L’utilizzo di algoritmi di machine learning per rendere più efficienti le azioni di marketing

Il mondo del marketing, in particolare quello del marketing online, ha sempre più un approccio data-driven. A partire dall’ampia mole di dati a disposizione, algoritmi e metodologie sempre più avanzate giocano un ruolo di primo piano per aiutare l’azienda ad acquisire vantaggio competitivo. Tuttavia, nonostante in linea teorica ci sia molta attenzione sul tema, non è sempre chiaro quali sono effettivamente i vantaggi di una piena adozione di metodologie di Machine Learning e Intelligenza Artificiale.

Possiamo citare, in sintesi, due temi principali. Da un lato, l’automazione dei processi: grazie al Machine Learning è possibile automatizzare task ripetitivi e quindi spostare le attività dei dipendenti su attività a maggior valore aggiunto. Dall’altro, la possibilità di estrarre nuove informazioni di valore, che non sarebbe possibile estrarre in modo automatico senza algoritmi evoluti. Nei successivi paragrafi, entreremo ancor più nel concreto, esplorando i possibili algoritmi da utilizzare.

Il Machine Learning nel digital marketing: quali algoritmi

Sono molti gli algoritmi che possono essere utilizzati in ambito digital marketing. In particolare, è possibile citare quattro classi di riferimento:

1. Classificazione: in questa classe troviamo algoritmi che permettono di prevedere, per ogni individuo in una popolazione, con quale probabilità appartiene ad una determinata classe. Un esempio in ambito marketing è la possibilità di dar risposta alla seguente problematica: “Tra tutti i clienti dell’azienda X, quali hanno la più alta probabilità di rispondere a una data offerta?”
2. Regressione: troviamo qui algoritmi che permettono di stimare o prevedere un valore assunto da una determinata variabile per ogni individuo. Un classico esempio è: “Quanto questo servizio verrà utilizzato da un dato cliente?”, a partire ovviamente da tutte le informazioni note sul cliente stesso.
3. Clustering: in questo caso, tutti gli individui di una popolazione vengono raggruppati in gruppi (ossia cluster) in base alla loro somiglianza rispetto ad alcune variabili. Ad esempio è possibile raggruppare la clientela in base alla frequenza d’acquisto o alla probabilità di abbandonare il brand dell’azienda stessa. Se ne parlerà in maniera più approfondita nel successivo paragrafo.
4. Raggruppamento delle co-occorrenze, più noto con il nome di market-basket analysis of association rule discovery: questa metodologia si pone l’obiettivo di trovare associazioni tra entità in base alle transazioni che li coinvolgono. In parole più semplici, la domanda che ci si pone è: quali articolo vengono più frequentemente acquistati insieme? Questi algoritmi diventano sempre più importanti perché sono alla base dei cosiddetti recommendation system, ossia dei sistemi di raccomandazione intelligenti che propongono ad un cliente un prodotto che potrebbe acquistare con una elevata probabilità.

L’utilizzo del clustering nel marketing digitale

Come abbiamo visto, sono numerose le tipologie di algoritmi che possiamo utilizzare in ambito marketing. In questo paragrafo, ci concentreremo sul clustering.

Come accennato, per clustering si intende quell’insieme di tecniche che serve a classificare individui (o altri enti) in gruppi, di modo che gli individui di un gruppo siano omogenei tra di loro ed eterogenei con gli altri.

L’eterogeneità e l’omogeneità sono calcolate in base ad una serie di variabili che caratterizzano gli individui, possono dunque anche variare in base all’oggetto dell’analisi.

Di base, il clustering può rivoluzionare il mondo della marketing segmentation, esplorando nuove possibilità di segmentazione, ben oltre le teorie tradizionali di marketing. Il mercato può essere segmentato in base a caratteristiche demografiche o geografiche, in una logica più tradizionale, ma anche in base a dati provenienti dalle digital properties dell’azienda, ad esempio dati di comportamento di acquisto o di comportamento sul sito, o sulla base delle ricerche online.

Gli algoritmi di clustering possono essere ovviamente applicati sia su clienti sia sui prospect, a condizione di avere a disposizione una buona quantità di dati di sufficiente qualità.

Oltre alla segmentazione del mercato, l’applicazione di algoritmi di Machine Learning di clustering può avere diversi obiettivi, in generale votati alla personalizzazione dell’esperienza utente. Alcuni esempi:

1. Personalizzazione delle strategie di retargeting e remarketing;
2. Personalizzazione del prodotto offerto;
3. Personalizzazione del design del sito web e della User Interface.

Nell’applicare la cluster analysis, è importante sottolineare che non vi è una tecnica fissa (ad esempio un numero fisso di gruppi da estrarre). È fondamentale conoscere nel dettaglio i dati a disposizione e l’obiettivo che si vuole raggiungere, oltre che le metodologie necessarie.

Inoltre, i risultati degli algoritmi di clustering – per avere un impatto reale – vanno integrati nei sistemi di marketing (ad esempio i CRM) o nei siti web (ad esempio, nel caso dei recommendation system), ciò presuppone un lavoro di integrazione tecnologica, che va contemplato dall’inizio del progetto.

Clustering: il Machine Learning per il marketing digitale

Per concludere, gli algoritmi di Machine Learning giocano un ruolo importante nel marketing perché permettono all’azienda di conoscere i propri clienti sotto nuove vesti, oltre che ottimizzare alcuni processi decisionali. Nel caso del clustering, ciò facilita l’esplorazione dei dati e permette di efficientare le scelte di marketing, online o offline.