Come implementare il machine learning nel marketing [2025]

Sono un marketer e uso il machine learning ogni giorno.

E sinceramente, se vuoi essere il migliore nel tuo lavoro, dovresti essere aggiornato su come l’AI può essere applicata alle tue attività.

(E giuro che non lo dico solo perché lavoro per un’azienda che sviluppa agenti AI.)

A mio avviso, il marketing è uno degli ambiti più promettenti per applicare l’AI. È ricco di dati, analisi, previsioni complesse, comportamenti umani imprevedibili – è perfetto per introdurre un nuovo tipo di intelligenza.

L’integrazione del machine learning nelle attività di marketing può avvenire tramite componenti aggiuntivi della piattaforma, chatbot aziendali o agenti LLM più complessi.

Ti spiego le basi su come aggiungere il machine learning alle tue attività di marketing quotidiane – e, si spera, moltiplicare per 10 i tuoi risultati – inclusi gli strumenti che possono aiutarti.

Cos'è il machine learning nel marketing?

L’apprendimento automatico nel marketing si riferisce all’uso di algoritmi che apprendono dai dati per automatizzare, ottimizzare e personalizzare le attività di marketing.

Invece di affidarsi solo all’intuizione umana o a regole fisse, i modelli di machine learning analizzano grandi quantità di dati per individuare schemi, prevedere risultati e prendere decisioni basate sui dati su larga scala.

Perché usare il machine learning nel marketing?

Il machine learning elimina le supposizioni dal marketing mostrandoti cosa funziona davvero, sulla base di dati reali.

Con il supporto dell’IA, i team marketing possono analizzare più dati, sperimentare in modo più dettagliato e velocizzare i flussi di lavoro quotidiani.

Se applicata intenzionalmente, l'AI può consentire a un team di 2 persone di svolgere il lavoro di 10 persone.

9 esempi di utilizzo del machine learning nel marketing

1. Chatbot e intelligenza artificiale conversazionale

Se ci pensi, la maggior parte dei chatbot rientra nella grande categoria del ‘marketing’.

Abbiamo distribuito centinaia di migliaia di chatbot — la maggior parte per generazione lead con IA o come bot di supporto clienti.

Ma l'AI conversazionale può gestire quasi tutto, sia interno che esterno. Il nostro team marketing utilizza bot e agenti AI per:

• Analizza i siti web dei concorrenti e fornisci informazioni sulla concorrenza
• Invia email di follow-up personalizzate
• Analizza i segnali di prodotto per suggerire chi è pronto per un upgrade

2. Analisi predittiva

Il machine learning alimenta l’analisi predittiva dietro le quinte. Utilizza dati storici etichettati — come quali lead si sono convertiti o quali campagne hanno generato ricavi — e allena un modello a riconoscere i pattern che hanno portato a quei risultati.

Se già monitori conversioni, coinvolgimento o fasi del funnel, puoi inserire quei dati in un modello di apprendimento supervisionato per iniziare a generare previsioni.

Una volta addestrato, quel modello può valutare nuovi lead, campagne o clienti in tempo reale in base alla somiglianza con i segnali di successo passati.

I risultati — come la probabilità di conversione o il ricavo atteso — possono poi essere integrati nelle dashboard, nella logica delle campagne o negli agenti AI per rendere le decisioni quotidiane più intelligenti e rapide.

3. Email marketing

Il machine learning può trasformare l’email da “sparare nel mucchio” a “inviare il messaggio perfetto al momento giusto”.

Può prevedere i tassi di apertura, personalizzare i contenuti in base al comportamento o persino consigliare quale prodotto mostrare in un blocco dinamico per ogni persona.

Come ho già detto sopra, i nostri bot di marketing gestiscono parte di questo — ad esempio recuperando dati di engagement sul prodotto per suggerire a chi inviare un’email di upgrade delle funzionalità.

Ma anche senza una configurazione completa di agenti AI, puoi usare il ML per ottimizzare orari di invio, oggetti e varianti di contenuto. Basta avere dati storici sulle performance delle email — aperture, clic, conversioni — insieme a un modello che apprende quali schemi portano a un maggiore coinvolgimento.

4. Segmentazione dei clienti

Il machine learning porta la segmentazione ben oltre i dati demografici.

Raggruppa i tuoi clienti in base al loro comportamento reale — come modelli di navigazione, frequenza d'acquisto e segnali di coinvolgimento — così puoi adattare il marketing a come si comportano le persone, invece che al loro ruolo o posizione.

