Il cosiddetto Machine Learning, ovvero l’apprendimento automatico da parte dei computers, sta rivoluzionando molti settori digitali, consentendo ai professionisti del marketing di sfruttare mezzi in grado di computare autonomamente grosse quantità di dati ed elaborare contenuti efficaci. Ma concretamente, quali sono i vantaggi che le aziende ricavano dall’applicazione del machine learning?
Una crescita assicurata
Grazie al machine learning, le probabilità di crescita delle vendite di un’azienda sono 3 volte superiore alla media del proprio settore, ed è possibile incrementare le probabilità di diventare leader del proprio mercato di riferimento. Il machine learning infatti aiuta gli addetti del marketing a rintracciare i profili più in linea con il target individuato per le proprie campagne, oltre che lavorare sui contenuti dinamici e adattarli al profilo dell’utente, rendendo l’annuncio più appetibile.
Il caso mBank
mBank è la più grande digital bank polacca e al momento sta utilizzando il machine learning per aumentare i risultati con i prestiti e altri prodotti bancari e assicurativi. Grazie ai dati raccolti attraverso l’utilizzo delle carte di credito, mBank ha possibilità di studiare autonomamente le abitudini dei propri clienti, e così confrontando lo storico degli acquisti dei propri utenti con gli acquisti più recenti, la banca è in grado di monitorarne il comportamento. L’apprendimento automatico può consentire in questo caso a mBank di prevedere le offerte più interessanti per i propri clienti. I risultati? La vendita dei prodotti bancari sono raddoppiati.
Un approccio nuovo
Utilizzando il machine learning che permette di prevedere le azioni del cliente, i responsabili marketing stanno pensando a nuove best practice che siano in grado di fornire esperienze piacevoli, positive e personalizzate agli utenti, costruendo strategie personalizzate e che riescano ad andare incontro alle peculiarità di ogni individuo digitale. Il machine learning è oggi in grado di analizzare una grandissima mole di dati a disposizione dei marketers, dati storici e informazioni in tempo reale, come la posizione attuale geolocalizzata, i dischi preferiti, i ristoranti recensiti e gli sport praticati.
Mai così precisi
Ed è così quindi che, se prima si potevano fare campagne indirizzate a uomini tra i 40 e i 45 residenti a Milano, oggi è possibile raggiungere tutti gli uomini di quella fascia d’età e residenti in una determinata città che sono stati almeno 3 volte allo stadio negli ultimi 6 mesi e che non hanno acquistato un auto negli ultimi 5 anni. Dati che possono servire per mandare all’utente una determinata offerta sull’acquisto di un auto in un concessionario locale.
La creatività automatizzata
Fino a quando si parla di analisi dei dati, di individuazione degli utenti più in target e di ottimizzazione del messaggio attraverso la scelta di componenti dinamiche all’interno del contenuto pubblicitario, siamo tutti d’accordo che la macchina può essere più precisa e performante dell’uomo. Quello che molti meno marketers sono pronti ad accettare è che il machine learning possa sostituire l’uomo nell’attività che più lo caratterizza: la creatività. Al momento rimane un’ipotesi, con la macchina deputata solamente all’assemblaggio dei vari contenuti dinamici all’interno del messaggio, ma nel futuro potrebbe sostituire l’uomo nella creazione di contenuti grafici e testuali, in totale autonomia.
L’uomo nel futuro del marketing
Il futuro del marketing è affidato all’apprendimento automatico delle macchine e a decisioni prese in autonomia. Ma fin dove si può spingere questo trend? La presenza umana all’interno di processi che oltre alla codifica di dati necessitano la comprensione di comportamenti influenzati da mode, trend economici e avvenimenti socio-politici, può essere davvero totalmente esclusa? La macchine saranno in grado di ottimizzare le campagne pubblicitarie escludendo i dati che, al momento, sono decifrabili solo dall’intelligenza umana? Certamente l’uso del machine learning è oramai indispensabile per incrementare vendite e i volumi di traffico, ma le strategie non possono escludere (al momento) la presenza umana.