3 cose sull'apprendimento automatico che ogni marketer deve sapere

TL; DR : Machine Learning 101: 3 cose che i professionisti del marketing devono sapere

Hai dati?

Scommetto che fai.

Montagne di dati, appunto. Terabyte di dati. Biblioteche ricche di dati. Con più streaming in ogni ora di ogni giorno.

Noi professionisti del marketing amiamo i nostri dati, ma ammettiamolo... probabilmente utilizziamo solo una frazione dei dati che raccogliamo.

Non è che non vogliamo usarne di più. Noi facciamo.

Sarebbe fantastico, ad esempio, seguire ogni singolo cliente in giro, per vedere tutto quello che leggono, per quanto tempo lo leggono, dove hanno cliccato dopo. Potresti anche voler rilasciare un cookie sul loro computer e vedere tutti gli altri siti Web in cui sono andati. Potresti anche sondarli e inviare loro messaggi personali sui social media. Verifica quando è il momento migliore per inviare loro messaggi e su quale canale rispondono meglio.

Quindi, con tutta quella meravigliosa conoscenza, potresti rintanarti nel tuo ufficio e progettare una strategia di marketing completa solo per loro.

Non sto parlando di qualcosa come il marketing basato sull'account, in cui il tuo lavoro è per una grande azienda target. Sto parlando di una strategia di marketing ed esecuzione totalmente personalizzata e artigianale per ogni singolo potenziale cliente che la tua azienda potrebbe avere.

Pensaci: migliaia di piani di marketing completamente personalizzati. Decine di migliaia di messaggi personalizzati. Centinaia di migliaia di ore esaminando attentamente i dati, studiando esattamente come si comporta ogni singolo potenziale cliente.

Sarebbe fantastico, vero?

Bene, se avessi tempo illimitato e risorse illimitate, forse. Se non dovessi mai dormire, e non avessi famiglia né vita... e la certezza che avresti vissuto almeno 312 anni.

Altrimenti... dimenticalo.

Essere in grado di concentrarsi così da vicino ed elaborare ogni piccolo dato che abbiamo sui nostri potenziali clienti e clienti è ridicolo. Delirante.

Non siamo macchine.

Al massimo, abbiamo solo risorse sufficienti per segmentare il nostro pubblico. Dobbiamo creare percorsi di persone e acquirenti basati sulle nostre migliori ipotesi (informate dai dati, ovviamente).

Ma se le macchine potessero fare tutto questo?

E se un algoritmo ben addestrato potesse seguire ognuno dei tuoi potenziali clienti e consigliare il contenuto perfetto e inviarglielo al momento giusto, nel canale in cui è più probabile che rispondano? E se l'algoritmo potesse persino prevedere il momento perfetto in cui il tuo venditore asso può finalmente chiamarlo?

Questo è ciò che può fare l'apprendimento automatico.

Ecco cosa devi sapere al riguardo (almeno per cominciare).

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale.

Nella sua definizione più semplice, l'apprendimento automatico non è altro che "usare i dati per rispondere alle domande". Punta di cappello per ringraziare la superba serie di video di Google sull'apprendimento automatico per questa definizione.

È un tipo specifico - o disciplina, se vuoi - di intelligenza artificiale. Uno dei suoi punti di forza è che l'accuratezza di un algoritmo di apprendimento automatico può migliorare nel tempo. Può "imparare". COSÌ. mentre un programma in grado di giocare a scacchi potrebbe essere considerato intelligenza artificiale, un programma in grado di imparare a giocare a scacchi, ping pong e qualsiasi altro gioco sarebbe un esempio di apprendimento automatico.

I sistemi di machine learning più complicati sono spesso chiamati "deep learning". Quindi, per l'esempio del gioco, i sistemi di deep learning sono configurati per utilizzare più livelli, chiamati "reti neurali", per eseguire la loro elaborazione.

L'apprendimento automatico si applica a quasi tutti i set di dati di grandi dimensioni.

Mentre noi esperti di marketing potremmo essere interessati all'apprendimento automatico per identificare lead o per ottimizzare i nostri sistemi di messaggistica, ci sono anche vaste applicazioni per l'apprendimento automatico in medicina, finanza, meteo... in qualsiasi set di dati di grandi dimensioni, davvero.

È bravo a classificare le cose, come abbiamo visto nel video di Google. Un'applicazione per quella già in uso è nel riconoscimento delle fotografie.

Facebook e Google lo fanno da tempo, ovviamente, ma presto gli algoritmi potrebbero essere abbastanza validi da riconoscerci anche con occhiali da sole o mascherina.

Se desideri giocare con una forma molto più benigna di identificazione fotografica, scarica Google Lens.

