- L'apprendimento automatico nel marketing utilizza modelli basati sui dati per automatizzare e ottimizzare attività come il lead scoring, la segmentazione, le previsioni e la messaggistica personalizzata, rendendo il marketing più preciso e scalabile.
- Le applicazioni di ML più diffuse includono chatbot, analisi predittiva, previsione di abbandono, prezzi dinamici e sistemi di raccomandazione, che sfruttano tutti i dati storici per prevedere il comportamento degli utenti e migliorare il ROI.
- Il successo dell'implementazione si basa sulla definizione di obiettivi chiari, sulla raccolta di dati di qualità, sulla scelta del giusto approccio di ML (funzioni precostituite, strumenti personalizzabili o modelli personalizzati) e sulla verifica e il perfezionamento iterativo dei risultati.
- I migliori strumenti per i marketer vanno dai componenti aggiuntivi della piattaforma, come HubSpot e Mailchimp, a soluzioni specializzate come Jacquard per l'ottimizzazione del copy, Pathmatics per gli insight sulla concorrenza e i costruttori di agenti AI flessibili come Botpress.
Sono un marketer e uso l'apprendimento automatico ogni giorno.
E onestamente, se volete essere i migliori nel vostro lavoro, dovreste essere al corrente di come l'IA possa essere applicata al vostro lavoro.
(E giuro che non lo dico solo perché lavoro per una società di agenti AI).
A mio modesto parere, il marketing è una delle aree più fruttuose per l'applicazione dell'IA. È pieno di dati, analisi, previsioni complicate, comportamenti umani confusi: è perfetto per introdurre un secondo tipo di intelligenza.
L'aggiunta dell'apprendimento automatico alle attività di marketing può assumere l'aspetto di componenti aggiuntivi della piattaforma, chatbot aziendali o agentiLLM più complessi.
Permettetemi di illustrarvi le basi per aggiungere l'apprendimento automatico alle vostre attività di marketing quotidiane e, auspicabilmente, decuplicare i vostri risultati, compresi gli strumenti che possono permettervi di farlo.
Che cos'è l'apprendimento automatico nel marketing?
L'apprendimento automatico nel marketing si riferisce all'uso di algoritmi che imparano dai dati per automatizzare, ottimizzare e personalizzare le attività di marketing.
Invece di affidarsi esclusivamente all'intuizione umana o alla logica basata su regole, i modelli di apprendimento automatico analizzano grandi insiemi di dati per scoprire modelli, prevedere risultati e prendere decisioni basate sui dati su scala.
Perché utilizzare l'apprendimento automatico nel marketing?
L'apprendimento automatico elimina le congetture dal marketing mostrando cosa funziona davvero, sulla base di dati reali.
Se sostenuti dall'intelligenza artificiale, i team di marketing possono analizzare più dati, sperimentare in modo più granulare e accelerare i flussi di lavoro quotidiani.
Se applicata intenzionalmente, l'IA può consentire a un team di 2 persone di svolgere il lavoro di 10 persone.
Esempi di utilizzo del Machine Learning nel marketing
Chatbot e IA conversazionale
A pensarci bene, la maggior parte dei chatbot rientra nell'ampia categoria del "marketing".
Abbiamo implementato centinaia di migliaia di chatbot, la maggior parte dei quali per la generazione di lead AI o per l'assistenza clienti.
Ma l'intelligenza artificiale conversazionale è in grado di gestire quasi tutto, sia internamente che esternamente. Il nostro team di marketing utilizza bot e agenti AI per:
- Analizzare i siti web dei concorrenti e fornire informazioni sulla concorrenza
- Inviare e-mail di follow-up personalizzate
- Analizzare i segnali dei prodotti per suggerire chi è pronto per un aggiornamento.
Analisi predittiva
L'apprendimento automatico è ciò che alimenta l'analisi predittiva dietro le quinte. Prende i dati storici etichettati, come i lead che si sono convertiti o le campagne che hanno generato ricavi, e addestra un modello per riconoscere i modelli che hanno portato a quei risultati.
Se state già monitorando le conversioni, il coinvolgimento o le fasi della pipeline, potete inserire questi dati in un modello di apprendimento supervisionato per iniziare a generare previsioni.
