Cos’è il Machine Learning?

 

Machine Learning è un sottoinsieme dell’IA, ovvero è una delle funzionalità utilizzate per la ricerca di una migliore intelligenza artificiale. Mentre l’IA utilizza macchine guidate da algoritmi per completare le attività in modo intelligente, Machine Learning avviene quando una macchina riceve dati e informazioni che poi studia e analizza o da cui “apprende” per adattarsi ed imparare da sola. Man mano che apprende, la macchina apprenderà da sola un algoritmo per migliorare dalle intuizioni acquisite dai dati. Più dati apprende, più la macchina si adatterà e rifletterà i cambiamenti dei dati, oltre a migliorare la precisione dello stesso algoritmo.

Machine learning nel digital

Grazie all’abilità di una macchina di elaborare ed analizzare insiemi di dati velocemente e senza errori umani, l’utilizzo della Machine Learning nel digital marketing significa solo che i tuoi professionisti del marketing sono liberi dall’analisi manuale dei dati e possono concentrarsi nel raggiungere più lead con i tuoi contenuti.

SEO: Grazie agli strumenti di IA e ML, poiché gli algoritmi SEO si muovono sui principali motori di ricerca, gli approfondimenti che provengono dai contenuti ricercabili possono diventare più rilevanti rispetto a parole chiave specifiche nel processo di ricerca. Per garantire che le tue pagine web e risorse online mantengano il loro stato di posizionamento elevato nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca, inizia a prendere in considerazione la qualità dei tuoi contenuti anziché solo le parole chiave incluse.

Content Management (Gestione dei contenuti): Gli strumenti di ML sono estremamente utili per analizzare quali tipologie di contenuti, parole chiavi e frasi sono più rilevanti per il pubblico a cui ambisci.

Campagne PPC: Gli strumenti di ML possono aiutarti a superare le difficoltà che ti impediscono di raggiungere gli obiettivi PPC e a migliorare le tue campagne PPC fornendo informazioni che dimostrano:

  • I parametri di cui hai bisogno per far progredire il tuo business
  • Come puoi prendere decisioni strategiche migliori in base ai migliori driver della performance

Come machine learning sta trasformando il digital

Gli strumenti di ML possono analizzare pacchetti di dati estremamente ampi e presentare analisi comprensibili che i team di marketing possono utilizzare a proprio vantaggio. Il ML viene utilizzato nelle pratiche di digital marketing per espandere la comprensione dei team di marketing dei loro clienti target e come possono ottimizzare le proprie interazioni con loro.

Personalizzazione: 

Il Machine Learning ti consente di rendere l’esperienza del consumatore più personale in fasi calcolate e precise del percorso dell’acquirente. Per esempio, personalizzare significa trasmettere al cliente il messaggio giusto al momento giusto. Con il Machine Learning, la personalizzazione consiste ad esempio nell’invio di email ricche di contenuti che potrebbero piacergli, o un’email con i “prodotti consigliati” dal tuo sito web per comprendere quale contenuto si adatta alle loro esigenze in quel preciso momento fornendo ai clienti il contenuto appropriato per ogni fase del loro processo di acquisto.

Contenuto ottimizzato: 

Gli strumenti di Machine Learning possono capire a quali toni, messaggi, o parole i tuoi clienti rispondono più efficacemente e possono aiutarti a creare contenuti più adatti a loro. Le macchine possono anche scrivere le righe dell’oggetto delle email al posto tuo o anche i tuoi post di Facebook. Su ogni post/articolo/coinvolgimento sui social media puoi anche monitorare quale fornisce il miglior ritorno. I tuoi contenuti, e la tua azienda, trarranno vantaggio dall’abilità di Machine Learning di valutare il tuo pubblico e monitorarlo di conseguenza.

Smart Bidding:

Smart Bidding di Google utilizza il Machine Learning per ottimizzare le tue campagne in modo che le conversioni aumentino il ROI. L’automazione è utile inoltre per il ritmo e l’allocazione del budget, l’ottimizzazione della creatività, la creazione di rapporti e il targeting del pubblico giusto. 

 

Personalizzazione del contenuto per B.A.N.T.

BANT (Budget, Authority, Need, Timing) è l’acronimo formato da quattro criteri di vendita o un sistema ideato per classificare la disponibilità alla vendita. Questi possono aiutare a chiarire se il venditore o l’addetto alle pre-vendite sta parlando con un lead qualificato per procedere nel processo di vendita. Machine Learning può monitorare dove si trovano i tuoi potenziali clienti nel loro percorso e fornire i contenuti per soddisfarli nei loro termini di disponibilità.

