Machine learning e automazione del marketing: il machine learning trasformerà il tuo business?

L'automazione del marketing è un innegabile risparmio di tempo.

Dopotutto, se puoi automatizzare qualcosa, perché farlo manualmente?

Ma cosa succede se ti dicessi che presto potresti non dover nemmeno automatizzare le cose ... poiché il tuo computer lo farà per te?

Naturalmente, non sto dicendo che non dovrai fare alcun lavoro di marketing. Tuttavia, man mano che cose come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico diventano più avanzate, aumentano anche le capacità dei computer per rendere la tua vita lavorativa meno noiosa.

La verità è che il connubio tra apprendimento automatico e automazione del marketing può essere solo la prossima rivoluzione del marketing.

Ma, prima di entrare nei dettagli, diamo un'occhiata a cosa sono effettivamente l'IA e l'apprendimento automatico.

Che cos'è l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico: una rapida panoramica

Se hai visto almeno un film di fantascienza nella tua vita, sono sicuro che conosci il termine Intelligenza Artificiale (AI).

In termini tecnici, è la scienza della creazione di macchine intelligenti e programmi per computer. E le macchine intelligenti sono esattamente ciò che la maggior parte delle persone immagina quando pensa all'IA.

Ha a che fare con il modo in cui l'IA è ritratta nei blockbuster di Hollywood.

Ma, mentre la maggior parte delle rappresentazioni sul grande schermo di macchine artificialmente intelligenti vanno da meno che ottimistiche a semplici distopiche, in realtà, l'IA ha un lato molto più positivo.

I vantaggi essenziali dell'IA? Aiuta ad affrontare i lavori ripetitivi. Inoltre, riduce l'errore umano e ci aiuta a prendere decisioni migliori (e più veloci).

Ma come fa l'IA a sapere qual è la decisione giusta da prendere?

È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico è una branca dell'IA incentrata sulla creazione di algoritmi per aiutare le macchine ad apprendere.

In breve, mira ad aiutare i computer a utilizzare i dati per migliorare la loro precisione, imitando il modo in cui gli esseri umani imparano.

Il bello dell'apprendimento automatico (ML) è che consente ai computer di apprendere senza essere attivamente programmati per farlo. Ciò significa che possono utilizzare i dati passati per migliorare i processi, raccogliere nuovi (migliori) dati, migliorare ulteriormente i processi, raccogliere più dati... sai dove sta andando, vero?

C'è un motivo per cui Bill Gates ha definito l'apprendimento automatico una delle scoperte più importanti:

"Se inventi una svolta nell'intelligenza artificiale, in modo che le macchine possano imparare, vale 10 Microsoft."

Inoltre, non sorprende che l'IA stia già rivoluzionando innumerevoli settori, incluso il marketing.

Quindi, in che modo l'apprendimento automatico avvantaggia l'automazione del marketing?

Saltiamoci dentro!

Come funzionano insieme Machine Learning e Marketing Automation

L'automazione del marketing è un potente strumento di per sé.

Con la giusta strategia, e-mail comportamentali, punteggio dei lead o segmentazione degli utenti, puoi ottenere enormi risparmi, aumentare le vendite e contribuire a migliorare la fidelizzazione dei clienti.

Il tuo team può automatizzare anche le attività più complesse e dedicare il tempo risparmiato ad altre attività aziendali grazie a regole e flussi di lavoro automatizzati.

Con l'automazione del marketing tradizionale, sei tu il responsabile di tutta la configurazione, l'analisi e l'armeggiare.

È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico:

Gli algoritmi di apprendimento automatico prendono i dati che raccogli nell'automazione del tuo marketing e li utilizzano per ottimizzare ulteriormente i tuoi processi.

Ecco alcuni esempi di ciò in cui alcuni algoritmi di apprendimento automatico possono aiutarti:

Sfrutta il punteggio di vantaggio predittivo

Il punteggio dei lead è il processo di "classificazione" dei tuoi lead per determinare quali di loro hanno maggiori probabilità di trasformarsi in clienti.

Assegnando loro dei punteggi per le azioni che compiono, puoi separare il “freddo” dal “caldo”. In questo modo, puoi vedere quanto è probabile che il lead si converta e valutarne il valore.