Per farlo, esporta dati comportamentali come frequenza di acquisto, recenza o coinvolgimento in un foglio di calcolo o strumento di analisi, poi usa un algoritmo di clustering (come k-means) per raggruppare i clienti simili in base a queste caratteristiche.

Oppure lascia che sia un agente LLM a fare il lavoro pesante per te. Sfrutta al massimo l’intelligenza artificiale.

Anche una configurazione di base può rivelare schemi nascosti — come un gruppo che acquista solo durante i saldi — che puoi poi indirizzare in modo diverso.

5. Previsione dell’abbandono

I modelli di machine learning possono individuare quali clienti rischiano di abbandonare imparando dai comportamenti passati, come cali di utilizzo, rinnovi saltati o tempi di risposta lenti prima che qualcuno lasci.

Un modello AI deve essere addestrato su dati storici — etichettati con chi ha abbandonato e chi non ha abbandonato — così da poter identificare i primi segnali di abbandono.

Un modello di classificazione di base (come la regressione logistica o gli alberi decisionali) può poi essere addestrato per prevedere il rischio di abbandono.

Se non stai programmando tu, cerca piattaforme o strumenti che ti permettano di inserire dati etichettati — non per vantarsi, ma la nostra piattaforma lo fa — e generare automaticamente punteggi di rischio abbandono.

6. Raccomandazioni personalizzate

Ricevi raccomandazioni basate sul machine learning continuamente. Queste possono assumere molte forme diverse:

• Suggerimento di prodotti in homepage
• Scegliere quale contenuto email mostrare a un utente
• Compilazione automatica di un carrello con prodotti aggiuntivi probabili
• Riordinare i contenuti in base al comportamento passato di qualcuno

Dietro le quinte, questi sistemi usano algoritmi che apprendono dal comportamento degli utenti — cosa cliccano, visualizzano, acquistano o ignorano — e li confrontano con altri che agiscono in modo simile.

Per iniziare, ti serviranno dati sulle interazioni degli utenti (come visualizzazioni, clic e acquisti) e un modello addestrato a individuare schemi tra gli utenti, come il collaborative filtering o un motore di raccomandazione di base.

Puoi costruirlo con le risorse di data science del tuo team oppure usare strumenti che ti permettono di inserire dati di interazione e generare dinamicamente output personalizzati su sito, email o app.

7. Prezzi dinamici

Il pricing dinamico utilizza il machine learning per regolare i prezzi in base a fattori come domanda, livelli di inventario, comportamento degli utenti o persino l’ora del giorno.

Per i clienti, questo può significare vedere prezzi diversi nelle ore di punta, sconti personalizzati o promozioni in tempo reale durante una vendita.

Per realizzare questo, avrai bisogno di accedere allo storico dei prezzi, ai dati di vendita e a segnali contestuali (come il volume di traffico o i livelli di magazzino), quindi utilizzare un modello di regressione per prevedere il prezzo ottimale in una determinata situazione.

Da lì puoi impostare regole su quando e come applicare le variazioni di prezzo — tramite un motore di pricing collegato oppure inviando i risultati del modello al tuo sistema ecommerce per aggiornare i prezzi in modo dinamico.

8. Targeting e ottimizzazione degli annunci

Nessuno vuole sprecare budget mostrando la pubblicità sbagliata alla persona sbagliata. Il machine learning ci aiuta a evitarlo.

Monitora le performance delle tue campagne in tempo reale, individua cosa funziona (e cosa no) e indirizza automaticamente il budget verso le migliori combinazioni di creatività, pubblico e posizionamento.

Per iniziare serve avere dati puliti sulle performance delle campagne: clic, conversioni, dettagli del pubblico, tipi di dispositivo, tutto ciò che conta.

Da lì, tu o qualcuno del tuo team potete addestrare un modello per prevedere quali configurazioni portano ai risultati migliori, oppure inserire i tuoi dati in un sistema che fa il lavoro pesante al posto tuo.

9. Analisi del sentiment

L’analisi del sentiment utilizza il machine learning per comprendere il tono e l’intento di ciò che le persone dicono — entusiasmo, frustrazione, confusione, cambiamenti sottili d’umore, ecc.

Può analizzare grandi volumi di feedback testuale libero provenienti da recensioni, chat di supporto o social media, e classificarli in categorie emotive o di intento molto dettagliate.

Prima dell’AI e dell’elaborazione del linguaggio naturale, questo tipo di analisi su larga scala non era realistico — serviva un team che leggesse ogni messaggio manualmente.