Bant website

Personalizzazione dei contenuti per tattiche di Upsell e Cross-Sell

Poiché i contenuti possono essere facilmente personalizzati per l’acquirente (rispettivamente al BANT e al buyer’s journey) con il Machine Learning, ML può anche essere utilizzato per l’upsell e il cross-sell dell’acquirente una volta che il suo percorso è cambiato. L’upselling è una tecnica di vendita in cui il venditore incoraggia l’acquirente a comprare prodotti più costosi, componenti aggiuntivi o upgrade del prodotto per generare più guadagni assieme a quelli del prodotto che sta già vendendo. Il cross-selling invece avviene quando un venditore vende un prodotto o un servizio aggiuntivo ad un cliente. Ad esempio, l’invio di e-mail mirate a un cliente che ha espresso interesse riguardo al miglioramento dei propri servizi è un metodo personalizzato per spostare la propria attenzione su un altro aspetto dell’azienda e su come può aggiungere ulteriore valore a loro. Ciò ti permette di anticipare le esigenze dei tuoi clienti specializzandoti nel modo in cui fai affari con loro. Sebbene l’utilizzo di queste tecniche di vendita di solito possa comportare la commercializzazione di servizi o prodotti più redditizi, può anche semplicemente esporre il cliente ad altre opzioni che forse non aveva preso in considerazione. Il Machine Learning garantisce quella visibilità. 

upsell cross sell

Personalizzazione di Upsell e Cross-Sell nell'eCommerce

Le quattro tipologie principali di cross-sell e up-sell utilizzate dai negozi eCommerce sono:

  • Offerte premium
  • Pacchetti
  • Sconti sulla quantità
  • Garanzie

Queste possono essere implementate nel tuo carrello o durante il processo di pagamento, nelle tue ricevute email, nelle campagne di email drip, o tramite contatto diretto. 

I negozi e-commerce possono eseguire l’upselling dei clienti offrendo versioni di lusso dei propri prodotti a coloro che preferiscono il loro acquisto con tutti i componenti aggiuntivi disponibili. Gli esperti del marketing degli e-commerce intelligenti che mirano all’upselling conoscono anche il carrello e il processo di acquisto, e capitalizzano nell’impulsività dei compratori che è il momento migliore per tentare i clienti con i prodotti di cui potrebbero avere bisogno e che potrebbero desiderare.

Il cross-selling nell’e-commerce produce i migliori risultati quando vendi un prodotto che integra un numero elevato di altri articoli nel tuo magazzino, come gli accessori correlati. Puoi poi enfatizzare questi “extra” con i tuoi acquirenti. Un altro esempio di cross-selling nell’e-commerce è proporre un’offerta “paghi uno prendi due” o sconti sulla quantità, sia che sia un risparmio monetario o percentuale su singoli prodotti ordinati in blocco o su un abbonamento ad ordini ricorrenti.

Buyer Persona e Lead Scoring

Ogni cliente ha caratteristiche o qualità specifiche che definiscono le sue abitudini di acquisto. La creazione di una buyer persona consente ai professionisti del marketing di commercializzare il prodotto o servizio giusto per un cliente. Il Machine Learning può studiare milioni di utenti in base ai loro dati e creare persone precise per ogni cliente in base ai loro modelli di acquisto.

Poiché ML e IA aiutano ad identificare i lead ideali a cui mirare, aiutano anche a mantenere il lead scoring. Utilizzando algoritmi avanzati per analizzare la disponibilità all’acquisto, è possibile assegnare un punteggio specifico ad ogni lead. Questo consente ai reparti di marketing e vendite di dare priorità ai lead e di rendere il processo di vendita strategico.

Chatbots

La tecnologia chatbot fa affidamento sugli strumenti di Machine Learning per fornire un servizio migliore ai clienti. Poiché i chatbot stanno rivoluzionando l’aspetto del servizio clienti e dei servizi di supporto, i professionisti del marketing stanno aggiungendo sempre più machine learning alle loro campagne di marketing. I chatbot vengono utilizzati per rispondere istantaneamente a semplici domande e richieste. Il machine learning li aiuta a imparare costantemente dalle risposte dei clienti, ampliando la loro conoscenza di base per rispondere meglio alle richieste future.

Advertising Bidding

La gestione delle offerte comporta il controllo automatizzato delle offerte per le campagne di marketing digitale. Gli strumenti di gestione delle offerte ti consentono di automatizzare le tue offerte PPC (costo per clic) per le tue diverse campagne di marketing.

Smart Bidding è un insieme di strategie di offerta automatica che utilizza il Machine Learning per ottimizzare le conversioni in ogni asta.

                                                                                                   

API

Le API sono un insieme di strumenti e protocolli utilizzati per la creazione di software e modelli. Le API aiutano gli sviluppatori di machine learning a comunicare tra loro e a condividere le conoscenze attraverso varie piattaforme. Alcune delle migliori API (gli sviluppatori che lavorano con ML e AI dovrebbero saperlo) sono Amazon Machine Learning API, Big ML, Google Cloud API, IBM Watson Discovery API e Microsoft Azure Cognitive Service – Text Analysis.

                                                                                                       

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