Questo, a sua volta, ti consente di segmentare meglio i tuoi contatti e inviare loro diverse campagne e-mail, adatte alla fase del percorso dell'acquirente in cui si trovano.

Il problema è che, con il tradizionale punteggio principale, sei responsabile dello sviluppo dell'intera struttura del punteggio. Di conseguenza, c'è il rischio di perdere alcuni contatti a causa di un punteggio errato.

Inoltre, l'intero processo può richiedere molto tempo e non è una cosa da impostare e dimenticare. Per calcolare il lead scoring, devi:

1. Sviluppa un personaggio acquirente
2. Segmenta i tuoi contatti
3. Esamina il comportamento online dei tuoi contatti
4. Classifica e assegna la priorità alle azioni dei tuoi lead
5. Imposta i valori del punteggio
6. Imposta le giuste condizioni nei tuoi flussi di lavoro
7. Valutare e regolare periodicamente

Il punteggio predittivo dei lead ti consente di utilizzare algoritmi per valutare e qualificare i lead in base ai dati passati. Anche se devi ancora creare un framework per il tuo sistema di punteggio dei lead, non devi continuare a regolare il sistema da solo.

Invece, l'automazione utilizzerà la modellazione predittiva per analizzare i lead passati e cercare modelli. Quindi, utilizzerà quei dati per cercare di prevedere il comportamento futuro. Può quindi creare il proprio profilo cliente ideale, aiutandoti a valutare i lead in modo più accurato.

Il bello del punteggio di vantaggio predittivo è che fa la parte del leone del lavoro per te.

L'apprendimento automatico nella tua automazione del marketing può anche aiutarti a identificare i modelli che molto probabilmente avresti perso, aiutandoti a valutare e qualificare i lead in modo molto più accurato.

Ottieni migliori informazioni sui clienti

Una delle chiavi per ottenere ottimi risultati di automazione del marketing è comprendere il tuo pubblico. Tuttavia, la maggior parte delle aziende commette il classico errore di separare i propri potenziali clienti in non più di due gruppi:

• Clienti
• Non clienti

Alcuni fanno un ulteriore passo avanti e capiscono la differenza tra lead "caldi" e "freddi". Ma, anche allora, il loro pubblico assomiglia a questo:

• Clienti
• Potenziali clienti
• Pubblico disimpegnato

Quanto sopra è un primo passo decente. Dopotutto, segmentare il tuo pubblico è la chiave per migliorare il coinvolgimento e far salire alle stelle il tuo ROI di marketing.

Ma non è ancora abbastanza.

Certo, è difficile creare i segmenti giusti.

È qui che il mix di apprendimento automatico e automazione del marketing può aiutarti.

Utilizzando algoritmi per analizzare il comportamento del tuo pubblico, ML può vedere cose che sono facili da perdere per l'occhio umano.

Di conseguenza, ti aiuta a costruire segmenti molto più accurati, eliminando inutili congetture. E una migliore segmentazione equivale a migliori risultati di marketing. Questo diventa ancora più importante man mano che la tua lista cresce.

Dopotutto, l'ultima cosa che vuoi è inviare una trasmissione non mirata a migliaia di persone:

Alza il tuo gioco di personalizzazione

La personalizzazione è la chiave per un elevato coinvolgimento e fidelizzazione dei clienti.

Ma scarsi sforzi di personalizzazione possono fare molto più danni di nessuna personalizzazione. Infatti, il 63% dei consumatori smette di acquistare da marchi che adottano tattiche di scarsa personalizzazione.

La chiave per fare la personalizzazione nel modo giusto?

Capire non solo chi sono i tuoi clienti, ma anche come si comportano.

Quindi, in che modo l'apprendimento automatico ti aiuta a diventare più efficiente nella personalizzazione?

Soddisfa le previsioni sequenziali .

Tradizionalmente, la maggior parte della personalizzazione dell'automazione del marketing si basa sui dati demografici o sugli acquisti dell'utente.

Per trovare potenziali acquirenti, gli esperti di marketing prenderanno età, sesso, istruzione o cronologia degli acquisti e cercheranno caratteristiche comuni con i clienti passati. Quindi, utilizzeranno quei dati per consigliare prodotti che ritengono probabile che quelle persone acquisteranno.

