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Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Predictive Analytics: nuove frontiere del Marketing

Il panorama tecnologico ha evoluto gli strumenti a disposizione dei reparti marketing, offrendo anche possibilità previsionali.

Dall’advertising, alla domotica fino, ormai, alle attività di routine di tutti i giorni. L’intelligenza artificiale (IA) e i processi di machine learning sono entrati da qualche tempo nelle nostre vite. Oggi è prassi comune rivolgersi a un assistente vocale e registrare un memo per ricordarsi di comprare un prodotto, telefonare a un amico oppure molto più semplicemente, impostare una sveglia per il mattino seguente. Tutti questi usi basici sono solo un granello dell’universo, variegato, composto da intelligenza artificiale e processi di machine learning. Soprattutto in ambito marketing.

Definizione di Intelligenza Artificiale

Il Parlamento Europeo definisce l’Intelligenza Artificiale (IA) “come l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività”. Secondo Google, “l’intelligenza artificiale è lo studio di come rendere le macchine intelligenti o capaci di risolvere i problemi così come possono le persone”.

In sostanza quindi, l’intelligenza Artificiale permette ai sistemi di capire il proprio ambiente, mettersi in relazione con quello che percepisce e risolvere problemi, e agire verso un obiettivo specifico. Quindi: il computer riceve i dati, li processa e risponde. I sistemi di IA sono capaci di adattare il proprio comportamento analizzando gli effetti delle azioni precedenti lavorando in autonomia.

Il Machine Learning

Il machine learning, definisce la Treccani, è “la branca dell’Intelligenza Artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi e tecniche finalizzate all’apprendimento automatico mediante la statistica computazionale e l’ottimizzazione matematica”. Fondamentalmente, l’apprendimento automatico è un nuovo modo di creare sistemi di risoluzione dei problemi.

Come usare IA e ML per le strategie di Search Marketing

Le grandi aziende del settore Tech, Google in primis, utilizzano ormai in maniera pervasiva le nuove tecnologie. In particolare, nel settore del Search Advertising (sia SEA che SEO) l’addestramento di intelligenze artificiali ha permesso di migliorare in modo evidente le performance delle campagne.

L’IA è in grado di intervenire su tre grandi fronti: comprensione delle parole chiave, ottimizzazione della strategia di offerta e ottimizzazione delle conversioni.

Comprensione delle parole chiave

Gli algoritmi di Machine learning consentono agli strumenti di comprendere le query degli utenti non più a livello sintattico, ma livello semantico, riconoscendo le entità a cui fanno riferimento e mostrando risultati pertinenti. Ad esempio, Google è in grado di comprendere che “caldaia a condensazione” e “caldaia murale 24Kw” rappresentano la stessa famiglia di prodotti, riducendo la necessità di inserire moltissime parole chiave per ciascun gruppo di annunci per le campagne Google Ads, e consentendo a chi si occupa di ottimizzare i contenuti lato SEO di avere performance legate alla vera qualità dei contenuti.

Risultati “caldaia a condensazione”:

Risultati “caldaia murale 24Kw”:

Ottimizzazione della strategia di offerta e ottimizzazione delle conversioni

La semplificazione dei gruppi di annunci porta alla potenziale automatizzazione della strategia di offerta, in quanto Google Ads prende in considerazione i segnali dati dall’utente (ricerche passate, località, interessi, ecc.) in modo da comprenderne gli intenti e aumentare la probabilità di conversione. Questo approccio, associato alla supervisione di un consulente esperto, che interviene con attività di fine tuning sulle offerte, può massimizzare le performance di una campagna e abbassare sensibilmente i costi di conversione, liberando budget per ulteriori investimenti o altre attività.

Algoritmi predittivi: come utilizzarli per vedere nel futuro

Una delle tematiche costanti, per tutti i business, è la necessità di prevedere quali saranno gli interessi dei nostri clienti nel prossimo futuro. Questo in modo da giocare d’anticipo sui concorrenti e conquistare asset strategici prima ancora che esista una vera concorrenza.

La necessità si esprime anche nel Search Marketing. Per presidiare in anticipo keyword importanti e consolidare una strategia di visibilità può portare grandi vantaggi, sia in termini di esposizione che di conversioni.

Al momento, non esistono strumenti gratuiti in grado di fornire previsioni affidabili sull’evoluzione dei mercati, ma esistono strumenti custom in grado di fornire previsioni affidabili sui trend.

Come funziona un Algoritmo Predittivo

Un algoritmo predittivo, per semplificare, analizza un set di dati, normalmente molto grande e con una buona estensione temporale. Da qui ne estrae trend che possono essere ulteriormente approfonditi, cercando di scartare il rumore di fondo legato alle grandi quantità di dati.

In particolare, i trend estratti devono avere un buon intervallo di confidenza e devono avere una buona probabilità di crescita nel tempo.

I trend estratti possono poi essere confrontati con i dati storici a disposizione. Da questi confronti, possono nascere delle predizioni, utilizzabili successivamente.

Come trasformare gli algoritmi predittivi in strumenti di marketing

Uno degli obiettivi del marketing è quello di aiutare i reparti commerciali a vendere prodotti o servizi che intercettano le esigenze di un mercato. Da questo punto di vista, le predizioni degli strumenti previsionali possono essere utilizzate a diversi livelli.

Il primo livello, è quello di avviare dei test su contenuti costruiti a partire dai trend individuati. Se il contenuto genera dati interessanti in termini di traffico e qualità di navigazione, è possibile dedurre che eventuali prodotti o servizi correlati possano avere un buon successo.

Il secondo livello è quello di trasformare i dati dei trend, validati dai test, in linee di prodotti o servizi, o varianti di cataloghi esistenti. Questo in modo da rendere la propria offerta il più aderente possibile alle esigenze di un mercato in evoluzione costante.

Quindi, in che modo l’IA può aiutare a migliorare le attività di marketing?

Una via è quindi rappresentata dai nuovi strumenti e algoritmi personalizzati che utilizzano l’apprendimento automatico sia per aumentare traffico e conversioni, sia per prevedere l’evoluzione del mercato.

L’intelligenza artificiale e il machine learning stanno già aiutando a risolvere i problemi dei professionisti del marketing. Tuttavia, nonostante tutti i progressi e le applicazioni pratiche dell’IA, è solo l’inizio.

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