Tutti si stanno affrettando a implementare l’apprendimento automatico (ML) nei propri processi di marketing nella speranza che porti una potenza senza precedenti per superare la concorrenza. Il marketing, dopo tutto, fa molto affidamento sui dati e sulle comunicazioni e si evolve così rapidamente che molti programmi diventano obsoleti quando sono pronti per l’implementazione.
Il ML aumenta sia la velocità che la flessibilità di molti processi di marketing , ma non è una soluzione valida per tutti. Alcune funzioni traggono enormi benefici da una buona dose di ML; altri solo marginalmente. Per trarre il massimo vantaggio da qualsiasi investimento in ML, è utile sapere quali e come i diversi tipi di analisi si applicano a una determinata situazione.
Per la maggior parte delle applicazioni di marketing, gli analisti di dati utilizzano in genere tre approcci di base:
Descrittivo: applicato ai dati di eventi passati
Predittivo: utilizzato per la previsione e la pianificazione;
Prescrittivo: utilizzato per determinare le linee d’azione ottimali.
Dei tre, predittivo e prescrittivo sono più comunemente usati per creare algoritmi ML mentre l’analisi descrittiva si applica principalmente a report e dashboard. A seconda delle dimensioni dei flussi di dati e dell’accumulo complessivo di dati, alcune aziende potrebbero impiegare fino a due anni per accumulare dati per analizzare correttamente il comportamento dei consumatori e personalizzare le relazioni con i clienti.
Anche in questo caso, il ML dovrebbe essere applicato strategicamente all’interno di qualsiasi processo di marketing e l’esperienza ha dimostrato che fornisce il massimo vantaggio a sei funzioni chiave.
Raccomandazione del prodotto
Se incorporati in un modello di analisi delle prescrizioni e personalizzazione, i consigli sui prodotti hanno lo scopo di aumentare i tassi di conversione, il valore medio degli ordini e altre metriche chiave. L’esperienza ha dimostrato che quando si effettuano offerte mirate utilizzando i dati di esperienze precedenti, i ricavi possono aumentare del 25% a causa della maggiore rilevanza del prodotto o servizio rispetto alle esigenze del consumatore.
Facendo un ulteriore passo avanti, le organizzazioni possono utilizzare filtri collaborativi e altri strumenti per identificare le somiglianze tra gli utenti e questi dati possono essere utilizzati per fornire raccomandazioni sui prodotti pertinenti su più proprietà digitali. ML, in combinazione con un profilo cliente unificato, può tenere conto delle preferenze dei clienti sia online che offline, inclusi i prodotti acquistati e le interazioni con i prodotti come liste dei desideri e visualizzazioni. Questo può quindi essere utilizzato per creare consigli senza dover fare affidamento su storie utente specifiche. In questo modo, gli esperti di marketing possono fornire consigli immediati ai nuovi utenti anche prima che i loro profili vengano stabiliti. Le organizzazioni possono anche utilizzare il filtraggio collaborativo per prevedere le preferenze degli utenti in base a variabili socio-demografiche, come età, posizione e preferenze.
Previsione del tasso di abbandono
Sebbene la maggior parte dei modelli di abbandono funzioni molto bene senza ML, una dose di intelligenza contribuisce notevolmente al perfezionamento della capacità di sfruttare informazioni affidabili sui clienti, che possono quindi essere utilizzate per rafforzare la fidelizzazione dei clienti e le strategie di marketing, come i tassi di abbandono e la tempistica dell’offerta. Per fare ciò in modo efficace, tuttavia, il modello ML richiede l’accesso ad alcuni dati predittivi altamente specifici, come la cronologia degli acquisti recenti o il valore medio degli ordini. Con questo in mano, il modello è in grado di analizzare e classificare i clienti in base alla loro propensione a rimanere coinvolti.
Sollevamento
ML è anche molto abile nel valutare l’effetto incrementale di una campagna di marketing a livello di utente, così come i ricavi, le vendite e altri dati, e quindi fare previsioni su come questo miglioramento si svolgerà in futuro. Gli algoritmi possono essere utilizzati per simulare le reazioni dei consumatori alle offerte speciali e ad altri elementi, il che non solo aiuta a guidarli verso il completamento delle vendite, ma può ridurre il costo di questi sforzi indirizzandoli in modo più accurato agli utenti giusti o interrompere del tutto quelli con le prestazioni più basse .