Il problema di questo approccio è che non tutte le caratteristiche comuni sono ugualmente efficaci nel prevedere gli acquisti futuri.

Dopotutto, siamo tutti esseri umani unici.

Quindi, anche se proveniamo da un background simile, possiamo comunque agire in modo diverso. E sono le azioni dei tuoi contatti su cui si concentra la previsione sequenziale.

In breve, uno strumento di automazione del marketing con previsione sequenziale esaminerà le sequenze di azioni che portano il tuo pubblico ad acquistare il tuo prodotto.

Una sequenza di esempio potrebbe assomigliare a questa:

1. Visita il tuo sito web
2. Scorri la home page guardando i prodotti pubblicizzati
3. Vai a una categoria di prodotti X
4. Sfoglia le ultime aggiunte
5. Apri tre schede con le scelte preferite
6. Esamina ciascuno di essi con attenzione
7. Seleziona un prodotto
8. Torna alla categoria del prodotto
9. Ordina la categoria per prezzo
10. Confronta il prodotto selezionato con altri simili
11. Scegli un vincitore
12. Fare un acquisto

Naturalmente, questa è solo una sequenza di esempio. Se stai ricevendo migliaia di visitatori sul tuo sito web, avrai migliaia di sequenze da analizzare.

Questo sarebbe impossibile da fare manualmente.

L'apprendimento automatico può analizzare quelle sequenze per te e cercare di capire i modelli che portano a un acquisto. Quindi cerca gli abbonati che molto probabilmente seguiranno la stessa sequenza, mostrando efficacemente i potenziali clienti.

Aumenta le vendite con migliori consigli sui prodotti

Continuando sulla personalizzazione, una delle aree in cui l'apprendimento automatico è particolarmente efficace sono le raccomandazioni sui prodotti.

E, se sei nell'eCommerce, sono spesso la cosa n. 1 su cui dovresti concentrare i tuoi sforzi di personalizzazione. Come mai?

Pensa a un gigante come Amazon. Si ritiene che il loro sistema di raccomandazione sia uno dei più avanzati ed efficaci.

Una ricerca di McKinsey & Company mostra che fino al 35% delle vendite di Amazon può essere attribuito ai consigli. È più di 1 vendita su 3 in un business multimiliardario!

Secondo un altro rapporto di Accenture, ben il 91% dei consumatori ha maggiori probabilità di acquistare con marchi che riconoscono, ricordano e forniscono raccomandazioni pertinenti.

Per non parlare del fatto che offrire agli acquirenti l'opportunità di acquistare un altro prodotto a cui sono interessati è un modo infallibile per aumentare il tasso di conversione.

Naturalmente, non sono necessari gli ultimi algoritmi di apprendimento automatico per iniziare a consigliare prodotti. Ma più accurati sono i consigli, maggiori sono le possibilità di vendita.

Ciò significa che l'apprendimento automatico non solo può aiutarti ad automatizzare i consigli sui prodotti, ma può anche renderli più efficaci, aumentando il tasso di conversione.

E, come vedrai nell'esempio di Netflix, le società di vendita al dettaglio non sono le uniche a poter beneficiare di raccomandazioni automatizzate basate su ML.

Crea siti web dinamici e canalizzazioni di vendita

La maggior parte degli strumenti di automazione del marketing ti consente di monitorare il comportamento del tuo pubblico sul tuo sito web.

Alcuni strumenti consentono di creare regole che modificano determinati elementi del sito Web in base al comportamento dell'abbonato o al punteggio di piombo.

Devi ancora fare tutto il lavoro creando le regole e modificando il sito web. Inoltre, le modifiche che puoi automatizzare in questo modo sono generalmente relativamente minori.

Ma cosa accadrebbe se potessi utilizzare l'apprendimento automatico e l'automazione del marketing per personalizzare l'intero contenuto di un sito Web che i tuoi utenti vedono... in tempo reale?

Presto, l'apprendimento automatico ci consentirà di creare pagine del sito dinamiche specifiche per un particolare visitatore.

Pensa a diversi contenuti, messaggi, tono della voce e persino i colori, il tutto regolato per creare la migliore esperienza utente possibile. E, naturalmente, per aumentare alle stelle il tuo tasso di conversione.

