12 modi in cui l'apprendimento automatico può migliorare il marketing

L'apprendimento automatico può aiutare i professionisti del marketing a estrarre informazioni dai dati e trovare tattiche attuabili per migliorare le loro campagne di marketing. Due delle domande di marketing più comuni poste dai marketer sono "Dove posso trovare lead di qualità?" e "Come posso migliorare le mie campagne?"

Il marketing basato sull'intelligenza artificiale aiuta i professionisti del marketing a ottenere tassi di conversione e vendite migliori perché si basa su informazioni specifiche sui clienti , inclusi il loro comportamento, i modelli di acquisto e molto altro.

I modelli basati su diversi algoritmi aiutano con tutti i tipi di diversi aspetti del marketing. Aiutano a migliorare il contatto con i clienti, creare contenuti personalizzati, attivare una risposta e creare un'esperienza utente eccezionale.

Ecco alcuni dei molti modi in cui l'apprendimento automatico può aiutare a migliorare il marketing.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che ha al centro il riconoscimento dei modelli. Dà ai computer la capacità di analizzare e interpretare i dati e di offrire previsioni accurate senza alcuna programmazione esplicita.

Più punti dati vengono utilizzati per addestrare gli algoritmi, meglio è, in quanto ciò consente lo sblocco di intuizioni più profonde e la scoperta di schemi sempre più sottili.

Un sondaggio QuanticMind ha rilevato che quasi il 100% degli esperti del settore ritiene che il futuro del marketing digitale sarà influenzato dalle tecniche di apprendimento automatico e dall'automazione del marketing basata sull'intelligenza artificiale.

Molti di loro credono che il miglioramento dell'esperienza del cliente sarà l'area in cui l'apprendimento automatico sarà più vantaggioso.

1. Incorpora chatbot per migliorare il servizio clienti

Una vista comune sui siti Web moderni sono i chatbot che compaiono nell'angolo inferiore dello schermo e offrono assistenza subito dopo l'arrivo di un visitatore sul sito. L'uso dei chatbot consente ai marchi di fornire ai clienti un supporto 24 ore su 24.

Questi chatbot possono rispondere a semplici domande dei clienti e indirizzarli alle persone giuste se non possono assisterli. Continuano a imparare dalla loro interazione con i visitatori e raccolgono e interpretano i dati per offrire risposte più accurate.

Il chatbot di eBay creato per Google Assistant è un chatbot di e-commerce che aiuta i clienti a utilizzare la ricerca vocale per trovare l'offerta migliore sui prodotti preferiti.

Designer Shoe Warehouse ( DSW ) utilizza un bot di Facebook Messenger come assistente agli acquisti. Dopo che i clienti hanno acquistato le scarpe, DSW consente loro di monitorare facilmente i loro pacchi e ricevere informazioni di spedizione personalizzate.

I bot possono essere utilizzati anche per molti altri scopi, come condividere informazioni su sconti o coupon e annunciare il lancio di nuovi prodotti.

2. Ottimizza i contenuti

L'ottimizzazione dei contenuti è uno degli aspetti più importanti della SEO che aiuta ad aumentare la visibilità nella ricerca organica. I contenuti che ricevono molti clic aiutano a contribuire a una migliore posizione nei motori di ricerca e ad aumentare il traffico verso un sito web.

L'apprendimento automatico aiuta a rivelare quali contenuti funzionano meglio, che si tratti di righe dell'oggetto delle e-mail, titoli di articoli o immagini. Ad esempio, potrebbe scoprire che le immagini di una persona funzionano meglio delle immagini di gruppo e dare priorità a tali risultati.

Le informazioni estratte da enormi quantità di dati dei clienti su interessi, acquisti passati e comportamento online possono aiutare i professionisti del marketing a creare il tipo di contenuto che coinvolgerà maggiormente i lettori in tutti i punti di contatto del loro viaggio, dalle e-mail che scrivono ai prodotti che offrono.

Secondo gli esperti del servizio di scrittura di saggi nel Regno Unito , in passato, i marketer lanciavano le loro campagne pubblicitarie senza conoscere veramente il loro pubblico e sprecavano soldi in annunci o sforzi promozionali che non risuonavano con loro.

L'apprendimento automatico aiuta a eliminare questi sprechi. Elimina le congetture e consente agli esperti di marketing di raggiungere il pubblico giusto con il tipo di contenuto che offre le migliori possibilità di coinvolgimento.

3. Sviluppare nuovi prodotti e servizi

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a personalizzare nuovi prodotti e servizi in modo più accurato in base alle esigenze dei consumatori. Ad esempio, diventa possibile condurre sondaggi in tutto il mondo con potenziali clienti e analizzare i dati per fornire un prodotto.

Questo può aiutare le aziende a identificare nuove opportunità e nuovi prodotti che possono sviluppare per soddisfare un nuovo gruppo di clienti.

La stessa soluzione può aiutare le aziende a fornire prodotti o versioni differenti dello stesso prodotto a mercati diversi. Ad esempio, i sondaggi potrebbero indicare che i conducenti negli Stati Uniti preferiscono le quattro ruote motrici mentre in Europa sono richiesti veicoli ibridi.