Una volta addestrato, il modello può assegnare un punteggio a nuovi lead, campagne o clienti in tempo reale, in base alla corrispondenza con i segnali di successo del passato.
I risultati, come la probabilità di conversione o le entrate previste, possono essere inseriti nelle dashboard, nella logica delle campagne o negli agenti di intelligenza artificiale per rendere le decisioni quotidiane più intelligenti e rapide.
Marketing via e-mail
L'apprendimento automatico può portare le e-mail da "spray and pray" a "inviare il messaggio perfetto al momento perfetto".
Può prevedere i tassi di apertura, personalizzare i contenuti in base al comportamento o persino consigliare quale prodotto deve apparire in un blocco dinamico per ogni persona.
Come ho detto sopra, i nostri bot di marketing si occupano di alcune parti di questo aspetto, come l'estrazione dei dati sul coinvolgimento dei prodotti per suggerire chi dovrebbe ricevere un'e-mail di aggiornamento delle funzionalità.
Ma anche senza una configurazione completa dell'agente AI, è possibile utilizzare il ML per ottimizzare i tempi di invio, gli oggetti e le variazioni di contenuto. Tutto ciò che serve sono i dati storici sulle prestazioni delle e-mail (aperture, clic, conversioni) abbinati a un modello che impara quali modelli portano a un migliore coinvolgimento.
Segmentazione dei clienti
L'apprendimento automatico porta la segmentazione ben oltre i dati demografici.
Raggruppa i clienti in base al loro comportamento effettivo, come i modelli di navigazione, la frequenza di acquisto e i segnali di coinvolgimento, in modo da poter adattare il marketing al modo in cui le persone agiscono, invece che al loro titolo di lavoro e alla loro posizione geografica.
Per farlo, esportate i dati comportamentali come la frequenza di acquisto, la ricorrenza o l'impegno in un foglio di calcolo o in uno strumento di analisi, quindi utilizzate un algoritmo di clustering (come k-means) per raggruppare clienti simili in base a queste caratteristiche.
Oppure lasciate che un agenteLLM faccia il lavoro pesante per voi. Sfruttate al massimo l'intelligenza artificiale.
Anche una configurazione di base può rivelare schemi nascosti, come un gruppo che acquista solo durante i saldi, a cui ci si può rivolgere in modo diverso.
Previsione di abbandono
I modelli di machine learning possono segnalare i clienti che probabilmente scompariranno , imparando dai comportamenti passati, come i cali di utilizzo, i rinnovi saltati o i tempi di risposta lenti prima che qualcuno se ne vada.
Un modello di intelligenza artificiale deve essere addestrato sui dati storici - etichettati con i clienti che hanno effettuato il churning e quelli che non lo hanno fatto - in modo da poter identificare i primi segnali di allarme.
Un modello di classificazione di base (come la regressione logistica o gli alberi decisionali) può quindi essere addestrato per prevedere il rischio di abbandono.
Se non volete codificarlo da soli, cercate piattaforme o strumenti che vi permettano di inserire dati etichettati - non per vantarmi, ma la nostra piattaforma lo fa - e di generare automaticamente punteggi di rischio di abbandono.
Raccomandazioni personalizzate
Siete sempre al centro di questa situazione. Le raccomandazioni basate sull'apprendimento automatico possono assumere diverse forme:
- Suggerimento di prodotti in una homepage
- Scegliere il contenuto dell'e-mail che l'utente vede
- Riempimento automatico del carrello con i possibili componenti aggiuntivi
- Riordino dei contenuti in base al comportamento passato di una persona
Dietro le quinte, questi sistemi utilizzano algoritmi che imparano dal comportamento degli utenti - ciò che le persone cliccano, visualizzano, acquistano o ignorano - e lo confrontano con altri che agiscono in modo simile.
Per iniziare, è necessario disporre di dati di interazione con gli utenti (come visualizzazioni, clic e acquisti) e di un modello addestrato a individuare modelli tra gli utenti, come il filtro collaborativo o un motore di raccomandazione di base.
