Massimizzare il successo delle campagne con il Machine Learning

Il Machine Learning (ML) non è una novità assoluta: da anni, infatti, gli strumenti per il controllo grammaticale e sintattico di Microsoft Word utilizzano questo tipo di tecnologia, così come qualsiasi motore di ricerca. Dove sta, quindi, la novità?

Massimizzare il successo delle campagne con il Machine Learning
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Il parlare che se ne fa attualmente è giustificato dal fatto che il Machine Learning è progredito così rapidamente che è già in grado di fare molto per il marketing digitale ma non solo: sta persino rivoluzionando il Wi-Fi ed i router wireless (componenti di rete) più sofisticati utilizzano l’intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione del traffico dei dati.

Il Machine Learning promette di rivoluzionare il marketing digitale oltre qualsiasi possibilità resa disponibile dalla “semplice” automazione

Il Machine Learning è differente da qualsiasi altra tecnologia che sia stata applicata al marketing in quanto:

  • può identificare correlazioni e percorsi (pattern) significativi all’interno delle informazioni analizzando quantità di dati che nessun essere umano è realisticamente in grado di prendere in considerazione
  • è capace di formulare inferenze (processi logici deduttivi) basandosi sui dati
  • utilizza le inferenze per eseguire dei compiti

Di seguito vedremo alcuni esempi di come il Machine Learning venga applicato al marketing.

Analisi avanzata dei contenuti per favorire le conversioni

Tradizionalmente, i marketer si basano su strumenti di A/B testing per individuare quali espressioni verbali risultino più efficaci; il Machine Learning, in quest’ambito, può essere di grande aiuto effettuando analisi lessicali per scoprire le parole, le frasi ed il loro migliore utilizzo contestuale capace di stimolare il coinvolgimento dei clienti potenziali ed effettivi.

L’idea di utilizzare questa tecnologia nel marketing fu proposta inizialmente da Paul Blamire, responsabile della qualità dell’esperienza dei clienti presso Atomic Research. Egli suggerì infatti che l’analisi lessicale potenziata grazie al Machine Learning potesse consentire di:

  • identificare gli argomenti ed i temi maggiormente significativi
  • trovare il linguaggio ottimale per far leva sulle emozioni
  • determinare la migliore struttura dei messaggi ed il momento più appropriato per diffonderli
  • comprendere che tipo di sensazioni esprimere e suscitare per coinvolgere gli interlocutori

Le imprese possono utilizzare l’analisi lessicale per scrivere contenuti che favoriscano la conversione (cioè che spingano i contatti a fare ciò che gli si chiede), descrizioni di prodotto che stimolino le vendite e messaggi email che incrementino le visite ai siti web aziendali. In particolare, esperti in analisi predittive come insideBIGDATA sono del parere che il Machine Learning cambierà addirittura il modo in cui funzionano le strategie di “story telling” introducendovi l’analisi dei dati.

Visualizzazione automatizzata dei dati per favorire i processi decisionali

Le grandi aziende che utilizzano il Content Marketing per la loro comunicazione, si affidano a moderni strumenti per l’analisi dei dati e per la visualizzazione sintetica ed efficace del loro significato allo scopo di estrarre conoscenza da informazioni sia strutturate che non strutturate.

Il Machine Learning consente di accrescere ulteriormente il valore di questa conoscenza rendendola ancor più significativa, contestualizzata ed esplicita, il che favorisce processi decisionali più rapidi, consapevoli ed efficienti.

Miglioramenti sistematici del ROI

Anche nel marketing, la capacità di determinare con esattezza il ritorno degli investimenti (ROI) ed ottimizzarlo, è una questione prioritaria – dato che consente di decidere quanto spendere su ciascun canale. Naturalmente, la Marketing Automation ed i suoi strumenti analitici di tipo tradizionale aiutano ad identificare ciò che funziona bene e ciò che va migliorato, tuttavia lo fanno unicamente offrendo dati e report – che lasciano alle persone il compito di interpretarli sulla base dell’esperienza, dell’intuito o di considerazione di tipo statistico.