Con questo tipo di informazioni , una casa automobilistica sarebbe in grado di progettare un veicolo adatto per il mercato statunitense ed europeo.

4. Scopri le tendenze

L'apprendimento automatico estrae dati non strutturati e consente di ottenere informazioni dettagliate su ciò di cui parlano i clienti nella sfera pubblica. Può decifrare le chiacchiere sociali per ispirare nuovi prodotti o idee di contenuto che si riferiscono direttamente alle preferenze dei clienti.

Un esempio di ciò è quando Ben & Jerry's ha scoperto che le persone parlavano di gelato a colazione di dominio pubblico e ha deciso di lanciare una gamma di gelati aromatizzati per la colazione.

5. Personalizza i consigli sui prodotti

Esistono molti modi in cui l'apprendimento automatico può migliorare l'esperienza di acquisto dei clienti. Può guidare il viaggio degli acquirenti e formulare raccomandazioni personalizzate sui prodotti.

Amazon genera una buona percentuale delle sue entrate annuali attraverso consigli personalizzati sui prodotti.

Netflix aumenta anche le sue entrate utilizzando un algoritmo per offrire ai clienti consigli personalizzati sui film . L'apprendimento automatico aiuta a suggerire che è più probabile che gli spettatori di contenuti apprezzino in base a ciò che hanno guardato in precedenza, valutato o ignorato.

L'up-sell e il cross-sell possono avere un coinvolgimento molto migliore quando l'apprendimento automatico aiuta ad accelerare e ottimizzare la raccomandazione del prodotto.

Analizzando il comportamento passato dei clienti e prevedendo la domanda, gli esperti di marketing sono in grado di fare offerte mirate con migliori possibilità di conversione.

6. Migliora la generazione di lead e il punteggio

I lead sono la linfa vitale di un'azienda e il machine learning può aiutarli a generare lead più altamente qualificati . I bot che utilizzano l'IA possono imparare dalle conversazioni che avvengono su un sito tra rappresentanti e consumatori.

Tali informazioni consentono loro di rispondere alle domande, capire di più su ciò che rende un buon lead e generare lead da visite su larga scala.

Conoscere la probabilità che un lead effettui un acquisto può aiutare i marketer che hanno a che fare con molti lead. L'apprendimento automatico utilizza i dati per valutare i lead che possono aumentare l'efficienza e risparmiare tempo.

Diventa molto più facile concentrare le energie nel tentativo di convertire tali lead. Quando esaminano i profili dei clienti che acquistano di più, gli esperti di marketing sono in grado di identificare i tratti comuni che possono tenere a mente durante il marketing.

7. Ottimizza la pubblicità

Tradizionalmente la pubblicità richiedeva decisioni su quale canale pubblicitario scegliere, quanto spazio pubblicitario acquistare, quando inserire un annuncio e quanto tempo doveva durare una campagna.

La pubblicità è un costo importante per le aziende e l'utilizzo dell'apprendimento automatico può aiutare a ottimizzarne le prestazioni .

Le decisioni precedenti che dovevano essere prese dagli esperti di marketing sono ora informate dall'apprendimento automatico. Ad esempio, l'utilizzo di un pubblico simile di Facebook aiuterà gli esperti di marketing a trovare e indirizzare potenziali clienti con attributi simili ai loro clienti esistenti.

Smart Bidding è una strategia che utilizza l'apprendimento automatico per rendere più efficaci le campagne PPC. Combina apprendimento automatico e segnali contestuali per ottimizzare le offerte. Miliardi di punti dati vengono utilizzati per stimare la probabilità che un potenziale cliente si converta.

8. Automatizzare il marketing

L'automazione porta il marketing a un livello superiore. L'apprendimento automatico elabora i numeri, apprende dai risultati passati e offre informazioni utili.

Aiuta con tutti gli aspetti del marketing come la segmentazione dei clienti, la formulazione di consigli, la personalizzazione dei contenuti e il servizio clienti.

Questo aiuta a semplificare il processo decisionale per gli esperti di marketing e mentre continua ad imparare, continua a migliorare. I marchi che gestiscono l'esperienza utente utilizzando l'automazione del marketing ottengono un tasso molto più elevato di lead qualificati e registrano un aumento delle entrate.

L'e-mail marketing basato sull'apprendimento automatico aiuta i professionisti del marketing a segmentare i clienti e personalizzare altamente le loro campagne e-mail. Possono scrivere righe dell'oggetto e-mail personalizzate e messaggi progettati per favorire il coinvolgimento dei clienti.

Possono utilizzare le risposte precedenti per determinare il momento e il modo ottimali per inviare i messaggi. La creazione di test divisi nel loro marketing via e-mail può aiutare a continuare a incrementare il ROI.

9. Ottimizza i prezzi

I prezzi dinamici esistono già da tempo e vengono spesso utilizzati nei settori dell'ospitalità e dei viaggi. Questi settori offrono prezzi flessibili in base alle condizioni di mercato e alla domanda dei clienti.