Ad esempio, come azienda SaaS, puoi modificare ogni passaggio della canalizzazione di vendita in base alla segmentazione o al comportamento degli utenti.

Il bello di questa soluzione?

Più persone visitano il tuo sito web, più dati ottengono i tuoi algoritmi di machine learning.

Questo, a sua volta, consentirebbe a quegli algoritmi di creare contenuti ancora migliori, rendendo il tuo sito web ancora più efficace nel convertire i suoi visitatori.

Test A/B più velocemente (e ottieni risultati migliori)

I tuoi concorrenti non dormono mai.

Per far crescere la tua attività, devi continuare a migliorare il tuo marketing.

Devi trovare il modo di distinguerti, attirare l'attenzione del tuo pubblico e convertirne un numero maggiore in clienti.

La chiave per farlo?

A/B testa le tue campagne di marketing.

Il test A/B è il modo più popolare per ottimizzare i tuoi sforzi di marketing. È anche il più semplice in circolazione. Basta prendere due diverse creatività e testarle l'una contro l'altra, confrontando i risultati in un determinato periodo.

Ovviamente, se una variante è vincente, l'altra deve essere perdente (duh..) Ciò significa che, per un po', stai inviando una parte del tuo traffico a una variante che ti sta perdendo denaro. O almeno ha prestazioni peggiori di quella vincente.

Di conseguenza, il guadagno complessivo è uguale al guadagno medio di tutte le varianti nel test, supponendo che vengano eseguite per lo stesso periodo di tempo. E, considerando che un tipico test A/B richiede migliaia di impressioni, le perdite sulle varianti con prestazioni peggiori si sommano rapidamente.

Questo problema nel test A/B è chiamato rimpianto.

Ma è qui che gli algoritmi MAB (Multi-Armed Bandit) basati sull'apprendimento automatico possono aiutarti.

Cos'è un MAB?

Immagina di andare in un casinò di Las Vegas con l'obiettivo di massimizzare i tuoi guadagni dalle slot machine.

Ci sono due modi in cui potresti farlo.

In primo luogo, puoi testare tutte le slot machine in un casinò, raccogliere i dati e trovare quella che massimizza il tuo pagamento. Questo ti darebbe i dati più accurati a lungo termine, ma ti costerebbe anche di più. Ecco come funziona un test A/B standard.

L'alternativa è concentrarsi su alcune slot machine che iniziano a mostrare il potenziale proprio all'inizio. Quindi, valuta le tue vincite e massimizza il tuo investimento dove il ROI è migliore. Questo è ciò che accade durante i test MAB (Multi-Armed Bandit).

A differenza di un tipico test A/B, l'apprendimento automatico in MAB può individuare e valutare autonomamente i test non riusciti. Inoltre, lo fa molto più velocemente di quanto tu o i membri del tuo team possiate fare.

Inizierà quindi a ridurre la quantità di traffico ricevuta da quei test, riducendo al minimo il rimpianto (e le tue perdite).

Questo, a sua volta, porta a pagamenti medi più elevati dal test. Ti permette anche di trovare i vincitori più velocemente nel breve periodo.

L'unico inconveniente è che un test MAB potrebbe perdere opportunità che potrebbero offrire un pagamento migliore a lungo termine.

Ma, man mano che gli algoritmi di apprendimento automatico diventano più intelligenti, possono migliorare nel prevedere l'esito del test.

Alcune agenzie riferiscono che i test MAB basati sull'apprendimento automatico hanno comportato un aumento minimo del tasso di conversione del 30%.

Imposta prezzi più efficaci per i tuoi prodotti

Infine, l'apprendimento automatico può aiutare la tua azienda a creare e implementare una strategia di prezzo più flessibile.

L'implementazione di prezzi dinamici ti consente di reagire meglio alla domanda del mercato, al cambiamento dell'offerta o semplicemente ai tuoi obiettivi di vendita.

Inoltre, poiché il prezzo è ancora il fattore dominante nel processo decisionale dei clienti per due terzi dei tuoi clienti, la fissazione dinamica dei prezzi ti offre un vantaggio competitivo.

