Come fanno marketing automation e machine learning a dialogare e collaborare fra di loro? Quali sono i risultati pratici di questa integrazione?

 

Machine learning e marketing automation sono diventati oggi due concetti che dialogano fra di loro, con lo scopo di migliorare e ottimizzare i flussi di comunicazione intra ed extra aziendali. Mentre con l’apprendimento automatico è possibile insegnare a computer e macchine a utilizzare un’intelligenza simile a quella umana per imparare dall’esperienza come migliorare gli output che ricevono, con la marketing automation vengono resi automatici tutta una serie di processi che riguardano l’elaborazione di dati e la gestione di attività ripetitive e di campagne di comunicazione.

Come si integrano quindi machine learning e marketing automation?

 

Machine learning e marketing automation, come funzionano insieme

Il concetto di marketing automation si basa sull’invio dell’offerta giusta alla persona giusta nel giusto momento. Tramite l’integrazione con sistemi di machine learning e intelligenza artificiale, questi software automatici sono in grado di diventare ancora più specifici, andando a inviare materiale personalizzato e altamente rilevante alla persona più indicata, nel momento più idoneo e attraverso il canale migliore.

L’integrazione del machine learning nel settore digital prevede l’inserimento, all’interno delle piattaforme di marketing automation, di algoritmi avanzati, che vanno ad analizzare il comportamento degli utenti, prevedendone gli acquisti futuri. Tramite questi sistemi di auto apprendimento, è possibile fornire suggerimenti e consigli personalizzati rispetto a quello che la componente intelligente ritiene l’acquisto più probabile.

Tutto ciò comporta che i tool di digital marketing automation possano offrire una profilazione dell’utente ancora più precisa, in confronto alle preferenze d’acquisto classiche e al tipico funnel d’acquisto.

Ma non solo: l’applicazione dell’apprendimento automatico ai sistemi di marketing automation fa sì che le piattaforme migliorino nel tempo, grazie alla comparazione fra previsioni e dati effettivi, andando di conseguenza a ottimizzare l’offerta proposta. Con l’intelligenza artificiale si è infatti reso possibile selezionare quali sono i prodotti più adatti a ogni cliente, oltre che individuare il miglior approccio di comunicazione in base a una specifica esigenza d’acquisto.

Tramite l’integrazione fra machine learning e marketing automation, poi, è anche possibile tenere traccia dei comportamenti dei visitatori anonimi: in questo modo si può andare a lavorare sulla personalizzazione dei contenuti anche per questa tipologia di contatti non ancora identificati.

 

Integrazione fra machine learning e marketing automation, quali sono le ricadute pratiche?

Dall’integrazione tra apprendimento automatico e digital marketing automation è possibile effettuare:

  • segmentazione intelligente;
  • analisi del livello di interesse dell’audience;
  • raccomandazioni di prodotto.

La segmentazione applicata alle tipologie di prodotti, effettuata tramite una tecnologia di machine learning, permette di creare un database di prodotti raggruppati sulla base di caratteristiche comuni, con la conseguente creazione di campagne di web marketing tramite la marketing automation che propongano ai clienti prodotti complementari o analoghi a quelli scelti. Vi è anche una segmentazione basata sugli acquisti registrati nel database, suddivisibili anch’essi in categorie da cui si possono estrarre i tratti principali di diversi profili di cliente tipo, in modo da modificare di conseguenza la comunicazione aziendale.

Il machine learning applicato alla marketing automation permette poi di effettuare un’analisi dell’interesse dell’audience, che consente al sistema automatico sia di stabilire l’entità di eventuali sconti sulla base delle probabilità che un potenziale cliente effettui un acquisto, sia di rilevare determinati schemi comportamentali ripetitivi che permettono di prevenire eventuali abbandoni del carrello e fidelizzare i clienti di ritorno.

Con l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale integrati alla digital marketing automation, poi, si possono analizzare in tempo reale i dati riguardanti le visite al sito e-commerce e alle transazioni, adattando dinamicamente il modello in funzione a come si comportano gli utenti. Queste due realtà, insomma, coesistono e si aiutano a vicenda con lo scopo di migliorare sempre di più le strategie comunicative e di marketing delle aziende.

 

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