Le soluzioni dotate di tecnologie di Machine Learning possono consentire di salire al livello successivo – dalla visualizzazione dei risultati alla comprensione del loro significato – così da capire in modo puntuale e preciso su cosa focalizzarsi e come farlo garantendo il massimo beneficio.

Il Machine Learning per il successo dell’Email Marketing

Da quando è stato inventato il Lead Nurturing – una tecnica che prevede di informare e formare i contatti per prepararli alla decisione di acquisto – l’Email Marketing ha iniziato a fare un uso intensivo dell’automazione per accompagnare le persone nel loro percorso (Buyer’s Journey) adattando la comunicazione a ciascuna fase: dalla consapevolezza del problema alla ricerca di una soluzione, fino alla proposta in cui il brand rappresenta l’opzione migliore.

Le campagne di Email Marketing predisposte per questo scopo articolano ogni successivo invio in funzione dei risultati di quello precedente, tarandosi sul grado di coinvolgimento e di interesse dimostrato dall’audience su base individuale. Anche in questo ambito, il Machine Learning può dare spazio a nuove possibilità di miglioramento sia per rendere più efficace la personalizzazione (ad esempio suggerendo il miglior orario di invio per ciascun contatto), sia per individuare i punti critici in cui è più alta la probabilità che i lead “gocciolino fuori dall’imbuto”.

L’imbuto (funnel) è una metafora per spiegare come i potenziali clienti vengano incanalati e diretti verso la forza vendite attraverso un processo che “distilla” i contatti realmente interessati e decisi all’acquisto; l’importante è che questo “distillatore” scarti soltanto chi non avrebbe comunque comprato in questo momento – magari per riciclarlo nel corso di una successiva campagna. Ogni perdita accidentale va quindi evitata grazie alla scoperta di possibili falle, ovvero di errori commessi nella pianificazione delle attività o nelle modalità di esecuzione.

Monitoraggio del mercato per le aziende che corrono in fretta

Il tempo medio di attenzione concesso dalle persone ad un qualsiasi stimolo sta diminuendo e questo lascia ai marketer digitali sempre meno spazio per sfruttare eventuali opportunità; in particolare, negli ambiti in cui l’urgenza e l’immediatezza sono cruciali (ad esempio, notizie online e portali di trading), gli strumenti di Machine Learning hanno molto da offrire.

Dunque bisogna cogliere le occasioni al volo, ma prima occorre identificarle. Come? Mediante strumenti intelligenti capaci di scandagliare le notizie e cogliere ogni indizio o fatto rilevante – o comunque tendenze, elementi su cui si sposta l’attenzione del pubblico e qualsiasi cosa riveli un senso di urgenza su cui valga la pena di indagare.

Dati non strutturati per un Content Marketing mirato

Nel Content Marketing è sempre più diffuso l’utilizzo di documenti audiovisivi ad integrazione dei testi e dei contenuti di tipo tradizionale; la ragione sta nella maggiore immediatezza e fruibilità di un filmato, oltre che nella sua capacità di spiegare in modo sintetico ed efficace anche concetti complessi.

Gli strumenti di Machine Learning sono in grado di analizzare videoclip per identificarne una serie di caratteristiche chiave; ciò consente di individuare quale sia il contenuto più adatto per enfatizzare un determinato messaggio, oppure di catalogare gli audiovisivi in modo preciso per facilitarne la scelta, il montaggio e l’editing.

In pratica l’intelligenza artificiale ci aiuta a studiare e categorizzare grandi quantità di informazioni non strutturate, evidenziandone le caratteristiche salienti senza il bisogno di prenderle in esame una per una, così da poter scegliere rapidamente i contenuti più adatti di volta in volta.

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