L’Artificial Intelligence marketing permette alle aziende di migliorare le proprie strategie di marketing. Immagazzinare, elaborare ed estrapolare i dati necessari in real time per persuadere le persone a compiere un’azione, acquistare un prodotto o accedere ad un servizio, ora è possibile grazie alle potenzialità dell’AI. Scopriamo insieme in che modo le tecnologie di machine learning e l’intelligenza artificiale aiutano le aziende a utilizzare in modo efficace i dati aziendali.
Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale (AI – Artificial Intelligence), è una branca dell’informatica che si occupa della progettazione e programmazione di sistemi hardware e software in grado di fornire alle macchine capacità tipicamente umane, come capacità decisionali e di ragionamento. Permette, quindi, di attribuire ad un agente capacità che gli permettano di porre in essere delle azioni o prendere delle decisioni che, se fossero poste in essere o prese dall’essere umano, richiederebbero da parte sua intelligenza.
Un sistema di intelligenza artificiale è costituito da:
- una base di conoscenza: un insieme di input che vengono forniti alla macchina in modo tale che abbia i dati che può processare per svolgere il proprio compito;
- un motore di inferenza: un meccanismo che simula una forma di ragionamento attraverso la quale da un insieme di dati conosciuti cerca di estrarre il dato non conosciuto che gli consenta di svolgere la sua attività;
- apprendimento dall’esperienza: insieme di esempi dai quali la macchina apprende per svolgere un determinato compito.
Machine Learning
Il Machine Learning (ML) – o apprendimento automatico – è una branca dell’AI, che addestra i computer a imparare dai dati e migliorare la loro conoscenza con l’esperienza. Gli algoritmi di ML sono progettati per identificare schemi e correlazioni in grandi set di dati e prendere decisioni o fare previsioni basate su queste analisi. Questi sistemi, quindi, forniscono alla macchina un training set nel quale poter ricercare delle regole che permettano di comprendere come svolgere un determinato compito.
Le richieste di apprendimento rivolte alla macchina possono essere molteplici e diverse, per questo si possono distinguere tre diverse modalità di apprendimento automatico:
- Apprendimento supervisionato: la macchina tenta di ricavare una regola generale, sulla base degli esempi di obiettivi da raggiungere che le sono stati forniti, attraverso cui, a partire da un determinato input, seleziona l’output opportuno per realizzare l’obiettivo.
- Apprendimento non supervisionato: la macchina non ha una guida che lo educhi all’utilizzo di output corretti.
- Apprendimento per rinforzo: le macchine si trovano ad interagire con un ambiente dinamico con caratteristiche variabili. La macchina priva di qualsiasi indicazione su come eseguire le azioni per raggiungere l’obiettivo prestabilito, scopre, solo a conclusione del processo, se quest’ultimo è andato a buon fine.
Artificial Intelligence Marketing (AIM)
L’AI viene utilizzata anche nel marketing per imparare a conoscere i bisogni, i desideri e le esigenze dei clienti con l’obiettivo di migliorare la customer e user experience.
Gli algoritmi di AI e ML permettono di analizzare i dati per accedere a informazioni dettagliate, complete e accurate riguardo il comportamento dei consumatori e le tendenze di mercato. In questo modo le aziende possono sviluppare modelli predittivi in grado, appunto, di predire gli interessi degli utenti per fornire loro esperienze personalizzate e soddisfacenti, attraverso la creazione di contenuti adatti alle loro preferenze di acquisto.
L’Artificial Intelligence Marketing, quindi, aggrega e analizza grandi quantità di dati per perfezionare la conoscenza del target e del mercato di riferimento identificando e costruendo le strategie di comunicazione e di vendita più efficaci.
Questo tipo di AI si basa sul ciclo tipico delle scienze cognitive “raccolta-ragionamento-azione”. La prima fase riguarda le tecniche utilizzate per raccogliere i dati dei clienti o dei potenziali clienti. La seconda fase riguarda la trasformazione di questi dati in informazioni e successivamente in intelligenza. La terza e ultima fase riguarda la creazione di una comunicazione o campagna per trasformare i clienti potenziali in utenti attivi.
Sistemi di raccomandazione: uno dei principali strumenti dell’Artificial Intelligence Marketing
Uno dei principali strumenti dell’Artificial Intelligence Marketing sono i sistemi di raccomandazione (recommender system), degli strumenti di filtraggio delle informazioni, più precisamente dei sistemi adattivi, che, appunto, adattano i contenuti, danno suggerimenti e consigli sulla base di quelli che sono gli interessi dell’utente, proponendogli risorse a cui lui non avrebbe pensato autonomamente.
Lo scopo principale di un recommender system è aiutare l’utente, originando suggerimenti personalizzati, a scegliere, tra migliaia di informazioni e contenuti, quelli che meglio corrispondono ai suoi gusti e alle sue preferenze.
Gli elementi principali che compongono un sistema di raccomandazione sono:
- elementi: le risorse che un sistema suggerisce agli utenti;
- utenti: gli attori del sistema che ricevono i suggerimenti di cui il sistema deve conoscere le preferenze;
- valutazioni: l’insieme di informazioni riguardanti le preferenze degli utenti sotto forma di feedback raccolti o esplicitamente tramite scale di valutazione differenti, come scale numeriche (1-5 stelle), ordinali (pienamente d’accordo, d’accordo…), binari (mi piace- non mi piace), o implicitamente dal comportamento degli utenti;
L’obiettivo principale di un recommender system è individuare alcuni elementi specifici che dovrebbero essere i più attraenti per l’utente, elencandoli in una lista ordinata di suggerimenti, denominata top-n recommendations.