Sempre più spesso le aziende di vendita al dettaglio utilizzano prezzi flessibili grazie alla disponibilità dei dati di cui hanno bisogno e all'apprendimento automatico per analizzarli.

L'elasticità del prezzo è determinata per ciascun prodotto tenendo conto di elementi come il periodo di vendita, il segmento di clientela, il posizionamento del prodotto e altro ancora. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono anche aiutare a identificare quali clienti risponderanno probabilmente all'offerta di uno sconto.

10. Prevedi l'abbandono dei clienti

Essere in grado di prevedere l'abbandono dei clienti consente alle aziende di contattarli prima che se ne vadano. È possibile addestrare un modello di machine learning con esempi di clienti che hanno o non si sono agitati per scoprire modelli e identificare quelli che probabilmente non cambieranno.

Urban Airship, un'azienda cresciuta nel digitale, utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per analizzare il comportamento dei clienti mobili per aiutare gli editori di app a identificare gli utenti fedeli e prevedere quelli che hanno maggiori probabilità di abbandono.

Gli esperti di marketing possono quindi agire per approfondire il coinvolgimento dei clienti o investire di più nel fidelizzare determinati segmenti di clienti.

11. Scegli come target gli influencer giusti

Sempre più marchi utilizzano gli influencer oggi. Sanno meglio che usarli ciecamente e vogliono quelli che si allineano con i valori del loro marchio. Questo può aiutarli a raggiungere e coinvolgere un pubblico più ampio e promuovere la credibilità del marchio.

Uno strumento di apprendimento automatico può aiutare a cercare i post sui social media per vari indicatori e consigliare influencer che si connetterebbero meglio con un pubblico.

L'apprendimento automatico aiuta a combattere uno dei maggiori problemi quando si utilizzano gli influencer che è quello degli influencer con follower falsi e quelli che gonfiano le loro prestazioni.

Gli strumenti basati sull'apprendimento automatico di Natural Language Processing (NLP) possono dare un senso ai contenuti video pubblicati dagli influencer e aiutare i marchi a scegliere i giusti sostenitori del marchio. Li aiuta anche a capire come viene eseguita la messaggistica del marchio dall'influencer.

Mazda ha utilizzato IBM Watson per scegliere gli influencer per il lancio di uno dei loro nuovi veicoli a un festival ad Austin, in Texas. Hanno girato la città a bordo del veicolo e poi hanno pubblicato le loro esperienze utilizzando l'hashtag #MazdaSXSW .

12. Gestisci i social media

L'apprendimento automatico aiuta i professionisti del marketing a utilizzare la potenza dei dati per ottimizzare la loro presenza sui social media . Ad esempio, può aiutarli a identificare le recensioni o i reclami che necessitano di una risposta immediata per gestire la reputazione del marchio.

Gli strumenti di ascolto sociale basati sull'apprendimento automatico possono tenere traccia di hashtag, parole chiave e menzioni del marchio su tutte le piattaforme di social media.

Le informazioni ottenute dall'analisi di questi dati possono aiutare i marchi a creare il giusto tipo di contenuto per ciascuna piattaforma che coinvolga un pubblico a un livello profondo.

L'apprendimento automatico non sostituisce il ruolo del marketer

I bravi marketer sono ancora importanti come sempre e l'apprendimento automatico non sostituisce il loro ruolo. È ironico che l'apprendimento automatico aiuti a umanizzare i loro sforzi di marketing. = Non devono perdere tempo con contenuti senza valore o ignorare la rilevanza.

Hanno la capacità di raggiungere i clienti in modo efficace in ogni punto di contatto del loro viaggio.

È possibile prevedere quali clienti sono più fedeli e dedicare del tempo a concentrarsi su di loro. Possono anche prevedere quali clienti stanno per sfornare e intervenire prima che sia troppo tardi. Capiscono quale contenuto è più efficace e porta i migliori risultati.

Dover raggiungere un pubblico generico e sperare per il meglio è una cosa del passato. Ora hanno informazioni sufficienti dai dati dei clienti per essere in grado di pianificare le campagne in modo efficace e ottenere i migliori risultati perché non stanno girando al buio.

Un'ultima parola

L'apprendimento automatico nel marketing sta diventando un punto di svolta poiché un'ondata di nuove tecnologie che sfruttano questo potere mette il potere nelle mani dei professionisti del marketing. Ciò consente una nuova era in cui è possibile comprendere meglio i consumatori e migliorare l'esperienza del cliente.

Nei prossimi anni è probabile che diventi ancora più evidente come l'apprendimento automatico cambi il modo in cui i marchi interagiscono con i clienti e offrono un'esperienza più autentica nell'attirarli, venderli e servirli.

È probabile che ciò abbia un grande impatto sui profitti aziendali.

Biografia dell'autore

Charlie Svensson lavora come scrittore accademico senior per un importante servizio di scrittura di saggi universitari nel Regno Unito. Ha una ricca esperienza nella scrittura di tesi, saggi, relazioni di laboratorio e corsi. Attualmente sta sviluppando un corso online per facilitare l'apprendimento degli studenti non anglofoni che studiano negli Stati Uniti e nel Regno Unito.