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Come il Machine Learning cambierà la vita dei marketing manager nei prossimi anni

Come il Machine Learning cambierà la vita dei marketing manager nei prossimi anni

L'apprendimento automatico è una di quelle tecnologie il cui impatto è visibile in tante categorie di business. Tra queste vi è il marketing. Il Machine Learning, dal punto di vista tecnico, non solo sta cambiando la vita degli operatori ma anche il modo in cui il marketing stesso viene creato, analizzato e distribuito. Basterebbero un paio di esempi per confermare tale concetto: la possibilità di raggiungere un pubblico più mirato e la riduzione dei costi, con l’ottimizzazione delle risorse. Ma conviene andare più a fondo. 

Il punto cardine dello sviluppo di un nuovo tipo di marketing è rappresentato dalla sempre più vasta diffusione di strumenti di data analytics che, se basati sul machine learning, riescono a fornire risposte in grado di guidare le attività sul lungo periodo. Di fatto, con l’automatizzazione delle operazioni, i responsabili marketing sono tornati a svolgere il ruolo primario che, nel recente passato, avevano messo da parte per assumere compiti da veri e propri data scientist, quando l’esplosione dei Big Data aveva dato nelle loro mani tesori informativi che bisognava saper maneggiare. L’evoluzione dei software consente invece di focalizzarsi su lavori maggiormente qualificati, lasciando che siano i bit a suggerire le linee guida di un determinato progetto.  

Considerata la sua stessa natura, il Machine Learning affina in continuazione gli strumenti a disposizione dei marketing manager. Se soluzioni innovative hanno già permesso di ottenere benefici sostanziali nei flussi quotidiani, ci sono trend in ascesa che faranno evolvere ulteriormente il settore. Tra questi c’è il cosiddetto “volano di dati” (in inglese data flywheels), che poggia su un assunto particolare: più le aziende ottengono dati di valore sugli utenti più potranno costruire algoritmi personalizzati e cuciti ad-hoc su di loro. A quel punto, modelli migliori porteranno a realizzare prodotti e servizi rispondenti in misura maggiore ai bisogni delle persone, che attireranno a loro volta altri utenti verso l’uso esperienziale dell’offerta. Comunemente conosciuto come data network effects, il volano dei dati crea un circolo virtuoso in cui vi è scambio (ed evoluzione) continuo tra persone, informazioni, algoritmi e prodotti, in un circuito potenzialmente senza fine. 

Un altro trend guarda all’aumento delle informazioni in tempo reale che i manager potranno ottenere. Lo strumento che oggi il marketing ha tra le mani come principale fonte informativa è lo smartphone. Più acquisti in mobilità, sia di prodotti che di servizi, vuol dire necessità di entrare nel dispositivo per capire come mettersi sulla strada del probabile consumatore. Soprattutto con l’avvento del 5G sarà più semplice intrecciare i dati di app e piattaforme con quelle del mondo circostante: IoT, smart city, distretti commerciali. Il machine learning dovrà dunque intercettare l’audience tra le fitte connessioni della rete, ancora più stratificate e multilivello. Esistono già tecnologie capaci di fare questo ma aspettiamoci un’offerta più ampia appena il contesto sarà pronto. 

Una linea decisamente da seguire è quella che porta all’ottimizzazione dei costi rispetto agli investimenti. Nessuna azienda vuole sprecare denaro in pubblicità che non ottengono risultati e che hanno tassi di conversione molto bassi. Sfruttando database con dati comportamentali di valore, i marketing manager potranno indirizzare i loro messaggi in modo ancora più efficiente, migliorando notevolmente le probabilità di convertire gli utenti in clienti, puntando poi alla fidelizzazione.  

Stando a una recente ricerca di Forrester, il 57% dei dirigenti aziendali ritiene che machine learning e intelligenza artificiale miglioreranno notevolmente le attività di supporto e post vendita. In un futuro in cui le chatbot saranno più usuali di oggi, risorse e costi della gestione back-end si sposteranno altrove, per implementare reparti critici, come la ricerca & sviluppo. Ciò porterà a spingere verso l’adozione di software di comprensione automatica che semplificheranno processi tendenzialmente time-consuming, per esempio la definizione delle strategie di cross-selling e up-selling, attualmente basate su celle perlopiù a integrazione manuale ma che domani trarranno vantaggio da ambienti di analisi smart, proattivi e determinanti per superare tutte le principali sfide del mercato.

 

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