Machine learning: cos’è e come funziona l’apprendimento automatico?

Machine learning: l’apprendimento automatico

La trasformazione digitale prosegue in maniera inesorabile e la nostra quotidianità è monopolizzata dalle nuove tecnologie. Anche il settore aziendale non è esente da questo cambiamento, anzi, sta diventando sempre più importante per startup e aziende l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Nell’ambito digitale è diventato fondamentale l’utilizzo del machine learning (apprendimento automatico), questo perché c’è una quantità sempre maggiore di dati e il machine learning permette di elaborarli con processi economici, potenti e veloci. 

In questo articolo ti spiegherò cos’è e come funziona il machine learning, i vantaggi che porta nel digital marketing e quali sono gli ambiti di applicazione.

 

Machine learning: cos’è e come funziona?

Il machine learning (apprendimento automatico) è una branca dell’informatica che deriva dall’intelligenza artificiale. Attraverso programmi di apprendimento automatico e algoritmi, il machine learning permette a computer e robot di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo. In sostanza, le macchine riescono così a svolgere determinati compiti e migliorare le proprie capacità grazie all’esperienza. Gli algoritmi di machine learning, tramite l’utilizzo dei dati strutturati, sviluppano una loro logica per svolgere le attività richieste. 

Ci sono differenti modalità di apprendimento automatico e differiscono tra di loro sia per gli algoritmi che vengono usati, sia per lo scopo per cui è stata realizzata la macchina stessa. I tre modelli di apprendimento automatico utilizzati maggiormente sono: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

 

 

Apprendimento supervisionato

Nell’apprendimento supervisionato vengono forniti una serie di dati e nozioni al computer per permettergli di costruire un database di informazioni ed esperienze. Quando la macchina si troverà di fronte ad un problema, non farà altro che basarsi sulle esperienze che sono all’interno del suo sistema e analizzandole deciderà che risposta dare. L’algoritmo di apprendimento supervisionato lo ritroviamo spesso nella programmazione del riconoscimento vocale.

 

Apprendimento non supervisionato

Nell’apprendimento non supervisionato vengono forniti dei dati al sistema senza alcuna indicazione specifica. In questo modo si offre alla macchina una maggiore libertà di scelta, consentendogli di organizzare le informazioni, studiarle e imparare da esse quali sono i risultati migliori, anche a seconda della situazione che si presenta. 

 

Apprendimento per rinforzo

Nell’apprendimento per rinforzo, il sistema dovrà raggiungere un obiettivo tramite i dati che gli verranno forniti, ciò comporterà una ricompensa, o una “punizione” in caso di fallimento. Un esempio pratico in cui viene utilizzato questo modello di apprendimento sono le auto senza pilota. Grazie ad elementi di supporto come GPS, sensori e telecamere il sistema effettua delle scelte per adattarsi all’ambiente circostante. Imparando dagli errori commessi, la macchina migliorerà le sue prestazioni.

 

Machine learning e deep learning 

Nel machine learning è presente un sottoinsieme definito deep learning (apprendimento profondo).

Il deep learning si basa sull’utilizzo di reti neurali multistrato modellate sul cervello umano. Grazie ad esso, un sistema è in grado di elaborare anche i dati non strutturati. Le tecniche di deep learning vengono utilizzate spesso per identificare parole nei suoni e oggetti nelle immagini. Oltre a questo tipo di utilizzo, i ricercatori stanno cercando di applicare il deep learning anche in ambiti come la traduzione automatica del linguaggio e le diagnosi mediche.

 

 

Il machine learning nel digital marketing

Basandosi sui Big Data, il machine learning è in grado di prendere decisioni in maniera pratica e veloce quando si tratta di digital marketing. Ad esempio, un marketer senza supporto di un sistema, deve essere in grado di analizzare, valutare e testare delle campagne pubblicitarie. Questi processi portano via molto tempo, se invece li si mettono in pratica con il machine learning ci vorranno pochi minuti. In questa maniera il marketer potrà dedicarsi maggiormente alla creazione delle ipotesi, piuttosto che allo svolgimento delle ruotine di test, analisi e valutazione.

Applicandolo nella maniera adeguata, il machine learning ti permette di migliorare le strategie di marketing della tua azienda. Se non sai come fare, ti consiglio di valutare un processo di open innovation, che ti permetterà di entrare in contatto con startup innovative ed esperte nel settore. 