Potete costruirlo con le risorse di data science del vostro team o utilizzare strumenti che vi consentano di inserire i dati di interazione e di generare dinamicamente output personalizzati attraverso il vostro sito, le e-mail o l'app.
Prezzi dinamici
La tariffazione dinamica utilizza l'apprendimento automatico per regolare i prezzi in base a fattori quali la domanda, i livelli di inventario, il comportamento degli utenti o persino l'ora del giorno.
Per i clienti, questo potrebbe significare vedere prezzi diversi durante le ore di punta, sconti personalizzati o aggiustamenti delle promozioni in tempo reale durante una vendita.
Per implementarlo, è necessario accedere allo storico dei prezzi, ai dati di vendita e ai segnali contestuali (come il volume di traffico o i livelli delle scorte), quindi utilizzare un modello di regressione per prevedere il prezzo ottimale per una determinata situazione.
Da qui, è possibile impostare regole per stabilire quando e come applicare le modifiche ai prezzi, sia attraverso un motore di pricing collegato, sia alimentando i risultati del modello nel sistema di ecommerce per aggiornare i prezzi in modo dinamico.
Targeting e ottimizzazione degli annunci
Nessuno vuole sprecare budget mostrando l'annuncio sbagliato alla persona sbagliata. L'apprendimento automatico ci aiuta a evitarlo.
Osserva l'andamento delle campagne in tempo reale, rileva ciò che funziona (e ciò che non funziona) e orienta automaticamente la spesa verso le migliori combinazioni di creatività, pubblico e posizionamento.
Iniziare significa disporre di dati puliti sulle prestazioni delle campagne: clic, conversioni, dettagli sul pubblico, tipi di dispositivi, tutto ciò che serve.
Da lì, voi o qualcuno del vostro team potete addestrare un modello per prevedere quali configurazioni producono i risultati migliori, oppure inserire i vostri dati in un sistema che faccia il lavoro pesante per voi.
Analisi del sentimento
L'analisi del sentiment utilizza l'apprendimento automatico per comprendere il tono e l'intento di ciò che le persone dicono: eccitazione, frustrazione, confusione, sottili cambiamenti di umore, ecc.
È in grado di elaborare enormi volumi di feedback in testo aperto provenienti da luoghi come le recensioni, le chat di assistenza o i social media, e di etichettarli con categorie emotive o basate sulle intenzioni.
Prima dell'IA e dell'elaborazione del linguaggio naturale, questo tipo di analisi su scala non era realistico: occorreva un team che leggesse manualmente ogni messaggio.
Ora, grazie ai modelli pre-addestrati e alle pipeline di testo, è possibile eseguire automaticamente la scansione, l'etichettatura e il monitoraggio delle tendenze del sentiment nel tempo, ottenendo una chiara lettura delle reazioni del pubblico senza dover affrontare il collo di bottiglia della revisione manuale.
Come implementare il Machine Learning nel marketing
Il nostro team di Customer Success ha trascorso gli ultimi 7 anni ad aiutare i clienti a implementare l'IA sul lavoro.
Sanno cosa fa sì che l'implementazione abbia successo (e cosa fa perdere tempo e denaro). Abbiamo collaborato a una guida approfondita su come implementare correttamente l'IA.
1. Definire il caso d'uso e gli obiettivi
Molte aziende aggiungono l'IA per il gusto di farlo. Questo è uno degli errori più comuni che vediamo commettere alle aziende.
Se il vostro capo vi impone di incorporare l'IA, va bene, ma è vostro compito individuare i casi d'uso iniziali.
Forse si vuole ridurre il churn, aumentare le conversioni o migliorare il targeting.
Potete (e dovete) ampliare il modo in cui utilizzate l'IA in futuro. Ma iniziate con un obiettivo chiaro che potete usare come progetto pilota.
2. Identificare i dati necessari
L'apprendimento automatico non può fare molto senza gli input giusti. Una volta scelto il caso d'uso, il passo successivo è capire quali dati il modello dovrà imparare.
Di solito si tratta di esempi storici del risultato che si sta cercando di prevedere, oltre ai comportamenti o ai segnali che lo hanno preceduto.
