6 modi in cui il machine learning può migliorare la tua strategia di marketing digitale

L'apprendimento automatico è un argomento caldo nel mondo del marketing digitale. E per un buon motivo!

Può aiutarti a indirizzare i clienti in modo efficace, creare contenuti pertinenti e migliorare il ROI. Diamo un'occhiata più da vicino a come funziona e a quali servizi ML sono disponibili oggi per le aziende!

Apprendimento automatico e suoi usi

L'apprendimento automatico (ML) è un metodo per programmare i computer in modo che apprendano dai dati senza essere esplicitamente programmati. È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di apprendere da soli.

Gli algoritmi ML vengono utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui il filtraggio delle e-mail, il rilevamento delle frodi e le previsioni del mercato azionario. Ecco alcuni dei loro casi d'uso più comuni:

• Servizio clienti automatizzato: aziende come Google e Amazon utilizzano il machine learning per potenziare i propri sistemi di servizio clienti automatizzati. Grazie ad esso, offrono assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 a una frazione del costo dei call center tradizionali.
• Rilevamento delle frodi: il metodo di programmazione viene utilizzato anche da banche e società di carte di credito per rilevare le frodi. Analizzando i modelli nei dati, queste aziende scoprono le attività fraudolente prima che si verifichino.
• Target marketing: Netflix e altri servizi di streaming utilizzano il machine learning per personalizzare i consigli sui contenuti. Li aiuta a capire cosa piace guardare agli utenti e li mantiene coinvolti con il loro servizio.
• Auto a guida autonoma: Google, Tesla e Uber stanno tutti lavorando su auto a guida autonoma alimentate da ML. Insegnando alle auto a comprendere l'ambiente circostante, queste aziende sperano di rendere la guida più sicura ed efficiente.
• Manutenzione predittiva: il machine learning viene utilizzato dai produttori per prevedere quando le macchine avranno bisogno di manutenzione. Consente alle aziende di monitorare i dati dai sensori e rilevare i problemi prima che causino tempi di inattività.
• Gestione della catena di approvvigionamento: Walmart e altri rivenditori utilizzano il machine learning per ottimizzare le loro catene di approvvigionamento. Comprendendo i modelli di domanda, possono rifornire i loro scaffali ed evitare l'esaurimento delle scorte.

Tipi di servizi ML utilizzati oggi nelle aziende

Come si può vedere, il machine learning offre ampie opportunità alle aziende per migliorare le proprie prestazioni. Esistono almeno otto tipi di tipi di soluzioni ML disponibili per le aziende oggi:

• Soluzioni di analisi predittiva per individuare le tendenze imminenti
• Sistemi di raccomandazione personalizzati basati su ML
• Reti neurali che utilizzano il metodo del deep learning per elaborare istantaneamente i dati
• Strumenti analitici che funzionano con prodotti visivi come immagini o video
• Soluzioni basate su ML che eseguono la trascrizione vocale in testo
• Strumenti di sicurezza che aiutano a proteggere le aziende dagli attacchi informatici
• Strumenti di data mining
• Soluzioni di marketing multiuso

6 modi per utilizzare l'apprendimento automatico per il marketing digitale

Come puoi vedere, uno dei compiti in cui il ML aiuta le aziende è il marketing. Ma in che modo esattamente il metodo di programmazione aiuta le aziende in questo campo? Cerchiamo di capire insieme.

1. Segmentazione

Nel mondo in continua evoluzione del marketing digitale, le aziende sono sempre alla ricerca di modi per ottenere un vantaggio rispetto ai concorrenti. ML è un'area che ha visto molto sviluppo in questo senso di recente. Sfruttando la potenza dei dati, gli algoritmi ML possono aiutare le aziende a segmentare i propri clienti e indirizzarli con messaggi personalizzati.

Questo approccio può essere estremamente efficace, in quanto garantisce che i clienti ricevano solo le informazioni che sono rilevanti per loro. Ad esempio, l'algoritmo potrebbe essere utilizzato per identificare le persone che potrebbero essere interessate al lancio di un nuovo prodotto; Una volta identificate, le aziende possono utilizzare gli strumenti di marketing digitale per raggiungerle con messaggi personalizzati.