Ora, grazie a modelli pre-addestrati e pipeline di testo, puoi analizzare automaticamente, etichettare e monitorare le tendenze di sentiment nel tempo, ottenendo una visione chiara di come il tuo pubblico sta reagendo senza il collo di bottiglia della revisione manuale.

Come implementare il machine learning nel marketing

Il nostro team Customer Success ha aiutato i clienti a implementare l’IA sul lavoro negli ultimi 7 anni.

Sanno cosa serve per un’implementazione di successo (e cosa porta a spreco di tempo e risorse). Abbiamo anche collaborato a una guida approfondita su come implementare l’AI correttamente.

1. Definisci caso d’uso e obiettivi

Molte aziende aggiungono l’IA solo per moda. Questo è uno degli errori più comuni nel deployment dell’IA che vediamo spesso.

Se il tuo capo impone di integrare l’AI, va bene – ma tocca a te individuare i casi d’uso iniziali.

Forse vuoi ridurre l’abbandono, aumentare le conversioni o migliorare il targeting.

Puoi (e dovresti) ampliare l’uso dell’AI in futuro. Ma inizia con un obiettivo chiaro da usare come progetto pilota.

2. Identifica i dati necessari

Il machine learning non può fare molto senza i dati giusti. Una volta scelto il caso d’uso, il passo successivo è capire quali dati serviranno al tuo modello per apprendere.

Di solito significa esempi storici dell’esito che vuoi prevedere, più i comportamenti o segnali che lo hanno preceduto.

Prendi il tuo obiettivo e poi individua quali dati lo supportano:

• Prevedere chi è più propenso a convertire: Risultati di conversione, oltre ad attività pre-conversione come clic su annunci, visite alle pagine e interazioni email.
• Personalizzazione di contenuti o offerte: cronologia degli acquisti, comportamento di navigazione, utilizzo del prodotto, metriche di coinvolgimento, ecc.
• Miglioramento del targeting pubblicitario: dati sulle prestazioni delle campagne, dati demografici o segmenti di pubblico, tipi di dispositivi e tendenze sui tempi di conversione.

3. Scegli come applicherai il machine learning

Ci sono tre modi principali per integrare il machine learning nel tuo flusso di lavoro marketing, a seconda del livello di personalizzazione e coinvolgimento tecnico che desideri.

Funzionalità ML predefinite

Alcuni strumenti hanno già il machine learning integrato — come l’ottimizzazione dell’orario di invio, il lead scoring o i suggerimenti intelligenti.

Questi richiedono uno sforzo minimo: una volta che i dati scorrono, il modello lavora dietro le quinte.

Applicazioni ML personalizzabili

Questo livello ti dà più controllo. Non costruisci il modello, ma puoi decidere quali dati utilizzare, impostare soglie o definire cosa succede con l’output, ad esempio avviare una campagna o segnalare un lead.

Modelli ML completamente personalizzati

Se ti serve maggiore flessibilità o hai un caso d’uso che non si adatta alle soluzioni pronte all’uso, puoi collaborare con un team dati per addestrare un modello sui tuoi dati storici.

Questo ti dà il pieno controllo su come funziona il modello e da cosa apprende, ma richiede anche più tempo e competenze tecniche.

4. Addestra o attiva la tua soluzione

Dovrai poi fornire al sistema degli esempi di cosa significa “successo”, così potrà iniziare a riconoscerlo autonomamente.

Come iniziare dipende dal livello di ML che stai utilizzando:

• Funzionalità predefinite: Collega i tuoi dati, attiva la funzione e definisci come verrà utilizzato il risultato (ad esempio per avviare una campagna o aggiornare un punteggio lead).
  
  
• Applicazioni personalizzabili: mappa i tuoi input, imposta soglie o logiche e configura come le previsioni guideranno le azioni.
  
  
• Modelli personalizzati: addestra il tuo modello utilizzando dati storici etichettati — cosa è successo, cosa ha funzionato — e lascia che impari a prevedere risultati simili in futuro.

5. Testa e perfeziona il risultato

Inizia in piccolo. Esegui il modello su un segmento o una campagna limitata e confronta le sue previsioni con i risultati reali.

Se qualcosa sembra strano — lead sbagliati prioritizzati, raccomandazioni insolite — potrebbe essere un problema di qualità dei dati o un segnale che il modello va ottimizzato.

(Il perfezionamento non è un fallimento, fa parte del processo.)