Prendete il vostro obiettivo e cercate di capire quali dati lo supportano:
- Previsione delle probabilità di conversione: I risultati di conversione, oltre alle attività pre-conversione come i clic sugli annunci, le visite alle pagine e il coinvolgimento nelle e-mail.
- Personalizzazione di contenuti o offerte: Cronologia degli acquisti, comportamento di navigazione, utilizzo dei prodotti, metriche di coinvolgimento, ecc.
- Migliorare il targeting degli annunci: Dati sulle prestazioni delle campagne, dati demografici o segmenti del pubblico, tipi di dispositivi e tendenze del time-to-conversion.
3. Scegliere come applicare l'apprendimento automatico
Esistono tre modi principali per introdurre l'apprendimento automatico nel vostro flusso di lavoro di marketing, a seconda del grado di personalizzazione e di coinvolgimento tecnico che desiderate.
Caratteristiche ML precostituite
Alcuni strumenti sono già dotati di machine learning integrato, come l'ottimizzazione dei tempi di invio, il lead scoring o le raccomandazioni intelligenti.
Richiedono uno sforzo minimo: una volta che i dati fluiscono, il modello fa il suo dovere dietro le quinte.
Applicazioni ML personalizzabili
Questo livello vi dà più input. Non siete voi a creare il modello, ma potete controllare quali dati utilizza, impostare soglie o definire cosa succede con l'output, come l'attivazione di una campagna o la segnalazione di un lead.
Modelli ML completamente personalizzati
Se avete bisogno di maggiore flessibilità o di un caso d'uso che non si adatta alle soluzioni standard, potete collaborare con un team dati per addestrare un modello utilizzando i vostri dati storici.
In questo modo si ha il pieno controllo su come funziona il modello e su cosa impara, ma è anche quello che richiede più tempo e abilità tecnica.
4. Formare o attivare la soluzione
Allora dovrete fornire al sistema esempi di come appare il "successo", in modo che possa iniziare a riconoscerlo da solo.
Il modo in cui si inizia dipende dal livello di ML che si sta utilizzando:
- Funzioni precostituite: Collegate i vostri dati, attivate la funzione e definite l'utilizzo del risultato (ad esempio, l'attivazione di una campagna o l'aggiornamento di un lead score).
- Applicazioni personalizzabili: Mappate gli ingressi, impostate soglie o logiche e configurate il modo in cui le previsioni guidano le azioni.
- Modelli personalizzati: Addestrate il vostro modello utilizzando dati storici etichettati - cosa è successo, cosa ha funzionato - e lasciate che impari a prevedere risultati simili in futuro.
5. Testare e perfezionare il risultato
Iniziare in piccolo. Eseguite il modello su un segmento o una campagna limitata e confrontate le sue previsioni con i risultati reali.
Se qualcosa non quadra, come ad esempio una priorità sbagliata delle derivazioni, raccomandazioni strane, potrebbe essere un problema di qualità dei dati o un segno che il modello deve essere messo a punto.
(L'affinamento non è un fallimento, fa parte del processo).
6. Distribuire la soluzione
Una volta che i risultati sembrano solidi, collegateli ai vostri flussi di lavoro effettivi.
Ciò potrebbe significare sincronizzare le previsioni con il vostro CRM, attivare automazioni o lasciare che un agente AI compia il passo successivo.
Assicuratevi che gli insight non rimangano solo in un dashboard. Questo è il modo più semplice per sprecare il denaro investito nell'intelligenza artificiale.
I migliori strumenti per il marketing con l'apprendimento automatico
Esistono alcune importanti distinzioni tra i tipi di strumenti che si possono utilizzare.
Il più comune è rappresentato dai componenti aggiuntivi dell'intelligenza artificiale per i prodotti esistenti. In tutta onestà, usateli se sono disponibili, ma con una parola di cautela: la maggior parte di essi non sono ancora così validi.
Poi ci sono i prodotti monouso. Se volete aggiungere l'IA in un modo specifico, comprerete uno di questi prodotti.
Si pensi alla generazione di testi per gli annunci, allo scoring dei contatti in base al comportamento o alla raccomandazione di prodotti ai singoli utenti.
Infine, abbiamo gli strumenti orizzontali personalizzati.