2. Previsione

Negli ultimi anni, il marketing digitale è diventato sempre più data-driven, grazie alla proliferazione di strumenti di analisi. Gli esperti di marketing ora hanno una grande quantità di informazioni a portata di mano, che descrivono in dettaglio tutto, dai visitatori del sito Web alla cronologia degli acquisti. Tuttavia, setacciare tutti questi dati può essere un compito arduo. È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico, poiché i suoi algoritmi sono progettati per identificare modelli e prevedere risultati futuri.

Sfruttando la potenza dell'apprendimento automatico, i professionisti del marketing possono acquisire una comprensione più profonda del comportamento dei clienti e prendere decisioni più informate su dove allocare le proprie risorse.

3. Personalizzazione

Utilizzando i dati raccolti dalle interazioni passate, il machine learning può aiutare le aziende a creare esperienze più personalizzate per i propri clienti. Analizzando set di dati di grandi dimensioni, gli algoritmi ML possono identificare modelli e informazioni che sarebbe impossibile trovare manualmente. Di conseguenza, le aziende forniscono contenuti più pertinenti e mirati al proprio pubblico.

Ad esempio, un sito Web di vendita al dettaglio potrebbe utilizzare questo metodo di programmazione per personalizzare i prodotti visualizzati a ciascun visitatore. Oppure un servizio di streaming musicale può utilizzarlo per consigliare nuovi brani in base alla cronologia di ascolto di un utente. In questi e in molti altri modi, il machine learning consente alle aziende di offrire esperienze più personalizzate ai propri clienti.

4. Analisi del comportamento del cliente

Analizzando i dati sul comportamento dei clienti, le aziende possono ottenere informazioni preziose su come i loro clienti interagiscono con le offerte dell'azienda. Il machine learning può quindi aiutare le aziende a identificare modelli e tendenze, nonché a fare previsioni sul comportamento futuro.

Esistono diversi modi in cui il machine learning può essere applicato ai dati dei clienti, ma alcuni esempi comuni includono l'identificazione di modelli nel comportamento dei clienti, la comprensione di ciò che li motiva e il rilevamento dei primi segnali di abbandono. Queste informazioni possono essere utilizzate per migliorare l'esperienza del cliente, mirare agli sforzi di marketing e prendere decisioni migliori sullo sviluppo del prodotto e sui prezzi.

5. Ottimizzazione

Il machine learning è uno strumento potente che può, tra le altre cose, aiutare il marketing digitale con l'ottimizzazione. Ad esempio, può essere utilizzato per sviluppare algoritmi più efficienti per attività come la pianificazione e l'instradamento. Allo stesso modo può identificare modelli nei dati che migliorano il processo decisionale.

Inoltre, il machine learning può sviluppare modelli che prevedono in che modo i cambiamenti delle condizioni influiranno sulle operazioni aziendali. Sfruttando la potenza di tali algoritmi, le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo significativo

6. Punteggio principale

Ultimo ma non meno importante, il machine learning può aiutare il marketing digitale sviluppando modelli di lead scoring. Questi modelli analizzano i dati dei clienti per identificare i potenziali clienti che hanno maggiori probabilità di convertirsi in clienti paganti. Ciò, a sua volta, consente alle aziende di concentrare i propri sforzi di vendita e marketing sui contatti più promettenti, con conseguente utilizzo efficiente delle risorse e tassi di conversione più elevati.

Avvolgendo

In poche parole, l'apprendimento automatico può essere estremamente vantaggioso per il marketing digitale in quanto comprende un'intera gamma di possibilità, dall'ottimizzazione delle campagne alla personalizzazione dei contenuti.

E poiché il machine learning è in continua evoluzione e cambiamento, è importante rimanere aggiornati con le ultime tendenze per mantenere aggiornata la tua strategia di marketing digitale.

Grazie per aver letto!