Cosa significa l'ascesa del machine learning per i marketer?

Oltre a 30 esperti internazionali come Jim Sterne, Dr. A.K., Maurizio Miggiano, Head of Data & Analytics di MediaCom Svizzera, Alex Mari, Università di Zurigo, parteciperanno allo sviluppo di un modello per la definizione di una strategia AI nel contesto del marketing. 

Questo rapporto di ricerca indipendente descrive l'obiettivo, il processo e i vantaggi del marketing guidato dalle macchine. In particolare, viene illustrato come il marketing utilizzi i modelli di machine learning per automatizzare, ottimizzare ed estendere il processo di trasformazione dei dati in azioni e interazioni per consentire la previsione comportamentale, la previsione della domanda e l'iper-personalizzazione dei messaggi.

Alex Mari, dell'Università di Zurigo, conclude che le aziende di successo che utilizzano la tecnologia ML trasformano i dati in interazioni continue con i consumatori utilizzando processi semi-automatici e in tempo reale. Queste esperienze predittive e migliorate creano relazioni one-to-one più profonde con i consumatori, migliorano la customer experience omnicanale e favoriscono la differenziazione dei prodotti.

"Il marketing ispirato dalle macchine costringe i manager a valutare strategicamente la propria organizzazione per ridisegnare ruoli e responsabilità, definendo in modo appropriato la divisione dei compiti tra uomini e macchine", aggiunge Maurizio Miggiano, Head of Data & Analytics di MediaCom.

Leggete qui l'intero libro bianco: "L'ascesa del Machine Learning nel marketing". (PDF)

 
Maurizio Miggiano, Head of Data & Analytics di MediaCom Svizzera, illustra il suo punto di vista sul Machine Learning (ML) nel marketing:

"Quando andiamo oltre il clamore del curriculum dietro l'IA, troviamo nuovi modi sexy di utilizzare i dati di marketing. Audience targeting, personalizzazione dei siti web, raccomandazioni, previsioni di abbandono, intelligenza aumentata. Molte idee interessanti e grandi guadagni di efficienza. 

Ad esempio, un inserzionista potrebbe tracciare i viaggi dei clienti digitali per determinare le tattiche e le strategie che hanno precedentemente portato a un risultato positivo. E ripetere il tutto attraverso un successivo targeting del pubblico che utilizza questa conoscenza, di solito il risultato di algoritmi di apprendimento automatico. 

Il caso tipico e più famoso è quello del cosiddetto programmatic media buying, che consente a un inserzionista di inviare agli utenti banner personalizzati e mirati, basati sui loro interessi o comportamenti precedenti, al momento giusto e con il messaggio giusto. 

È più frequente che il budget di marketing sia ottimizzato a due cifre grazie agli algoritmi integrati, o anche di più con sofisticati algoritmi personalizzati.

Tuttavia, non dobbiamo dimenticare che l'IA nel marketing non è certo una novità. In realtà, questi strumenti esistono da molto tempo, anche prima che l'intera discussione sull'intelligenza artificiale interessasse il settore del marketing. La maggior parte dei prodotti di intelligenza artificiale viene offerta dagli addetti al marketing sotto forma di funzioni che non possiamo né manipolare né vedere. 

È la magia dietro le quinte costruita nel livello applicativo dei soliti sospetti della Silicon Valley. 

Ed è una magia? No, si tratta piuttosto dell'automazione di un singolo compito ripetitivo. Questo è ciò che possiamo fare al momento. Per quanto possa sembrare semplice, consiglierei alla maggior parte dei marketer che conosco di non fare l'IA da soli. Al contrario, lasciate fare agli esperti e alle aziende che hanno già investito milioni in questo spazio.

In futuro, un marketer non sarà sicuramente in grado di eseguire ML o AI, ma piuttosto di trovare gli strumenti tecnici giusti per la sfida che deve affrontare. 

Per gli uffici marketing che cercano di costruire il proprio caso di AI, il mio consiglio è di pensarci due volte. Servono talento, risorse e molti dati, per citarne alcuni. Nella mia esperienza, questo è stato raramente il caso dei marketer, in quanto il marketing è fondamentalmente una grande confusione rispetto ad altri settori con un più alto grado di governance dei dati e di maturità analitica. 

So che è paradossale: da un lato ci sono tutte le Google, le Facebook, le AppNexus, le Amazon - aziende all'avanguardia nel campo del ML, del Deep Learning, dell'AI nel suo complesso. 

E dall'altra parte c'è il tipico ufficio marketing che contiene ancora molti analfabeti di dati e tecnologia. Chi sta cercando di capire cosa diavolo sta succedendo? Cosa è possibile e cosa no? Tutti questi incontri e tutte queste belle tabelle di marcia e progressi (di fede?).

Tutto ciò che dovete fare è scegliere una sfida, tanto più piccola quanto meglio, e utilizzare gli strumenti. Oggi esiste un solo strumento e un solo fornitore per tutte le sfide dell'AI per il marketing. Anche se tutti possono avere il fascino di progettare la propria "roadmap dell'intelligenza artificiale"... Ma come dico sempre a mia madre: sono un marketer, quindi non sono il tuo figlio più intelligente".