Come l'implementazione di un agente di intelligenza artificiale che analizza i dati del vostro CRM, della piattaforma di analisi e dello strumento di posta elettronica per fornirvi panoramiche e raccomandazioni settimanali.
1. Botpress
Botpress è un costruttore di agenti AI tutto in uno. È uno strumento completamente flessibile, che consente di personalizzare gli agenti AI per quasi tutte le attività.
È possibile progettare semplici bot che personalizzano e inviano e-mail, oppure analizzare i dati e fornire raccomandazioni. Trattandosi di una piattaforma flessibile, le possibilità sono infinite.
Ma se volete costruire agenti di IA complessi, dovrete avere delle competenze da sviluppatore (oppure potete trovare un freelance o un partner di IA).
Ma per i progetti più semplici, Botpress dispone anche di un'ampia libreria di integrazioni precostituite con piattaforme come HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack - praticamente tutto ciò che fa parte del vostro stack tecnologico di marketing.
Utilizziamo gli agenti Botpress per qualsiasi cosa, dall'invio di e-mail personalizzate, alla conduzione di informazioni sulla concorrenza, al monitoraggio dell'utilizzo dei nostri prodotti per ottenere informazioni.
Può davvero fare tutto. E potete costruire un agente AI gratuitamente.
2. HubSpot
Se lavorate nel marketing, probabilmente avete usato HubSpot prima o poi. Se è già presente nel vostro stack tecnologico e state facendo un piccolo passo verso i flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale, si tratta di un'aggiunta semplice.
È possibile utilizzare l'intelligenza artificiale per il lead scoring: analizza le interazioni per dare priorità ai contatti. Potete anche utilizzare il loro assistente ai contenuti AI per generare idee per i post del blog o per i post sui social media.
Si tratta di ottime opzioni se si utilizza HubSpot e si desidera ottimizzare i flussi di lavoro con l'intelligenza artificiale. Gli aspetti negativi? Non vanno oltre i loro casi d'uso ristretti. Se volete sfruttare tutta la potenza dell'apprendimento automatico nei vostri risultati, dovrete fare un passo avanti.
Ma se state già utilizzando HubSpot, perché non provare le sue funzioni AI?
3. Jacquard
Jacquard è più di un generatore di copie. Ma sì, il suo scopo è migliorare tutte le parole che inviate a potenziali clienti e utenti.
È uno strumento genAI addestrato su un ampio set di dati relativi al linguaggio di marketing. Invece di proporre combinazioni casuali, è in grado di prevedere quali saranno le più apprezzate dal pubblico. Impara da ogni campagna che esegue.
La piattaforma offre funzioni di test in tempo reale e di previsione delle prestazioni, in modo che gli utenti possano avere un'idea granulare del rendimento delle loro e-mail, blog e altri contenuti.
Jacquard è la soluzione migliore per i team con grandi richieste di contenuti, come le aziende di e-commerce o i creatori di contenuti. O per tutti coloro la cui vita si basa sul test a/b delle e-mail.
4. PaveAI
Se volete un analista di dati junior, PaveAI potrebbe fare al caso vostro. Prende i dati grezzi da piattaforme come Google Analytics, Facebooks Ads e Twitter Ads e li traduce in informazioni utili.
Invece di passare al setaccio infiniti rapporti, gli utenti possono ricevere solo riepiloghi concisi su ciò che funziona e ciò che non funziona.
È inoltre possibile personalizzare i report in base agli obiettivi specifici del team. Analizza milioni di informazioni per identificare quelle più rilevanti per il vostro team di marketing.
Se vi interessano i processi decisionali basati sui dati e i diversi canali di marketing, vale la pena di dare un'occhiata.
5. Patematica
Pathmatics è una piattaforma di marketing intelligence che tiene traccia di come i marchi gestiscono gli annunci digitali su piattaforme come Facebook, Instagram, YouTube, TikTok e servizi OTT.
Raccoglie dati sulla spesa pubblicitaria, sulle impressioni, sulle creatività e sui percorsi di consegna, aiutando i team di marketing a vedere esattamente dove e come i concorrenti stanno investendo.