Naturalmente, non tutti i tipi di attività trarranno vantaggio da prezzi dinamici. Innanzitutto, per sfruttare l'apprendimento automatico e la determinazione dei prezzi dinamici, sono necessari punti di riferimento e una grande quantità di dati.

Devi anche avere una base di clienti che sia felice di pagare prezzi fluttuanti.

Se i prezzi del tuo prodotto o servizio sono statici, modificarli dinamicamente potrebbe spegnere i tuoi clienti. Si sentirebbero ingannati. Questo, a sua volta, potrebbe danneggiare il tuo marchio e far sì che i tuoi clienti si fidino meno di te.

Naturalmente, il prezzo dinamico non è un concetto nuovo. È già in circolazione da un po' di tempo, principalmente nei settori dei viaggi (hotel, biglietti aerei) e della pubblicità (Google o Facebook Ads).

Tuttavia, poiché la concorrenza dell'e-commerce è in aumento, trovare modi per automatizzare la gestione dei prezzi, almeno in alcuni settori, diventerà un elemento chiave della tua strategia di marketing generale.

Risparmia tempo automatizzando la creazione di contenuti

Nel 2021 abbiamo assistito all'ascesa di strumenti per la creazione di contenuti alimentati dall'intelligenza artificiale basati su API come OpenAI. OpenAI utilizza la popolare tecnologia GPT-3 e può essere applicata a qualsiasi attività o processo che implichi la comprensione o la generazione di linguaggio o codice naturale.

GPT-3 stesso sta per Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) ed è un modello linguistico autoregressivo che utilizza l'apprendimento automatico per produrre testo simile a quello umano. Perlustra l'intero Web mondiale, estrae testo e altri contenuti e impara a scrivere e parlare il linguaggio umano naturale da solo, grazie a ML.

Le piattaforme di automazione del marketing come Encharge hanno implementato la tecnologia GPT-3 per consentire ai professionisti del marketing di creare automaticamente righe dell'oggetto e contenuti e-mail di grande impatto utilizzando l'intelligenza artificiale. Il generatore di linee tematiche AI ​​gratuito può riversare dozzine di linee tematiche uniche basate su un argomento e un tono.

Casi di studio: Machine Learning e marketing automation in pratica

Ora, diamo una rapida occhiata a due grandi aziende che hanno enormemente beneficiato di unire l'automazione del marketing con l'apprendimento automatico.

Lyft

Il team dell'app di ride sharing ha creato una piattaforma di automazione del marketing con l'obiettivo di migliorare l'efficienza in termini di costi e volumi delle proprie campagne di acquisizione degli utenti.

La loro idea era quella di utilizzare l'automazione e l'apprendimento automatico per automatizzare le decisioni di routine, scalare in modo efficiente e creare un sistema di apprendimento basato sui dati.

In questo modo, i membri del loro team potrebbero abbandonare le attività banali e concentrarsi su esperimenti e innovazione ad alto impatto.

Mentre la piattaforma che hanno costruito aveva molte parti mobili, le più importanti erano:

Previsore del valore di vita (LTV).

Questo componente utilizzava l'apprendimento automatico per misurare l'efficienza di diversi canali di acquisizione.

Ha previsto il loro LTV e ha utilizzato quei dati per determinare il budget giusto che dovrebbe essere assegnato al particolare canale da cui provengono.

È interessante notare che, prima di poter determinare l'LTV per un nuovo canale, sono stati in grado di ottenere algoritmi di apprendimento automatico per prevederlo dai dati storici.

Allocatore di bilancio

La seconda componente era responsabile della raccolta dei dati sulle prestazioni di marketing insieme alle previsioni LTV.

Ha quindi utilizzato Thompson Sampling per determinare il costo ottimale per ciascun canale. Una volta che i dati erano pronti, ha inviato l'allocazione di ciascuna campagna al rispettivo offerente del canale.

Naturalmente, c'erano alcune parti in più della piattaforma di quella. Il successo a lungo termine dell'automazione del marketing di Lyft dipende ancora dal feedback umano.

Ma, come ammette il team, senza dover aggiornare le offerte o allocare manualmente i budget, i loro esperti di marketing hanno avuto più tempo per lavorare su nuovi formati di annunci, messaggistica o formulare ipotesi per obiettivi a lungo termine.

