4 modi di utilizzare il machine learning per aumentare le vendite

Un po’ di dati (parte tutto da qui)

Il machine learning, nell’ambito del marketing, sta esplodendo più velocemente di uno scandalo dopo un singolo di Drake. Oltre l’80% delle agenzie di marketing lo utilizzano in una qualche forma e in media è stato calcolato che la soddisfazione dei clienti, a seguito dell’implementazione di queste tecnologie, è aumentata del 10%. A cosa serve il machine learning? Ad aumentare le vendite, a quantificare l’impatto delle campagne promozionali, a creare profili cliente sempre più dettagliati e utilizzarli al meglio, a capire da dove arrivano i lead più proficui, a personalizzare l’esperienza di acquisto per ogni singolo cliente e a individuare le criticità nel processo di vendita. Davvero un’intelligenza artificiale può imparare a fare tutte queste cose? Certo, ma questo è solo l’inizio. Il futuro del marketing è nell’acquisizione ed elaborazione rapida di grandissime quantità di dati, con una precisione impensabile per qualsiasi essere umano. D’accordo, ma nella pratica in cosa si traducono queste promesse tecnologiche? Come si utilizza il machine learning per aumentare i profitti? Ecco qualche suggerimento.

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1. Conoscere meglio i clienti

I marketer sono ossessionati da due cose: andare a caccia di nuovi clienti e costruire profili dettagliati dei clienti esistenti e di quelli futuri. D’altra parte è il mercato che ce lo chiede: se c’è una cosa che tutto il pubblico di massa desidera al di sopra di ogni altra, è l’unicità. Eppure sappiamo tutti che è impossibile creare una campagna di marketing specifica per ogni singolo cliente, giusto? Sbagliato. Quasi. Il machine learning permette, senza specifici interventi umani, di segmentare il pubblico in gruppi dinamici estremamente specializzati in base a migliaia di variabili, individuando gli elementi necessari per coinvolgere ogni segmento. I social media, in questo senso, ci vengono incontro permettendoci di acquisire dati importanti e segmentare così il nostro pubblico in base, per esempio, alle abitudini di viaggio o alle serie Tv preferite, creando categorie come “foodies”, “geeks”, “fashionistas” e così via. In questo modo è possibile creare esperienze di brand che ogni utente troverà davvero significative. Il risultato? Il singolo utente si sentirà proprio come se il brand stesse “parlando” direttamente e unicamente a lui/lei e sarà più incline ad ascoltare con attenzione e a rispondere alla CTA. Chiunque abbia “giocato” con i setting degli Audience su Facebook, può avere un’idea di come funzioni questo meccanismo. Un esempio pratico? I consigli che Netflix vi offre, e che cambiano in base a ciò che ogni utente guarda. Per questo, quando improvvisamente vi ritrovate invasi di consigli per serie che non vi piacciono, sapete esattamente quale membro della famiglia ha utilizzato il vostro account. Questo tipo di algoritmi, tuttavia, non servono solo a vendere. Paypal, ad esempio, usa strumenti di machine learning per analizzare le attività dei clienti e individuare immediatamente le operazioni sospette, prevenendo le frodi.

2. Dicono di noi… catturare lo spirito delle conversazioni online

L’era del “purché se ne parli” è finita. Almeno così si spera. I brand oggi non possono limitarsi ad accumulare “menzioni” e considerare un risultato il semplice numero di volte in cui il nome del marchio compare in una conversazione online (cosa che gli strumenti più semplici di analisi del web potevano tracciare già diversi anni fa). Quello che conta, oggi, è sapere come si parla del brand. Quali sono i toni prevalenti della conversazione? Entusiasmo? Frustrazione? Il pubblico parla del brand per criticarlo o per consigliarlo ai propri amici? Ci troviamo di fronte a un contenuto virale o a un epic fail? Per un operatore umano, è impossibile analizzare migliaia o addirittura milioni di conversazioni e individuare un trend generale. Per questo sono state sviluppate app di machine learning che si specializzano nell’estrazione di testi con l’utilizzo del cosiddetto NLP (Natural Language Processing, ovvero Analisi del Linguaggio Naturale). In questo modo un’intelligenza artificiale può esaminare migliaia di contenuti testuali (o addirittura vocali) e classificarli in base all’argomento e anche al tono e al sentimento del discorso, determinando, per esempio, se un nuovo servizio appena lanciato ha generato soddisfazione o delusione nei clienti che lo hanno provato. Un sistema simile, improntato con più o meno precisione all’uso del linguaggio naturale, è quello utilizzato dai chatbot per l’assistenza clienti di cui abbiamo già parlato. Ma c’è di più: sono già disponibili sul mercato sistemi commerciali che permettono di fare lo stesso con le immagini, fornendo ai brand informazioni sul numero di volte in cui un prodotto (per esempio un orologio, un capo di abbigliamento, una bibita o un’automobile) è comparso in contenuti visivi generati dagli utenti, anche se i contenuti non contengono tag specifici relativi al prodotto.

3. Automatizzare il marketing digitale grazie al machine learning

Alzi la mano chi ha sognato almeno una volta di poter automatizzare certi aspetti ripetitivi e fastidiosi del marketing digitale. La soluzione è vicinissima, praticamente è già arrivata: azioni quotidiane come leggere le email e analizzare gli attachment, inserire dati in report e database, tracciare attività sui social e generare report in merito sono già quasi interamente automatizzabili. Questo vuol dire che tanto la raccolta quanto una buona parte dell’interpretazione dei dati possono già essere affidate interamente alle intelligenze artificiali. Anche per le campagne su larga scala, per esempio quelle che prevedono l’acquisto di spazio su diversi media, ci sono oggi strumenti che permettono non solo di automatizzare il processo, ma di correggere le decisioni di acquisto individuando sempre l’opzione più redditizia.

4. Ottimizzare i servizi

Come fanno app come Google Maps o, più ancora, Uber e Lyft a sapere con esattezza quanto tempo sarà necessario a un certo veicolo per percorrere un certo tratto? Il merito, ovviamente, è del machine learning. Gli algoritmi di queste e altre applicazioni sono in grado di utilizzare dati geografici e incrociarli con quelli di milioni di altri viaggi già effettuati, per definire con esattezza quasi sempre perfetta il tempo di percorrenza, il percorso più breve e quello più rapido, le condizioni di viaggio e molti altri parametri. La possibilità di fornire previsioni accurate, naturalmente, ha un impatto positivo sulla soddisfazione del cliente che utilizza il servizio.

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