Il punto di forza della piattaforma è la quantità di dettagli competitivi che riesce a scoprire, soprattutto per i marchi che gestiscono campagne multicanale. Se non si è abituati a lavorare con i dati sui media, può essere molto difficile da analizzare, ma una volta acquisita dimestichezza diventa un vero e proprio vantaggio.
Pathmatics è ideale per le agenzie, i team media interni e i marketer che desiderano una visibilità competitiva più profonda.
6. Mailchimp
Se siete in giro, probabilmente conoscete Mailchimp. È una piattaforma di marketing generale che, proprio come HubSpot, è ora dotata di funzioni di intelligenza artificiale.
Questi componenti aggiuntivi di intelligenza artificiale comprendono contenuti personalizzati, ottimizzazione dei tempi di invio e altri aspetti. Ad esempio, il Generatore di contenuti e-mail utilizza la tecnologia GPT per creare campagne e-mail personalizzate in base al settore e alla voce del marchio.
Mailchimp è particolarmente vantaggioso per le piccole e medie imprese che desiderano sfruttare l'intelligenza artificiale senza disporre di grandi competenze tecniche.
7. Ammutinamento
Mutiny è una piattaforma AI no-code che aiuta i marketer B2B a personalizzare le esperienze dei siti web per i diversi pubblici senza bisogno di aiuto ingegneristico.
Si collega a strumenti come Salesforce e Segment per raccogliere dati aziendali e comportamentali, in modo da poter indirizzare i visitatori in base al settore, alle dimensioni dell'azienda o al comportamento.
Il suo punto di forza è la facilità con cui consente di creare pagine personalizzate che aumentano il coinvolgimento e le conversioni. Tuttavia, è più adatto alle aziende che dispongono di un traffico di siti web e di dati sufficienti per alimentare la personalizzazione; i team più piccoli potrebbero trovarlo meno efficace.
Mutiny è ideale per i team di marketing B2B che gestiscono strategie basate sugli account e che desiderano muoversi rapidamente senza fare affidamento sugli sviluppatori.
Apportate le intuizioni dell'intelligenza artificiale ai KPI di marketing
I team di marketing stanno investendo nell'IA per la generazione di lead, la comunicazione, il processo decisionale, la strategia e l'intelligence.
Botpress è una piattaforma di agenti di intelligenza artificiale per costruttori di bot di tutti i livelli, completa di tutorial esaustivi su YouTube e Botpress Academyuna libreria di integrazioni precostituite e modelli per far decollare rapidamente il vostro agente AI.
Iniziate a costruire oggi stesso. È gratuito.
Domande frequenti
Qual è la differenza tra AI e machine learning nel marketing?
L'intelligenza artificiale comprende tutto ciò che fa agire le macchine in modo intelligente. L'apprendimento automatico ne è una parte, in cui i computer imparano dai dati per prendere decisioni migliori. Nel marketing, l'ML è il cervello dietro le quinte che alimenta cose come le previsioni e il lead scoring.
Di quanti dati ho bisogno per addestrare efficacemente un modello di apprendimento automatico?
Di solito qualche migliaio di punti di dati etichettati è un buon inizio. Più i dati sono coerenti e rilevanti, migliori saranno i risultati.
Come faccio a sapere se la mia implementazione dell'apprendimento automatico funziona?
Guardate i risultati. Se il modello sta facendo il suo lavoro, vedrete un aumento delle vostre metriche chiave. Iniziate con un modello piccolo, fate delle prove e vedete come le previsioni stack confrontano con la realtà.
Qual è l'errore più grande che commettono i marketer quando implementano il machine learning?
Saltare in campo senza un obiettivo chiaro. Aggiungere l'intelligenza artificiale solo per il gusto di farlo non serve. La mossa più intelligente è scegliere un caso d'uso, come la riduzione del churn o il miglioramento del targeting degli annunci, e concentrarsi prima di tutto su quello.
Ho bisogno di competenze di codifica o di scienza dei dati per iniziare a utilizzare il ML nel marketing?
No. Molti strumenti di marketing sono dotati di machine learning integrato, senza necessità di codifica. Ma se volete fare qualcosa di più avanzato o di totalmente personalizzato, avere nel vostro team qualcuno con competenze tecniche è utile.
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