E queste sono tutte cose che, al momento, né l'automazione del marketing né l'apprendimento automatico possono fare per noi.

Netflix

Quanto vale per te la tua strategia di automazione del marketing?

E quanto pensi che trarrai vantaggio dall'incorporare l'apprendimento automatico in esso?

A quanto pare, Netflix stima che il loro motore di automazione del marketing per l'apprendimento automatico li stia salvando...

Un miliardo di dollari. Ogni anno dannato!

E il meglio è che è solo un elemento della loro strategia di automazione del marketing, il motore di raccomandazione Netflix, che li sta risparmiando tutti quei soldi.

Cosa lo rende così potente?

A quanto pare, l'80% dei contenuti trasmessi in streaming su Netflix viene selezionato seguendo il loro sistema di raccomandazione.

Cosa rende il loro sistema di raccomandazione così efficace?

Anche se non vogliamo annoiarvi con i dettagli tecnici, l'idea principale alla base del sistema è quella di offrire al pubblico i titoli più adatti che potrebbero essere interessati a guardare.

Sembra una buona idea, vero?

Se ci pensi, è ciò che ogni sistema di raccomandazione dovrebbe fare!

Allora, dov'è la componente da $ 1 miliardo qui?

A quanto pare, per Netflix, tutto si riduce all'artwork. Vedete, l'azienda non si limita a inventare il miglior titolo che l'utente potrebbe voler guardare. I loro algoritmi analizzano la cronologia dello spettacolo e forniscono l'immagine migliore che potrebbe interessare l'utente nello spettacolo.

Pensa a un film come Good Will Hunting. Classico, vero? Ad esempio, se l'utente ama i film romantici, vedrà un'immagine in primo piano contenente Matt Damon e Minnie Driver.

D'altra parte, un fan delle commedie vedrà Robin Williams.

Lo stesso funziona anche per i fan di attori specifici. Diamo un'occhiata a Pulp Fiction. I fan di Uma Thurman vedranno l'artwork di Pulp Fiction incentrato sulla protagonista femminile principale del film.

Allo stesso tempo, se l'algoritmo scopre che l'utente è un fan di John Travolta, vedranno invece l'artwork con lui.

È interessante notare che, per evitare rimpianti nei test A/B, l'azienda ammette di utilizzare l'approccio MAB, in cui l'algoritmo lavora per capire l'opera d'arte ottimale mentre il test è in esecuzione.

Dopotutto, devono eseguire test simili per oltre 180 milioni di utenti. E, considerando che hanno tutte preferenze diverse, questo significa eseguire milioni di test diversi!

Certo, potresti dire che è tutto automatizzato. Tuttavia, qualcuno deve inventare e continuare a perfezionare l'algoritmo. Questo ci porta al punto successivo del nostro articolo.

Quanta parte dell'automazione del marketing è automatizzata?

Anche se l'automazione del marketing toglie una quota enorme di lavoro al tuo team (e offre enormi vantaggi), non è così facile come potrebbe sembrare. I tre problemi principali sono:

1. Devi ancora impostare tutto.
2. Tu (o qualcuno del tuo team) sei ancora responsabile della revisione e della regolazione dell'impostazione per ottenere i migliori risultati.
3. Anche se la tua automazione del marketing utilizza algoritmi di apprendimento automatico, devi comunque supervisionare il processo di apprendimento.

Il primo problema significa che, in realtà, l'automazione del marketing può automatizzare solo ciò a cui tu o qualcuno del tuo team gli dicete.

Ciò significa che la sua efficienza sarà buona solo quanto la tua configurazione. Se non riesci a creare la giusta strategia di automazione del marketing, anche i migliori strumenti non ti aiuteranno a far progredire la tua attività.

Quindi, a meno che la tua configurazione non sia semplicissima, è improbabile che tu riesca a farlo bene la prima volta. E, anche se lo fai, c'è quasi sempre margine di miglioramento.

Ad esempio, pensa alla tua automazione dell'email marketing. Per farlo funzionare, devi preparare:

• E-mail opt-in
• Un magnete al piombo
• Sequenze di posta elettronica
• Un flusso di lavoro di automazione

Quanto sopra da solo è un sacco di lavoro.

