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Come funziona l’apprendimento automatico?
Sappiamo che nessuno può fare tutto subito, e che è solo con l’esperienza che si acquisiscono competenze. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono ai computer di analizzare i dati autonomamente e di identificare determinati modelli basati sull’esperienza. In questo modo, apprendono e contribuiscono a individuare tendenze o a prevedere comportamenti, tra le altre cose.
Esistono diversi tipi di apprendimento automatico: rinforzato, supervisionato, semi-supervisionato e non supervisionato.
- L’apprendimento supervisionato è l’apprendimento attraverso l’esempio. Sulla base dei dati di input e output, gli algoritmi imparano a classificare dati precedentemente sconosciuti. Questo funziona sulla base di una chiave di risposta: ad esempio, dato un insieme di immagini che raffigurano l’oggetto X o Y, gli algoritmi ne individuano somiglianze e differenze.
- Nell’apprendimento non supervisionato, gli algoritmi stessi cercano di classificare i dati (senza alcuna etichetta) in una categoria tramite clustering. Grazie all’assenza di etichettatura dei dati, questo metodo è più veloce dell’apprendimento supervisionato.
- L’apprendimento semi-supervisionato include dati sia strutturati che non strutturati. Viene utilizzato principalmente con grandi set di dati.
- L’apprendimento per rinforzo comporta la ripetizione di azioni e la ricezione di “ricompense” e “punizioni” per classificazioni corrette o errate.
A cosa può servire l’apprendimento automatico nel marketing?
Identificare i trend di vendita, consigliare prodotti personalizzati o ottimizzare i contenuti sono solo alcuni esempi dell’utilizzo del machine learning nelle campagne di marketing. Sapevi che i chatbot si basano principalmente sul machine learning e sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP)? Grazie a questo, possono, ad esempio, ricordare gli ordini dei clienti e, in base a questi, personalizzare i messaggi e consigliare offerte specifiche.
In iPresso, è possibile integrare i frame di raccomandazione con Vertex AI, una piattaforma di Google per l’addestramento e l’implementazione di modelli di apprendimento automatico. Ti stai chiedendo come funziona? Quando inserisci i prodotti in Google Cloud, gli algoritmi di apprendimento automatico apprenderanno i dati e quindi consiglieranno prodotti personalizzati. È importante sottolineare che i consigli in questo caso si basano su una varietà di azioni intraprese da una determinata persona, quindi cambiano dinamicamente. Un cliente può visualizzare nel frame di raccomandazione, ad esempio, i prodotti che ha acquistato di recente, ma anche offerte simili o che potrebbero piacergli in base alle preferenze precedenti. L’uso dell’apprendimento automatico consente inoltre di consigliare al destinatario prodotti complementari tra loro (ad esempio, una console di gioco e un controller, o uno smartphone e una custodia). I frame di raccomandazione cambiano al volo in tempo reale. L’integrazione dei frame di raccomandazione con Vertex AI è particolarmente utile nell’e-commerce, ma può essere utilizzata con successo anche in altri settori.
Cosa bisogna tenere a mente quando si utilizza l’apprendimento automatico?
Innanzitutto, non è possibile commettere errori nei dati forniti agli algoritmi. È ovvio che se l’algoritmo legge informazioni errate, i valori verranno sempre rappresentati in modo errato. Il machine learning richiede conoscenze specialistiche e non dovrebbe essere affrontato da chiunque. Un ingegnere specializzato in machine learning deve avere familiarità con la programmazione e il coding in diversi linguaggi. Ricorda inoltre che l’intelligenza artificiale, insieme al machine learning, può commettere errori, e a volte è difficile giustificare perché esattamente il modello abbia qualificato un particolare aspetto in un certo modo e non in un altro.
Riepilogo
Il machine learning ha ampie applicazioni nel marketing. Analizzando attentamente i dati, gli algoritmi di machine learning possono prevedere le tendenze di marketing, consigliare prodotti su misura per il cliente o ottimizzare i contenuti. Questo è particolarmente utile con grandi set di dati, ad esempio nell’e-commerce, dove ogni giorno vengono effettuati migliaia di ordini da diverse categorie.
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