Acquisti ricorrenti
L’attività ripetuta è uno dei tratti distintivi del marketing di successo e il ML può certamente svolgere un ruolo in questo ambito, in particolare con le organizzazioni che stanno vivendo una scala drammatica. Un modello adeguatamente formato può aiutare le aziende a determinare il momento esatto in cui coinvolgere i clienti esistenti per massimizzare le possibilità di acquisto. Non solo sa quando un determinato prodotto è stato acquistato ripetutamente da altri clienti, ma può identificare e consigliare articoli supplementari in base ai dati dei consumatori precedenti. Ciò richiede tuttavia un’analisi attenta di più punti dati, come il numero di ordini effettuati in passato, il valore medio degli ordini, la frequenza degli acquisti o altri fattori.
Spesso c’è anche una finestra ristretta in cui un’e-mail di follow-up comporterà un acquisto aggiuntivo. È stato dimostrato che raggiungere questo obiettivo in modo coerente aumenta notevolmente le percentuali di clic.
Analisi del cliente
L’analisi del cliente è fondamentale per un’ampia gamma di funzioni di marketing. Utilizzando l’analisi descrittiva, le organizzazioni possono definire queste segmentazioni a un livello più granulare, anche fino alle sfumature del comportamento dei clienti. Allo stesso tempo, l’analisi prescrittiva può sfruttare queste informazioni per velocizzare e semplificare la creazione di nuovi modelli e avviare test A/B per assistere nelle analisi del churn rate o addirittura del lifetime value (LTV).
Il ML offre strumenti altrettanto potenti alle popolari analisi RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) che guidano molte strategie di marketing in questi giorni. Sia in termini di velocità che di scala, ML migliora notevolmente la capacità di classificare quantitativamente e raggruppare i clienti per sviluppare campagne di marketing mirate. Ciò è particolarmente efficace per le campagne di sensibilizzazione basate su e-mail, con le organizzazioni che acquisiscono la possibilità di programmare le e-mail per generare il massimo traffico sul sito e limitare le offerte a coloro che hanno maggiori probabilità di coinvolgerle.
Prezzi dinamici
I consumatori stanno diventando sempre più sensibili ai prezzi nell’era post-pandemia. I prezzi dinamici consentono alle aziende di ottimizzare promozioni speciali come saldi e sconti per fornire equilibrio nella loro struttura finanziaria. In generale, ci sono tre approcci per identificare le opportunità di prezzo:
Fluttuazioni tra domanda e offerta
Di questi, il più efficace è prevedere la domanda e l’offerta. Ciò viene fatto attraverso tecniche di raggruppamento e regressione per rappresentare graficamente i dati rilevanti, come i risultati delle vendite precedenti per una determinata area geografica o stagione, che possono quindi essere utilizzati per generare un risultato prescrittivo. In questo modo, i modelli di prezzo si basano sui dati, non sulle intuizioni, anche se i responsabili del marketing possono sempre stabilire dei limiti come meglio credono, inclusa la non riduzione dei prezzi.
Il ML non solo può eseguire tutte queste funzioni critiche in modo più rapido ed efficiente, ma ha già dimostrato che possono essere più accurate, a condizione che siano modellate correttamente e addestrate con dati di qualità. Ciò richiederà alcuni investimenti da parte dell’impresa, che varieranno a seconda del modello di business. Negli ambienti di e-commerce, ad esempio, il ROI può variare da 1 a 4 anni.
Dati e ML per il marketing: quando e come
Una domanda fondamentale per la maggior parte delle organizzazioni è quando e come iniziare a implementare il ML nel modello di business. E anche allora, come si può fare per fornire il massimo beneficio e, sicuramente, per evitare esiti dannosi?
Una cosa da tenere a mente è che il machine learning non fornirà vantaggi significativi se ha solo dati limitati da cui imparare. Questo può essere un problema per le piccole imprese che tendono a non avere le risorse per lavorare con dati ad alto volume, lasciando i modelli ML con visualizzazioni incomplete delle condizioni esistenti che possono portare a raccomandazioni fuorvianti.
Questo è il motivo per cui tutte le aziende, grandi o piccole, devono collaborare con i fornitori giusti per garantire che le loro implementazioni ML siano adattate correttamente ai loro ambienti aziendali. E questa partnership dovrebbe continuare a lungo termine per garantire che la piattaforma si evolva in modi vantaggiosi.
Ma una cosa è certa: il machine learning sta rapidamente diventando uno strumento comune nel kit delle imprese orientate al futuro e sta producendo risultati. Di questo passo, non passerà molto tempo prima che solo chi ha le competenze per padroneggiare questa tecnologia sarà in grado di commercializzare efficacemente i propri beni e servizi nell’economia digitale.