Inoltre, più automatizzi, più puoi testare. Questo aggiunge ancora più attività al tuo carico di lavoro.

Nell'esempio sopra, puoi testare ogni elemento più volte, con più varianti. Pensa a diversi opt-in, CTA, pulsanti, lead magnet, e-mail... E, mentre provi tutte queste cose, devi rivedere tutti quei dati di test. Modifica le creatività, modifica i flussi di lavoro o regola i benchmark del punteggio dei lead. Ma è qui che arriviamo al numero 3.

Con l'algoritmo corretto, l'automazione può imparare dai dati passati. Abbiamo già menzionato algoritmi predittivi o test MAB autoregolanti, che potrebbero automatizzare parte del lavoro che devi fare nel punto 2.

Ovviamente, non è possibile modificare le creatività per te. Ma, come accennato in precedenza, alcune soluzioni di automazione del marketing possono regolare automaticamente i flussi di lavoro. Quando si tratta di semplice automazione, l'apprendimento automatico può già automatizzare quasi tutto!

Un ottimo esempio di questo è un chatbot. Anche se devi ancora creare la configurazione iniziale, alcuni chatbot possono già imparare e costruire intere sequenze in base alla loro conversazione passata con gli umani. Ciò consente loro di autoregolarsi e migliorare l'esperienza che offrono al tuo pubblico. Se ci pensi, non sorprende che il mercato di questo strumento (relativamente nuovo) dovrebbe raggiungere 1,3 miliardi di dollari entro il 2025.

Naturalmente, anche gli algoritmi di apprendimento automatico necessitano di supervisione, soprattutto perché si va oltre una semplice e prevedibile conversazione 1-1.

Ad esempio, mentre sia Lyft che Netflix hanno ottenuto un grande successo con la loro automazione del marketing basata sull'intelligenza artificiale, nessuna delle due è stata completamente automatizzata.

Nel caso di Lyft, oltre a costruire e gestire la piattaforma, la loro configurazione richiedeva comunque un feedback umano. Senza di essa, l'azienda ha rischiato il cosiddetto problema del garbage-in, garbage-out. Se i dati utilizzati per addestrare il modello fossero di scarsa qualità, i risultati forniti dall'automazione non andrebbero a vantaggio dell'azienda.

Ciò significa che, anche se i computer possono automatizzare più attività di marketing che mai, non puoi comunque considerare l'automazione del marketing come una cosa pratica. Almeno non se vuoi ottenere risultati di marketing sorprendenti.

Ma se c'è una cosa di cui siamo sicuri sull'apprendimento automatico e sull'automazione del marketing è che il lavoro che ci metti può ripagare 10 volte o più. E, come stai per vedere, sempre più aziende sono consapevoli di quanto possa essere potente quel matrimonio.

L'apprendimento automatico è il futuro dell'automazione del marketing?

Se pensi a tutto ciò che l'apprendimento automatico è in grado di fare, sembra chiaro che l'unica risposta ragionevole alla domanda di cui sopra è un fermo "sì, lo è!".

Ma devo dissentire. Tuttavia, non è perché credo che l'apprendimento automatico non sia il futuro dell'automazione del marketing.

Piuttosto, penso che il ML sia già una parte inseparabile dell'automazione del marketing. La “corsa agli armamenti” è già iniziata.

Le aziende sanno quanto siano preziosi i dati che raccolgono e che potrebbero utilizzare algoritmi per far sì che il loro software di automazione del marketing impari da quei dati.

Secondo un sondaggio di Martech.org, gli strumenti di Marketing Automation e Email Distribution erano in testa alla lista degli strumenti di marketing che le aziende hanno sostituito nel 2020.

Il motivo principale? Oltre la metà delle aziende ha citato caratteristiche migliori come motivo principale per cui ha deciso di abbandonare la nave e cercare un altro fornitore. Questo è 19 punti percentuali in più rispetto a soli due anni prima!

Il mercato vede l'opportunità e risponde rapidamente. Secondo un rapporto MarTech 5000, i dati sono la categoria di soluzioni SaaS in più rapida crescita, con uno sbalorditivo 25,5%

Naturalmente, l'apprendimento automatico nell'automazione del marketing è ancora agli inizi. È difficile prevedere appieno come sarà il paesaggio tra qualche anno. E, proprio come qualsiasi tecnologia, presenta determinati rischi e limitazioni di cui devi essere consapevole.

