Machine Learning: cos’è, a cosa serve

Il termine fu coniato nel 1959 dallo scienziato americano Arthur Lee Samuel, con questa definizione: “un campo di studi che dà ai computer la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati.” Si tratta, in sostanza, dell’apprendimento automatico ovvero di programmi di intelligenza artificiale che possono autonomamente interpretare i dati e prevedere risultati.

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 (ovvero, in grado di estrarre regole universali dai casi particolari).

Attualmente il machine learning è già utilizzato in molteplici ambiti che impattano sulla nostra vita quotidiana: quando interagiamo con le banche, acquistiamo online o utilizziamo i social media, vengono utilizzati algoritmi di machine learning per ottimizzare la nostra customer experience

Il machine learning è utilizzato anche dai motori di ricerca su Internet: i risultati che otteniamo derivano da algoritmi che elaborano modelli e schemi di utilizzo delle chiavi di ricerca, così come  per i suggerimenti che ci vengono offerti.

Sul machine learning e su altre tecnologie avanzate si fonda, ad esempio, Amazon Go il primo negozio senza casse aperto da Amazon a Seattle.

Il machine learning è inoltre fondamentale per la protezione dei dati e la prevenzione delle frodi: grazie ad algoritmi di machine learning vengono confrontati vari modelli di accesso e vengono rilevate le anomalie. Il machine learning può migliorare anche la sicurezza personale, rendendo più affidabili e veloci i controlli negli aeroporti e sui luoghi di eventi pubblici. Saranno sempre più importanti anche le applicazioni nel campo della sanità, per ottenere diagnosi più accurate e per analizzare i fattori di rischio di specifiche malattie.

Machine Learning applicato al Marketing

L’intelligenza artificiale e il machine learning stanno ormai da tempo rivoluzionando il marketing, rendendolo più accurato e capace di auto-apprendere in real time. Le grandi aziende globali stanno già usando queste tecnologie per creare piattaforme e applicazioni in grado di interpretare le esigenze dei consumatori e ottimizzare la comunicazione e l’offerta di servizi in base ai loro reali interessi: è il caso, per esempio, di Google Maps, Netflix, Spotify, Facebook e Uber.

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.

Il machine learning applicato al Marketing permette innanzitutto di estrarre deduzioni ed evidenze utili dai Big Data provenienti da più fonti (non soltanto testi, ma anche immagini, video e conversazioni vocali grazie alle tecnologie di Natural Language Processing). Diventa così possibile profilare la customer base in modo automatizzato, basandosi su parametri multipli e predefiniti (caratteristiche anagrafiche e demografiche, preferenze, interazioni con il brand, ecc…), identificando i percorsi di engagement ed i contenuti più adatti per ciascun segmento.

Il machine learning applicato al marketing consente quindi 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 inoltre di intercettare eventuali situazioni di insoddisfazione, attraverso la sentiment analysis, e individuare modelli comportamentali predefiniti, così da segnalare il rischio di abbandono e intervenire tempestivamente per abbassare il churn rate.

I benefici del Machine Learning nel Digital Marketing

Nello specifico ambito del Digital Marketing, le tecniche di machine learning permettono di analizzare i dati provenienti da interazioni multicanale (CRM, call center, social media, siti web, landing pages, email) 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 dinamicamente 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 profilazione di contatti in target, coinvolgendoli con contenuti di interesse.

Quali strumenti?

Implementare un progetto di machine learning applicato al marketing offre la possibilità di sfruttare al massimo i dati in possesso dell’azienda. Per farlo occorrono però i giusti strumenti ed una visione di insieme dei processi aziendali.

A nostro avviso l’approccio ideale è quello di utilizzare un applicativo CRM come collettore unico dei dati aziendali, sfruttando l’integrabilità nativa end-to-end per la raccolta dei dati da tutte le sorgenti interne ed esterne (ERP, Web, Social, Email marketing, E-commerce, Advertising)  utilizzandolo come interfaccia verso piattaforme Cloud di elaborazione dei dati, sfruttando le API di machine learning, e ricevendo, di ritorno, le informazioni necessarie all’effettivo utilizzo a supporto delle decisioni aziendali.

In quest’ottica, un’applicazione CRM open source come SuiteCRM, fortemente customizzabile risulta la scelta ideale per essere utilizzata come collettore centrale dei dati aziendali e gestore dei processi, in particolare sales e marketing.

Con il giusto approccio si possono immaginare azioni completamente nuove e ripensare gli attuali modelli di business.

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