamento sui dati per prendere decisioni informate che possono avere un impatto sul successo aziendale. Purtroppo, le aziende con grandi quantità di dati non saranno mai in grado di elaborarli senza l’aiuto dell’apprendimento automatico.

Gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati possono estrarre i dati pertinenti e aiutare le aziende a prendere decisioni migliori trasformando i punti dati in informazioni fruibili nelle operazioni, nel marketing e nella gestione economica.

Migliore comprensione del cliente

Le tecniche di apprendimento non supervisionato possono prevedere il comportamento dei clienti e consentono di valutare quali clienti presentano maggiori probabilità di acquistare un prodotto o un servizio.

Ciò consente ai dati predittivi di andare oltre i dati geografici e psicografici dei clienti per includere la cronologia degli acquisti e il coinvolgimento con il brand. Ad esempio, l’apprendimento non supervisionato può essere utilizzato per prevedere quando i clienti usciranno dall’imbuto, il che ti consente di adattare gli sforzi di marketing in modo da soddisfare le esigenze dei clienti a rischio.

Inoltre, può aiutarti a segmentare e prendere di mira i clienti correttamente in base al loro comportamento e ai loro pattern di acquisto piuttosto che in base ai soli dati demografici in modo da creare campagne di marketing più personalizzate.

Maggiore sicurezza

L’apprendimento automatico non supervisionato non migliora solo le tue campagne di marketing, ma può migliorare anche la sicurezza grazie all’analisi del comportamento della rete e all’esecuzione di varie procedure per la prevenzione degli attacchi informatici. L’apprendimento automatico può identificare minacce potenziali pima dei consulenti IT umani in modo da adattarsi ai cambiamenti ed eliminare la necessità dell’analisi manuale.

Nessun training

L’apprendimento automatico non supervisionato non richiede milioni e milioni di esempi di training come ausilio per l’esecuzione di varie attività di analisi e categorizzazione dei dati, il che ti permette di risparmiare tempo in azioni manuali.

Inoltre, contribuisce a ridurre i costi perché l’addestramento richiede molto meno tempo dal momento che i dati non etichettati sono molto più facili da ottenere dei dati etichettati.

Riduce il bias

Il bias nella statistica è comune, soprattutto se le macchine richiedono un intervento umano. Tuttavia, poiché i dati utilizzati per l’apprendimento automatico non supervisionato non sono etichettati, ciò contribuisce a evitare alcuni errori e bias umani. Tuttavia, il bias è comunque possibile perché sono comunque gli esseri umani a interpretare i dati.

Sfide degli algoritmi di apprendimento non supervisionati

Purtroppo, l’apprendimento automatico non supervisionato non è perfetto e presenta vari limiti, tra cui:

Qualità dei dati

I risultati forniti da modelli di apprendimento automatico non supervisionato sono meno accurati rispetto ai modelli di apprendimento automatico supervisionato perché l’input dei dati non contiene etichette da utilizzare come risposte.

Al contrario, le macchine vengono lasciate interamente a se stesse e devono trovare pattern di dati da raggruppare in set di dati senza l’intervento umano.

Inoltre, la qualità dei risultati dipende in gran parte dalla qualità dei dati. La qualità dei dati può essere un problema perché non esiste un output corrispondente e le macchine non possono determinare quali dati devono e non devono essere utilizzati per trarre conclusioni.

Scalabilità

L’apprendimento automatico non supervisionato è meno adattabile dell’apprendimento automatico supervisionato dal momento che è meno accurato e richiede comunque la convalida da parte degli esseri umani.

Inoltre, il processo di training richiede molto tempo perché gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati devono analizzare e calcolare varie possibilità allo scopo di offrire l’output migliore.

Complessità dell’algoritmo

I modelli non supervisionati possono richiedere più dati nel corso del progetto, il che può rendere il risultato meno accurato. Per migliorare la precisione, è necessario avere a disposizione un modello complesso che richiede esperienza e competenze avanzate per determinarne l’efficacia.

Il futuro dell’apprendimento automatico non supervisionato nel marketing

L’apprendimento automatico non supervisionato può aiutare la tua attività ad avere successo grazie alla segmentazione dei clienti, all’offerta di consigli e al miglioramento dell’analisi dei dati.

Con l’aiuto dell’apprendimento automatico e dell’AI, ora puoi ottimizzare i tuoi messaggi e le tue offerte in modo da attirare i clienti giusti al momento giusto e aumentare le vendite e le entrate.

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