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6 luglio 2017

Machine Learning, Intelligenza artificiale e...Marketing Automation

Grazie ai nuovi sistemi intelligenti e al giusto mix tra componente umana e intelligenza artificiale è possibile ottenere concreti vantaggi in termini di performance.

Il famoso matematico Alan Turing grazie a un suo test ha postulato l'intelligenza artificiale. Al "gioco dell'imitazione" di Turing partecipano un uomo (A), una donna (B) e un terzo individuo. Quest'ultimo soggetto, separato dagli altri, deve riuscire a capire chi è l'uomo e chi la donna. Anche gli altri due attori hanno un ruolo attivo: A deve portare C su una strada errata. B deve invece cercare di aiutarlo. La persona sottoposta al test non dispone di alcun indizio.

Il test di Turing si basa sul fatto che una macchina di sostituisca ad A. Se la percentuale di volte in cui C riesce a indovinare il sesso degli altri due individui risulta essere simile sia prima che dopo la sostituzione, allora la macchina dovrebbe essere considerata un soggetto intelligente, in quanto indistinguibile da un essere umano.

Queste macchine sono spesso viste come antagoniste dell'uomo. È più proficuo però cercare di capire come l'intelligenza artificiale possa essere applicata anche al marketing, a partire dai software in grado di apprendere dai big data.

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L'intelligenza artificiale ha infatti molteplici sfaccettature, dalle reti neurali ai sistemi esperti, ma gli ambiti relativi al marketing sono ancora piuttosto circoscritti. In questo articolo vediamo alcune possibili applicazioni della AI nel campo della comunicazione, del marketing e della vendita online.

Marketing + Intelligenza Artificiale + Machine Learning

Il concetto su cui si basa la Marketing Automation è inviare l'offerta giusta alla persona giusta e al momento giusto. Se a questo si aggiunge anche il supporto del Machine Learning e dell'Intelligenza Artificiale l'obiettivo diventa ancor più specifico, in quanto si andrà ad inviare il materiale più rilevante e altamente personalizzato alla persona giusta, al momento giusto e attraverso il canale migliore.

Quello che si evince dalle ultime innovazioni è proprio l'integrazione, nelle piattaforme di Marketing Automation, di questi algoritmi avanzati che analizzano il comportamento degli utenti e ne prevedono futuri acquisti. Grazie a questi sistemi auto-appredenti è possibile fornire raccomandazioni e consigli personalizzati rispetto a quello che la componente intelligente ritiene di più probabile acquisto.

Questi tool offrono inoltre una precisa profilazione dell'utente rispetto sia alle preferenze d'acquisto che al tipico sale funnel.

Marketing predittivo e algoritmi di auto-apprendimento

Il marketing basato sulle tecnologie di Machine Learning e Intelligenza Artificiale si basano su modelli di analisi comportamentale finalizzati all'invio di consigli personalizzati.

Questi sistemi, attraverso algoritmi di Machine Learning, migliorano nel tempo, grazie alla comparazione di previsioni e dati effettivi, in modo da migliorare l'offerta proposta. L’analisi comportamentale prende in considerazione le persone e le loro abitudini per scegliere qual è il modo ottimale, per l’azienda, di rivolgersi loro .

Intelligenza Artificiale: previsione del Customer Journey

Grazie al Machine Learning (ed alla AI) è possibile, oltre a selezionare i prodotti più adatti ad ogni cliente, individuareanche il miglior approccio comunicativo in base a uno specifico prodotto d'acquisto. Questi sistemi sono inoltre in grado di tenere traccia dei comportamenti dei visitatori anonimi, in modo da poter personalizzare il content anche per questi contatti non ancora identificati. 

Conclusione

Grazie a questi nuovi sistemi intelligenti e al giusto mix tra componente umana e intelligenza artificiale è possibile ottenere concreti vantaggi in termini di performance.

  • Coinvolgere l’audience grazie a un'offerta rilevante e personalizzata.
  • Disporre di dati analitici in merito alle transazioni commerciali (qualitative e quantitative).
  • Conoscere le preferenze dei singoli utenti e prevedere futuri acquisti.
  • Fidelizzare i clienti ed ottenere il massimo valore.
  • Ottimizzare l’impiego delle risorse e del budget di marketing.
  • Ottenere risultati effettivi ed incrementi di fatturato.

Conversion Strategy | 6 luglio 2017

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