 

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Benefici del machine learning nel marketing digitale

Una persona non sarà mai in grado di elaborare le quantità di informazioni (raccolte ogni minuto dai sistemi analitici) tanto quanto è in grado di farlo una macchina. Il machine learning può elaborare una grande quantità di richieste, organizzarle e fornire i risultati sotto forma di risposta ad una domanda. I principali vantaggi che può offrire il machine learning nel digital marketing sono:

• migliorare la qualità di analisi dei Big Data;
• effettuare l’analisi dei dati in minor tempo;
• automatizzare i processi di marketing;
• adattamento automatico ai cambiamenti e ai nuovi dati.

 

Esempi di machine learning nel digital marketing

Nel digital marketing ci sono svariati campi in cui puoi sfruttare i benefici del machine learning, ma alcuni in particolare meritano maggiore attenzione. 

 

 

Sistemi di raccomandazione

I sistemi di raccomandazione, grazie al machine learning, imparano il comportamento degli utenti e scoprono le loro preferenze quando navigano per siti web, piattaforme o app mobile. Degli esempi pratici possiamo notarli su Amazon, quando vengono consigliati dei prodotti in base agli acquisti e le ricerche effettuate o su Netflix quando vengono consigliate delle serie tv o film in base ai contenuti già visionati. 

 

Campagne PPC 

L’apprendimento automatico, tramite l’analisi dei dati, ti permette di misurare l’efficacia delle campagne PPC (Pay per Click). Le informazioni fornite dalle analisi sono molto utili se vuoi migliorare una campagna PPC, permettendoti così di:

• prendere decisioni strategiche basate sui migliori driver di performance;
• valutare le metriche necessarie per far progredire la tua azienda;
• superare le difficoltà che ti impediscono di raggiungere gli obiettivi della campagna PPC.

 

 

Marketing automation

I software di marketing automation sfruttano a pieno il potenziale del machine learning. Infatti, ti permettono di gestire i contatti all’interno di un flusso unico, sfruttando l’omnicanalità. Un sistema di marketing automation organizza e incrocia i dati strutturati creando un gruppo di utenti aggiornato in tempo reale. In questa maniera puoi gestire efficaciemente tutte le fasi di un funnel di marketing e restituire una customer experience soddisfacente all’utente finale.

 

Customer experience

Nel caso della customer experience, l’obiettivo è mettere a disposizione i contenuti adeguati nei tempi, nei modi e agli utenti giusti durante il customer journey. Un algoritmo predittivo sarebbe in grado di studiare il comportamento delle buyer personsas analizzando click o conversioni. In più andrebbe a migliorare automaticamente nel tempo, garantendo così le proposte di messaggi (email, social, adv, sms, notifiche push) con i risultati migliori e al momento giusto.

 

Altri ambiti in cui viene applicato il machine learning 

Ad oggi il machine learning è presente in maniera assidua nella nostra vita quotidiana e viene utilizzato negli ambiti più disparati. Ogni volta che effettuiamo una ricerca su Google, il motore di ricerca sfrutta l’apprendimento automatico non supervisionato per fornirci la lista dei risultati, cioè la SERP (Search Engine Results Page).

Nel settore della Finanza è possibile prevenire le frodi (ad esempio la clonazione della carta di credito) o i furti di dati e d’identità. L’algoritmo impara ad agire a seconda degli eventi che capitano, alle abitudini e preferenze dell’utente. In questo modo può capire quando ci sono situazione anomale e identificabili come tentativo di furto o frode.

Un altro campo di applicazione in cui il machine learning è ampiamente utilizzato è sicuramente il riconoscimento vocale e l’identificazione della scrittura manuale.

Anche nel campo medico l’utilizzo del machine learning sta trovando un ampio utilizzo. Ad esempio si può usare un algoritmo per effettuare le diagnosi dei tumori e malattie rare in maniera tempestiva e accurata. 

 

Spero che questo articolo ti abbia dato tutte le informazioni necessarie su cos’è e come funziona il machine learning, i vantaggi che porta nel digital marketing e quali sono gli ambiti di applicazione. Per qualsiasi dubbio o domanda, o se vuoi che realizziamo un articolo su uno specifico argomento, non esitare a contattarci!

 

articolo by Miriana Piccari