Le tecniche di raccomandazione più frequentemente utilizzate sono:
- raccomandazione basata sui contenuti (content-based recommendation)
- raccomandazione di filtraggio collaborativo (collaborative filtering recommendation)
1) Content-based recommendation
I sistemi di raccomandazione basati sui contenuti (CB-RS) consigliano un elemento all’utente sulla base delle somiglianze che si possono riscontrare tra la descrizione dell’elemento e gli interessi e le preferenze dell’utente, accoppiando gli attributi di uno con gli attributi dell’altro.
Esistono due diversi approcci di CB-RS: uno basato su euristiche e uno basato su modelli.
L’approccio basato su euristiche (heuristic-based) utilizza tecniche derivate dal campo dell’Information Retrieval, analizzando gli item che sono piaciuti all’utente, e delle metriche di somiglianza, per consigliare gli elementi più simili sulla base di un confronto tra il contenuto degli elementi stessi e il profilo dell’utente.
L’approccio basato su modelli (model-based) utilizza tecniche di ML per sviluppare un modello contenente le preferenze dell’utente ottenute analizzando il contenuto degli elementi che l’utente ha valutato in precedenza.
Il CB-RS presenta, però, delle limitazioni:
- sovra specializzazione del contenuto: si verifica quando il sistema non è in grado di consigliare nuovi articoli rilevanti che siano diversi da quelli che l’utente già conosce;
- effetto portfolio: si verifica quando c’è una continua ridondanza e una scarsa diversità nell’elenco dei suggerimenti;
- analisi dei contenuti limitati: la qualità dei suggerimenti forniti dipende dalla qualità di analisi con cui le informazioni sono state estratte dagli elementi;
2) Collaborative filtering recommendation
Il filtraggio collaborativo (CF) è un approccio che filtra e valuta gli elementi da suggerire all’utente usando le opinioni degli altri utenti che hanno gusti simili, attraverso la consultazione di una matrice di valutazione degli elementi dell’utente.
Esistono due tipologie di CF: una basata sulla memoria e una basata sul modello.
Il filtraggio collaborativo basato sulla memoria (memory-based) utilizza una delle particolari tecniche di ML, l’algoritmo k-NN (nearest neighborhood), che consente di fare previsioni aggregando le valutazioni degli utenti più simili.
Questo approccio può essere a sua volta classificato in due categorie: basato sull’utente (UB) o basato sull’elemento (IB).
– Lo UB-CF consiste nel calcolare la rilevanza di un elemento per l’utente target a partire da una combinazione lineare di valutazioni dell’utente più vicino, basandosi sulla convinzione che ad una persona piacerà lo stesso elemento di un utente con gusti simili ai suoi (da utente a utente).
– Lo IB-CF, invece, consiste nel calcolare le somiglianze tra gli elementi, costruendo e suggerendo una lista di elementi considerati simili sulla base delle valutazioni date dagli utenti, con la convinzione che all’utente piaceranno elementi che sono simili a quelli precedentemente apprezzati (da articolo a articolo).
Il CF, nonostante sia l’approccio più utilizzato, possiede diversi svantaggi:
- problema di scarsità o di cold start: per funzionare in maniera efficace, trovando le giuste correlazioni tra elementi ed utenti, necessita di grandi quantità di dati;
- problemi di diversità: mancanza di diversità nei risultati prodotti;
- grey sheep problem: se l’utente ha preferenze insolite, corre il rischio di non trovare utenti simili.
I sistemi di raccomandazione nelle piattaforme di Marketing Automation
L’integrazione dei sistemi di raccomandazione nelle piattaforme di Marketing Automation può fornire un ulteriore canale per offrire messaggi personalizzati in base alle specifiche esigenze del target. La marketing automation ottimizza e automatizza le campagne di marketing su vari canali, come e-mail, social media, e pubblicità online, attraverso la creazione di contenuti personalizzati.
I principali ambiti di applicazione dei sistemi di raccomandazione nel Marketing Digitale sono tre:
- Online advertising: gli annunci e le inserzioni pubblicitarie vengono posizionate e mostrate agli utenti in modo mirato sulla base dei loro gusti e delle loro preferenze, per offrire contenuti personalizzati e segmentare il pubblico.
- Social media marketing: agli utenti vengono forniti suggerimenti personalizzati sulla base delle sue ricerche per aiutarlo nella scoperta di nuovi contenuti di interesse, indirizzarlo nelle sue scelte e consigliare nuove persone da conoscere.
- E-mail marketing: i sistemi di raccomandazione possono essere utilizzati anche nell’e-mail marketing per creare comunicazioni personalizzate e mirate ai singoli utenti.
I sistemi di raccomandazione sono utili nel marketing perché permettono di identificare con precisione le caratteristiche dei clienti target e implementare modelli di previsione adeguati a riconoscere i loro comportamenti. Possono, quindi, aiutare a ottimizzare la personalizzazione e a generare informazioni sulla base delle preferenze e degli interessi del singolo utente, suggerendo prodotti o contenuti pertinenti e piacevoli.
L’Artificial Intelligence Marketing aiuta gli esperti di comunicazione e marketing a creare e realizzare i contenuti migliori per supportare l’utente nelle sue decisioni, aumentando le possibilità di conversione, e, allo stesso tempo, aiuta gli utenti a trovare con facilità e casualità i contenuti di cui hanno bisogno.
Stare al passo con il futuro e rivoluzionare il modo di fare marketing ci permetterà di adottare delle strategie vincenti e porterà cambiamenti rilevanti.
Autore: Alessia Lombardo
Tecnico specializzato in digital marketing
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