Rischi e sfide dell'apprendimento dei dati di automazione del marketing

L'apprendimento automatico riguarda i dati. Più dati raccogli, più efficiente può diventare la tua automazione del marketing basata sul ML.

Di conseguenza, molti rischi sono, in qualche modo, legati ai dati che raccogli. I più comuni includono:

• Raccolta di dati di scarsa qualità. Abbiamo già toccato questo argomento prima. Se i dati che raccogli non sono una buona rappresentazione del tuo pubblico, non puoi davvero usarli per addestrare i tuoi algoritmi di apprendimento automatico.
• Cambiamenti normativi. A seconda dei mercati in cui operi, leggi diverse disciplinano ciò che puoi e non puoi fare con i tuoi dati. Assicurati di capire cosa è consentito (e cosa no).
• Affidare il trattamento dei tuoi dati a fornitori terzi non conformi. I dati sono inestimabili, sia per te che per le persone che li condividono con te (il tuo pubblico). Quando scegli gli strumenti per gestire i dati dei tuoi clienti, seleziona sempre fornitori di automazione del marketing di alta qualità che siano conformi alle normative sulla privacy e sulla gestione dei dati.

Altri rischi riguardano il modo in cui pensi di incorporare l'apprendimento automatico e l'automazione della macchina nella tua azienda:

• La mancanza di strategia. Se non sai perché (e come) vuoi sfruttare l'apprendimento automatico e l'automazione nella tua organizzazione, è improbabile che ci riuscirai.
• Mi aspetto che l'apprendimento automatico faccia tutto il lavoro per te. Come discusso in precedenza, l'apprendimento automatico può fare la parte del leone del lavoro per te. Ma hai ancora bisogno di qualcuno che supervisioni l'algoritmo.
• Trattare gli algoritmi come infallibili. Gli algoritmi di autoapprendimento sono una grande cosa. Ti fanno risparmiare tempo e ti forniscono spunti che potresti non aver mai individuato. Tuttavia, ciò non significa che non possano fallire o fornirti risultati errati.

L'ultimo, ma, in alcuni casi, il rischio più significativo, consiste nel cadere nella trappola di trattare il tuo pubblico come semplici dati.

Certo, vuoi ottenere un grande ROI sui tuoi sforzi di marketing. Ma non disumanizzare il tuo pubblico.

Ricorda sempre che dietro ogni dato c'è un essere umano. È quell'essere umano su cui vuoi concentrarti quando esegui la tua strategia di marketing.

Quindi, mentre ti incoraggiamo con tutto il cuore a iniziare a esaminare in che modo il duo di apprendimento automatico e automazione del marketing può avvantaggiare la tua attività, non dimenticare di dare al tuo pubblico il rispetto che merita.

Se riesci a bilanciare la necessità di dati nell'apprendimento automatico con il rispetto della privacy del tuo pubblico, sei sulla buona strada per ottenere fantastici risultati aziendali.

Conclusione. Il momento di agire è adesso

Nonostante la loro "presenza mainstream", ci sono ancora molti miti sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico.

Alcuni credono che l'IA e l'automazione del marketing sostituiranno gli esseri umani. Altri hanno persino paura che la tecnologia ci uccida presto tutti.

Questo potrebbe essere vero se gli scienziati che ci lavorano non stanno attenti. Ma, al momento, l'unica cosa che l'IA e l'apprendimento automatico stanno uccidendo sono le aziende che non riescono ad adattarsi.

Tuttavia, non vengono spazzati via dall'IA e dall'apprendimento automatico stesso. Piuttosto, da coloro che implementano soluzioni avanzate di automazione del marketing nelle loro attività. Ciò include l'automazione del marketing basata sull'apprendimento automatico.

Naturalmente, anche la migliore automazione del marketing è ben lungi dal sostituirci completamente nel nostro lavoro quotidiano. Tuttavia, non c'è dubbio che l'apprendimento automatico può migliorare notevolmente il modo in cui gestiamo e otteniamo informazioni dai nostri dati.

Basta che tu abbia tutte le basi a posto.

Il primo passo?

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