Ti consente di fotografare le cose e poi ti restituisce una valutazione di ciò che pensa sia la fotografia. Può riconoscere qualsiasi cosa, dai codici a barre ai fiori agli ingressi dei ristoranti.

Le foto sono solo la punta dell'iceberg, però. L'apprendimento automatico viene utilizzato anche per i consigli, che si tratti di Netflix che ti informa sui film che potrebbero piacerti, Amazon che suggerisce prodotti o Google che fornisce un elenco di risultati in base alle tue query di ricerca.

A proposito di ricerca... la ricerca vocale e il riconoscimento vocale sono una delle applicazioni più promettenti per l'apprendimento automatico. Questa non è affatto una sorta di applicazione futuristica, da dieci anni. Anche l'anno scorso, Google ha riferito che il 20% delle sue query erano ricerche vocali. Gartner prevede che "entro il 2020 il 30% delle ricerche verrà effettuato senza uno schermo".

Gli esperti di marketing nutrono enormi speranze per l'apprendimento automatico.

L'80% dei dirigenti di marketing ritiene che l'intelligenza artificiale (che include l'apprendimento automatico) "rivoluzionerà" il settore del marketing nei prossimi cinque anni.

Questo sta dicendo qualcosa. Ma potrebbe non tradursi necessariamente nel fare qualcosa, poiché solo il 10% degli stessi marketer intervistati utilizza effettivamente l'intelligenza artificiale.

Ancora più preoccupante, solo il 26% di questi esperti di marketing è molto fiducioso di comprendere persino come l'IA viene utilizzata nel marketing. (Speriamo che la lettura di questo articolo ti aiuti a passare a quel 26%... anche se solo di poco.)

Questo problema sui professionisti del marketing che sono oscuri su come funziona davvero l'apprendimento automatico è emerso in uno studio diverso da TechEmergence. Hanno intervistato 50 dirigenti di società di machine learning, con particolare attenzione al settore del marketing. Questi dirigenti affermano che la loro più grande sfida nella vendita dei loro servizi è semplicemente "demistificare la tecnologia". E se guardi ad alcune delle altre risposte fornite (come "le persone sono confuse dalla tecnologia"), questo problema dei professionisti del marketing che non comprendono realmente l'apprendimento automatico potrebbe essere uno dei maggiori ostacoli alla sua adozione.

Nonostante la confusione, i professionisti del marketing sembrano sapere in quali parti del loro lavoro l'AI potrebbe aiutarli:

• Il 60% di loro ha affermato che l'intelligenza artificiale può fornire loro informazioni migliori sui propri account;
• Il 56% si aspetta che li aiuti ad analizzare meglio le loro campagne;
• Il 53% ha affermato che li aiuterà a identificare potenziali clienti; E
• Il 53% ha affermato che aumenterà l'efficienza delle attività quotidiane (grazie, filtri antispam).

Questo è un po' diverso da quello che i venditori pensano che siano le opportunità (anche se non è esattamente un confronto "da mele a mele"). I fornitori scelgono la ricerca, la "segmentazione/targeting dei clienti" e i "motori di raccomandazione" come le applicazioni più promettenti.

Nonostante tutte le promesse, i professionisti del marketing hanno molte preoccupazioni sull'implementazione dell'apprendimento automatico o di qualsiasi forma di intelligenza artificiale:

• Il 60% è preoccupato per l'integrazione dell'intelligenza artificiale nella tecnologia esistente (questo corrisponde a ciò che i fornitori affermano essere un problema con la qualità e l'integrazione dei dati);
• Il 54% è preoccupato per la formazione dei propri dipendenti;
• il 46% si preoccupa di interpretare i risultati; E
• Il 42% è a disagio per il costo.

Tuttavia, i professionisti del marketing sono disposti a tuffarsi in qualsiasi modo, purché possano essere certi di:

• un miglior tasso di chiusura delle vendite (il 59% lo ha dichiarato);
• aumento delle entrate (58%);
• miglioramento del traffico e del coinvolgimento sui loro siti web (54%); E
• un tasso di conversione più elevato per i lead (52%).

Conclusione

L'apprendimento automatico potrebbe cambiare il mondo. Nientemeno che Vladimir Putin ha detto: "Colui che diventa il leader in questa sfera sarà il dominatore del mondo".

E così, anche se a volte può creare confusione e richiede a tutti noi di tornare indietro e migliorare la qualità dei nostri dati, i vantaggi del machine learning ci sono. I marketer che possono guidare in questo campo potrebbero finire per governare le loro industrie.

Indietro da te

Sei tra i marketer su dieci che già utilizzano l'apprendimento automatico (o qualsiasi forma di intelligenza artificiale) nel tuo marketing? Hai piani - e budget stanziato - per implementarlo l'anno prossimo? Lascia un commento e dicci a che punto sei.