6. Distribuire la soluzione

Quando i risultati ti sembrano affidabili, collega l’output ai tuoi flussi di lavoro reali.

Questo può voler dire sincronizzare le previsioni con il tuo CRM, attivare automazioni o lasciare che un agente AI compia il passo successivo.

Assicurati che gli insight non restino solo su una dashboard. È il modo più semplice per sprecare un investimento in IA.

I migliori strumenti per il marketing con il machine learning

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Ci sono alcune distinzioni importanti tra i tipi di strumenti che puoi utilizzare.

La più comune sono le funzionalità AI aggiuntive su prodotti esistenti. Usale pure se disponibili, ma attenzione: la maggior parte non è ancora molto efficace.

Poi ci sono i prodotti monouso. Se vuoi aggiungere l'AI in un modo specifico, acquisterai uno di questi.

Pensa a: generare testi per annunci, valutare i lead in base al comportamento o consigliare prodotti a singoli utenti.

E infine, ci sono i tool orizzontali personalizzati.

Ad esempio, distribuire un agente AI che analizza i dati dal tuo CRM, dalla piattaforma di analytics e dallo strumento email per fornirti panoramiche e raccomandazioni settimanali.

1. Botpress

Botpress è un builder di agenti AI tutto-in-uno. È uno strumento completamente flessibile, quindi puoi personalizzare agenti AI per quasi ogni compito.

Puoi progettare bot semplici che personalizzano e inviano email, oppure analizzano i tuoi dati e forniscono raccomandazioni. Essendo una piattaforma flessibile, le possibilità sono infinite.

Ma se vuoi costruire agenti AI complessi, ti serviranno competenze da sviluppatore (oppure puoi trovare un freelance o un partner AI).

Per progetti più semplici, Botpress offre anche una vasta libreria di integrazioni predefinite con piattaforme come HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack – praticamente tutto ciò che serve nel tuo stack di marketing.

Usiamo gli agenti Botpress per tutto: dall’invio di email personalizzate, all’analisi della concorrenza, fino al monitoraggio dell’utilizzo del nostro prodotto per ottenere insight.

Può davvero fare tutto. E puoi creare un agente AI gratuitamente.

2. HubSpot

Se lavori nel marketing, probabilmente hai già usato HubSpot almeno una volta. Se fa già parte del tuo stack tecnologico e vuoi muovere i primi passi verso i flussi di lavoro AI, è un'aggiunta semplice.

Puoi usare l’IA per il lead scoring – analizza le interazioni per dare priorità ai tuoi lead. Puoi anche sfruttare l’assistente AI per generare idee per blog o post social.

Sono ottime soluzioni se usi HubSpot e vuoi automatizzare i tuoi flussi con l’AI. Gli svantaggi? Non vanno oltre i casi d’uso specifici. Se vuoi sfruttare appieno il machine learning, dovrai fare un passo in più.

Ma dai, se già usi HubSpot, perché non provare le loro funzionalità di intelligenza artificiale?

3. Jacquard

Jacquard è più di un semplice generatore di testi. Ma sì, il suo scopo è migliorare tutte le comunicazioni che invii a potenziali clienti e utenti.

È uno strumento genAI addestrato su un vasto set di dati di linguaggio marketing. Invece di proporre combinazioni casuali, può prevedere cosa avrà più successo con il tuo pubblico. Impara da ogni campagna che gestisce.

La piattaforma offre test in tempo reale e funzioni di previsione delle prestazioni, così gli utenti possono capire nel dettaglio come stanno andando email, blog e altri contenuti.

Jacquard è ideale per team con enormi esigenze di contenuti, come e-commerce o content creator. O per chi vive di a/b test sulle email.

4. PaveAI

Se vuoi un junior data analyst, PaveAI può andare bene. Prende dati grezzi da piattaforme come Google Analytics, Facebook Ads e Twitter Ads e li trasforma in informazioni utili.

Invece di analizzare infiniti report, gli utenti possono ricevere brevi riepiloghi su cosa funziona e cosa no.

Puoi anche personalizzare i report in base agli obiettivi specifici del tuo team. Analizza milioni di insight per identificare quelli più rilevanti per il marketing.

Se per te è importante prendere decisioni basate sui dati e utilizzare diversi canali di marketing, probabilmente vale la pena approfondire.

5. Pathematics

Pathmatics è una piattaforma di intelligence di marketing che traccia come i brand gestiscono le campagne pubblicitarie digitali su piattaforme come Facebook, Instagram, YouTube, TikTok e servizi OTT.

Raccoglie dati su spesa pubblicitaria, impression, creatività e percorsi di distribuzione, aiutando i team marketing a vedere dove e come investono i concorrenti.

Il punto di forza principale della piattaforma è la quantità di dettagli competitivi che riesce a scoprire, soprattutto per i brand che gestiscono campagne multicanale. Può essere difficile da gestire se non si ha familiarità con i dati media, ma una volta presa la mano diventa un vero vantaggio.

Pathmatics è ideale per agenzie, team media interni e marketer che desiderano una visibilità competitiva più approfondita.

6. Mailchimp

Se lavori nel settore, probabilmente conosci Mailchimp. È una piattaforma di marketing generale che – proprio come HubSpot – ora offre funzionalità AI.

Questi componenti aggiuntivi AI spaziano dalla personalizzazione dei contenuti all'ottimizzazione degli orari di invio e altri aspetti. Ad esempio, il Generatore di contenuti email utilizza la tecnologia GPT per creare campagne email personalizzate in base al settore e al tono del brand.

Mailchimp è particolarmente utile per le piccole e medie imprese che vogliono sfruttare l’AI senza grandi competenze tecniche.

7. Mutiny

Mutiny è una piattaforma AI no-code che aiuta i marketer B2B a personalizzare le esperienze sul sito per diversi pubblici senza bisogno di supporto tecnico.

Si collega a strumenti come Salesforce e Segment per raccogliere dati firmografici e comportamentali, così puoi targettizzare i visitatori in base a settore, dimensione azienda o comportamento.

Il suo punto di forza principale è la facilità con cui permette di creare pagine personalizzate che aumentano coinvolgimento e conversioni. Detto ciò, è più adatto ad aziende con abbastanza traffico web e dati per alimentare davvero la personalizzazione — i team più piccoli potrebbero trovarlo meno efficace.

Mutiny è ideale per i team marketing B2B che adottano strategie account-based e vogliono muoversi rapidamente senza dipendere troppo dagli sviluppatori.

Porta le intuizioni dell’IA nei KPI di marketing

I team di marketing stanno investendo nell’AI per la generazione di lead, le comunicazioni, il decision-making, la strategia e l’intelligence.

Botpress è una piattaforma di agenti AI per builder di ogni livello, con tutorial dettagliati su YouTube e Botpress Academy, una libreria di integrazioni predefinite e template per avviare rapidamente il tuo agente AI.

Inizia a costruire oggi. È gratis.

Domande frequenti

1. Qual è la differenza tra IA e machine learning nel marketing?

La differenza tra AI e machine learning è che l’AI si riferisce a qualsiasi sistema progettato per svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana (come personalizzazione o targeting), mentre il machine learning è una branca dell’AI che apprende dai dati storici di marketing (come il comportamento degli utenti) per fare previsioni o prendere decisioni.

2. Quanti dati servono per addestrare efficacemente un modello di machine learning?

Per addestrare efficacemente un modello di machine learning, servono almeno alcune migliaia di esempi etichettati (come campagne passate, comportamenti dei clienti o conversioni). Tuttavia, la quantità esatta dipende dal tipo di modello e dal compito. Previsioni più complesse, come il valore del cliente nel tempo, richiedono più dati rispetto a compiti di classificazione di base.

3. Come faccio a sapere se la mia implementazione di machine learning sta funzionando?

Sai che la tua implementazione di machine learning funziona quando porta a miglioramenti misurabili in metriche chiave come click-through rate, conversioni, fidelizzazione o vendite. Esegui test A/B confrontando i risultati generati dall’ML con quelli manuali o di base e verifica le previsioni rispetto agli esiti reali per confermarne l’accuratezza.

4. Qual è l'errore più grande che i marketer commettono quando implementano il machine learning?

L'errore più grande che fanno i marketer nell'implementare il machine learning è usarlo senza un obiettivo chiaro o criteri di successo misurabili. Senza puntare a un risultato specifico – come ridurre i costi di acquisizione o migliorare il coinvolgimento nelle email – il ML aggiunge complessità senza portare valore.

5. Ho bisogno di competenze di programmazione o data science per iniziare a usare il machine learning nel marketing?

Non servono competenze di programmazione o data science per iniziare a usare il ML, poiché strumenti come HubSpot, Salesforce o Botpress integrano funzionalità ML in interfacce intuitive. Tuttavia, per personalizzazioni avanzate, le competenze tecniche ampliano le possibilità.